Выбор оптимального метода для выявления банкротства предприятий

Выбор оптимального метода V для выявления банкротства предприятий

Резюме. В статье речь идет о прогнозировании риска банкротства предприятия. Отмечено, что различные модели в УДК 330.131.7+336.279

рамках расчетно-аналитического подхода, разработанные на базе одного и того же статистического метода (например,

дискриминантного и рейтингового анализа), но с использованием различных статистических данных, примененные

к одному и тому же предприятию за один и тот же временной период, дают различные результаты. Это приводит

к противоречивым выводам. Изложенное проиллюстрировано на примере анализа риска банкротства реальной

организации, функционирующей в Республике Беларусь.

Ключевые слова: риск банкротства, оценка, расчетно-аналитический подход, коэффициентный, дискриминантный и рейтинговый анализ.

в динамике и никак не отражает качественную сторону вероятности наступления кризисной финансово-экономической ситуации, наиболее перспективным для прогнозирования риска банкротства является расчет-но-аналитический подход. Его сильные стороны - разработанность математического аппарата, относительная простота расчета показателей на базе существующих методик, возможность сопоставления результатов финансово-хозяйственной деятельности предприятий.

Расчетно-аналитический подход оценки риска банкротства включает в себя следующие модели:

Нормальное функционирование экономики государства невозможно без стабильной работы его предприятий. При этом деятельность любой организации должна осуществляться так, чтобы угроза возникновения финансовых кризисов и наступления банкротства была минимальной.

Татьяна Космыкова,

аспирант

Белорусского

государственного

университета

информатики

и радиоэлектроники

В целях диагностики вероятности наступления таких негативных явлений выработано несколько основных подходов к анализу финансово-хозяйственной деятельности предприятий:

многокритериальный;

коэффициентный;

расчетно-аналитический [1].

В силу того, что первый подход обладает высокой степенью сложности принятия решения

в условиях многокритериальной задачи и субъективностью прогнозного решения независимо от числа критериев, коэффициентный анализ дает лишь количественную оценку деятельности организации, рассматривается

дискриминантные (модели 7-счета);

рейтинговые (И-модели);

расчет коэффициента прогноза банкротства;

скоринговое моделирование;

многомерный рейтинговый анализ;

моделирование с помощью аппарата нечетких множеств

и других методов [1].

Однако следует отметить тот факт, что ни одна из перечисленных моделей не является универсальной. Примененные к одному и тому же предприятию при оценке его финансово-экономического состояния, они могут в итоге дать различные результаты, то есть в зависимости от выбранной методики оценки риска банкротства хозяйствующий субъект одновременно может быть признан банкротом, находящимся в предкризисном состоянии или имеющим устойчивую финансово-хозяйственную деятельность.

Очевидно, что подходы, предложенные авторами моделей, не соответствуют ключевому требованию - устойчивости к вариациям исходных данных, и могут приводить к противоречивым выводам. То есть могут иметь место заблуждение при принятии управленческих решений, которые в свою очередь спровоцируют дополнительные вложения материальных, финансовых и трудовых ресурсов [7].

Представляется целесообразным проиллюстрировать изложенное на примере.

Проведем анализ риска банкротства для реальной организации Республики Беларусь, которая занимается разработкой и производством сложнейшего оптико-механического, контрольно-измерительного и сборочного оборудования для микроэлектроники. Обозначим его как предприятие Х.

Для эксперимента выберем получившие наибольшую попу-

лярность в мировой практике модели [5, 6]:

Альтмана 1968 и 1983 г. (в дальнейшем будем именовать их Альтман 1 и Альтман 2 соответственно);

Таффлера и Тисшоу;

Спрингейта;

Лиса;

ИГЭА (И-модель);

Сайфулина - Кадыкова.

Все перечисленные модели относятся к дискриминантным либо же к рейтинговым. Порядок их расчета и пороговые значения подробно рассматривались в предыдущей статье [1].

Кроме того, сделаем предварительный анализ финансового состояния организации Х в соответствии с требованиями официальной методики диагностики

№ Показатели Порядок расчета Нормативное значение

Коэффициент 1 текущей ликвидности (К1) ко где КА - краткосрочные активы, КО - краткосрочные обязательства дифференцировано по видам экономической деятельности, для рассматриваемого предприятия 1,15 и выше

Коэффициент

обеспеченности

собственными

оборотными

средствами

Коэффициент

обеспеченности

финансовых

обязательств

активами

К2

СК +ДО-ДА ' КА '

где СК - собственный капитал, ДО - долгосрочные обязательства, ДА - долгосрочные активы, КА - краткосрочные активы

КЗ =

ко+до

ИБ ,

где КО - краткосрочные обязательства,

ДО - долгосрочные обязательства, ИБ - итог бухгалтерского баланса

дифференцировано по видам экономической деятельности, для рассматриваемого предприятия 0,20 и выше

не должно превышать 0,85

Показатели 2010 2011 2012 2013

Внеоборотные активы 1080 1239 1060 1160

Оборотные активы 8968 11243 7192 7292

Валюта баланса 10048 12482 8252 8352

Совокупный капитал 10048 12482 8252 8352

Собственный капитал - 441 1098 510 550

Рыночная стоимость собственного оборотного капитала - 441 1098 510 550

Чистая прибыль 44 11 15 17

Прибыль до уплаты налогов 112 80 85 90

Нераспределенная прибыль 21 10 15 17

Прибыль от реализации продукции 443 98 287 304

Краткосрочные обязательства 10489 11384 7742 7982

Заемный капитал 10489 11384 7742 7982

Дебиторская задолженность 3057 1836 2161 2270

Выручка от реализации продукции 11626 6011 4948 5043

Объем продаж 11626 6011 4948 5043

Запасы 745 2140 546 865

Затраты 745 1114 687 798

Таблица 1. Формулы расчета коэффициентов платежеспособности и их нормативные значения для организацииХ

Таблица 2.

Показатели

финансово-

хозяйственной

деятельности

организации Х

за ряд лет

2

3

Таблица 3. Итоговые показатели моделей оценки риска банкротства предприятия Х

банкротства, установленной в нашей стране (коэффициентный анализ). То есть рассчитаем в соответствии с требованиями отечественного законодательства следующие коэффициенты платежеспособности:

текущей ликвидности;

обеспеченности собственными оборотными средствами;

обеспеченности финансовых обязательств активами [2, 3].

Формулы их расчета, а также нормативные значения данных коэффициентов для анализируемого предприятия приведем в табл. 1.

Расчеты будем осуществлять по данным о финансово-хозяйственной деятельности исследуемого предприятия Х за 2010-2013 гг., приведенным в табл. 2.

Согласно данным экспресс-анализа, осуществленного в соответствии с требованиями

Инструкции о порядке расчета коэффициентов платежеспособности проведения анализа финансового состояния и платежеспособности субъекта хозяйствования, утвержденной постановлением Министерства финансов и Министерства экономики Республики Беларусь от 27.12.2011 № 140/206 [2, 3], предприятие Х в 2010-2013 гг. являлось неплатежеспособным по следующим признакам:

значение коэффициента текущей ликвидности

по состоянию на вышеуказанные даты - 0,86; 0,99; 0,93 и 0,96 соответственно, меньше нормативного значения 1,15;

коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (К2) по состоянию

на вышеуказанные даты составил 0,17, 0,01, 0,08 и 0,12 со знаком «минус», что меньше нормативного значения 0,20;

Итоговые показатели

Модели

2010 2011 2012 2013

Альтмана 1 1,119 0,667 0,750 0,790

Альтмана 2 1,139 0,603 0,702 0,712

Таффлера и Тисшоу 0,507 0,374 0,405 0,466

Спрингейта 1,658 1,360 1,461 1,472

Лиса 0,060 0,058 0,058 0,061

R-модель (модель ИГЭА) 0,479 0,590 0,379 0,412

Сайфулина - Кадыкова

1,79 2,123 2,030 2,085

Таблица 4. Оценка риска банкротства предприятия Х на основе дискриминантного анализа и R-моделей

Оценка риска банкротства

Модели 2010 2011 2012 2013

Альтмана 1 высокая высокая высокая высокая

Альтмана 2 высокая высокая высокая высокая

Таффлера и Тисшоу низкая низкая низкая низкая

Спрингейта низкая низкая низкая низкая

Лиса низкая низкая низкая низкая

R-модель (модель ИГЭА) минимальная минимальная минимальная минимальная

Сайфулина - Кадыкова крайне мала крайне мала крайне мала крайне мала

коэффициент обеспеченности финансовых обязательств активами (К3) в 2010-2013 гг. равнялся 1,04; 0,91; 0,94 и 0,95 соответственно. Нормативное значение для него не должно превышать 0,85. Полученные данные свидетельствуют о том, что на протяжении исследуемого периода расчетные значения коэффициента были выше нормативного, особенно в 2010 г. В это время К3 на 4% превышал стоимость имущества (активов) предприятия Х, следовательно, у организации не было достаточно средств для расчетов по своим финансовым обязательствам и ее можно было причислить к банкротам. Кроме того, имелись все основания для подачи в Хозяйственный суд заявления должника об экономической несостоятельности (банкротстве).

В 2011-2013 гг. финансовое состояние организации также неудовлетворительное, однако можно утверждать, что имелась возможность погашения обязательств перед кредиторами при 100%-ной реализации ее активов.

Рассчитаем итоговые показатели по предприятию Х для моделей оценки риска банкротства, выбранных в качестве экспериментальных (табл. 3).

Расшифруем значения полученных оценок риска банкротства организации Х (табл. 4). Расшифровки свидетельствуют

0 следующем: на основании применения моделей Альтмана

1 и 2 делается вывод о том, что предприятие Х практически банкрот. При использовании других расчетов вполне допустимо заключение, что говорить о его кризисном состоянии нет никаких оснований или они малы. Это значит, что наиболее близкий к реальности вывод получен посредством моделей Альтмана, а остальные итоги были далеки от реальной финансовой обстановки в организации.

Отсюда следует, что результаты моделирования приводят к противоречивым выводам. Основными их причинами являются собственно не сами модели (ситуацию на предприятии они воспроизводят аналогично), а методы формирования критериев, на основании которых и должно приниматься то или иное управленческое решение. Эти заблуждения имеют несколько предпосылок [6].

Все финансовые коэффициенты упомянутых моделей были получены на основании определенных статистических данных о деятельности субъектов, находящихся в различных странах или регионах. Можно предположить, что эти модели наиболее эффективно могут использоваться только для определенной группы компаний, работающих в конкретной экономической ситуации, в конкретном периоде времени и в условиях, при которых они были изначально разработаны.

При применении математического аппарата для анализа могут быть задействованы рейтинги, математические ожидания и дисперсии. В таком случае при расчете интегрального показателя модели получаем только оценку, а не истинные значения этих коэффициентов, сами же они лежат в некотором диапазоне, величина которого зависит от доверительной вероятности и количества элементов в изучаемой выборке, а также от среднеквадратическо-го отклонения. Поэтому вместо одной прямой на многомерной плоскости дается диапазон, в котором и находится истинное значение критерия разделения.

Следовательно, прежде чем отдать предпочтение какому-либо конкретному подходу для анализа риска банкротства предприятия, нужно учесть следующие факторы [7].

Выбор модели необходимо производить исходя из возмож-

ности ее использования на данном конкретном предприятии (со своей отраслевой принадлежностью, спецификой, условиями осуществления финансово-хозяйственной деятельности, местом расположения).

Анализ результатов расчета с применением различных моделей диагностики риска банкротства показывает, что при оценке финансово-экономического положения в организации следует искать те из них, которые наиболее полно учитывают не только индивидуальные особенности субъекта хозяйствования, но и общую экономическую ситуацию в стране.

В случае, когда не представляется возможным использовать уже существующую модель, целесообразно разработать альтернативную, адаптированную

к условиям управления конкретным предприятием, а также к особенностям национальной экономики в текущем периоде. Данное положение вызвано тем, что каждая модель строится на своих статистических данных, относящихся к разным экономикам, временным отрезкам и предприятиям, значит, применение их в другой период и в других странах не обосновано.

Поэтому в настоящее время осуществляется поиск и разработка альтернативных подходов и методов, направленных на анализ финансового состояния организаций и выявления риска банкротства. К таким методам, например, относятся экономе-трические модели бинарного и множественного выбора. Для их построения используются различные математические подходы: логистическая регрессия, кластерный анализ, модели линейного программирования, нейронные сети, генетические алгоритмы и т. д. Таким образом, в результате применения данных моделей можно получить точное, математически обоснованное

значение вероятности риска банкротства, а, следовательно, мощный математический аппарат, позволяющий принимать правильные управленческие решения. СИ

Статья поступила в редакцию 06.11.2014 г.

See: http://innosfera.by/2015/03/ bankrupt_enterprises

Summary.

In this article we are talking about different approaches to forecasting of bankruptcy risk. Highlighted analytical method in assessing the risk of bankruptcy as the most perspective.

It is shown, that various models (when we speak about analytical method of bankruptcy risk prediction) constructed on the basis of the same statistical method of analysis (for instance, the discriminant analysis and ratings), but using various statistical data, applied to the same enterprise for the same time period, demonstrate different results. This leads to contradictory conclusions. The above mentioned illustrated by the analysis of bankruptcy risk for the real organization operating in the Republic of Belarus.

Литература

1. Татьяна Космыкова. Методы оценки риска банкротства предприятий // Наука и инновации. 2015, № 2. С. 42-46.

2. Постановление Министерства финансов Республики Беларусь и Министерства экономики Республики Беларусь от 27.12.20l1 № 140/206 «Об утверждении Инструкции о порядке расчета коэффициентов платежеспособности проведения анализа финансового состояния и платежеспособности субъекта хозяйствования». Электронный ресурс: http://www.pravo.by.

3. Постановление Совета Министров от 12.12.2011 № 1672 «Об определении критериев платежеспособности субъектов хозяйствования». Электронный ресурс: http://www.pravo.by.

4. Altman E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy / E. I. Altman // Journal of Finance. 1968, September. Pp. 589-609.

5. Корпоративный менеджмент / Н. Чувахин. Модели предсказания неплатежеспособности.Электронный ресурс: http:// www.cfm.ru/chuvakhin/insolv.shtml.

6. Космыкова Т. С. Проблемы поиска эффективных методов оценки риска банкротства / Т. С. Космыкова // Материалы XVI Республиканской науч. конф. «Новые математические методы и компьютерные технологии в проектировании,производстве и научных исследованиях», 25-27 марта 2013, г. Гомель. С. 23-24.

7. Космыкова Т. С. Проблемы моделирования риска банкротства предприятий / Т. С. Космыкова // Материалы IX Международной науч.- практ. конф. молодых исследователей «Содружество наук - 2013», 23-24 мая 2013, г. Барановичи. С. 37-39.