55
ГЛАВА 3. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЛИКВИДНОСТИ И
ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ ПАО «СБЕРБАНК РОССИИ»
3.1. Предложение по улучшению методики оценки кредитоспособности
заемщика
Программа оценки кредитоспособности предприятия на основе анализа
финансово-хозяйственной деятельности фирмы, согласно методике ПАО
«Сбербанк России», включает следующие этапы: оценку имущественного
положения организации; оценку структуры капитала организации; оценку
ликвидности и платежеспособности организации; оценку уровня рентабельности
организации; оценку деловой активности.
Кроме оценки финансового положения в методике ПАО «Сбербанк
России» не анализируют иные факторы, к которым можно отнести
достаточность выручки для погашения затребуемого кредита, кредитную
история и репутацию предприятия, положение в отрасли и регионе, позиции
предприятия-заемщика в отрасли, перспективы дальнейшего развития бизнеса и
качества управления предприятием заемщика. При оценке не уделяют внимание
опытности и деловым свойствам менеджеров, которые характеризуются
компетентностью, гибкостью и реалистичностью менеджмента;
преемственностью управления; участием руководителей в акционерном
капитале предприятия-заемщика. Все данные факторы дают возможность более
точно установить рейтинг предприятия. Но, в ПАО «Сбербанк России» их не
учитывают.
На основе оценки методики анализа кредитоспособности заемщиков в
ПАО «Сбербанк России» выделяются такие недостатки имеющейся модели
оценки как: поверхностная оценка структуры бизнеса заемщика; нехватка
данных о видах деятельности заемщика и их разнообразии; анализ некоторых
финансовых и нефинансовых факторов риска, которые рекомендованы
положением ЦБ РФ, отсутствует либо является поверхностным; отсутствие
56
анализа результативности использования ресурсов субъектов малого бизнеса;
отсутствие в учетной политике организации перспективной отчетности
(прогноза доходов и расходов, плана движения денежных средств).
Также можно указать, что отмечается высокая трудоемкость
осуществления процедур анализа; не учитывают многие факторы риска,
действие которых сказывается через конкретное время; любой прогноз является
субъективным, а определенные значения критериев имеют скорее характер
вспомогательной информации.
Применяемая в «Сбербанк России» методика требует дополнения.
В целях совершенствования методики оценки кредитоспособности для
снижения кредитных рисков можно предложить следующее:
1) На предварительном этапе оценки кредитоспособности заемщика
большее внимание уделить проверке деятельности предприятия, для анализа
соответствия фактического наличия обеспечения отчетным данным.
2) Вести в электронной форме перечень заемщиков, зарекомендовавших
себя с отрицательной стороны.
3) Для более полной оценки бизнес-риска заемщика анализировать
вероятность банкротства.
В зарубежных странах для оценки риска банкротства и
кредитоспособности заемщиков широко используются факторные модели
известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др.,
разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. При ее
построении учитываются два показателя: коэффициент текущей ликвидности и
удельный вес заёмных средств в пассивах.
Наиболее широкую известность получила 2–х факторная модель
Альтмана:
ВБ
КОДО
0,0579КТЛ1,07360,3877
, (14)
где КТЛ – коэффициент текущей ликвидности;
57
ДО – долгосрочные обязательства;
КО – краткосрочные обязательства;
ВБ – валюта баланса.
Если значение коэффициента больше 0,3, то вероятность банкротства
велика; если значение коэффициента меньше (–0,3), вероятность банкротства
мала, если значение коэффициента равно нулю, то вероятность банкротства
составляет 50 %.
27
Рассчитаем величину Z–счета по модели Альтмана. Для этого в таблице 6
представим исходные данные для расчета Z–счета (на примере предприятия-
заемщика ООО «Фристайл»).
Таблица 6
Исходные данные для расчета Z–счета по модели Альтмана в ООО
«Фристайл» в 2016 г.
Показатели
Сумма, тыс. руб.
Долгосрочные обязательства
-
Краткосрочные обязательства
1705269
Валюта баланса
1724553
Текущие активы
822996
Коэффициент текущей ликвидности
0,48
На анализируемом предприятии величина Z–счета по 2–х факторной
модели Альтмана составляет:
Z
2016
= (–0,3877) – 1,0736 х 0,48 + 0,0579 х 1705269 / 1724553 = -0,85.
Следовательно, можно сделать заключение, что на данном предприятии
вероятность банкротства очень мала.
В оценке вероятности банкротства используется двухфакторная модель.
Для нее выбирают два ключевых показателя от которой зависит вероятность
банкротства организации. Однако двухфакторная модель не обеспечивает
комплексной оценки финансового положения организации. Поэтому
зарубежные аналитики используют 5–ти факторную модель Эдварда Альтмана.
Она представляет собой линейную дискриминтальную функцию, коэффициенты
27
Борисов А. И. Потребительское кредитование, или жизнь взаймы // Банковское дело. – 2015. – № 6. – С. 47–
49.
58
которой рассчитаны по данным исследования совокупности из 33 компаний
США (однако этот метод применим только для Открытых Акционерных
Обществ, акции которых продаются на рынке ценных бумаг).
28
Двухфакторная модель оценки вероятности банкротства часто
противоречит 5–ти факторному методу. Проверим данное утверждение. Оценка
вероятности банкротства определяется по формуле:
П
360
ВБ
Выр
ВБ
УК
0,6
ВБ
1
П
360
П(У)оП3,3
ВБ
НерПРезК
1,4
ВБ
КПОА1,2
, (15)
где ОА – оборотные активы;
КП – краткосрочные пассивы;
ВБ – валюта баланса;
РезК – резервный капитал;
НерП – нераспределенная прибыль (непокрытый убыток);
П(У)оП – прибыль (убыток) от продаж;
П – период;
УК – уставной капитал;
Выр – выручка (нетто) от продажи товаров, продукции, работ, услуг.
29
Рассчитаем величину Z–счета по модели Альтмана. Для этого в таблице 7
представим исходные данные для расчета Z–счета.
Таблица 7
Исходные данные для расчета Z–счета по пятифакторной модели
Альтмана в ООО «Фристайл» в 2016 г.
Показатели
Сумма, тыс. руб.
Оборотные активы
822996
Краткосрочные пассивы
1705269
Валюта баланса
1724553
Резервный капитал
1574
Нераспределенная прибыль
14710
Прибыль от продаж
13416
Уставной капитал
3000
28
Авагян Г. Л. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. - М.: Магистр, 2013. - 350 с.
29
Банки и небанковские кредитные организации и их операции: Учебник / Под ред. Е. Ф. Жукова. – М.:
Вузовский учебник, 2015.– 491 с.
59
Выручка от продаж
499115
Если значение коэффициента меньше 1,81, то вероятность банкротства
очень велика. Если значение коэффициента меньше 2,675, то вероятность
банкротства средняя. Если значение коэффициента равно 2,675, то вероятность
банкротства 50 %. Если значение коэффициента больше 2,99, то вероятность
банкротства мала.
30
На анализируемом предприятии величина Z–счета по пятифакторной
модели Альтмана составляет:
Z
2016
= 1,2 х (822996 – 1705269) / 1724553 + 1,4 х (1574 + 14710) / 1724553
+ 3,3 х (13416 х 360) / (260 х 1724553) + (0,6 х 3000) / 1724553 + (499115 х 360) /
(1724553 х 260) = -0,61 + 0,01 + 0,04 + 0,001 + 0,40 = -0,16.
Уточненный расчет по модели Альтмана показал, что на данном
предприятии вероятность банкротства очень велика.
Модель Фулмера построена по выборке из гораздо меньших фирм и не
содержит показателей рыночной капитализации. Модель предсказывает точно в
98 % случаев на год вперед и в 81 % случаев на два года вперед. Общий вид
модели представлен в виде:
H = 5,528Х1 + 0,212Х2 + 0,073Х3 + 1,270Х4 – 0,120Х5 + 2,335Х6 +
0,575Х7 + 1,083Х8 + 0,894Х9 – 6,075, (16)
где Х1 – нераспределенная прибыль прошлых лет / баланс;
Х2 – выручка от продаж / баланс;
Х3 – прибыль до налогообложения / собственный капитал;
Х4 – денежный поток / долгосрочные и краткосрочные обязательства;
Х5 – долгосрочные обязательства / баланс;
Х6 – краткосрочные обязательства / совокупные активы;
Х7 – log (материальные активы);
30
Магомедов Г. И. Анализ современного состояния и перспективы развития кредитования в РФ // Финансы и
кредит. – 2017. – № 8. – С. 32–40.
60
Х8 – оборотный капитал / долгосрочные и краткосрочные обязательства;
Х9 – log (прибыль до налогообложения + проценты к уплате).
Наступление неплатежеспособности неизбежно при H < 0.
31
Оценка вероятности банкротства основе модели Фулмера представлена в
таблице 8.
Таблица 8
Оценка вероятности банкротства основе модели Фулмера
в ООО «Фристайл» в 2016 г.
Показатель
Сумма, тыс. руб.
Нераспределенная прибыль прошлых лет
14710
Объем актива
1724553
Выручка от продаж
499115
Прибыль до налогообложения
11461
Собственный капитал
19284
Денежный поток
9168,8
Обязательства
1705269
Долгосрочные обязательства
0
Краткосрочные обязательства
1705269
Материальные активы
1299216
Оборотный капитал
822996
Проценты к уплате
9477
H
2016
= 5,528 х 14710 / 1724553 + 0,212 х 499115 / 1724553 + 0,073 х 11461
/ 19284 + 1,270 х 9168,8 / 1705269 + 0,120 х 0 + 2,335 х 1705269 / 1724553 + 0,575
х log1299216 + 1,083 х 822996 / 1705269 + 0,894 х log(11461 + 9477) – 6,075 =
0,047 + 0,061 + 0,043 + 0,007 + 0 + 2,309 + 3,515 + 0,523 + 3,863 - 6,075 = 4,3.
Анализ показателей финансово-экономической деятельности предприятия
по модели Фулмера свидетельствует о платежеспособности предприятия.
В 1978 году Годоном Л. В. Стрингейтом была построена модель,
достигающая 92,5 % точности предсказания неплатежеспособности на год
вперед. Общий вид модели представлен формулой:
Z
стрингейта
= 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4, (17)
где Х1 = Оборотный капитал / Баланс;
31
Зверева А. В. Порядок получения кредита в банке // Справочник экономиста. – 2014. – № 5. – С. 75–83.
61
Х2 = (Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате) / Баланс;
Х3 = Прибыль до налогообложения / Краткосрочные обязательства;
Х4 = Выручка от продаж / Баланс
При Z < 0,862 компания является потенциальным банкротом.
32
Оценка вероятности банкротства основе модели Стрингейта представлена
в таблице 9.
Таблица 9
Оценка вероятности банкротства основе модели Стрингейта в ООО
«Фристайл» в 2016 г.
Показатель
Сумма, тыс. руб.
Оборотный капитал
822996
Сумма активов
1724553
Прибыль до налогообложения
11461
Проценты к уплате
9477
Краткосрочные обязательства
1705269
Выручка от продаж
499115
Z
стрингейта 2016
= 1,03 х 822996 / 1724553 + 3,07 х (11461 + 9477) / 1724553 +
0,66 х 11461 / 1705269 + 0,4 х 499115 / 1724553 = 0,49 + 0,037 + 0,004 + 0,116 =
0,65.
Можно сделать заключение, что организация не является потенциальным
банкротом.
В зарубежных странах широко используется еще дискриминационные
факторные модели Лиса и Тафлера. Модель Лиса, разработанная им в 1972 году,
для предприятий Великобритании имеет следующий вид:
Z = 0,063Х1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,001Х4, (18)
где Х1 – оборотный капитал / сумма активов;
Х2 – прибыль от продаж / сумма активов;
Х3 – чистая прибыль / сумма активов;
Х4 – собственный капитал / заемный капитал.
32
Баранчикова И. Кредиты в линию // Деловой квартал. – 2014. – № 38. – С. 3–8.
62
В случае если Z < 0,037 - вероятность банкротства высокая.
Z > 0,037 - вероятность банкротства невелика.
33
Оценка вероятности банкротства основе модели Лиса представлена в
таблице 10.
Таблица 10
Оценка вероятности банкротства основе модели Лиса в ООО
«Фристайл» в 2016 г.
Показатель
Сумма, тыс. руб.
Оборотный капитал
822996
Сумма активов
1724553
Прибыль от продаж
13416
Чистая прибыль
9168,8
Заемный капитал
1705269
Собственный капитал
19284
Z
2016
= 0,063 х 822996 / 1724553 + 0,092 х 13416 / 1724553 + 0,057 х 9168,8
/ 1724553 + 0,001 х 19284 / 1705269 = 0,03 + 0,0007 + 0,0003 + 0,00001 = 0,031.
Анализ по модели Лиса говорит о том, что вероятность банкротства
высокая.
В 1977 г. британские ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу апробировали подход
Альтмана на основе данных 80 британских компаний и построили
четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов.
Данная модель рекомендуется для анализа как модель, учитывающая
современные тенденции бизнеса и влияние перспективных технологий на
структуру финансовых показателей, формула расчета имеет вид:
Z = 0,53X1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16X4, (19)
где Х1 – прибыль от продаж / текущие обязательства;
Х2 – текущие активы / общая сумма обязательств;
Х3 – текущие обязательства / общая сумма активов;
Х4 – выручка от продаж / сумма активов.
33
Баранчикова И. Кредиты в линию // Деловой квартал. – 2014. – № 38. – С. 3–8.
63
При Z > 0,3 - вероятность банкротства низкая. При 0,2 < Z < 0,3 - состояние
неопределённости. При Z < 0,2 - высокая вероятность банкротства.
Оценка вероятности банкротства основе модели Р. Таффлер и Г.
Тишоу представлена в таблице 11.
Таблица 11
Оценка вероятности банкротства основе модели Р. Таффлер и Г.
Тишоу в ООО «Фристайл» в 2016 г.
Показатель
Сумма, тыс. руб.
Прибыль от продаж
13416
Текущие обязательства
1705269
Текущие активы
822996
Общая сумма обязательств
1705269
Общая сумма активов
1724553
Выручка от продаж
499115
Z
2016
= 0,53 х 13416 / 1705269 + 0,13 х 822996 / 1705269 + 0,18 х 1705269 /
1724553 + 0,16 х 499115 / 1724553 = 0,004 + 0,063 + 0,178 + 0,046 = 0,29.
Предприятие характеризуется состоянием неопределенности. Общая
оценка вероятности банкротства представлена в таблице 12.
Таблица 12
Общая оценка вероятности банкротства в ООО «Фристайл»
в 2016 г.
Модели
Вероятность банкротства
низкая
средняя
высокая
1. Модель Альтмана
- 2 - факторная
х
- 5 - факторная
х
2. Модель Фулмера
х
3. Модель Стрингейта
х
4. Модель Лиса
х
5. Модель Таффлера
х
СУММА
2
1
3
Таким образом, из шести проанализированных моделей оценки
вероятности банкротства три свидетельствуют о высокой вероятности
банкротства.
4) Дополнить показатели, характеризующие перспективы развития
организации, коэффициентом Аргенти, оценка которого позволяет более точно
64
определить рейтинг кредитоспособности заемщика. Он учитывает состояние
ведения бухгалтерского учета и может своевременно выявить симптомы
развития кризиса деятельности, вызванного недостатками менеджмента.
Каждому изучаемому фактору присваивают определенное количество баллов и
рассчитывают А-счет.
При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо
количество баллов согласно Аргенти, либо 0 - промежуточные значения не
допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное
количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель - А-счет (таблица
13).
Таблица 13
Метод А-счета для предсказания банкротства
Недостатки
Оценочный
балл
Балл
Аргенти
1
2
3
Директор-автократ
0
8
Председатель совета директоров является также
директором
0
4
Пассивность совета директоров
0
2
Внутренние противоречия в совете директоров (из-за
различия в знаниях и навыках)
0
2
Слабый финансовый директор
2
2
Недостаток профессиональных менеджеров среднего
и нижнего звена (вне совета директоров)
1
1
Недостатки системы учета: отсутствие бюджетного
контроля
0
3
Отсутствие прогноза денежных потоков
0
3
Отсутствие системы управленческого учета затрат
0
3
Вялая реакция на изменения (появление новых
продуктов, технологий, рынков, методов организации
труда и т.д.)
0
15
Итого
3
43
Максимально возможная сумма баллов - 43.
«Проходной балл» - 10.
Если сумма больше 10, недостатки в управлении могут привести к серьезным
ошибкам.
Ошибки
Оценочный
балл
Балл
Аргенти
Слишком высокая доля заемного капитала
15
15
Недостаток оборотных средств из-за слишком
быстрого роста бизнеса
0
15
Наличие крупного проекта (провал такого проекта
подвергает фирму серьезной опасности)
0
15
Итого
15
45