Прогнозирование банкротства промышленных предприятий с помощью количественных и качественных методов анализа: проблемы теории и практики

М^етодология прогнозирования банкротства

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА

промышленных предприятий

с помощью КОЛИЧЕСТВЕННЫХ И КАЧЕСТВЕННЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА: ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ

в. М. ВОРОНИНА,

кандидат экономических наук, доцент Оренбургский государственный университет

Широкое распространение в качестве инструментов прогнозирования банкротства отечественных промышленных предприятий получили зарубежные аналитические модели Э. Альтмана, У. Бивера, Г. Спрингейта, Ф. Лиса, Р. Тафлера [1 — 5]. Менее известны модели Д. Фулмера, Коннана-Гольдера, П. Пратта, метод credit-men Ж. Деполяна [6, 7] и др. При этом наибольшее признание в российской практике оценки деятельности хозяйствующих субъектов, анализа и прогнозирования банкротства снискали модели Э. Альмана (двухфакторная и пятифакторная). Все ранее названные модели носят имена авторов-разработчиков, относятся к количественным методам анализа, используются для оценки и прогнозирования. Количественные методы анализа — это такие методы, в основе которых лежат достаточно строгие формализованные зависимости, т. е. взаимосвязь анализируемых показателей и определяющих их факторов выражается с помощью формул.

Для исследования прогностических свойств наиболее популярных зарубежных аналитических моделей прогнозирования банкротства, выявления их общности и различий и выяснения проблем и перспектив их практического использования в российской практике были определены итоговые значения этих моделей по ряду промышленных

предприятий г. Оренбурга: ОАО «Оренбургский станкозавод», ОАО «Завод Инвертор», ФГУП «Стрела», ОАО ЛВЗ «Оренбургский» и др. Параллельно (чтобы исключить вероятность ошибочного диагноза) для оценки деятельности этих предприятий были использованы и другие инструменты: коэффициентный метод анализа финансовой отчетности, анализ динамики стоимости чистых активов, рейтинговая оценка финансового состояния и др.

Для выявления общности и различия полученных результатов приведем в качестве примера итоговые значения аналитических моделей Э. Альтмана, Г. Спрингейта, Р. Тафлера, а также показатели по системе У. Бивера, рассчитанные по предприятию машиностроения ОАО «Оренбургский станкозавод» (табл. 1).

ОАО «Оренбургский станкозавод» осуществляет свою деятельность по следующим основным направлениям: 1) разработка, производство и реализация на внутреннем и внешнем рынках металлорежущих и деревообрабатывающих станков и запасных частей к ним, станочных принадлежностей, оснастки, инструмента и другой продукции производственно-технического назначения; 2) производство, передача и распределение электрической и тепловой энергии; 3) изготовление

Таблица 1

Итоговые показатели зарубежных аналитических моделей прогнозирования банкротства ОАО «Оренбургский станкозавод" на 01.01.2006 г.

Модель прогнозирования банкротства Фактическое значение База для сравнения фактических значений с критическими Диагноз

1. Двухфакторная Z-модель Э. Альтмана —3,17 Шкала вероятности банкротства Вероятность банкротства мала

2. Пятифакторная модель^-счет) 3. Альтмана 2,34 Шкала вероятности банкротства Вероятность банкротства средняя

3. Система показателей У. Бивера: 3.1. Коэффициент Бивера 1,8 Критериальное значение показателей1 Нормальное финансовое состояние

3.2. Коэффициент текущей ликвидности 2,62

3.3. Экономическая рентабельность, % 3,78 Среднее (неустойчивое) состояние

3.4. Финансовый леверидж, % 54,57

3.5. Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом 0,11

4. Четырехфакторная модель Г. Спрингейта 0,88 Шкала вероятности банкротства, критическое значение — 0,862 Вероятность банкротства низкая

5. Четырехфакторная модель Р. Таффлера 0,52 Шкала вероятности банкротства, критическое значение — 0,3 Вероятность банкротства низкая

чугунных отливок для магистральных нефте-газот-рубопроводов. В последние годы ОАО «Оренбургский станкозавод» имеет нормальное финансовое состояние и перспективы развития.

Из данных табл. 1 следует, что модели Э. Альтмана, У. Бивера, Г. Спрингейта, Р. Тафлера дают почти одно и то же содержание диагноза: вероятность банкротства ОАО «Оренбургский станкозавод» незначительна.

Остановимся на результатах прогнозирования банкротства, полученных с помощью зарубежных аналитических моделей (Э. Альтмана, У. Бивера, Г. Спрингейта, Ф. Лиса) по конкретным промышленным предприятиям г. Оренбурга: ОАО «Завод «Инвертор», ФГУП ПО «Стрела», ОАО ЛВЗ «Оренбургский.

ОАО «Завод «Инвертор». Наименование завода — «Инвертор» — символизирует составную часть систем гарантированного электропитания — основной продукции фирмы. ОАО «Завод «Инвертор» специализируется на производстве электротехнических устройств различных мощностей — агрегатов бесперебойного питания, преобразователей напряжения, низковольтных комплектных устройств, электробытовых приборов, а также совместно с германской фирмой MESSER-EWM производит сварочное оборудование. Все эти устройства комплектуются самыми различными трансформаторами

1 Подход У. Бивера является инвариантным, т. е. каждый коэффициент оценивается с точки зрения того, как он один может использоваться для прогнозирования банкротства без рассмотрения других коэффициентов.

и реакторами собственного производства. ОАО «Завод «Инвертор» располагает перспективами развития с зарубежными партнерами (Германия, Китай и т. д.).

Мы рассчитали итоговые значения моделей Э. Альтмана (двухфакторная и пятифакторная), модели У. Бивера и модели Г. Спрингейта за ряд лет, т. е. за 2000 — 2005 гг. В соответствии с названными моделями финансовое состояние ОАО «Завод «Инвертор» однозначно оценивается как устойчивое. Наиболее удобной для практического использования, на взгляд автора, является модель Г. Спрингейта. Это определяется прежде всего тем, что все необходимые для ее расчета показатели, содержатся в бухгалтерской отчетности.

ФГУП ПО «Стрела». В настоящее время ФГУП ПО «Стрела» входит в состав Российского авиационно-космического агентства (работает под брендом конструкторской фирмы «Камов») и относится к числу ее ведущих предприятий. ФГУП ПО «Стрела» ориентировано на выпуск сложной техники специального назначения, авиационной техники, гражданской продукции. По своему производственно-техническому потенциалу это многопрофильное предприятие современного машиностроения, одно из крупнейших в Оренбургской области, имеющее хорошие перспективы развития. Как предприятие оборонного комплекса ФГУП ПО «Стрела» при переходе к рыночной экономике остро столкнулось с проблемами адаптации к внешней среде. С 01.01.2007 произошло изменение организационно-правовой формы. Использование

моделей Э. Альтмана, а также традиционного коэффициентного анализа финансового состояния показывает, что финансовое состояние ФГУП ПО «Стрела» в последние годы имеет доминантную тенденцию к стабилизации.

ОАО ЛВЗ «Оренбургский — это одно из старейших промышленных предприятий оренбургской области (введено в действие еще в 1894 г.). Основные виды продукции — водка пшеничная, горькие и сладкие настойки, ликеры. В течение 1996 — 2005 гг. при понижающей тенденции производства и реализации, при свертывании достаточно широкого в застойные советские времена ассортимента продукции это ликеро-водочное предприятие имело убытки и, соответственно, отрицательные чистые активы.

Мы оценили финансовое состояние этого предприятия разными способами. И, безусловно, с помощью зарубежных аналитических моделей (Э. Альтмана, У. Бивера, Г. Спрингейта, Ф. Лиса). Итоговые значения моделей свидетельствовали о том, что уже в 1996 г. предприятие находилось в состоянии кризиса. В последующие годы кризис усиливался. Все модели показывали, что дела идут плохо. Это подтверждалось и динамикой коэффициентов ликвидности, отрицательных чистых активов и т. д. Однако ликероводочное предприятие «держалось на плаву», продолжало функционировать и даже получало поддержку местных органов власти (например, в виде льготного кредита для новой линии розлива) несмотря на, что это акционерное общество значилось в списке крупных недоимщиков области. И только 24.01.2006 решением арбитражного суда Оренбургской области по делу № А47-12637/05-14 ГК в отношении ОАО ЛВЗ «Оренбургский» введена процедура конкурсного производства сроком на один год с назначением конкурсного управляющего из числа членов НП «Приволжская СОАУ.

Практическое использование нами моделей Э. Альтмана, У. Бивера, Г. Спрингейта, Ф. Лиса, Р. Тафлера для прогнозирования банкротства на указанных промышленных предприятиях (расчеты, наблюдение и ситуационный анализ проводились в течение пяти лет, а по ЛВЗ «Оренбургский» — в течение десяти лет) позволяет сделать вывод, что:

— использование различных моделей дает почти один и тот же результат, содержание диагноза отличается малосущественными нюансами;

— модели не имеют самостоятельного значения для окончательной идентификации ситуации по прогнозированию банкротства и носят ярко выраженный характер поддерживающей иллюстрации;

— модели нужно использовать в сочетании с традиционными методиками коэффициентного финансового анализа;

— традиционные методики в свою очередь нуждаются в дополнении неформализованными методами анализа.

Строго говоря, с теоретических позиций использование модели Э. Альтмана в российской практике имеет несколько «но». Во-первых, /-счет был рассчитан более тридцати лет назад на данных о банкротстве 33 американских компаний в 1960—х гг., и в американской жизни все уже давно изменилось, нет той экономики, которая была раньше. Во-вторых, наши отечественные рыночные отношения не развиты, прежде всего речь идет о номинальном состоянии фондового рынка. В-третьих (и это уже следствие второго обстоятельства), — один из факторов модели — отношение рыночной стоимости обычных и привилегированных акций — может быть определен для незначительного числа российских предприятий.

Несовершенство зарубежных аналитических моделей привело к тому, что на их базе (имеются в виду методологические подходы) разными авторами в разные годы (имеется в виду последнее десятилетие) были разработаны отечественные аналитические модели прогнозирования банкротства [3, 8 — 11]:

• модель ученых государственной экономической академии (г. Иркутстк);

• методика прогнозирования банкротства, разработанная учеными государственного технологического университета (г. Казань);

• модель Г. В. Савицкой (г. Минск);

• комплексный индикатор финансовой устойчивости предприятия, предложенный профессором В. В. Ковалевым (г. Санкт-Петербург);

• шестифакторная математическая модель О. П. Зайцевой (комплексный коэффициент банкротства, г. Новосибирск);

• модель С. В. Бык (г. Орск Оренбургской области);

• модели А. В. Колышкина (г Санкт-Петербург) 2. Практическое использование названных моделей (за исключением последней) требует их корректировки. Речь идет о временном лаге. Конкретное значение временного лага могут/должны опреде-

2 Модели А. В. Колышкина имеют отличные от других аналитических моделей принципы построения: автор отобрал показатели, наиболее часто встречающиеся в моделях других исследователей и, исходя из этого придал им вес. В результате были получены три статистические модели прогнозирования банкротства.

лить эксперт, экономист-аналитик исходя прежде всего из отраслевой принадлежности и с учетом интенсивности динамики факторов внешней среды. В настоящее время отсутствует общепризнанная классификация факторов внешней среды промышленного предприятия, а также система индикаторов, характеризующих интенсивность ее изменения. Вполне очевидно, что данный вопрос нуждается в развитии вглубь. Однако разработка отечественной модели прогнозирования банкротства, например разработка корреляционно-регрессионной модели наталкивается на: 1) отсутствие достаточно масштабной статистической информации; 2) преднамеренное банкротство «процветающих» предприятий; 3) отсутствие официальной статистики о фиктивных и заказных банкротствах; 4) иные причины, обусловленные переходным периодом развития экономики РФ.

Имеются и другие принципиально отличающиеся по содержанию от вышеназванных количественных методов аналитические инструменты, с помощью которых можно давать оценку деятельности предприятия и одновременно прогнозировать банкротство. Многие отечественные и зарубежные аналитики (Д. Дюран, Л. В. Донцова, В. В. Ковалев, Б. Коласс, Н. А. Никифорова, Г. В. Савицкая, Р. С. Сайфуллин, А. Д. Шеремет и др.) рекомендуют использовать интегральную балльную оценку финансово-экономического состояния.

Более конструктивной, на взгляд автора, является система оценки, предложенная Л. В. Донцовой и Н. А. Никифоровой. Эта система с помощью трех-компонентного показателя позволяет определить тип финансового состояния (абсолютная устойчивость; нормальная устойчивость; неустойчивое финансовое состояние; кризисное финансовое состояние).

Однако ни один из ранее названных количественных (формализованных) методов прогнозирования банкротства промышленных предприятий не является безупречным с теоретических позиций, ни один не вошел в нормативно-правовые документы (законы и подзаконные акты). Это создает предпосылки, во-первых, для адаптации «старых» методик к новым условиям, во-вторых, для поиска и разработки новых методов, методик, моделей и, в третьих, для их разумного сочетания. Иначе говоря, речь идет о необходимости развития теории и вглубь, и вширь.

В последнее время в учебной и научной литературе при анализе различных сторон деятельности предприятия (организации) все большее внимание

уделяется качественным (неформализованным) методам анализа [12, 13, 14].

Попытаемся с позиции теории и практики уточнить возможности использования качественных методов анализа для прогнозирования банкротства.

Неформализованные методы основаны на описании причин и условий деятельности предприятий (организаций) на логическом уровне. Неформализованные методы называют по-разному — качественными методами, логическими методами, методами анализа «мягких» факторов. Применение неформализованных методов характеризуется определенным субъективизмом, большое значение имеют знания, опыт, интуиция специалистов.

К неформализованным методам можно отнести методы экспертных оценок и многомерные (матричные) методы и т. д.

Основными разновидностями метода экспертных оценок являются:

— метод Дельфи. Он наиболее известный и считается наиболее эффективным. Его суть состоит в проведении экспертных опросов в несколько этапов при сохранении анонимности мнений и исключении непосредственного контакта экспертов между собой;

— метод коллективной генерации идей (метод «мозгового штурма»). Он основан на включении экспертов в активный творческий процесс. Задача решается путем повышения концентрации оригинальных идей в их общем числе;

— теория катастроф. Она представляет собой аналитическую программу изучения и прогнозирования неустойчивости систем, выявления признаков приближения катастрофы;

— сценарный метод.

Все ранее названные методы достаточно разработаны в общетеоретическом плане. Принципы, положенные в их основу, могут быть использованы и для прогнозирования банкротства промышленных предприятий. Однако здесь требуется формулирование целевой установки: выявление проблемы и ее идентификация, определение путей устранения проблемы.

Заметим, что в последнее время активизируется использование метода нечетких множеств, метода нейронных сетей, а также использование PEST-анализа.

Многомерные (матричные) методы включают: матрицу «Мак-Кинси» («экран бизнеса»); матрицу БКГ (Бостонской консалтинговой группы), SWOT-анализ и др.

Матрица «Мак-Кинси» («экран бизнеса») используется при анализе рынка по двум направлениям: оценка привлекательности отрасли для конкретной организации и оценка конкурентоспособности данной организации.

Матрица БКГ (Бостонской консалтинговой группы) базируется на двух основных критериях: доле и росте рынка. Матрица БКГ имеет многоцелевое назначение. На основании матрицы можно оценить деятельность предприятия, его потенциальную несостоятельность и/или возможность избежать несостоятельность путем формирования оптимального ассортимента и сбалансированной программы выпуска продукции.

При оценке ситуации, нацеленной на прогнозирование банкротства хозяйствующих субъектов, матрицу «Мак-Кинси», матрицу БКГ нужно использовать в сочетании с анализом динамики продаж (в физическом и стоимостном выражении).

Сегодня SWOT-анализ не используют только ленивые или очень ленивые. Он направлен на определение всех сильных и слабых сторон организации, а также на изучение рыночных возможностей (О) и потенциальных угроз (Т). Только на первый взгляд SWOT-анализ может освоить любой начинающий аналитик (не требуется знаний математики, теории вероятности, статистики и т. д.). На самом деле здесь нужны системные экономические знания, опыт и интуиция, углубленный междисциплинарный подход.

При практическом использовании SWOT-анализа на оренбургских машиностроительных предприятиях: ФГУП ПО «Стрела» [15], ОАО «Оренбургский станкозавод», ОАО «Завод бурового оборудования» пришли к выводу о необходимости группировки факторов внутренней среды в соответствии с функциями предприятия:

1) производственная деятельность;

2) маркетинг;

3) управление предприятием;

4) финансы;

5) персонал;

6) снабжение;

7) характер взаимодействия с клиентами;

8) возможности организации, собственные ресурсы, инфраструктура;

9) инновационная деятельность;

10) организационная культура.

Такая группировка дает возможность менеджеру акцентировать внимание на конкретных аспектах деятельности. Заметим, что в любой экономической системе все тесно взаимосвязано,

и достаточно сложно выделить непересекающиеся группы (блоки), и тем не менее использование этих функциональных блоков позволяет увидеть прежде всего слабые стороны.

Развитие теории управления требует совершенствования SWOT-анализа как инструмента прогнозирования. Речь идет о том, чтобы в дополнение к обычному, традиционному, SWOT-анализу разработать прогнозный SWOT-анализ: в матричной форме отразить (прежде всего) перспективы развития слабых сторон. Такие попытки были предприняты в ОАО «Завод бурового оборудования» г. Оренбурга.

Прогнозный SWOT-анализ позволяет по-новому, более широко увидеть перспективы развития слабых сторон.

Для проведения полноценного SWOT-анализа можно использовать разные подходы:

1) привлечь специалиста/специалистов со стороны;

2) создать аналитическую группу из компетентных разнопрофильных сотрудников предприятия;

3) организовать совместную группу из «своих» и «чужих».

Каждый топ-менеджер по-своему решает, как, кому и когда проводить исследование, исходя из интересов акционеров, собственных амбиций, финансовых возможностей, личных деловых связей и т. д.

При решении вопроса о команде потенциальных исполнителей на одном из оренбургских предприятий был разработан формат характеристики исполнителей (табл. 2).

Серьезными недостатками названных матричных методов являются отсутствие в них четкого алгоритма анализа, и главное, не исключается возможность неоднозначного толкования анализируемой информации.

Количественные методы применяются тогда, когда описательная характеристика изучаемого явления мало что дает. Справедливо и обратное утверждение — объект исследования вообще не поддается какому-либо количественному выражению, и тогда альтернативы неформализованным методам нет.

Достоверность результатов анализа и реальность прогнозирования при использовании неформализованных методов определяются:

1) широтой охвата изучаемых явлений;

2) уровнем аналитического обобщения данных;

3) степенью учета перспектив развития явлений и процессов.

В качестве яркого примера неформализованного подхода к анализу финансового состояния и

Таблица 2

Формат характеристики исполнителей SWOT-анализа

Аналитическая группа, созданная из сотрудников Привлеченные специалисты со стороны

1. Хорошо знают предприятие и бизнес-процессы 2. Исследование выполнят бесплатно или за небольшую доплату 1. Необходимо время для изучения предприятия (действующей практики) 2. Хорошее исследование и грамотные рекомендации требуют «хороших» денег

3. Видят недостатки других отделов и служб, в то время как свои (вольно или невольно) могут не замечать 3. Более объективное исследование

4. Высокая ответственность исполнителей 4. Самые блестящие рекомендации могут «повиснуть в воздухе»

5. Боятся проявлять излишнюю активность, так как инициатива наказуема 5. Возможна утечка конфиденциальной информации

6. Возможна компанейщина и нежелание видеть и давать объективную оценку недостаткам 6. В соответствии с российским менталитетом любые сторонние лица воспринимаются как ревизоры (контролеры), и «свои» работники не стремятся раскрывать нужную информацию

7. Другие причины, специфичные для хозяйствующего субъекта 7. Другие специфичные причины

прогнозированию банкротства можно привести рекомендации комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания), содержащие перечень критических показателей для оценки возможного банкротства предприятия.

Российский экономист-аналитик проф. В. В. Ковалев (г. Санкт-Петербург) еще в 1995 г. преломил ранее названные рекомендации к отечественной экономике и представил рекомендации в виде двухуровневой системы показателей [16], Эта система может быть использована для оценки состояния предприятия и риска банкротства. Она довольно часто приводится в экономической литературе и используется практически. В связи с этим мы не будем останавливаться на содержании рекомендаций комитета, но отметим их недостатки:

— рекомендуемые критерии и показатели даны расплывчато, нередко дублируют друг друга, нет ранжированности по значимости и представлены они бессистемно;

— содержание «критериев» не воспринимается однозначно, некоторые показатели можно определить только по бухгалтерской отчетности, а другие «критерии» (потеря ключевых сотрудников аппарата управления или потеря ключевых контрагентов и т. д.) вообще ни в какой отчетности не отражаются. Они могут фигурировать в лучшем случае в аналитической записке к годовому бухгалтерскому отчету.

Интересной, на взгляд автора, является методика балльной оценки кредитоспособности фирм, разработанная «Дойче Банк» (Германия) [17], которую также можно отнести к качественным методам анализа финансового состояния предприятия. Суть данной методики состоит в начислении определен-

ных баллов по ключевым позициям, характеризующим деятельность компаний:

1) финансовое положение клиента (годовые отчеты):

— хорошо;

— удовлетворительно;

— слабо (незнакомо);

2) правовая форма:

— индивидуальная фирма (простое товарищество) с имущественной ответственностью компаньонов;

— то же, но без имущественной ответственности;

— товарищество с ограниченной ответственностью с гарантией;

— то же, но без гарантии;

— акционерное общество с акциями, котирующимися на бирже (другое подобное общество);

— прочие виды акционерных обществ;

3) обеспечение:

— ликвидные ценности;

— полноценные вещественные или прочие виды обеспечения;

— частичное обеспечение (но в размере полной стоимости);

— частичное обеспечение (но с ограничением стоимости);

— недостаточное обеспечение (или вовсе не представленное);

4) ведение счетов:

— отсутствие затруднений;

— нет информации;

— с напряжением;

5) положение на рынке (предложение, сбыт, внешние воздействия):

— качество предложения, продуктовая политика;

— концепция сбыта и концепция организации;

6) менеджмент:

— во всех областях высокие специальная и личная квалификации;

— хорошая квалификация (в целом с сильной квалификацией в отдельных областях);

— средний уровень;

— отчетливые слабости в отдельных областях (проблемы патентных скрытых) последствий решений;

— недостаточный уровень;

7) современные тенденции развития организации (со времени представления последнего баланса) и виды на будущее:

— очень хорошо;

— хорошо;

— удовлетворительно;

— достаточно;

— плохо.

Начисленные по каждой позиции баллы суммируются, определяя конечный результат, который характеризует кредитоспособность компании. Банки Германии широко используют данный метод при оценке кредитоспособности своих клиентов.

При сравнении данной методики с рекомендациями Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) можно отметить, что они созвучны SWOT-анализу, т. е. имеет место при выявлении сильных и слабых сторон деятельности предприятия, возможностей и угроз его развитию, однако различным является набор критериев и показателей, по которым проводится анализ. Достоинством рекомендаций является наличие возможности сравнения результатов анализа финансового положения нескольких фирм за счет представления результата, вывода в виде балльной количественной оценки, в то время как методика, предложенная Комитетом по обобщению практики аудирования Великобритании, не дает возможности количественного описания ситуации, а следовательно делает маловозможным сравнительный анализ нескольких фирм.

Примером неформализованного подхода к анализу финансового состояния и прогнозированию банкротства можно считать и показатель Аргенти (названный по имени английского экономиста Джона Аргенти), который характеризует кризис управления. Основным индикатором этой модели является А-счет, который предназначен для собирания недостатков в области менеджмента предприятия.

Согласно данной методике исследование начинается со следующих предположений:

— идет процесс, ведущий к банкротству;

— этот процесс для своего завершения требует несколько лет;

— процесс может быть разделен на три стадии: недостатки, ошибки, симптомы.

Недостатки. Компании, скатывающиеся к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства.

ошибки. Вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, избегающие аккумулирования недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей (скрытое при помощи «творческих расчетов»), признаки недостатка денежных средств. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

Каждому фактору по стадиям банкротства присваивают определенное количество баллов или нуль и рассчитывают агрегированный показатель — А-счет. На основании общего числа баллов делается предположение о вероятности банкротства.

Фрагмент счета Аргенти представлен в табл. 3

Безусловно, метод Аргенти, как и вообще все методы прогнозирования банкротства, не свободен от недостатков. Однако в данном случае важна сама

Таблица 3

Фрагмент счета Аргенти

Показатель Ваш балл Балл согласно Аргенти

Недостатки

Директор-автократ 8

Председатель совета директоров является также и директором 4

Пассивность совета директоров 2

Внутренние противоречия в совете директоров 2

Слабый финансовый директор 2

идея метода, которая может быть положена в основу отечественной дескриптивной модели.

Задача совершенствования методов и методик прогнозирования в разные времена решалась и решается по-разному. Обобщение практического опыта использования формализованных и неформализованных методов прогнозирования банкротства отечественных хозяйствующих субъектов позволяет сделать вывод о том, что использование только формализованных или только неформализованных методов может привести к «однобокости» использования полученной информации. Комбинирование же

методов позволит взаимно компенсировать их слабые стороны. Результаты, полученные при помощи качественных методов, могут быть дополнены или сверены с результатами количественных методов, и наоборот. Как показывает практика, необходима совокупность формализованных и неформализованных методов для прогнозирования банкротства предприятия, перспектив развития предприятия в рамках экономической диагностики, призванной с помощью совокупности методов и методик, а также их комбинации распознавать проблемы и идентифицировать их.

Литература

1. Altman E. I. Corporate Financial Distress. A. Complete Guide to Predicting. Avoiding and Dealing with Bankruptcy. New York, 1983.

2. Банк В. Р., Банк С. В. Методология финансового анализа деятельности хозяйствующих субъектов // Аудитор. — 2004. — №7. — С. 29 — 36.

3. Банк В. Р., Банк С. В., Солоненко А. А. Бухгалтерский учет и аудит в условиях банкротства: Учеб. пособие. — М.: ТК Велби. Издательство Проспект, 2005. — 296 с.

4. КукукинаИ. Г., АстраханцеваИ. А. Учет и анализ банкротств: Учеб. пособие. — 2-е изд., испр. и доп. / Под ред. И. Г. Кукукиной. — М.: Финансы и статистика, 2005. — 304 с.

5. Попова Л. В, Маслова И. А, Пчеленок Н. В., Петрыкина М. М. Применение моделей прогнозирования банкротства на российских предприятиях//Прогнозирование банкротства. — 2004. — № 9. — С. 22 — 30.

6. Никифорова Н. А. Анализ в антикризисном управлении//Финансовый менеджмент. —2004.—№ 6. — С. 9 — 14.

7. Глазов М. М. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебник. — СПб.: ООО «Андреевский издательский дом», 2006. — 448 с.

8. Зайцева О. П., Савина А. И. Комплексный экономический анализ в условиях антикризисного управления: Учеб. пособие. — Новосибирск: СибУПК, 2004. — 108 с.

9. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. пособие / Г. В. Савицкая. — 7-е изд., испр. — Мн: Новое знание, 2002. — 704 с.

10. Бык С. В. Устойчивость финансового состояния как фактор конкурентоспособности в машиностроении // Формирование рыночного хозяйства: теория и практика. Сборник научных статей. Выпуск VI / Под ред. проф. М. Г. Лапаевой. — Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ. — 2005. — 253 с.

11. Колышкин А. Новые подходы к оценке вероятности банкротства //http: www. vmgrop. ru.

12. Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 768 с.: ил.

13. Экономический анализ: Основы теории. Комплексный анализ хозяйственной деятельности организации: Учебник / Под ред. Н. В. Войтоловского, А. П. Калининой, И. И. Мазуровой. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Высшее образование. — 2006. — 513 с.

14. Системный анализ в менеджменте: Учеб. пособие / В. Н. Попов, В. С. Касьянов, И. П. Савченко; Под ред. д.э.н., проф. В. Н. Попова. — М.: КНОРУС, 2007. — 304 с.

15. Воронина В., Кокарев Д. SWOT-анализ как современный инструмент исследования в целях антикризисного управления предприятием // Практический маркетинг № 97 (3. 2005). — С. 6.

16. Ковалев В. В. Финансовый анализ: управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. — М.: Финансы и статистика, 1995. — 432 с.

17. Воронина В. М, Фомина Н. В. Анализ и диагностика предприятия: современные подходы. — В сб. Проблемы менеджмента и рынка: Сборник трудов по материалам 1Х Международной научной конференции/Под редакцией д.э.н. Л. С. Зеленцовой и др. — Оренбург: ИПК ОГУ, 2004. — 326 с.