66
В законе признаки несостоятельности определены достаточно точно.
Дело о банкротстве может быть возбуждено при условии, что сумма
требований к должнику юридическому лицу составляет не менее 300 тыс.
руб. и соответствующие обязательства по удовлетворению требований
кредиторов не исполнены в течении трех месяцев, с даты, когда они должны
быть исполнены. Необходимо заметить, что установленная сумма
требований к должнику соответствует условиям деятельности мелких
предприятий с годовым оборотом 3-5 млн. руб., а для крупных и средних
предприятий задолженность в сумме 300 тыс. руб. мизерна. Никаким
ограничителем такая сумма реально не является, под этот критерий
просроченной задолженности попадает множество предприятий, вполне
платежеспособных. Целесообразно пересмотреть указанный критерий,
поставив его, например, в зависимость от суммы активов предприятия.
Для диагностики вероятности банкротства используется несколько
подходов, основанных на применении [36, с. 47]: во-первых, анализа
обширной системы критериев и признаков; во-вторых, ограниченного круга
показателей; в-третьих, интегральных показателей, рассчитанных с
помощью: скоринговых моделей; многомерного рейтингового анализа;
мультипликативного дискриминантного анализа.
Признаки банкротства при многокритериальном подходке в
соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики
аудирования (Великобритания) обычно делятся на две группы. К первой
группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных финансовых
затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем: такие как
повторяющиеся существенные потери в основной деятельности,
выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов
продаж и хронической убыточности; наличие хронически просроченной
кредиторской и дебиторской задолженности; низкие значения
коэффициентов ликвидности и тенденция к их снижению; увеличение до
67
опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме; дефицит
собственного оборотного капитала; систематическое увеличение
продолжительности оборота капитала; наличие сверхнормативных запасов
сырья и готовой продукции; использование новых источников финансовых
ресурсов на невыгодных условиях; неблагоприятные изменения в портфеле
заказов; падение рыночной стоимости акций предприятия; снижение
производственного потенциала.
Во вторую группу входят показатели, неблагоприятное значение
которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние
предприятия как критическое, но сигнализирует о возможности резкого его
ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. К ним относятся:
чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного -
проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;
потеря ключевых контрагентов; недооценка обновления техники и
технологии; потеря опытных сотрудников аппарата управления;
вынужденные простои, неритмичная работа; неэффективные долгосрочные
соглашения; недостаточность капитальных вложений и прочие.
К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства
можно отнести системный и комплексные подходы, а к недостаткам – более
высокую степень сложности принятия решения в условиях
многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных
показателей, субъективность прогнозного решения.
Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости,
различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим
сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его
банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют
производить интегральную оценку финансовой устойчивости на основе
скорингового анализа [37, с. 379].
68
Методика кредитного скоринга впервые была предложена
американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х годов ХХ века.
Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по
степени риска, исходя из фактического уровня показателей финансовой
устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на
основе экспертных оценок:
I класс – предприятие с хорошим запасом финансовой устойчивости,
позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;
II класс – предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по
задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;
III класс- проблемные предприятия;
IV класс – предприятия с высоким риском банкротства даже после
принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять
свои средства и проценты;
V класс – предприятия высочайшего риска, практически
несостоятельные.
В таблице 2 отражена простая скоринговая модель с тремя
балансовыми показателями.
Таблица 2
Группировка на классы по уровню платежеспособности
Показатель
Границы классов согласно критериям
I класс
II класс
III класс
IV класс
V класс
Рентабельность
совокупного
капитала, %
30,00 и
выше –
50,00
баллов
29,90-
20,00=
=49,9-
35,00
баллов
19,90-
10,00=
=34,9-20
баллов
9,90-
1,00=
=19,9-5
баллов
Менее1,00=
=0 баллов
Коэффициент
текущей
ликвидности
2,00 и
выше-
30,00
1,99-
1,70=
=29,9-
1,69-
1,44=
=19,90-
1,39-
1,10=
=9,90-
От 1,00 и
ниже=
=0 баллов.
69
баллов
20,00
баллов
10,00
баллов
1.00
баллов
Коэффициент
финансовой
независимости
0,70 и
выше-
20,00
баллов
0,69-
0,45=
=19,9-
10,00
баллов
0,44-
0,30=
=9,9-5
баллов
0,29-
0,20=
=5,00-
1,00
баллов
Менее 0,20
=
=0 баллов
Границы
классов
100,00
баллов и
выше
99,00-
65,00
баллов
64,00-
35,00
баллов
34,00-
6,00
баллов
0 баллов
Для оценки рейтинга субъектов хозяйствования и степени финансового
риска довольно часто используют методы многомерного рейтингового
анализа, методика которого выглядит следующим образом.
Этап 1. Обосновывается система показателей, по которым будут
оцениваться результаты хозяйственной деятельности предприятий,
собираются данные по этим показателям и формируется матрица исходных
данных (таблица 3). Исходные данные могут быть представлены как в виде
моментных показателей, отражающих состояние предприятия на
определенную дату, так и темповых показателей, характеризующих
динамику деятельности предприятия, и представлены в виде коэффициентов
роста.
Возможно изучение одновременно и моментных, и темповых
показателей.
Этап 2. В таблице исходных данных определяется в каждой графе
максимальный элемент, который принимается за единицу (эталон). Затем все
элементы этой графы делятся на максимальный элемент предприятия-
эталона. В результате создается матрица стандартизированных
коэффициентов, представленных в таблице 3. Если с экономической стороны
лучшим является минимальное значение показателя (например, затраты на
70
рубль товарной продукции), то надо изменить шкалу расчета так, чтобы
наименьшему результату соответствовала наибольшая сумма показателя.
Таблица 3
Матрица исходных данных
№
предприя
тия
Коэффициен
т
ликвидности
Коэффициен
т
оборачивае
мости
капитала
Рентабельн
ость
активов, %
Коэффицие
нт
финансовой
независимос
ти
Доля
собственн
ого
капитала
в
оборотны
х
активах,
%
1
1,80
3,20
22,00
0,75
16,00
2
2,00
2,50
26,00
0,62
26,00
3
1,50
2,80
25,00
0,55
25,00
4
1,70
2,20
38,00
0,68
30,00
5
1,40
2,70
16,00
0,58
0
6
1,60
3,50
21,00
0,72
35,00
Этап 2. В таблице исходных данных определяется в каждой графе
максимальный элемент, который принимается за единицу (эталон). Затем все
элементы этой графы делятся на максимальный элемент предприятия-
эталона. В результате создается матрица стандартизированных
коэффициентов, представленных в таблице 3. Если с экономической стороны
лучшим является минимальное значение показателя (например, затраты на
рубль товарной продукции), то надо изменить шкалу расчета так, чтобы
наименьшему результату соответствовала наибольшая сумма показателя.
Этап 3. Все элементы матрицы координат возводятся в квадрат. Если
задача решается с учетом разного веса показателей, то полученные квадраты
умножаются на величину соответствующих коэффициентов (К),
71
установленных экспертным путем, после чего результаты складываются по
строкам (таблица 4).
Этап 4. Полученные рейтинговые оценки (R) размещаются по ранжиру
и определяется рейтинг каждого предприятия. Первое место занимает
предприятие, которому соответствует наибольшая сумма, второе место –
предприятие, имеющее следующий результат, и так далее.
Таблица 4
Матрица стандартизированных коэффициентов
Номер
предприя
тия
Коэффициен
т
ликвидности
Коэффициен
т
оборачивае
мости
капитала
Рентабельн
ость
активов, %
Коэффицие
нт
финансовой
независимос
ти
Доля
собственн
ого
капитала
в
оборотны
х
активах,
%
1
2
3
4
5
1
0,900
0,914
0,579
1,000
0,457
2
1,000
0,714
0,628
0,826
0,746
3
0,750
0,800
0,658
0,733
0,714
4
0,850
0,628
1,000
0,907
0,857
5
0,700
0,771
0,421
0,773
0
6
0,800
1,000
0,553
0,960
1,000
В зарубежных странах для оценки риска банкротства и
кредитоспособности предприятий широко используется факторные модели
известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу,
разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.
72
Таблица 5
Результаты сравнительной рейтинговой оценки деятельности
предприятий
Номер
предприятия
Наименование показателя
Место
1
2
3
4
5
R
(всего)
1
0,8100
0,8350
0,3350
1,000
0,2090
0,3189
IV
2
1,0000
0,5100
0,4650
0,682
0,5520
3,2120
III
3
0,5260
0,6400
0,4330
0,537
0,5100
2,6820
V
4
0,7220
0,3940
1,0000
0,882
0,7340
3,7920
II
5
0,9000
0,5940
0,1770
0,579
0
2,2500
VI
6
0,6400
1,0000
0,3060
0,921
1,0000
3,8670
I
Наибольшую известность получила модель Альтмана [14, с. 316]:
Z = 0,717 x
1
+0,842 x
2
+3,107 x
3
+0,42 x
4
+0,995 x
5
, (1.11)
где
х
1
– собственный оборотный капитал / сумма активов;
х
2
- нераспределенная прибыль / сумма активов;
х
3
– прибыль до уплаты процентов / сумма активов;
х
4
- балансовая стоимость собственного капитала /
обязательства;
х
5
– объем продаж (выручка) / сумма активов.
Константа сравнения – 1,23. Если значение Z меньше 1,23, то это
признак высокой вероятности банкротства в ближайшие 2-3 года. Если Z
лежит в диапазоне от 1,23 до 2,89, то ситуация неопределенная, тогда как
значение Z более 2,89 свидетельствует, что компания финансово устойчива.
Применение критерия Z для российских компаний возможно с большими
оговорками. Причин тому несколько. Во-первых, модель построена по
данным американских компаний, вместе с тем любая страна имеет свою
специфику организации бизнеса. Во вторых, критерий Z построен по данным
50-х годов; за истекшие годы экономическая ситуация изменилась во всем
73
мире, поэтому совершенно не очевидно, что повторение анализа по
Альтману на более поздних данных оставило бы структурный состав модели
без изменений. В-третьих, по сути, модель Альтмана может быть реализована
лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах.
Одно из интересных приложений метода оценки платежеспособности
разработали французы Ж. Конан и М. Голдер на основе изучения 95 малых и
средних предприятий. Данная модель позволяет оценить вероятность
задержки платежей фирмой в зависимости от значения следующего
дискриминантного показателя [34, с. 492]:
Q = - 0,16*Y
1
– 0,22*Y
2
+ 0,87*Y
3
+ 0,10*Y
4
– 0,24*Y
5
, (1.12)
где
Y
1
– (денежные средства + дебиторская задолженность)/итог баланса;
Y
2
- (собственный капитал + долгосрочные пассивы)/итог баланса;
Y
3
– финансовые расходы (обслуживание займов)/выручка от
реализации;
Y
4
– расходы на персонал / добавленная стоимость;
Y
5
– прибыль до выплаты процентов и налогов/заемный капитал.
Вероятность задержки платежей фирмами, имеющими различные
значения показателя Q, приведены в приложении 2:
Подведя итог сказанному, можно сделать вывод, что в мировой
практике выработан ряд методов прогнозирования банкротства, таких как
скоринговый анализ, методы многомерного рейтингового финансового
анализа, а так же факторные модели. Это специальные аналитические
коэффициенты для прогнозирования банкротства в виде набора формул,
которые разработали ведущие европейские и отечественные экономисты. По
сути, это специальные аналитические коэффициенты для прогнозирования
банкротства в виде набора формул, которые разработали ведущие
европейские и отечественные экономисты.
74
Таким образом, бухгалтерская отчетность обладает достаточно
высокой информативностью. Используя данные бухгалтерской отчетности,
можно провести анализ финансового состояния предприятия в разрезе таких
показателей, как экономический потенциал предприятия, ликвидность и
платежеспособность фирмы, а также рассчитать вероятность банкротства
компании в недалеком будущем.
Методика интегральной оценки финансовой устойчивости предприятия
на основе скорингового анализа заключается в классификации по степени
риска, исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости
и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных
оценок.
Для того чтобы определить, к какому классу относится исследуемое
предприятие, необходимо рассчитать рентабельность совокупного капитала,
коэффициент текущей ликвидности и коэффициент финансовой
независимости.
Рентабельность совокупного капитала [23, с. 222]:
ROA
2014
= -11 %; ROA
2013
= -5 %; ROA
2014
= 1 %.
Коэффициент текущей ликвидности:
К
т. л.2014
= 0,78; К
т. л.2013
= 0,87; К
т. л.2014
= 1,12.
Коэффициент финансовой независимости:
EtTA
2014
= 0,3; EtTA
2013
= 0,2; EtTA
2014
= 0,3.
Согласно критериям, определим, к какому классу относится ООО
«Рыбный двор», основываясь на данных таблицы 2 (таблица 6).
По степени финансового риска, начисленной с помощью данной
методики, Общество в 2016 году относился к V классу – предприятие с
высочайшим риском банкротства.
В 2017 году степень риска снизилась, и Общество соответствует IV
классу, как проблемное предприятие, демонстрирующее еще достаточно
высокую степень риска.
75
Таблица 6
Обобщающая оценка финансовой устойчивости анализируемого
предприятия
Номер
показателя
На начало года
На конец года
Фактический
уровень
показателя
Количество
баллов
Фактический
уровень
показателя
Количество
баллов
Рентабельность
-5,00
0
1,00
5,00
Текущая
ликвидность
0,87
0
1,12
1,67
КФНЗ
0,20
0
0,30
5,00
Итого
----
0
----
11,67
Положительным фактором служит то, что наблюдается тенденция к
повышению рейтинга. Чтобы добиться возможности отнесения ООО
«Рыбный двор» ко второму классу, как предприятие, демонстрирующие
некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как
рискованные, необходимо, сохраняя показатели 2017 года, увеличить
показатели текущей ликвидности снижая показатели кредиторской
задолженности. Для возможности отнесения ООО «Рыбный двор» к первому
классу, когда запас финансовой устойчивости позволяет быть уверенным в
бесспорном возврате заемных средств, необходимо с увеличением
показателей текущей ликвидности увеличить показатели коэффициента
финансовой независимости приростом собственного капитала.
Одним из методов проведения финансового анализа в целях прогноза
финансово-хозяйственной деятельности предприятия является метод
факторного дискриминантного анализа по пятифакторной модели Альтмана.
При заполнении формулы анализа по Альтману (1.11), используем
показатели бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах
(форма 1 и 2) за 2017 год.
Z = 0,717*0,69+0,847*0,014+3,107*0,02+0,42*0,37+0,995*0,71= 0,993,
где
х
1
– (собственный оборотный капитал / сумма активов) = 12237/176559
= 0,69;