Сравнительный анализ методов оценки несостоятельности сельскохозяйственных организаций

УДК 336.279

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ

© 2016

Козлова Людмила Александровна, магистрант 2 курса экономического факультета Зубренкова Ольга Анатольевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино (Россия) Удалов Олег Федорович, доктор экономических наук, профессор кафедры «Мировая экономика» Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского,

Нижний Новгород

Аннотация. Отдельные отрасли экономики нуждаются в специальных правилах регулирования, которые касаются не только этапа создания или непосредственной работы организации, но и его ликвидации. Одной из таких особенных отраслей является сельское хозяйство. На сегодняшний день недостаточный уровень государственной поддержки не способствует развитию фермерских хозяйств, в связи, с чем банкротство сельскохозяйственных организаций стало обыденным явлением. Статья посвящена оценки деятельности сельскохозяйственных предприятий Нижегородской области, на примере сельскохозяйственной организации ЗАО «Покровская слобода» Княгининского района. В работе описаны и проанализированы основные виды моделей оценки риска финансовой несостоятельности (банкротства) организаций предлагаемые российскими и зарубежными учёными. Рассмотрены их основные достоинства и недостатки. Уточнены формулы расчета коэффициента обеспеченности собственными средствами и коэффициента текущей ликвидности применительно для сельскохозяйственных организаций. Авторами обоснованна необходимость использования методики Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова при оценке риска банкротства организаций, что позволяет существенно повысить объективность полученных результатов. Применение предложенной нами формулы расчета позволит оценивать деятельность сельскохозяйственных организаций более детально.

Ключевые слова: финансовая несостоятельность, коэффициент, банкротство сельскохозяйственных организаций, методы, методика, показатели прогнозирования банкротства.

COMPARATIVE ANALYSIS OF METHODS OF ASSESSMENT OF INSOLVENCY AGRICULTURAL ORGANIZATIONS

© 2016

Kozlova Lyudmila Aleksandrovna, the 2-year student of economic faculty Zubrenkova Olga Anatolevna, candidate of economic Sciences, associate Professor

«Accounting, analysis and audit» Nizhny Novgorod state engineering-economic University, knyaginino

Abstract. Some industries require special rules, which concern not only the stage of creation or direct the work of the organization, but to eliminate it. One of these industries is agriculture. To date, insufficient level of state support is not conducive to the development of farms, it is in connection with the bankruptcy of the agricultural organisations has become commonplace. The article is devoted to evaluation of activities of agricultural enterprises of Nizhny Novgorod region, on the example of the agricultural organization CJSC «Pokrovskaya Sloboda Knyagininskiy district. In the work of the OPI Sana'a and analyzed the main types of risk assessment models of financial insolvency (bankruptcy) of organizations offered by Russian and foreign scientists. Discusses their main advantages and disadvantages. Updated formula of calculation of coefficient of sufficiency of own means and are-cient current liquidity in relation to agricultural organizations. The authors justified the necessity of using methods Saifulin R. S. and G. G. Kadykova in assessing the risk of bankruptcy of the organisations, which allows to increase the objectivity of the results. The application of the proposed calculation formulas allow to evaluate the activities of agricultural organizations in more detail.

Keywords: financial insolvency, ratio, bankruptcy of agricultural organizations, methods, methods, indicators to forecast bankruptcy.

Введение

Современные рыночные отношения предполагают детальное исследование финансового состояния организации его пользователями. Анализ финансовой деятельности необходим внутренним пользователям организации для контроля и принятия верных финансовых решений, а внешним пользователям, таким как инвесторы, поставщики, кредитные организации, - в целях определения прибыльности и платежеспособности субъекта хозяйствования.

Организация должна четко определять оптимальные для него нижний и верхний пределы финансовой устойчивости, поскольку недостаточная устойчивость грозит отсутствием финансовых средств для дальнейшего развития предприятия, его платежеспособности и даже банкротством, а избыточная устойчивость нежелательна по причине отягощения затрат организация излишними резервами и запасами.

На современном этапе развития институт несостоятельности в Российской Федерации признается несовершенным - по причине «молодости», что затрудняет проведение исследований, основанных на реалиях нашей 116

экономики и направленных на достоверное прогнозирование возможной несостоятельности организаций.

Часто под процедуру конкурсного производства попадают организации, являющиеся вполне благополучными, а те организации, которые на протяжении длительного периода времени являются неэффективными получают внешнюю поддержку от государства для финансового оздоровления, которая позволяет им на время разрешить имеющиеся проблемы, но не приводящие к их устранению.

Следует отметить, что особенно остро эта проблема стоит при изучении оценки финансовой несостоятельности сельскохозяйственных организаций, так как ликвидировать их в силу значимости не представляется возможным, а поддерживать функционирование является неэффективным.

Сельское хозяйство, как мы знаем, составляет основу экономики любой страны. Даже самые развитые промышленные страны вкладывают очень большие средства в развитие отечественного сельского хозяйства.

Для того чтобы оценить дальнейшие перспективы развития подобных организаций, необходимо, прежде АНИ: экономика и управление. 2016. Т. 5. № 2

всего, провести оценку их финансового состояния и определить уровень вероятности банкротства, в соответствии с полученными результатами и сделать соответствующие выводы, а также предложить мероприятия по устранению причин финансовой нестабильности и финансовому оздоровлению. Поэтому актуальность выбранной темы исследования является вполне очевидной. Все это в совокупности требует особого подходя к оценки финансового состояния сельскохозяйственных организаций при проведении анализа несостоятельности.

Целью исследования является разработка комплексной методики оценки и прогнозирования риска банкротства организации, направленной на диагностику возможного наступления кризисной ситуации.

В соответствии с поставленной целью в ходе исследования сформулированы следующие основные задачи:

1) рассмотрение значения и сущности понятия «финансовая устойчивость»;

2) исследовать действующие методики и модели оценки и прогнозирования вероятности банкротства;

3) проведение сравнительного анализа методик несостоятельности на примере ЗАО «Покровская слобода» Нижегородской области.

Вопросы выявления и предотвращения банкротства организаций получили достаточно широкое освещение, как в российской, так и в зарубежной литературе. Среди трудов, посвященных банкротству, можно выделить публикации таких ученых как: А. Ю. Карпунин [2], А. М. Коваленко [3], А. В. Колышкин [4], З. А. Круш [5], Н. П. Любушин [6], Е. А. Мизиковский [7], И. В. Пискунова [8], Г. В. Савицкая [9], Т. Б. Савченко [10], О. М. Свириденко [11], В. А. Семеусов, А. А. Пахаруков [12], И. В. Седлов [13], Ф. И. Харисова [14], О. В. Химушкина [15], Г. А. Хайдаршина [16], Г. Ф. Шершеневич [17].

Материалы и методы исследования.

Основой для исследования выступают труды, как отечественных, так и зарубежных авторов, в своих работах они раскрывают результаты практических и теоретических исследований в области проблем, связанных с уровнем использования земель сельскохозяйственного назначения, том числе материалы научно-практических конференций, статьи в научных сборниках, диссертации, монографии.

Методы исследования. В исследовании используются различные подходы и методы, такие как: абстрактно-логический, монографический.

Результаты исследования

На сегодняшний день, мы можем наблюдать, как сельское хозяйство России постепенно выходит из затяжного экономического и финансового кризиса.

За последние годы произошли значительные изменения, благодаря тому, что сельское хозяйство отнесено к приоритетным отраслям.

Нижегородская область в 2015 году вошла в 10-ку лучших регионов России по уровню развития сельского хозяйства. Самый главный результат, который был, достигнут - это стабильность производства основных видов продукции, таких как зерно, картофель, молоко, мясо, несмотря на то, что регион находится в зоне рискованного земледелия в силу климатических особенностей.

Согласно ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» сельскохозяйственными организациями признаются юридические лица, основным видом деятельности которых является выращивание (производство, производство и переработка) сельскохозяйственной продукции, выручка которых от реализации такой продукции составляет не менее пятидесяти процентов общей суммы выручки.

Банкротство сельскохозяйственных организаций имеет отличительные особенности, продиктованные особым характером их деятельности, который, как правило, связан с использованием земельных участков (преимущественно сельскохозяйственного назначения); с сезонным характером их работы; с использованием спец-

ифического имущества, в т.ч. объектов недвижимости (строений, сооружений) [20].

Для предотвращения несостоятельности и повышения эффективности функционирования сельскохозяйственных организаций необходимо четко выделять особенности сельскохозяйственного производства, которые при анализе несостоятельности будут учитываться при процедуре его проведения. Савицкая Г.В. выделяет следующие:

1. В сельском хозяйстве процесс производства очень длительный. Большинство показателей можно рассчитать только в конце года.

2. Активное участие государства в распределении и перераспределении денежных доходов в сельском хозяйстве может в любой момент изменить финансовое состояние организации.

3. Результаты хозяйственной деятельности сельскохозяйственных организаций во многом зависят от природно-климатических условий. Для получения объективного анализа хозяйственной деятельности показатели текущего года должны сравниваться не с предыдущим годом, а со средними данными за предшествующие 3-5 лет.

4. Для сельскохозяйственных организаций характерна сезонность производства. Это вызывает неравномерность использования трудовых ресурсов, материалов, техники, неритмично реализуется продукция и соответственно поступает выручка.

5. Сельскохозяйственное производство имеет дело с живыми организмами. Поэтому на результаты его деятельности оказывают влияние не только экономические, но и биологические, химические и физические законы, что усложняет измерение влияния факторов на уровень его развития.

6. Основным средством производства является земля, природные особенности которой связаны с климатическими условиями. В отличие от других отраслей хозяйства, где точно известна производственная мощность и экономическая эффективность всех фондов, продуктивность земли не поддается точному учету. Необходимо учитывать еще одну особенность земли. В процессе производства она не только не изнашивается, но и наоборот, улучшается, но только при правильном ее использовании.

7. Еще одной особенностью сельскохозяйственных организаций является то, что часть производимой продукции используется на собственные нужды: животные, семена, корм. Поэтому нужно учитывать тот факт, что количество реализуемой продукции, будет меньше производимой [9, с. 157].

Но, нельзя забывать, что, несмотря на положительные моменты, в стране еще имеется ряд проблем по возрождению отрасли. Одной из явных проблем является плохая техническая оснащенность сельского хозяйства. Меры по ее решению принимаются, но они малоэффективны. Большое количество сельскохозяйственных организаций страны пользуется импортной техникой, а это в свою очередь связано с тем, что не все люди, задействованные в сельском хозяйстве, обладают достаточными знаниями и навыками по работе с ней.

По статистическим данным проведенных обследований большинство российских организаций сегодня, получая определенную прибыль, тем не менее, финансово неустойчивы и в значительной степени подвержены банкротству. Для того чтобы предопределить дальнейшие перспективы развития подобных организаций, необходимо, прежде всего, провести оценку их финансового состояния и определить уровень вероятности банкротства, и на основании полученных результатов сделать соответствующие выводы и предложить мероприятия по устранению причин финансовой нестабильности и финансовому оздоровлению. Поэтому актуальность выбранной темы исследования является вполне очевидной. Все это в совокупности требует особого подходя к оцен-

ки финансового состояния сельскохозяйственных организаций при проведении анализа несостоятельности.

В настоящее время в мировой теории и практике получили распространение различные методы и модели оценки и прогнозирования банкротства, использование которых позволяет с достаточно высокой степенью точности предсказывать наступление финансовых кризисов на предприятии, но зачастую вызывают противоположные мнения о возможности их применения для анализа сельскохозяйственных организаций.

Особое внимание при этом следует уделить возможности внесения коррективов в существующие методики для их адаптации под сельскохозяйственное производство.

Зарубежными странами накоплен огромный опыт в решении данной проблемы. Экономически развитые и наиболее стабильные страны мира уже давно занимаются её решением. Первые методики были разработаны банками для оценки своих клиентов и назывались «Оценка риска неплатежеспособности заемщика».

Для оценки риска банкротства используются факторные модели, разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. Наиболее известные были разработаны такими авторами как: Э. Альтман, У. Бивер, Спрингейт, Р. Лис, Р. Таффлер, Д. Фулмер, Р. С. Сайфулин и Г. Г. Кадыков [6, с. 4].

Ограниченность же использования в российской практике зарубежных моделей обусловливается, прежде всего, тем, что они были разработаны на основе данных финансовой отчетности иностранных государств. Поэтому изучая зарубежные методики в области оценки риска банкротства, следует учитывать, некоторые обстоятельства:

1) в отечественных публикациях, возникают проблемы со сложностями перевода, применить модели к российской постоянно изменяющейся отчетности, применяется разная терминология и дается различный порядок расчета некоторых факторов;

2) при использовании зарубежных моделей сразу хочется отметить, что при разработке не учитывался весь спектр внешних факторов: модели основаны на данных предприятий тех государств, в которых они были созданы, и не совсем подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов из-за: разной финансовой обстановке в стране, разной структуры капитала, особенностей налоговой системы, условий кредитования, а также различий в законодательной, информационной базе.

С учетом выявленных особенностей относительно применения зарубежных методик к Российским сельскохозяйственным товаропроизводителям проведено исследование на основе данных отчетности рядовой сельскохозяйственной организации, расположенной в Нижегородской области в Княгининском районе, деятельность которой оценивается как финансовоустойчи-вая.

Для исследования расчеты произведены как по зарубежным, так и по российским методикам. Одной из первых считается работа У. Бивера 1940 г. использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства (табл. 1).

Таблица 1 - Модель оценки вероятности банкротства У. Бивера

Показатель Расчет 2012 т. 2013 г. 2014 т.

Э коно мическая рен таоельн о сть (Чистая прибыль ' Активы организации) * 100 % 0,138 0,132 0,082

Финансовый ле веридж (Привлеченные капитал / Сумма активов) * 100 % 0.464 0.429 0.376

Коэффициент текущей ликвидности Оборотные активы Кратко срочные обязательства 2,192 2,576 2,913

Коэффициент Бивера (Чистая прибыль -(-Амортизация основных средств и не материальных активов) / Привлеченный капитал 0,243 0,130 0Д82

Значения показателей

Благ сш о лучные За 5 лет до банкротства За 1 год до банкротства

6°/о-8% 4% 1-22%

0,4-0,45 =0,17 0-0,15

Коэффициент Бивера, равный отношению притока денежных средств к общей сумме задолженности, на 118

конец анализируемого периода составил 0,182, на начало 0,243. Рекомендуемое значение данного показателя по международным стандартам находится в интервале 0,170-0,400. Полученное значение показателя позволяет отнести изучаемую организацию к средней группе «риска потери платежеспособности», т.е. уровень покрытия задолженности суммой чистой прибыли и амортизации в ЗАО «Покровская слобода» средний.

Одной из простейших методик диагностики банкротства является двухфакторная модель, основанная на коэффициенте покрытия, характеризующего ликвидность и коэффициенте финансовой зависимости, характеризующего уровень финансовой устойчивости.

Но она не дает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента финансовой зависимости и коэффициента покрытия не учитывает влияния других важных показателей [11, с. 42].

Используя факторную модель известного западного экономиста Альтмана, разработанную с помощью многомерного дискриминантного анализа, т.к. она получила наибольшее распространение, и известность в области прогнозирования возможного банкротства мы пришли к тому, что в соответствии с двухфакторной математической моделью для ЗАО «Покровская слобода» вероятность банкротства за анализируемый период невелика (табл. 2).

Таблица 2 - Двухфакторная модель Альтмана

Показатель Формула для расчета 2012 г. 2013 г. 2014 г.

Кп - коэффициент покрытия Текущие активы1 Текущие обязательства 1,036 1,036 1,061

Кфн - коэффициент финансовой независимости Заемные средства / Итог пассива 0,503 0,503 0,547

Значение 2. -1.209 -1.209 -1,210

Оценка значения: Вероятность банкротства невелика. банкротства невелика. Вероятность банкротства невелика.

< 0 - вероятность банкротства невелика 2<0 Х<<3 2<0

= 0 - вероятность банкротства составляет 50 %

> 0 - вероятность банкротства более 50 %

Модель Спрингейта свидетельствует о том, что анализируемая нами организация имеет маловероятную склонность к банкротству. То есть можно сделать вывод, что определяющим в модели Спрингейта являются продажи организации. Если их много, то организация считается финансово устойчивой, что по своей сущности мало говорит о финансовой устойчивости, так как сам процесс производства практически не затрагивается (табл. 3).

Таблица 3 - Модель Спрингейта

Показатель Формула для расчета 2012 г. 2013 г. 2014 г.

А Рабочий капитал / общая стоимость активов 0.28 0.3 0.31

В Прибыль до уплаты налогов (убыток) / обшая стоимость активов 0.130 0.132 0.082

С Прибыль до уплаты налогов (убыток) / Краткосрочная задолженность 1,588 2,243 1,565

В О бьем продаж. общая стоимость активов 0.301 0.321 0.294

Значение Z 1.595 2.059 1.558

Оценка значения:

2<0.862 — предприятие является потенциальным банкротом

Если2>0.8б2. банкротство предприятия маловероятно.

Анализируя Модель Лиса, которая считается одной из первых европейских моделей, созданных после модели американца Э. Альтмана (1968), следует отметить, что она является в большей степени адаптационной, так как финансовые коэффициенты в модели взяты как у Альтмана (табл. 4).

Таблица 4 - Модель прогнозирования банкротства предприятия Р. Лиса

№ Формула расчета 2012 г. 2013 г. 2014 г.

К] К) = Оборотный капитал / Активы 0.529 0.503 0.477

К^ К' = Прибыль до налогообложения / Активы 0.140 0.132 0.082

К; К; = Нераспределенная прибыль / Активы 0.138 0.132 0.082

К4 К4 = Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязатель- 1,064 1,036 1,224

Значение 1 0.055 0.052 0.043

Оценка значения:

Есл и 2<0,037 - банкротство компании очень вероятно

Если Z>0.037 — предприятие финансово устойчивое.

Помимо модели Лиса для британских предприятий была построена модель Ричарда Таффлера

циента К1 имеет наибольший вес (0,53).

Именно коэффициент К1 будет сильно влиять на оценку финансового состояния предприятия. Увеличение коэффициента будет тогда, когда увеличивается прибыль от продаж. То есть чем больше прибыль от продаж, тем предприятие становится финансово устойчивым и наоборот.

Таблица 5 - Модель прогнозирования банкротства предприятия Р. Таффлера

№ Формула расчета 2012 г. 2013 г. 2014 г.

К, 1м — Прибыль от продаж. Краткосрочные обязательства 0.225 0.269 0.233

К. К; = Оборотные активы / (Краткосрочные обязательства + Долгосрочные обязательства) 0.890 0.990 2.913

К; Кз = Краткосрочные обязательства Активы 0.241 0.195 0.164

К. К4 = Выручка / Активы 0.301 0.321 0.294

Значение Z 0.326 0.357 0.578

Оценка значения:

Если Т>-0.3 - предприятие маловероятно станет банкротом

Если 7.<(}.2 — предприятие, вероятно, станет банкротом

Если 0,2</<0,3 - зона неопределенности

Модель прогнозирования банкротства предприятия разработана американским ученым Д. Фулмером для предприятий США в 1983 году характеризуется тем, что для разработки модели использованы финансовые отчеты от 60 предприятий США, 30 из которых стали банкротами, а 30 остались финансово устойчивыми.

Из-за большого числа коэффициентов, составляющих модель ставится под сомнение точность финансовой модели. Согласно полученным расчетам по данной модели для изучаемой организации вероятность банкротства маловероятна.

Таблица 6 - Модель прогнозирования банкротства предприятия Д. Фулмера

№ Формула расчета 2012 г. 2013 г. 2014 г.

Ki Kl = Нераспределенная прибыль прошлых лет / Активы 0,403 0,476 0,522

К2 К: = Выручка от продаж / Активы 0.054 0.053 0.038

Кз Кз = (Прибыль до налогообложения +Проценты к уплате) / Собственный капитал 0,292 0,328 0,235

К4 К4 = Денежный поток / (Краткосрочные + Долго срочные обязательства) 0,244 0,265 0,180

К5 Ks = Долгосрочные обязательства / Активы 0.324 0.301 0.289

К* Кб краткосрочные обязательства / Активы 0.241 0.195 0.164

K-=Log (материальные активы) 4.975 5.042 5.054

Ks Ks = Оборотный капитал / (Долгосрочные + Краткосрочные обязательства) 0.935 1.013 1.053

Ко Кр= Lg[(TIpii5bLTb до налогообложения + Проценты к уплате) • Проценты к уплате] 0,690 0,658 0,433

Значение Н 4.624 5.046 4.936

Оценка значения:

Если Н<0 — банкротство предприятия вероятно,

Если Н>0 — банкротство предприятия маловероятно.

№ Модель прогнозирования банкротства 2012 г. 2013 г. 2014 г. Нормативное Вероятность банкротства

1 Модель оценки вероятности банкротства У. Бивера 0,243 0,130 0,182 0,170 - 0,400 средняя группа риска

2 Двухфакторная 7. — модель Эдварда Альтмана Ъ = - 0,3877 -1,0736 *К1 +0,0579* К: -1,209 -1,209 -1,210 < 0 - невелика = 0-50 % > 0 - более 50 % нселика

3 Модель Спрингейта Ъ = 1,03 А + 1,07В + 0,66С + 0,4Б 1,595 2,059 1,558 2<0,862 - потенциальный банкрот Т>0.&62 - банкротство маловероятно. маловероятно

4 Формула модели банкротства 2=0,063*^ + 0,092*К2 + +0.057*К3 +0.001 *К4 0,055 0,052 0,043 /<0.037 - банкротство вероятно 2>0.037 - предприятие финансово устойчивое. предприятие финансово устойчивое

5 Четырех факторная модель Таффлера г=0,53К1 + 0,13К2 + 0,18КЗ + +0Л6К4 0,326 0,357 0,578 .£>-0.3 - маловероятно 1<0,2 - предприятие, вероятно, станет банкротом 0,2<г<0,3 - зона неопределенности неопределен-

6 Модели банкротства Фулмера Н= 5,528 * К, + 0,212 * К2 + 0,073 * К3 + 1,27 *К, + 0,12 *К5 + 2,235 * Кб + 0,515 * К7 + 1,083 * К8 + 0.984 *К->- 3.075 4,624 5,046 4,936 Н<0 — банкротство вероятно №»0 — банкротство маловероятно. банкротство маловероятно

7 Модель «Рейтинговое число» Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова К = 2Ко+ 0,1КШ+0,08К„+0,45КМ + КШ 0,456 0,726 0,783 11=1 - удовлетворительное - неудовлетворительное неудовлетворительное

разный результат вероятности банкротства предприятия. Разность результатов по зарубежным и отечественным методикам подтверждает тот факт, что при разработке зарубежных моделей не учитывался весь спектр внешних факторов риска, свойственных российским условиям.

Ни одна из данных моделей на наш взгляд не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса.

Поэтому целесообразно отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них.

Выбор конкретных методик может диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сам автор методики подчеркнул, что основной недостаток модели - это то, что она не учитывает специфику отдельных отраслей и поэтому, если начать ее использовать на конкретном предприятии модель может и должна подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

Все это свидетельствует о необходимости адаптации существующих методик не только под российскую форму оценки, но и с учетом сельскохозяйственного производства. К специалистам, пытающимся адаптировать модель «Ъ-счета» Э. Альтмана к российским условиям оценки вероятности банкротства относятся: Давыдова Г.В. и Беликов А.Ю., Зайцева О.П., Шеремет А.Д. и Сайфуллин Р.С., Ковалев В.В. и Волкова О.Н., Савицкая Г.В., Бариленко В.И. (с соавторами). Но для сельскохозяйственного производства не было предложено конкретных разработок.

Опираясь на это, мы сделали упор на модель Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова, в которой на наш взгляд есть возможность внести коррективы, ориентированные на сельскохозяйственное производство.

В таблице 8 представлены результаты расчетов действующей модели.

Таблица 8 - Модель Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова

Проведенный анализ свидетельствует о том, что применение различных методик к одной сельскохозяйственной организации дает различные результаты, что обусловлено неоднородными подходами в исследовании, а также то, что они рассчитаны на промышленные предприятия (табл. 7).

Таблица 7 - Сводные данные по анализу моделей прогнозирования банкротства в ЗАО «Покровская слобода»

Показатель Формула для расчета 2012 г. 2013 г. 2014 г.

Ко - Коэффициент обеспеченности собственными средствами Собственные оборотные средства / оборотные активы -0,07 0,013 0,05

К тл - Коэффициент текущей ликвидности Оборотные средства / краткосрочная кредиторская задолженность 2,29 2,735 3,064

оборота авансируемого капитала Выручка от реализации  собственный капитал 0,500 0,625 0,531

Км - Коэффициент менеджмента Прибыль от реализации.' текущие обязательства 0,225 0,269 0,233

Кпр - Рентабельность собственного капитала Чистая прибыль.' собственный капитал 0,229 0,256 0,147

Значение К 0.456 0.726 0.783

Оценка значения: R<1 R<1 R<1

Я=1 - организация имеет удовлетворительное состояние экономики;

Я<1 - организация имеет неудовлетворительное состояние экономики:

Проведенный подробный анализ оценки семи действующих методик определения кризисных состояний организаций позволяет нам сделать следующие выводы: При оценке вероятности банкротства ЗАО «Покровская слобода» на основе моделей был получен

Сравнительный анализ наиболее известных моделей оценки банкротства: отечественной - Р. Сайфулина и Г. Кадыкова; зарубежной - Э. Альтмана свидетельствует о том, что:

Модель «Анализ риска банкротства Э. Альтмана или Ъ -счёт».

Статистика применения модели свидетельствует, что факт наступления банкротства на горизонте одного года может наступить с точностью до 95%, на два года - 83%. Такие высокие показатели точности определения свидетельствуют о возможностях широкого применения модели. Достоинство модели заключается в простои её использовании, также её присуща высокая надежность диагностирования банкротства и короткий период прогнозирования от года до двух, что особенно важно в российских условиях. Главным недостатком модели является неадаптированность (импортность) модели к российской экономике.

«Рейтинговое число» Р. Сайфулина и Г. Кадыкова.

Они предприняли попытку адаптировать модель «Анализа риска банкротства Э. Альтмана или Ъ -счёт» к экономическим условиям в России. Неоспоримым достоинством данной модели является адаптированность к российским условиям, ей присуща как простота расчета, так и доступность к необходимой финансово-экономи-

ческой информации.

Весомым недостатком модели считается, отсутствие учета специфики различных отраслей [12, с. 345].

В связи с этим нами было предложено адаптировать модель Сайфулина и Кадыкова непосредственно для сельскохозяйственных предприятий.

Из всех представленных моделей она позволит наиболее точно предсказать наступление финансового кризиса на предприятии, так как разработана на основе российской отчетности. Для адаптации модели к сельскохозяйственным организациям нами предложено уточнение формул расчета коэффициента обеспеченности собственными средствами и коэффициента текущей ликвидности.

Одним из первых шагов на наш взгляд было необходимо выделение доли оборотных активов, используемых в сельскохозяйственном производстве к общей сумме оборотных активов. Для сельского хозяйства возникает необходимость учитывать только те оборотные активы, которые будут связанны с основной (текущей) деятельностью предприятия.

Таким образом, мы скорректировали формулу расчета коэффициента обеспеченности и получили:

Доля ОА используемых в с/х к общей сумме ОА =

где:

Ко6 = собственные оборотные средства / оборотные активы * D

Коб = (оборотные активы * D) - краткосрочные обязательства / оборотные активы * D

Ктл = оборотные активы * D / текущие обязательства

Нормативное значение коэффициентов, используемых для рейтинговой оценки, также не учитывает отраслевых особенностей предприятий. Небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приведет к изменению итогового показателя «рейтингового числа»).

ДЯ1=(0,2-0,1)2=0,2 пункта

К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия:

ДЯ2=(2-0)0,1=0,2 пункта.

Оценку значений Я следует так же адаптировать к сельскохозяйственному производству, однозначно нельзя сказать, что если значение меньше 1, то организация имеет неудовлетворительное финансовое состояние. Предложенное нами деление позволит оценить деятельность сельскохозяйственной организации более детально.

Таблица 9 - Модель «Рейтинговое число» Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова

Показатель Формула для расчета 2012 г. 2013 г. 2014 г.

Ко - Коэффициент о беспеченно ста собственными средствами Собственные оборотные средства / оборотные активы -0,07 0,013 0,05

СОС/ОА " Доля ОА используемых в с/х в общей сумме ОА -0,179 0,026 0,261

К тл - Коэффициент текущей ликвидности Оборотные средства / краткосрочная кредиторская задолженность 2,29 2,735 3,064

ОА / текущие обязательства 0,848 1,027 1,352

Ки - интенсивность оборота авансируемого капитала Выручка от реализации 1 собственный капитал 0,500 0,625 0,531

Км-Коэффициент менеджмента Прибыль от реализации / текущие обязательства 0,225 0,269 0,233

Кр - Рентабельность Чистая прибыль / собственный капитал 0,229 0,256 0,147

Значение К 0.456 0.726 0.783

11=1 - организация имеет удовлетворительное состояние экономики; 11<1 11<1 11<1

1?.<1 - организация имеет неудовлетворительное состояние экономики;

Значение К 0,097 0.582 0,952

Оценка значения:

И - организация имеет удовлетворительное финансовое состояние; К<1 0,5< Е<1 0,5< Е<1

0,55К<1 среднее финансовое состояние;

К<0,5 - организация имеет неудовлетворительное финансовое состояние.

Безусловно, если показатель больше единицы, то организация имеет удовлетворительное состояние, от 0,5 до 1 финансовое состояние находится на среднем уровне, то есть организации необходимо усилить работу по повышению финансового состояния. Если меньше 0,5, 120

то отмечается неудовлетворительное финансовое состояние, требуется жесткая проработка финансовой деятельности организации (табл. 9).

Заключение

Таким образом, проведенное исследование свидетельствует о том, что существующие методики оценки финансового состояния деятельности организации не адаптированы к сельскохозяйственному производству. Сложность возникает в том, что зарубежные методики не подходят под оценку деятельности российских организаций, а существующие российские методики не учитывают специфики сельскохозяйственного производства.

На основании всего этого нами было предложено адаптировать методику Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова к сельскохозяйственному производству путем включения дополнительного показателя «Доля оборотных активов, используемых в сельском хозяйстве в общей сумме оборотных активов», а также деление значения показателя Я позволяющее оценить деятельность сельскохозяйственной организации более детально.

Все эти мероприятия в совокупности позволят качественно оценить финансовое состояние сельскохозяйственной организации.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Федеральный закон от 26.10.2002 №127-ФЗ (ред. от 28.12.2013) «О несостоятельности (банкротстве)».

2. Карпунин А.Ю. Фактор времени при дифференциации понятий «несостоятельность» и «банкротство» сельскохозяйственной организации / А.Ю. Карпунин, Е.В. Карпунина // Экономика и предпринимательство. -№1 (30). - 2013.

3. Коваленко А.М. Математические модели и инструментальные средства комплексной оценки финансово-экономического состояния предприятия: диссертация...к.э.н.: 08.00.13 / А.В. Коваленко. -Краснодар, 2009. - 210с.

4. Колышкин А.В. Прогнозирование развитие банкротства в современной России: автореферат дис. . к.э.н: 08.00.05 / С. Пет. гос. университет, 2003. - 27с.

5. Круш З.А. Модифицированный подход к использованию современных моделей прогнозирования банкротства в сельском хозяйстве / З.А. Круш, С.В. Слепокуров // Менеджмент в России и зарубежом. - №4. - 2010. С. 40 - 45.

6. Любушин Н. П. Анализ методов и моделей оценки финансовой устойчивости организаций // Экономический анализ: теория и практика. - 2010. - №1.-С. 4.

7. Мизиковский Е.А. Экономический анализ и прогнозирование несостоятельности предприятий // Е.А. Мизиковский, И.М. Соколов, И.И. Соколов. Современный бухгалтерский учет. - 2001. - №5.-С. 10-19

8. Пискунова И. В. Оценка финансовой устойчивости предприятия в современных условиях хозяйствования // Вопросы экономики и права. - 2011. -№ 3. - С. 308.

9. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник. - 4-е изд., перераб. И доп. -М.: ИНФРА-М, 2008.

10. Савченко Т. Б. Анализ показателей финансовой устойчивости предприятия // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. М.: Издательство: Научно-информационный издательский центр и редакция журнала «Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук», - 2012. - № 12. - С. 220.

11. Свириденко О.М. Институт несостоятельности (банкротства) в системе гражданского права // Журнал российского права. - 2011. - № 1. - С. 42-44.

12. Семеусов В.А., Пахаруков А.А. Банкротство предприятий. Внешнее управление. - Иркутск, 1999. -499 с.

13. Седлов И.В. Экономический механизм предот-АНИ: экономика и управление. 2016. Т. 5. № 2

вращения банкротства сельскохозяйственных предприятий: диссертация...к.э.н.: 08.00.05 / И.В. Седлов. -Воронеж, 2004.- 164с.

14. Харисова Ф. И. Анализ оптимизации дебиторской и кредиторской задолженности для укрепления финансовой устойчивости организации / Ф.И. Харисова, Ю.Н. Суковатова // Аудит и финансовый анализ. - 2011.-№ 2. - С. 17.

15. Химушкина О. В. Повышение финансово устойчивости предприятий / О.В. Химушкина, Л.С. Теплякова // Юбилейный сборник научных трудов профессорско-преподавательского состава, аспирантов, соискателей и студентов. Рязань: РГАТУ, 2011. -100с.

16. Хайдаршина Г.А. Методы оценки риска банкротства предприятия: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05 // Хайдаршина Г.А. - М., 2009. - 252 с.

17. Шершеневич Г.Ф. Конкурсный процесс. - М.: Статут, 2003. - 477 с.

18. Шершеневич Г.Ф. Курс торгового права / Г.Ф. Шершеневич. - М.: Статут, 2003. — 480 с.

19. Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона / Под ред. И. Е. Андреевского. - Спб.: Изд. Ф. А. Брокгауз, И. А. Ефрон, 1890-1904. - Т. 1-41.

20. http://www.rusbankrotstvo.ru