23
Х4 - Отношение собственного капитала к заемному.
Значение Z в модели Альтмана, как правило, используется для оценки
вероятности банкротства компании. В зависимости от диапазона, в который
попадает это значение, можно сделать определенные выводы о финансовом
состоянии компании:
Если значение Z менее 1,1, существует высокая вероятность
банкротства.
Значение Z от 1,1 до 2,6 указывает на среднюю вероятность
банкротства.
Значение Z выше 2,6 говорит о низкой вероятности банкротства [24, c.
96].
Модель Таффлера, разработанная Р. Таффлером и Г. Тишоу в 1977
году, представляет собой методику прогнозирования банкротства
предприятий на основе их финансовых показателей. Эта модель была создана
в ответ на несоответствие модели Альтмана новым экономическим реалиям
того времени, особенно в контексте британской экономики. Она была
разработана на основе анализа данных отчетности британских компаний и
предназначена для более точного прогнозирования финансовых трудностей
предприятий в изменяющихся экономических условиях. Модель Таффлера
призвана учитывать специфику региональных и отраслевых факторов, что
делает ее особенно полезной для анализа компаний в определенных
экономических условиях.
Четырехфакторная модель Таффлера имеет следующий вид:
Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4, (1.3)
где Х1 - прибыль от реализации/ краткосрочные обязательства, руб.
Х2 - оборотные активы/ сумма обязательств, руб.
Х3 - краткосрочные обязательства / сумма активов, руб.
Х4 - выручка / сумма активов, руб.
24
Модель Таффлера используется для прогнозирования риска
банкротства предприятия, и ключевым показателем в этой модели является
итоговое значение Z. Интерпретация этого значения следующая:
Если величина Z больше 0,3, это указывает на стабильное финансовое
положение компании.
Если величина Z меньше 0,2, существует значительная вероятность
банкротства компании.
Модель Таффлера фокусируется на текущем состоянии
платежеспособности и рисках банкротства предприятия. Важно отметить, что
по мнению некоторых экспертов, модель Таффлера может быть не
полностью применима в российских условиях из-за специфики местной
экономики. Это связано с тем, что модель была разработана на основе
данных и характеристик западных рынков и компаний [19, c. 102].
Тем не менее, среди зарубежных моделей прогнозирования
банкротства модель Таффлера считается одной из наиболее точных. Она
представляет ценный инструмент для анализа финансового состояния
компаний, особенно в контексте международной бизнес-среды. Однако при
применении этой модели в различных экономических условиях всегда
необходимо учитывать локальные особенности и возможные отклонения в
данных.
Прогнозирование банкротства по методу О.П. Зайцевой предполагает
сравнение значения фактического и нормативного коэффициентов,
рассчитанного на основе шести соотношений:
К= 0,25Х1 + 0ДХ2 + 0,2Х3 + 0,25Х4 + 0ДХ5 + 0ДХ6, (1.4)
где Х1 - прибыли (убытка) до налогообложения и собственного
капитала (норматив - 0);
Х2 - сумма кредиторской и дебиторской задолженности (норматив -
1);
25
Х3 - сумма краткосрочных пассивов и наиболее ликвидных активов
(норматив - 7);
Х4 - прибыли до налогообложения и выручки (норматив - 0);
Х5 - заёмных и собственных средств (норматив - 0,7);
Х6 - активов и выручке (норматив - К6 прошлого года) [22, c. 102].
Заменяя в формуле фактические значения показателей на нормативные
(из скобок), можно рассчитать К
норматив
= 1,57 + 0,1*К6 прошлого года.
Модель Сайфуллина-Кадыкова, формула для оценки риска банкротства
предприятия на основании его финансовых показателей, была разработана
российскими экономистами в ответ на необходимость адаптации
международных методов предсказания банкротства к специфике российской
экономики. Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили следующую
формулу:
R= 2К1+ + 0,1К2 + 0,08К3 + 0,45К4+ К5, (1.5)
где К1 - (оборотный капитал - внеоборотные активы) / оборотные
активы;
К2 - текущей ликвидности коэффициент;
К3 - коэффициент оборачиваемости;
К4 - коэффициент рентабельности от продажи товара;
К5 - коэффициент рентабельности личного капитала компании.
При итоговом показателе R <1 возможность банкротства компании
находится значительной; если R>1 - низкой.
Основным недостатком упрощенных моделей финансового анализа,
включая модель Сайфуллина-Кадыкова, является их невнимание к
отраслевым особенностям предприятий, а также опора исключительно на
усредненные нормативные значения финансовых показателей. Банкротство
небольших компаний в России часто происходит по упрощенной процедуре,
что обусловлено отсутствием средств на санацию и оплату услуг
26
арбитражных специалистов. В этой ситуации стоимость объекта не
снижается до нуля сразу, но отсутствие регулярного финансового аудита
может создать иллюзию внезапности банкротства [28, c. 65].
Многие руководители небольших компаний не нанимают специалистов
по финансовому аудиту из-за малого размера штата, что ведет к отсутствию
должного внимания к финансовому состоянию предприятия. Такое
недооценивание важности финансового анализа и диагностики сохраняет
собственников в неведении относительно реальной ситуации. Однако,
проведение предварительной финансовой диагностики могло бы значительно
повысить шансы предприятия на успех и стабильность в будущем.
Следующая модель - модель Р. Лиса. Формула для оценки вероятности
банкротства представлена ниже.
Z = 0,063 х X1 + 0,092 х Х2 + 0,057 х ХЗ + 0,0014 х Х4 (1.6)
где Х1 = Оборотный капитал / Активы;
Х2 = Прибыль до налогообложения / Активы;
Х3 = Нераспределенная прибыль / Активы;
Х4 = Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные
обязательства) [33, c. 91].
Согласно современным исследованиям в области анализа финансового
состояния, при оценке вероятности банкротства предприятия использование
только одного метода, включая критерий Z (менее 0,037 указывает на
вероятность банкротства, более - на финансовую устойчивость), оказывается
недостаточным. Рассмотренные модели, хоть и содержат как положительные,
так и негативные аспекты, требуют комплексного подхода для более
эффективного анализа.
В условиях динамически развивающейся экономики актуальной
становится потребность в усовершенствовании или разработке новых
подходов к оценке риска банкротства. Существует мнение о недостаточной
27
адаптации зарубежных методик анализа банкротства к отечественным
стандартам отчетности, но это представление не всегда верно, поскольку
многие организации уже используют МСФО (международные стандарты
финансовой отчетности). Полный переход на МСФО открывает возможности
для улучшения исследований в данной области, позволяя объединить
зарубежный и отечественный опыт и учитывать показатели финансового
состояния предприятия, которые обеспечивают полную и достоверную
картину при прогнозировании банкротства.
Таким образом, в экономической системе, основанной на рыночных
принципах, финансовое благополучие компании является зеркалом её успеха.
Этот показатель интересен не только сотрудникам, но и широкому кругу
внешних заинтересованных сторон, включая деловых партнеров,
государственные учреждения и финансовые органы. Формирование
финансового состояния предприятия - это сложный процесс, зависящий от
множества факторов, таких как взаимоотношения с поставщиками и
покупателями, взаимодействие с налоговыми и финансовыми учреждениями,
банками, акционерами и прочими партнерами. Основной инструмент для
анализа финансового положения компании - её финансовая отчетность.
Изучение этой отчетности позволяет выявлять ключевые тенденции в
управлении финансами, причины изменений в финансовом состоянии, а
также сильные и слабые стороны бизнеса, что помогает планировать
улучшения на будущее.
С другой стороны, банкротство является сигналом о потере
финансовой стабильности и платежеспособности компании. Современные
исследования подчеркивают, что для точного анализа банкротства одного
метода недостаточно, поскольку каждый подход имеет свои сильные и
слабые стороны. Поэтому, для глубокого понимания причин банкротства и
выработки стратегии предотвращения, необходимо применять комплексный
подход, сочетающий различные методы анализа.
28
2 АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ
БАНКРОТСТВА ООО ИК «СИБИНТЕК¬
2.1 Организационно-экономическая характеристика ООО ИК
«СИБИНТЕК¬
Объектом исследования выступало ООО ИК «СИБИНТЕК¬.
Полное юридическое наименование: Общество с ограниченной
ответственностью «Сибирская Интернет Компани¬.
Юридический адрес: 117152, г. Москва, Ш. Загородное, д. 1, корп. 1.
Уставной капитал: 244.963 млн.руб.
Численность персонала: 15334
Количество учредителей: 2
Дата регистрации: 25.09.2002
Сайт: www.sibintek.ru
Реквизиты компании:
ИНН: 7708119944
КПП: 772601001
ОГРН: 1027700251314
Основной вид деятельности предприятия:
63.11.1 Деятельность по созданию и использованию баз данных и
информационных ресурсов.
Дополнительные виды деятельности по ОКВЭД:
33.13 Ремонт электронного и оптического оборудования.
41.20 Строительство жилых и нежилых зданий.
43.21 Производство электромонтажных работ.
46.14.9 Деятельность агентов по оптовой торговле прочими видами
машин и промышленным оборудованием.
46.19 Деятельность агентов по оптовой торговле универсальным
ассортиментом товаров
И др.
29
Компания работает в соответствии с действующими законами, включая
Гражданский кодекс РФ и Конституцию РФ, Федеральный закон “Об
обществах с ограниченной ответственностью” и другие нормативно-
правовые документы.
Компания предлагает своим сотрудникам конкурентоспособную
заработную плату и возможности для карьерного роста с целью их
удержания.
Структура управления ООО ИК “СИБИНТЕК” является линейно-
функциональной. Генеральный директор является высшим органом
управления всей компанией, а средства для финансирования компании
поступают из его собственных источников (см. рис. 2.1).
Рис. 2.1 Организационная структура компании ООО ИК «СИБИНТЕК¬
Инфраструктурный департамент занимается поддержкой и
обслуживанием физических активов, необходимых для работы компании.
Это включает в себя серверы, сетевое оборудование, системы хранения
данных и другие компоненты, необходимые для работы ИТ-инфраструктуры.
30
Департамент также занимается установкой и настройкой нового
оборудования, а также обеспечением безопасности и защиты данных.
Департамент разработки и внедрения отвечает за создание новых
продуктов и услуг, а также за внедрение и поддержку существующих систем.
Это включает в себя разработку программного обеспечения, проектирование
и разработку баз данных, а также интеграцию новых систем в
существующую инфраструктуру. Департамент также занимается
тестированием и отладкой новых систем, а также обучением пользователей
работе с новыми продуктами и услугами.
Административно-финансовый департамент отвечает за управление
финансами компании, включая бюджетирование, контроль расходов,
управление платежами и отчетность. Департамент также занимается
административными вопросами, такими как кадровая политика, управление
офисами и обеспечением соблюдения законодательства.
Департамент планирования отвечает за разработку стратегических
планов развития компании, планирование ресурсов и управление проектами.
Он также занимается анализом рынка, определением потребностей клиентов
и разработкой новых продуктов и услуг.
Департамент управления взаимодействием с клиентами отвечает за
обеспечение качества обслуживания клиентов, улучшение процессов
взаимодействия и повышение уровня удовлетворенности клиентов. Это
включает в себя сбор обратной связи от клиентов, анализ данных о
взаимодействии с клиентами и разработку стратегий улучшения
взаимодействия. Департамент также отвечает за управление отношениями с
ключевыми клиентами и партнерами, а также за координацию
маркетинговых кампаний и программ лояльности.
Проектный офис отвечает за управление проектами от начала до конца,
включая планирование, координацию и контроль выполнения задач. Они
также занимаются мониторингом и анализом результатов проектов, а также
разработкой рекомендаций по улучшению процессов. Кроме того, проектный
31
офис отвечает за управление рисками, коммуникацию с заинтересованными
сторонами и обеспечение соответствия проектов требованиям регуляторов и
стандартам качества.
Также, организационная структура обеспечивает внутри компании
такой тип разделения управленческого труда, при котором в структуре
организации происходит разделение на элементы, каждый из которых имеет
свою задачу или функцию, которую ему необходимо выполнять.
Ниже представлен анализ основных показателей (см.табл.2.1). Расчеты
сделаны на основании данных, приведенных в Приложениях 1-2.
Таблица 2.1
Анализ основных экономических показателей работы ООО ИК
«СИБИНТЕК¬ в 2020-2022 гг.
Показатели
Период, года
Темпы роста (в %)
2020
2021
2022
2021/
2020
2022/
2021
2022/
2020
Выручка от реализации, млн.
руб.
49297,7
53087,6
56565,9
107,7
106,6
114,7
Себестоимость реализованной
продукции, млн. руб
41868,7
46892,4
50286,4
112,0
107,2
120,1
Чистая прибыль, млн. руб.
2003,0
754,9
806,5
37,7
106,8
40,3
Среднесписочная численность
персонала, чел.
15163
15280
15334
100,8
100,4
101,1
Среднегодовая стоимость
основных фондов, млн. руб.
1079,6
1246,2
1150,8
115,4
92,3
106,6
Фондоотдача, руб./руб.
45,66
42,60
49,15
93,3
115,4
107,6
Производительность труда, млн.
руб./чел.
3251,2
3474,3
3688,9
106,9
106,2
113,5
Среднегодовая стоимость
оборотных средств, млн. руб.
24670,7
26645,9
26655,6
108,0
100,0
108,0
Затраты на 1 рубль
реализованной продукции, руб.
0,85
0,88
0,89
104,0
100,6
104,7
Рентабельность продаж (по
чистой прибыли), %
4,1
1,4
1,4
-
-
-
Выручка от продаж выросла на 107,7% в годовом исчислении в 2021
году и на 106,6% в годовом исчислении в 2022 году. Этот рост связан с
увеличением спроса на отечественные IT-продукты и услуги.
32
Себестоимость также увеличилась в 2021 году, при этом рост
себестоимости опережает рост выручки. Так, темп роста суммы выручки за
период исследования составил 114,7%, а темп роста себестоимости за этот же
период 120,1%. В связи с пандемией коронавируса в 2020 году компания
была вынуждена перевести своих сотрудников на удаленный режим работы.
Это потребовало дополнительных расходов на оборудование для удаленной
работы, обеспечение безопасности данных сотрудников. Кроме того, в этот
период компания инвестировала в развитие своих цифровых платформ и
сервисов, чтобы удовлетворить возросший спрос своих клиентов.
В краткосрочном периоде это негативно отражается на чистой прибыли
предприятия, которая значительно снизилась в 2021 г. и составила лишь
37,7% от показателя за 2020 г. Но в 2022 г. отмечается рост на 6,8% в
сравнении с 2021 г.
Динамика этих показателей показана на рисунке 2.2.
Рис.2.2 Динамика основных экономических показателей в 2020-2022 гг,
млн.руб.
Среднесписочная численность сотрудников увеличилась на 0,8% в 2021
году и на 0,4% в 2022 году, что также связано с ростом численности клиентов
49297,7
41868,7
2003
53087,6
46892,4
754,9
56565,9
50286,4
806,5
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
Выручка Себестоимость Чистая прибыль
2020
2021
2022