44
финансовое
состояние
долгосрочными заемными источниками.
Неустойчивое
финансовое
состояние
(СК +ДО - ВА
+ З) = (СК +
ДО + КЗК)
Характеризуется обеспечением запасов за счет
собственных оборотных средств, долгосрочных
заемных источников и краткосрочных кредитов
и займов, т.е. за счет всех основных
источников формирования запасов.
Кризисное
финансовое
состояние
(ВА + З) >
(СК + ДО +
КЗК)
Запасы не обеспечиваются источниками их
формирования; организация находится на
грани банкротства.
где, ВА - внеоборотные активы; З - запасы + НДС по приобретенным ценностям;
СК - капитал и резервы (собственный капитал); ДО - долгосрочные
обязательства; КЗК - краткосрочные займы и кредиты.
Каждому типу финансовой устойчивости, представленному в таблице,
соответствует трехкомпонентный показатель финансовой устойчивости,
который формируется следующим образом: при формировании недостатка
источников финансирования запасов компоненту обобщающего показателя
присваивается нулевое значение, при формировании излишка того или иного
источника финансирования запасов, компонент обобщающего показателя равен
1. Таким образом, для различных типов финансовой устойчивости получаем
следующие значения трехкомпонентного показателя:
- абсолютная финансовая устойчивость: S=(1; 1; 1)
- нормальная финансовая устойчивость: S=(0; 1; 1)
- неустойчивое финансовое состояние: S=(0; 0; 1)
- кризисное финансовое состояние: S=(0; 0; 0)
Расчет необходимых показателей для определения типа финансовой
устойчивости АО «Камаз - Лизинг» выполнен в таблице 8
Таблица 8
Абсолютные показатели финансовой устойчивости АО «Камаз
- Лизинг»
наименование
показателя
на 31.12.
2015
на 31.12.
2016
на 31.12.
2017
абсолютное
отклонение
2016
2017
Запасы, тыс. руб.
217316
91991
269784
-125325
+177793
Собственные
оборотные средства,
тыс. руб.
-2002658
-3612880
-2417439
-1610222
+1195441
Долгосрочные
обязательства, тыс.
руб.
1522924
1189682
2988674
-333242
+1798992
Собственные и
-479734
-2421198
+571235
-1942464
+2992433
45
долгосрочные
заемные источники,
тыс. руб.
Краткосрочные
кредиты и займы,
тыс. руб.
4372577
4782462
4733874
+409885
-48588
Общая величина
основных источников
средств, тыс. руб.
3892843
2361264
5305109
-1531579
+2943845
Излишек (недостаток)
собственных
оборотных средств,
тыс. руб.
-2219974
-3704871
-2687223
+9659251
+1017648
Излишек (недостаток)
собственных и
долгосрочных
заемных источников,
тыс. руб.
-697050
-2518139
+301451
-1821089
+2819590
Излишек (недостаток)
общей величины
основных источников,
тыс. руб.
+3675527
+2269273
+5035325
-1406254
+2765052
По результатам расчетов, представленных в таблице, определим значение
трехкомпонентного показателя финансовой устойчивости:
На 31.12.2015: S=(0; 0; 1)
На 31.12.2016: S=(0; 0; 1)
На 31.12.2017: S=(0; 1; 1)
Значения показателя S свидетельствует о том, что на протяжении трех
исследуемых лет изменялся тип финансовой устойчивости организации. Так, по
состоянию на 31.12.2015 г. финансовое состояние АО «Камаз - Лизинг» может
рассматриваться как неустойчивое, однако оно может быть восстановлено при
условии увеличения собственных средств в общей сумме источников
финансирования. Для решения данной задачи руководством АО «Камаз -
Лизинг» было принято решение о дополнительной эмиссии акций, в результате
чего уставный капитал организации был увеличен на 30 млн. руб.
Однако в условиях существенного снижения объема продаж меры по
увеличению уставного капитала не дали ожидаемых результатов, в результате
чего в 2016 г. также сохранилось неустойчивое финансовое состояние
предприятия.
46
С целью улучшения финансового состояния руководством АО «Камаз -
Лизинг» вновь было принято решение об увеличении уставного капитала на
1687 млн. руб. В условиях увеличения объема продаж и числа активных
договоров в 2017 г. данная мера дала положительный результат, в результате
чего на предприятии сформировался избыток собственных и долгосрочных
заемных источников для покрытия запасов и затрат, что свидетельствует о
нормальной финансовой устойчивости.
Таким образом, по состоянию на 31.12.2017 г. можно выявить
расхождение между показателями ликвидности и абсолютными показателями
финансовой устойчивости. Так, анализ ликвидности бухгалтерского баланса и
коэффициентов ликвидности позволяет признать АО «Камаз - Лизинг»
неплатежеспособным, в то время как абсолютные показатели финансовой
устойчивости свидетельствует о его платежеспособности. Данное
несоответствие показателей можно объяснить особенностями структуры
активов. Так, удельный вес запасов в общей сумме активов ОАО «Лизинговая
компания «Камаз» по состоянию на 31.12.2017 г. составил 2,7%. При таком
удельном весе запасов даже небольшой суммы перманентного капитала будет
достаточно для финансирования запасов. Более информативным в данном
случае является показатель собственных оборотных средств, отрицательное
значение которого свидетельствует о нарушении основного условия
финансового равновесия.
2.3 Оценка возможного банкротства компании
Для оценки вероятности банкротства АО «Камаз - Лизинг»
использовались методики зарубежных и российских авторов. Для получения
более объективных результатов диагностики были использованы модели
различных классификационных групп, а именно модели мультипликативного
дискриминантного анализа, а также logit-модели прогнозирования банкротства.
В группе моделей мультипликативного дискриминантного анализа были
выбраны пятифакторная модель Альтмана, модель Тафлера и Тишоу, модель
47
Бивера. В дополнение к данным методикам были использованы logit-модель
Ольсона и Альтмана - Сабато. Методика расчета параметров каждой из
указанных выше моделей рассмотрена в Приложении 3. Их расчет
осуществлялся по данным бухгалтерской отчетности АО «Лизинговая
компания «Камаз» за 2015 – 2017 гг.
Исходные данные для прогнозирования вероятности банкротства по
модели Альтмана представлены в таблице 9
Таблица 9
Исходные данные для прогнозирования вероятности
банкротства по модели Альтмана
Параметр модели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Х1
-0,22
-0,52
-0,24
Х2
0,13
0,02
0,04
Х3
0,16
0,02
0,05
Х4
0,35
0,16
0,28
Х5
0,96
0,50
0,44
С учетом значений основных переменных модели был рассчитан обобщающий
показатель вероятности банкротства. Его значения составили:
В 2015 г.: 0.717*(-0,22) + 0.847*0,13 + 3.107*0,16 + 0.420*0,35 + 0.998*0,96 =
1,555
В 2016 г.: 0.717*(-0,52) + 0.847*0,02 + 3.107*0,02 + 0.420*0,16+ 0.998*0,50 =
0,272
В 2017 г.: 0.717*(-0,24) + 0.847*0,04 + 3.107*0,05 + 0.420*0,28 + 0.998*0,44 =
0,573
Из расчетов видно, что в сравнении с 2015 г. значение интегрального
показателя вероятности банкротства в 2016 и 2017 гг. по сравнению с 2015 г.
существенно сократилось. При этом не смотря на рост показателя в 2017 г. с
0,272 до 0,573, уровень 2015 г. так и не был достигнут. Для оценки вероятности
банкротства АО «Камаз - лизинг» по модели Альтмана была использована
следующая шкала:
Если Z*>2,9 – зона финансовой устойчивости («зеленая» зона).
Если 1,23<Z*<2,9 – зона неопределенности («серая» зона).
48
Если Z*<1,23 – зона финансового риска («красная» зона)
19
.
Позиционируя фактические показатели Z на представленной выше шкале,
можно увидеть, что в 2015 г. предприятие попадало в так называемую зону
неопределенности, а в 2016 – 2017 гг. – зону высокого финансового риска.
Для количественной оценки риска банкротства, вероятность наступления
которого была выявлена по модели Альтмана, была использована logit-модель,
которая была разработана Альтманом совместно с Габриэлем Сабато в 2007 г.
Формула расчета выглядит следующим образом
20
:
P=1/(1+e
—y
) (4)
Y = 4.28 + 0.18*X1 — 0.01*X2 + 0.08*X3 + 0.02*X4 + 0.19*X
5
(5)
Х1 – прибыль до вычета налогов и процентов/Активы
Х2 – краткосрочные обязательства/Капитал
Х3 – чистая прибыль/Активы
Х4 – денежные средства/Активы
Х5 – прибыль до вычета налогов и процентов/проценты к уплате
Исходные данные для оценки вероятности банкротства по модели
Альмана – Сабато представлены в таблице 10
Таблица 10
Исходные данные для прогнозирования вероятности
банкротства по модели Альтмана - Сабато
Параметр модели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Х1
0,16
0,02
0,05
Х2
0,55
0,69
0,48
Х3
0,13
0,02
0,04
Х4
0,01
0,001
0,002
Х5
6,30
0,47
1,21
Подставляя полученные значения в формулу (5), получаем значение показателя,
характеризующего вероятность наступлении банкротства:
В 2015 г.: 4.28 + 0.18*0,16 — 0.01*0,55 + 0.08*0,13 + 0.02*0,01 + 0.19*6,30 =
0,0288 -0,00055 + 0,0104 + 0,0002 + 1,197 = 5,52
19
Брыкин И.М. Анализ финансовой устойчивости и прогнозирование банкротства организаций // Финансовая
жизнь. – 2014. – № 1 (январь). – С. 67
20
Дягель О.Ю. Диагностика вероятности банкротства организаций: сущность, задачи и сравнительная
характеристика методов // Экономический анализ: теория и практика. –2011. –№13. – С. 46
49
99,0
)71828,21(
1
5,5
Р
В 2016 г.: 4.28 + 0.18*0,02 — 0.01*0,69 + 0.08*0,02 + 0.02*0,001 + 0.19*0,47 =
5,17
99,0
)71828,21(
1
17,5
Р
В 2017 г.: 4.28 + 0.18*0,05 — 0.01*0,48 + 0.08*0,04 + 0.02*0,002 + 0.19*1,21 =
4,51
98,0
)71828,21(
1
5,4
Р
Из расчетов следует, что на протяжении всего анализируемого периода
риск вероятности банкротства для АО «Камаз - лизинг» был высоким и
находился в пределах 98-99%.
Исходные данные для прогнозирования вероятности банкротства по
модели Тафлера и Тишоу представлены в таблице 11
Таблица 11
Исходные данные для прогнозирования вероятности
банкротства по модели Тафлера - Тишоу
Параметр модели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Х1
0,07
0,07
0,15
Х2
0,30
0,19
0,30
Х3
0,55
0,69
0,48
Х4
0,96
0,50
0,44
Значение интегрального показателя в соответствии с данной моделью
составило:
В 2015 г.: 0,53*0,07 + 0,13*0,30 + 0,18*0,55 + 0,16*0,96 = 0,328
В 2016 г.: 0,53*0,07 + 0,13*0,19 + 0,18*0,69 + 0,16*0,5 = 0,266
В 2017 г.: 0,53*0,15 + 0,13*0,30 + 0,18*0,48 + 0,16*0,44 = 0,345
Расчеты показывают, что наиболее высокое значение показателя по
модели Таффлера – Тишоу приходилось на 2017 г. Если показатель Z
принимает значение больше 0.3, то предприятие имеет небольшой риск
банкротства в течение года, если значение меньше 0.2, то у предприятия
присутствует большой риск банкротства. Согласно данным расчетов в 2015 и
2017 г. риск банкротства по модели Таффлера – Тишоу можно оценить как
50
невысокий, а в 2016 г. предприятие попадает в зону неопределенности. Таким
образом, результаты прогнозирования по модели Таффлера – Тишоу
противоречат результатам, полученным с использованием других моделей.
В связи с этим возникает необходимость в применении еще одной logit-
модели, которая позволяет дать количественную оценку вероятности
наступления банкротства. Это модель Ольсона, которая получила широкое
распространение в практике оценки риска банкротства предприятия. Исходные
данные для прогнозирования по модели Ольсона представлены в таблице 12.
Таблица 12
Исходные данные для прогнозирования вероятности
банкротства по модели Ольсона
Параметр модели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Y1
11.18
11.03
11.45
Y2
0.74
0.86
0.78
Y3
0.35
0.22
0.24
Y4
0.60
0.24
0,49
Y5
0
0
0
Y6
0,13
0,02
0,04
Y7
1,29
0,58
0,56
Y8
0
0
0
Y9
0,50
-0,77
0,58
Подставляя исходные данные в формулу расчета интегрального
показателя по модели Ольсона, получаем следующие значения
В 2015 г.: -1,3- 0,4*11,18 + 6*0,74 -1,4*0,35+0,1*0,6 – 2,4*0 -1,8*0,13 +
0,3*1,29-1,7*0 – 0,5*0,5 = 6,085
88,0
)71828,21(
1
085,6
Р
В 2016 г.: -1,3-0,4*11,03 + 6*0,86 – 1,4*0,22 + 0,1*0,24 + 2,4*0-1,8*0,02 +
0,3*0,58 – 1,7*0 – 0,5*(-0,77) = 4,412 + 5,16 - 0,308 + 0,024 – 0,036 + 0,174 +
0,385 = 6,92
91,0
)71828,21(
1
92,6
Р
В 2017 г.: - 1,3 – 0,4*11,45 + 6*0,78 – 1,4*0,24 + 0,1*0,49 + 2,4*0 – 1,8-0,04
+ 0,3*0,56 – 1,7*0 – 0,5*0,58 = 6,51
90,0
)71828,21(
1
51,6
Р
51
Из расчетов следует, что вероятность наступления банкротства в
соответствии с моделью Ольсона на протяжении всего анализируемого периода
находилась в интервале 88%-91%. Это несколько ниже, чем вероятность
наступления банкротства по модели Альтмана – Сабато, но тем не менее
показатель является достаточно высоким. Если судить по значению показателя
за 2017 г., то риск наступления банкротства для АО «Камаз - лизинг»
составляет 90%.
В дополнение к выполненным выше расчетам, оценим риск банкротства
по модели У. Бивера, которая относится к категории рейтинговых моделей.
Исходные данные для модели Бивера представлены в таблице 13
Таблица 13
Исходные данные для прогнозирования вероятности
банкротства по модели У. Бивера
Параметр модели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Коэффициент Бивера
0,21
0,12
0,14
Коэффициент текущей
ликвидности
0,60
0,24
0,49
Экономическая
рентабельность, %
13,05
1,98
4,12
Финансовый леверидж
0,74
0,86
0,77
Для оценки риска банкротства по модели Бивера, необходимо провести
позиционирование показателей в ту или иную группу предприятия в
зависимости от его финансовой устойчивости. Результаты такого
позиционирования отражены в таблице 14
Таблица 14
Система показателей Бивера для АО «Камаз - Лизинг»
Показатель
Значение показателя
Группа 1:
нормальное
финансовое
положение
Группа 2:
неустойчив
ое
финансовое
положение
Группа 3:
кризисное
финансовое
положение
2015 год
Коэффициент Бивера
0,21
Коэффициент текущей
ликвидности
0,6
Экономическая рентабельность
13,05
Финансовый леверидж
0,74
2016 год
52
Коэффициент Бивера
0,12
Коэффициент текущей
ликвидности
0,24
Экономическая рентабельность
1,98
Финансовый леверидж
0,86
2017 год
Коэффициент Бивера
-
0,14
Коэффициент текущей
ликвидности
-
-
0,49
Экономическая рентабельность
-
4,12
-
Финансовый леверидж
-
-
0,77
Результаты позиционирования прежде всего указывают на ухудшение
финансового состояния предприятия в 2016 – 2017 гг. по сравнению с 2015 г.
Если в 2015 г. По 2 из 4 показателей модели Бивера финансовое положение
предприятия оценивалось как нормальное, в 2016 – 2017 гг. по значению
данных показателей предприятие относилось к группе финансово –
неустойчивых. Также обращает на себя внимание, что по коэффициенту
текущей ликвидности и по коэффициенту финансового левериджа, который
характеризует удельный вес заемных источников финансирования в общей
сумме капитала организации, на протяжении всего анализируемого периода,
АО «Камаз - Лизинг» относилось к группе финансово – неустойчивых
организаций. Это свидетельствует о нерациональной структуре источников
финансирования активов предприятия.
Таким образом, прогнозирование банкротства АО «Камаз - Лизинг» с
использованием моделей зарубежных ученых, привело к формированию
противоречивых результатов. Так, в соответствии с моделью Тоффлера –
Тишоу, вероятность банкротства предприятия оценивалась как низкая, в то
время как модели Альтмана и Бивера указывают на высокие финансовые риски
и высокую вероятность банкротства. Использование logit-моделей Альтмана –
Сабато и Ольсона позволило количественно оценить вероятность наступления
банкротства. Обе модели показали, что в 2017 г. вероятность наступления
банкротства превысила 90%.
53
Так как модели зарубежных ученых показали противоречивые
результаты, а также так как они не учитывают особенности формирования
информационно – аналитической базы в РФ, целесообразно дополнить
выполненные расчеты оценкой вероятности банкротства в соответствии с
моделями и методами российских ученых, а именно: модель Сайфулина –
Кадыкова, модель Давыдовой - Беликовой, logit- регрессионная модель Г.В.
Савицкой, модель рейтинговой оценки Донцовой – Никифоровой. Исходные
данные для прогнозирования банкротства по модели Сайфулина – Кадыкова
представлены в таблице 15
Таблица 15
Исходные данные для прогнозирования вероятности
банкротства по модели Сайфулина - Кадыкова
Параметр модели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Х1
-0,66
-3,09
-1,04
Х2
0,6
0,24
0,49
Х3
1,21
0,46
0,51
Х4
0,19
0,09
0,16
Х5
0,67
0,09
0,25
Значение интегрального показателя по модели Сайфулина – Кадыкова
составило:
В 2015 г.: 2*(-0,66) + 0,1*0,6 + 0,08*1,21 + 0,045*0,19 + 0,67 = -0,538
В 2016 г.: 2*(-3,09) + 0,1*0,24 + 0,08*0,46 + 0,045*0,09 + 0,09 = -6,05
В 2017 г.: 2*(-1,04) + 0,1*0,49 + 0,08*0,51 + 0,045*0,16 + 0,25 = -1,732
Если значение итогового показателя R<1 вероятность банкротства
предприятия высокая, если R>1, то вероятность низкая. Из расчетов следует,
что в 2015 – 2017 гг. были получены отрицательные значения показателя R. Из
таблицы 12 видно, что отрицательное значение было получено только по
одному коэффициенту – Х1 – коэффициенту обеспеченности собственными
оборотными средствами. Отрицательное значение данного показателя
свидетельствует о том, что ни в одном из анализируемых периодов, АО «Камаз
- Лизинг» не располагало собственными средствами для формирования
оборотных активов. Т.к. полученные значения показателя R были меньше 1,