42
к последнему дню изучаемого периода показатель коэффициента
обеспеченности СОС показывает исключительно хорошую величину – 0,21;
полное соответствие коэффициента промежуточной (быстрой)
ликвидности полностью нормативу;
полное соответствие коэффициента абсолютной ликвидности
нормативу;
позитивная динамика показателя рентабельности продаж (+19,6 п.п. от
показателя рентабельности 78,3% в 2016 году);
наличие абсолютной финансовой устойчивости по сумме излишка
СОС;
в последнем году получили прибыль от продаж (1 059 001 тысяча
рублей), при этом была получена позитивная динамика, если сравнивать с
прошлым годом (+581 007 тысяч рублей).
Положительно характеризующим финансовое положение организации
показателем является следующий – хороший показатель соотношения активов
по уровню ликвидности и обязательств по срокам погашения.
Нижеуказанные величины финансового положения, а также результатов
деятельности ООО «Оптима» имеют неудовлетворительные значения:
Высокий уровень зависимость предприятия от заемного капитала
(собственный капитал – 21%);
коэффициент текущей (общей) ликвидности меньше нормального
показателя;
отрицательная динамика собственного капитала, если сравнивать с
общими изменениями активов субъекта хозяйствования;
существенная негативная динамика прибыли до % к уплате и
обложения налогами (EBIT) на 1 руб. выручки предприятия (-23,3 коп. от
указанного показателя рентабельности в 2016 году).
Нижеуказанные величины финансового положения, а также результатов
деятельности ООО «Оптима» имеют критические значения:
43
показатель коэффициента покрытия инвестиций намного меньше
нормы (показатель доли собственного капитала, а также долгосрочных
обязательств в совокупном капитале компании равен 42% (нормальный
показатель: 75% и более);
сумма убытка от финансово-хозяйственной деятельности в последнем
году равна -237 тыс. рублей.
Итоговый рейтинг финансового состояния ООО «Оптима» по
результатам анализа за период с 1 января 2016 года по 31 декабря 2018 года (шаг
анализа - год): BBB (положительное) (таблица 14)
Таблица 14
Рейтинговая оценка финансового положения субъекта
хозяйствования
Финансовые результаты
за период с 1 января 2015
по 31 декабря 2017 года
Финансовое положение на 31 декабря 2018
ААА
АА
А
ВВВ
ВВ
В
ССС
СС
С
D
Отличные (AAA)
•
Очень хорошие (AA)
•
Хорошие (A)
•
Положительные (BBB)
•
Нормальные (BB)
•
•
•
V
•
•
•
•
•
•
Удовлетворительные (B)
•
Неудовлетворительные (CCC)
•
Плохие (CC)
•
Очень плохие (C)
•
Критические (D)
•
По качественной оценке показателей к концу изучаемого периода, а также
их динамики на протяжении периода и прогноза на ближайший год, получаем
нижеследующие выводы. Баллы финансового состояния, а также результатов
деятельности ООО «Оптима» равны +0,74 и +0,1 соответственно. Иными
словами – финансовое положение является положительным; финансовые
результаты за изучаемый период (с 31.12.2015 г. по 31.12.2018 г.) являются
нормальными. На основании данных оценок получили итоговую рейтинговую
оценку финансового состояния компании, которая составила BBB –
положительное состояние.
44
Рейтинг «BBB» указывает на положительное финансовое состояние
субъекта хозяйствования, его способность нести ответственность по
собственным обязательствам в краткосрочном (принцип осмотрительности)
периоде. Обладающие данным рейтингом компании входят в категорию
заемщиков, для которых величина возможности получения кредитного ресурса
является высокой (хорошая кредитоспособность).
В таблице 15 проведен расчет показателей, которые рекомендованы в
методике Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве)
(Распоряжение N 31-р от 12.08.1994; сейчас распоряжение утратило силу, расчет
приведен в справочной цели).
Таблица 15
Расчет показателей банкротства по методике Федерального
управления по делам о несостоятельности (банкротстве)
Коэффициенты
Значения показателей
Изменен
ия
(гр.3-
гр.2)
Нормативн
ые
значения
Соответстви
я
фактических
значений
нормативны
м к концу
периода
к началу
периода
(31.12.201
7)
к концу
периода
(31.12.201
8)
1. Текущей
ликвидности
1,45
1,75
+0,3
минимум 2
Несоответств
ие
2.
Обеспеченности
собственными
средствами
0,3
0,21
-0,09
минимум 0,1
несоответств
ие
3.
Восстановления
платежеспособно
сти
x
0,95
x
минимум 1
несоответств
ие
Структура баланса проанализирована за период с начала по конец 2018 года.
Так как коэффициент текущей ликвидности к последнему дню
изучаемого периода (31.12.2018) был ниже нормативно определенного значения,
как третий показатель рассчитан коэффициент восстановления
платежеспособности. Указанный коэффициент используется в целях оценки
перспектив восстановления компанией нормальной структуры баланса
(платежеспособности) на протяжении полугода с сохранением имевшейся в
45
изучаемом периоде тенденции изменения текущей ликвидности, а также
обеспеченности собственными средствами. Показатель коэффициента
восстановления платежеспособности (0,95) говорит об отсутствии в ближайший
период реальной возможности восстановления нормальной
платежеспособности. При этом отметим, что указанные показатели
неудовлетворительной структуры баланса достаточно строги, в связи с чем,
выводы на их основании должны делаться только лишь в совокупности с
остальными показателями финансового положения компании. Помимо этого, в
расчете не учитывают отраслевую специфику.
Ниже указан анализ кредитоспособности ООО «Оптима» в соответствии
с методикой Сбербанка РФ (утв. Комитетом Сбербанка РФ по предоставлению
инвестиций и кредитов от 30.06.2006 года N 285-5-р).
Таблица 16
Показатели кредитоспособности ООО «Оптима»
по методике Сбербанка России
Показатель
Фактиче
ское
значение
Катего
рия
Вес
показа
теля
Расчет
суммы
баллов
Справочно: категории
показателя
1
2
3
Коэффициент
абсолютной
ликвидности
0,42
1
0,05
0,05
0,1 и
выше
0,05-0,1
менее
0,05
Коэффициент
промежуточно
й (быстрой)
ликвидности
1,75
1
0,1
0,1
0,8 и
выше
0,5-0,8
менее 0,5
Коэффициент
текущей
ликвидности
1,75
1
0,4
0,4
1,5 и
выше
1,0-1,5
менее 1,0
Коэффициент
наличия
собствен-ных
средств (кроме
торговых и
лизинговых
организаций)
0,22
3
0,2
0,6
0,4 и
выше
0,25-0,4
менее
0,25
Рентабельност
ь продукции
0,8
1
0,15
0,15
0,1 и
выше
менее 0,1
нерентаб.
Рентабельност
ь деятельности
предприятия
-<0,01
3
0,1
0,3
0,06 и
выше
менее 0,06
нерентаб.
Итого
х
х
1
1,6
46
Согласно данной методике заемщиков делят по полученным баллам на 3
класса на:
первоклассных – их кредитование не вызывает какого-либо сомнения
(баллы до 1,25 включительно);
второго класса – для их кредитования требуется взвешенный подход
(выше 1,25, но ниже 2,35 включительно);
третьего класса – их кредитование несет в себе повышенные риски
(выше 2,35).
Здесь сумма баллов – 1,6. Говорит это о том, что организация имеет
шансы получить банковский кредит.
В качестве одного из показателей риска наступления несостоятельности
компании ниже произведен расчет Z-счета Альтмана (для ООО МФК
«Вэббанкир» взяли четырехфакторную модель для непроизводственных частных
компаний):
Z-счет = 6,56T
1
+ 3,26T
2
+ 6,72T
3
+ 1,05T
4
(1)
Таблица 17
Расчет показателей вероятности банкротства по модели Альтмана
Коэф-ты
Расчеты
Значения к
31.12.2018
Множители
Произведения
(гр. 3 х гр. 4)
T
1
Соотношение оборотного
капитала на сумму всех
активов
0,42
6,56
2,74
T
2
Соотношение
нераспределенной
прибыли на сумму всех
активов
0,06
3,26
0,2
T
3
Соотношение EBIT на
сумму всех активов
0,1
6,72
0,66
T
4
Соотношение собственного
капитала на заемный
0,27
1,05
0,29
Z-счет Альтмана:
3,89
47
Показатели предполагаемой вероятности банкротства по значению Z-
счета Альтмана равны:
1.1 и ниже – высокий уровень риска банкротства;
от 1.1 до 2.6 – средний уровень риска банкротства;
от 2.6 и больше – низкий уровень риска банкротства.
По итогам проведения расчетов для ООО «Оптима» показатель Z-счета к
31 декабря 2018 года равен 3,89. Это означает, что вероятность банкротства ООО
«Оптима» незначительная.
Усовершенствованной альтернативой модели Альтмана считается
формула прогноза банкротства, разработанная британскими учеными Р.
Таффлер и Г. Тишоу. Модель Таффлера описана следующей формулой:
Z = 0,53X
1
+ 0,13X
2
+ 0,18X
3
+ 0,16X
4
(2)
Таблица 18
Расчет показателей вероятности банкротства по модели Р. Таффлер
и Г. Тишоу
Коэф-ты
Расчеты
Значения к
31.12.2018
Множители
Произведения
(гр. 3 х гр. 4)
X1
Прибыль от продаж /
Обязательства
краткосрочные
4,06
0,53
2,15
X2
Активы оборотные /
Обязательства
1,26
0,13
0,16
X3
Обязательства
краткосрочные /
Активы
0,58
0,18
0,1
X4
Выручка / Активы
2,94
0,16
0,47
Всего Z-счет Таффлера:
2,88
Показатели рисков банкротства по модели Таффлера:
Z выше 0,3 – низкий риск банкротства;
Z ниже 0,2 – высокий риск банкротства.
Так как здесь показатель итогового коэффициента равняется 2,88, то
риски банкротства могут считаться низкими.
48
Другой методикой диагностики возможного банкротства предприятий,
адаптированной для условий российской экономики, является модель Р.С.
Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова. Данная пятифакторная модель выглядит
следующим образом:
R = 2К
1
+ 0,1К
2
+ 0,08К
3
+ 0,45К
4
+ К
5
(3)
Таблица 19
Расчет показателей вероятности банкротства по модели
Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова.
Коэф-ты
Расчеты
Значения к
31.12.2018
Множители
Произведения
(гр. 3 х гр. 4)
К1
Коэффициента
обеспеченности
собственными средствами
0,21
2
0,42
К2
Коэффициента текущей
ликвидности
1,73
0,1
0,17
К3
Коэффициента
оборачиваемости активов
3,64
0,08
0,29
К4
Коммерческой маржи
(рентабельности
реализации продукции)
0,8
0,45
0,36
К5
Рентабельности
собственного капитала
-<0,01
1
-<0,01
Всего (R):
1,24
В рамках модели Сайфуллина-Кадыкова итоговый показатель (R)
интерпретируется следующим образом. Если R меньше 1, то вероятность
банкротства организации высокая; если R больше 1 – низкая. Из таблицы выше
видно, что значение итогового показателя составило 1,24. Это значит, что риск
банкротства низок, финансовое положение организации может быть признано
устойчивым.
49
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ АНТИКРИЗИСНОЙ
РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЯ ООО «ОПТИМА»
3.1. Мероприятия по проектированию реструктуризации предприятия
ООО «Оптима»
C целью снижения риска банкротства организации рекомендуется
внедрить систему кредитного скоринга, которая позволит лучше оценивать
кредитоспособность заемщиков и таким образом снизить долю просроченных
кредитов в кредитном портфеле.
Техника кредитного скоринга – это оценка в баллах характеристик,
которые с достаточной достоверностью дают определение степени риска при
предоставлении потребительского кредита определенному заемщику. Для
прогнозирования риска наиболее значимые показатели – это возраст, доход,
профессия, наличие иждивенцев и их количество, стоимость жилья и иные.
Суть скоринга заключается в формировании совокупного кредитного
балла заемщика в результате оценки по ряду критериев. Скоринговой системой
выдается ответ на основной вопрос: Предоставить заемщику кредит либо нет?
При помощи скоринговых систем в оценку кредитоспособности входит
более чем 20 критериев, к числу основных можно отнести:
1) среднемесячный доход;
2) возраст;
3) образование;
4) семейное положение;
5) лица, которые находятся на иждивении;
6) предыдущие места работы;
7) наличие личного автомобиля и недвижимости и т.д.
Преимущества, связанные с внедрением скоринговых систем:
- снижение потерь и минимизация операционного риска при помощи
автоматизации решения о выдаче займа;
- уменьшение объема времени по обработке заявлений;
50
- централизация принятия решения по заявке и снижение действия
человеческого фактора;
- раскрытие и предотвращение мошенничества.
Основная цель использования скоринговой модели выражается в том,
чтобы увеличить информированность о реальном финансово-экономическом
положении потенциальных заемщиков. Модель не только позволяет оценить
реальное финансовое состояние, но также и кредитный потенциал предприятий,
что выполнять требования к кредитованию заемщиков.
Существует огромное количество моделей скоринга, в работе
рассматривается только 3 варианта:
1. Collection скоринг – это определение приоритетных дел и направлений
работы по отношению к «нехорошим» заемщикам, у которых состояние
кредитного счета классифицируется как «неудовлетворительное». Примерно
40% всех неоплат, по итогам исследований, приходится именно на забывчивых
заемщиков, забывающих внести вовремя платеж по займу. Скоринговая система
Collection скоринга дает возможность без дополнительных трудозатрат
устранять такую задолженность.
2. Behavioral скоринг – это оценка состояния счета кредита у заемщика.
Такая модель позволяет дать прогноз изменению платежеспособности у
заемщика и высчитать рациональные лимиты по кредитной карте и т.д.
3. Fraud скоринг – это оценка вероятности мошенничества
потенциального заемщика. Обычно ее применяют с целью более детальной
оценки и анализа заемщиков. Примерно 10% от всех неоплат составляет
мошенничество исходя из сведений ряда банков.
1) Платежеспособность – ее показатели рассчитываются на основе
данных о доходах физического лица и возможности риска их потери. На
основании данных по среднемесячному доходу (за последние 6 месяцев),
рассчитывается платежеспособность заемщика. По справке о заработной плате
(форма 2-НДФЛ либо форма банка), которая заверена печатью работодателя
дается определение достатку заемщика, также это делается и по налоговой
51
декларации. Из суммы дохода вычитаются обязательные платежи и далее
умножается на коэффициент риска банка (может быть в пределах 0,3 - 0,6).
2) Кредитоспособность физ. лица по его кредитной истории основана на
исследовании данной истории. Банком применяется информация, находящаяся в
заявлении по выдаче займа: имя, адрес проживания, номер пенсионного
свидетельства. На основании этих данных собирается информация у различных
организаций о неплатежах. Таким образом и происходит составление кредитной
истории. В России существует и действует Федеральный закон «О кредитных
историях», соответственно которому и происходит создание специальных бюро
по кредитным историям.
На данный момент на рынке присутствуют готовые продукты кредитного
скоринга: программные продукты SAS Enterprise Miner, Oracle Data Mining,
STATISTICA Data Miner, PolyAnalyst, аналитическая платформа Deductor.
Преимущества продуктов - большой набор инструментов и алгоритмов
описательного и прогностического моделирования, работа с различными типами
данных, разные средства визуализации.
По причине высокой стоимости готовой скоринговой системы ее
применение в банковской сфере РФ ограничивается крупными кредитными
организациями и банками. Системы кредитного скоринга, которые произведены
иностранными компаниями, достаточно редко находят применение, так как ими
очень слабо учитывается специфика российской действительности, и еще одна
причина – это сложный процесс внедрения, интеграции и адаптации.
Минимальные требования к заемщикам:
Заемщик (основной заемщик и поручитель) должен соответствовать
каждому из нижеуказанных обязательных требований (таблица 20):
Таблица 20