85
чистой прибыли и амортизации (К
1
), доли заемного капитала в финансирова-
нии имущества компании (К
3
), уровня обеспеченности компании собственным
оборотным капиталом (К
4
), экономической рентабельности (К
5
).
Негативное влияние на финансовое состояние оказало влияние измене-
ние уровня текущей платежеспособности компании (К
2
).
Таблица 24 – Систематизация результатов оценки вероятности
банкротства с помощью зарубежных моделей за 2015-2017 годы
Модели
Выводы по модели
Тенденция из-
менения фи-
нансового со-
стояния
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Двухфактор-
ная модель
Альтмана
велика вероят-
ность того, что
компания окажет-
ся платежеспо-
собной
велика вероят-
ность того, что
компания окажет-
ся платежеспо-
собной
велика вероят-
ность того, что
компания окажет-
ся платежеспо-
собной
негативная
Пятифактор-
ная модель
Альтмана 1968
г.
вероятность
банкротства
очень высокая
вероятность
банкротства
очень высокая
вероятность
банкротства
очень высокая
положитель-
ная
Пятифактор-
ная модель
Альтмана 1983
г.
вероятность
банкротства низ-
кая
вероятность
банкротства низ-
кая
вероятность
банкротства низ-
кая
положитель-
ная
Модель Лисса
вероятность
банкротства вы-
сокая
вероятность
банкротства вы-
сокая
вероятность
банкротства по-
рядка 50 %
положитель-
ная
Модель Таф-
флера
у компании не-
плохие долго-
срочные перспек-
тивы
у компании не-
плохие долго-
срочные перспек-
тивы
у компании не-
плохие долго-
срочные перспек-
тивы
положитель-
ная
86
Продолжение таблицы 24
Модели
Выводы по модели
Тенденция из-
менения фи-
нансового со-
стояния
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Модель
Спрингей-
та
вероятность банк-
ротства высокая
вероятность банк-
ротства высокая
вероятность
банкротства
низкая
положитель-
ная
Модель
Дж. Конана
и М. Голь-
дера
вероятность банк-
ротства очень высо-
кая (более 90 %)
вероятность банк-
ротства очень высо-
кая (более 90 %)
вероятность
банкротства
очень высокая
(более 90 %)
положитель-
ная
Модель
Бивера
компания является
неплатежеспособ-
ной и финансово
неустойчивой, при-
сутствуют все при-
знаки грядущего
банкротства.
компания является
неплатежеспособ-
ной и финансово
неустойчивой, при-
сутствуют все при-
знаки грядущего
банкротства.
финансовое со-
стояние демон-
стрирует при-
знаки финансо-
вой неустойчи-
вости, а также
возникновение
эпизодических
сбоев исполне-
ния обяза-
тельств, кото-
рые в состоянии
нарушить про-
цесс производ-
ства.
положитель-
ная
Согласно проведенному обобщению применение зарубежных моделей
позволило сделать вывод, что в финансовом состоянии ПАО «МТС» произо-
шли преимущественно положительные изменения – это очень важно для ино-
странных инвесторов анализируемой компании. Они не в полной мере подхо-
дят для оценки риска банкротства российских организаций в силу следующих
обстоятельств: во-первых, модели разрабатывались достаточно давно, а значит
87
изменилась макро- и микроэкономическая ситуация и в США, и в других
странах, во-вторых, не может быть универсальных моделей, которые иде-
ально подходили бы для всех отраслей экономики даже отдельно взятой стра-
ны. Из этого следует, что модели, рассчитанные по статистическим данным
тех лет, не могут объективно прогнозировать современное состояние органи-
заций. Поэтому заслуживает внимание сам подход к разработке подобных мо-
делей, но они должны разрабатываться для каждой отрасли и при этом перио-
дически уточнятся по новым статистическим данным с учетом новых тенден-
ций и закономерностей в экономике[27, 36].
С данной точки зрения целесообразно рассмотреть отечественные мето-
дики прогнозирования банкротства, так как они ориентированы на россий-
скую практику.
3.1.2 Анализ вероятности банкротства с помощью отечественных моделей
Выбранные нами для анализа и прогнозирования банкротства отече-
ственные модели банкротства, на мой взгляд, наиболее подходят для оценки
банкротства российских предприятий. Одной из немногих отечественных мо-
делей, призванных оценить вероятность наступления банкротства является R-
модель, разработанная в Иркутской государственной экономической акаде-
мии.
Данная модель, по замыслу авторов, должна была обеспечить более
высокую точность прогноза банкротства компании, так как по определению
(модель все-таки российская) лишена недостатков присущих иностранным раз-
работкам. Одной из особенностей данной модели является высокая точность -
81 %. Именно с такой вероятностью можно определить риск банкротства за три
квартала[18, 39].
Достоинствами такой модели являются возможность использования в
российских условиях (разрабатывалась на основе российской статистики), вы-
сокая точность расчетов, использование коэффициента рентабельности, опре-
88
деление процентной вероятности банкротства. Среди недостатков модели мож-
но выделить сложность интерпретации итогового значения, зависимость точ-
ности расчетов от исходной информации, не учитывается отраслевая специфи-
ка деятельности предприятий, использование устаревших данных.
Модель Иркутской государственной экономической академии имеет вид:
R = 8, 38*К
1
+К
2
+0, 054*К
3
+0, 63*К
4
(17)
где К
1
- отношение собственного оборотного капитала к сумме всех активов;
К
2
- отношение чистой прибыли к сумме собственного капитала;
К
3
- отношение выручки от реализации к сумме всех активов;
К
4
- отношение чистой прибыли к себестоимости продукции.
Таблица 25 - Оценка вероятности банкротства ПАО «МТС» с помощью
российской (иркутской) R-модели за 2015-2017 годы
Показатели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Исходные данные:
1. Капитал и резервы (собственный капи-
тал), млн. руб.
35 494
35 026
112 120
2. Внеоборотные активы, млн. руб.
406 911
439 413
473 701
3. Долгосрочные финансовые вложения,
млн. руб.
159 732
192 674
227 960
4. Итог баланса, млн. руб.
536 809
486 438
582 039
5. Чистая прибыль, млн. руб.
6 590
50 659
127 250
6. Выручка, млн. руб.
315 595
314 325
323 793
7. Себестоимость продукции, млн. руб.
167 264
161 395
161 311
Показатели модели:
К1 (((п. 1 - (п. 2 - п. 3))/п. 4)
-0, 394
-0, 435
-0, 230
К2 (п. 5 / п. 1)
0, 186
1, 446
1, 135
К3 (п. 6 / п. 4)
0, 588
0, 646
0, 556
К4 (п. 5 / п. 7)
0, 039
0, 314
0, 789
89
Продолжение таблицы 25
Показатели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Итоговый показатель модели:
R = 8, 38*К
1
+К
2
+0, 054*К
3
+0, 63*К
4
-3, 059
-1, 967
-0, 265
Интерпретация показателя R
вероятность
банкротства
очень высо-
кая (90-100
%)
вероятность
банкротства
очень высо-
кая (90-100
%)
вероятность
банкротства
очень высо-
кая (90-100
%)
Таким образом, в соответствии с рассчитанной нами российской R-
моделью, вероятность банкротства компании очень высокая. Значение резуль-
тирующего показателя увеличилось с -2, 302 до -1, 972. Следовательно, фи-
нансовое состояние ПАО «МТС» за рассматриваемый период улучшилось [43,
48].
Модель О. П. Зайцевой для оценки риска банкротства компании имеет
вид:
Zфакт = 0, 25*Х
1
+0, 1*Х
2
+0, 2*Х
3
+0, 25*Х
4
+0, 1*Х
5
+0, 1*Х
6
(18)
где X
1
- коэффициент убыточности компании, характеризующийся отношени-
ем чистого убытка к собственному капиталу;
X
2
- коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженно-
сти;
X
3
- показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее лик-
видных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя
абсолютной ликвидности;
X
4
- убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением
чистого убытка к объёму реализации данной продукции;
X
5
- коэффициент финансового левериджа (финансового риска) - отно-
шение заемного капитала (долгосрочные и краткосрочные обязательства) к соб-
ственным источникам финансирования;
90
X
6
- коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту
оборачиваемости активов - отношение общей величины активов компании
(валюты баланса) к выручке.
Данная модель предназначена для оценки вероятности финансовых про-
блем у хозяйствующих субъектов, которые работают убыточно. Вместе с тем,
и для рентабельных хозяйствующих субъектов выводы по данной модели мо-
гут быть весьма полезными [42].
Для определения вероятности банкротства по данной модели необходи-
мо сравнить фактическое значение Кфакт с нормативным значением (Кн), ко-
торое рассчитывается по формуле:
Zнорм = 0, 25*0+0, 1*1+0, 2*7+0, 25*0+0, 1*0, 7+0, 1*Х
6пред
(19)
Если фактические коэффициенты меньше нормативных значений, можно
сформировать обоснованный вывод, что вероятность банкротства компании
незначительная. Однако точность данной модели не более 55 %, что суще-
ственно сокращает эффективность применения данной модели прогнозирова-
ния вероятности банкротства российских хозяйствующих субъектов . При этом
оптимально использовать данную методику для торговых хозяйствующих
субъектов или многопрофильных хозяйствующих субъектов, имеющих высо-
кий уровень запасов и (или) значительных объем финансовых вложений .
Таблица 26 - Оценка вероятности банкротства ПАО «МТС» с помощью
модели О. П. Зайцевой за 2015-2017 годы
Показатели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Исходные данные:
1. Чистый убыток, млн. руб.
6 590
50 659
127 250
2. Капитал и резервы (собственный
капитал), млн. руб.
35 494
35 026
112 120
91
Продолжение таблицы 26
Показатели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
3. Кредиторская задолженность,
млн. руб.
82 108
56 900
69 910
4. Дебиторская задолженность, млн.
руб.
42 735
28 956
35 635
5. Краткосрочные обязательства,
млн. руб.
152 369
125 885
163 606
6. Денежные средства, млн. руб.
14 319
3 944
13 625
7. Краткосрочные финансовые вло-
жения, млн. руб.
67 223
9 794
54 228
8. Выручка, млн. руб.
315 595
314 325
323 793
9. Долгосрочные обязательства,
млн. руб.
348 946
325 527
306 313
10. Итог баланса, млн. руб.
536 809
486 438
582 039
Показатели модели:
Х
1
(п. 1 / п. 2)
0, 000
0, 000
0, 000
Х
2
(п. 3 / п. 4)
1, 921
1, 965
1, 962
Х
3
(п. 5 / (п. 6 + п. 7))
1, 869
9, 163
2, 411
Х
4
(п. 1 / п. 8)
0, 000
0, 000
0, 000
Х
5
((п. 5 + п. 9) / п. 2)
14, 124
12, 888
4, 191
Х
6
(п. 10 / п. 8)
1, 701
1, 548
1, 798
Итоговый показатель модели:
Zфакт = 0, 25*Х
1
+0, 1*Х
2
+0,
2*Х
3
+0, 25*Х
4
+0, 1*Х
5
+0, 1*Х
6
2, 148
3, 473
1, 277
Zнорм = 0, 25*0+0, 1*1+0, 2*7+0,
25*0+0, 1*0, 7+0, 1*Х
6
пред
-
1, 740
1, 725
Интерпретация показателя Z
-
вероятность
банкротства
значительная
вероятность
банкротства не-
значительная
Таким образом, в соответствии с моделью О. П. Зайцевой, вероятность
банкротства на конец 2017 года очень значительная. В целом, финансовое со-
92
стояние ПАО «МТС» за рассматриваемый период ухудшилось.
Анализ финансового состояния российских коммерческих структур и
предприятий можно осуществить и по методике рейтингового числа Р. С. Сай-
фуллина и Г. Г. Кадыкова[33, 47].
Данная методика сводится к определению рейтингового числа (R):
R = 2*К
1
+0, 1*К
2
+0, 08*К
3
+0, 45*К
4
+К
5
(20)
где К
1
- коэффициент обеспеченности собственными средствами;
К
2
- коэффициент текущей ликвидности;
К
2
- интенсивность оборота авансируемого капитала (отношение выруч-
ки к сумме основных и оборотных средств);
К
3
- рентабельность продаж (прибыль от продаж / выручка от реализа-
ции);
К
4
- рентабельность собственного капитала (отношение чистой прибыли
к собственному капиталу).
При полном соответствии значений финансовых коэффициентов мини-
мальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно 1. Финансовое
состояние российских коммерческих структур и предприятий с рейтинговым
числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.
Таблица 27 - Оценка вероятности банкротства ПАО «МТС» с помощью
модели Р. С. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова за 2015-2017 годы
Показатели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Исходные дан-
ные:
1. Капитал и ре-
зервы (собствен-
ный капитал),
млн. руб.
35 494
35 026
112 120
93
Продолжение таблицы 27
Показатели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
2. Внеоборотные
активы, млн.
руб.
406 911
439 413
473 701
3. Долгосрочные
финансовые вло-
жения, млн. руб.
159 732
192 674
227 960
4. Оборотные ак-
тивы, млн. руб.
129 898
47 025
108 338
5. Краткосрочные
обязательства,
млн. руб.
152 369
125 885
163 606
6. Выручка, млн.
руб.
315 595
314 325
323 793
7. Основные
средства, млн.
руб.
180 646
173 143
167 765
8. Прибыль от
реализации,
млн. руб.
72 828
70 778
82 312
9. Чистая при-
быль, млн. руб.
6 590
50 659
127 250
Показатели моде-
ли:
К
1
(((п. 1 - (п. 2 -
п. 3))/п. 4)
-1, 630
-4, 502
-1, 233
Показатели моде-
ли:
К
2
(п. 4 / п. 5)
0, 853
0, 374
0, 662
К
3
(п. 6 / (п. 7 + п.
4))
1, 016
1, 428
1, 173
К
4
(п. 8 / п. 6)
0, 231
0, 225
0, 254
К
5
(п. 9 / п. 1)
0, 186
1, 446
1, 135
94
Продолжение таблицы 27
Показатели
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Итоговый пока-
затель модели:
R = 2*К
1
+0,
1*К
2
+0, 08*К
3
+0,
45*К
4
+К
5
-2, 803
-7, 305
-1, 057
Интерпретация
показателя R
неудовлетворительное
финансовое состояние
неудовлетворительное
финансовое состояние
неудовлетворительное
финансовое состояние
Таким образом, в соответствии с моделью Р. С. Сайфуллина и Г. Г. Ка-
дыкова, у компании неудовлетворительное финансовое состояние.
Кроме того, финансовое состояние ПАО «МТС» за рассматриваемый
период ухудшилось. При этом наблюдается существенный рост показателя ве-
роятности банкротства именно в 2016 году. Данный рост был обусловлен
значительным увеличением собственного капитала исследуемой компании.
Данная модель разработан с учетом обширной российской практики и
дает достаточно достоверную оценку вероятности банкротства российских ор-
ганизаций и хозяйствующих субъектов .
Прогнозирование банкротства с использованием рейтинговой методики
Г. В. Савицкой предполагает отнесение компании к одному из шести классов .
Классификация Г. В. Савицкой основана на исследовании более, чем
500 российских хозяйствующих субъектов и организаций.
Она предполагает анализ лишь трех показателей (рентабельность сово-
купного капитала, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент финан-
совой независимости), но так же в динамике за ряд лет.
Этот анализ широко применяется российскими инвестиционными компа-
ниями и биржами для оценки инвестиционной привлекательности акций и
иных ценных бумаг компаний и предприятий.
Группировку показателей оценки финансового состояния по методике Г.
В. Савицкой ПАО «МТС» за 2015-2017 годы сведем в таблицу 29.