Методики прогнозирования

1.2 Методики прогнозирования

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей прогнозирование вероятности банкротства предприятия. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым.

Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации коммерческой организации заранее, ещё до появления её очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы коммерческих организаций в рыночной экономике коротки (4-5 лет). В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса организации их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, ещё до наступления кризиса коммерческой организации, с целью предотвращения этого кризиса.

Существуют количественные и качественные методы прогнозирования наступления банкротства. Из качественных методов можно выделить, прежде всего, критериальные.

Многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для аналитических оценок системы критериев.

В качестве примера можно привести работу В.В. Ковалева. Он, основываясь на разработках западных аудиторских фирм и преломляя эти разработки к отечественной специфике бизнеса, предложил следующую двухуровневую систему критериев (таблица 1.1).

Критерии находятся из предположения, что одной из стадий банкротства предприятия является финансовая неустойчивость. На этой стадии начинаются трудности с наличными средствами, проявляются некоторые ранние признаки банкротства, резкие изменения в структуре баланса в любом направлении. Однако особую тревогу должны вызвать:

·  резкое уменьшение денежных средств на счетах (кстати, увеличение денежных средств может свидетельствовать об отсутствии дальнейших капиталовложений);

·  увеличение дебиторской задолженности (резкое снижение также говорит о затруднениях со сбытом, если сопровождается ростом запасов готовой продукции);

·  разбалансирование дебиторской и кредиторской задолженности;

·  снижение объемов продаж (неблагоприятным может оказаться и резкое увеличение объемов продаж, так как в этом случае банкротство может наступить в результате последующего разбалансирования долгов, если последует непродуманное увеличение закупок, капитальных затрат; кроме того, рост объемов продаж может свидетельствовать о сбросе продукции перед ликвидацией предприятия).

Таблица 1.1 Критерии прямого и косвенного воздействия на финансовое состояние предприятия

Первый уровень	Прямое воздействие	Второй уровень	Косвенное воздействие
	- повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности - превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности; - чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений; - устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности; - хроническая нехватка оборотных средств; - устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств; - неправильная реинвестиционная политика; - превышение размеров заемных средств над установленными лимитами; - хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов); - высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности; - наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов; - ухудшение отношений с учреждениями банковской системы; - использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях; - применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации; - потенциальные потери долгосрочных контрактов; - неблагоприятные изменения в портфеле заказов.		- потеря ключевых сотрудников аппарата управления; - вынужденные остановки, а также нарушения производственно -технологического процесса; - недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.; - излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта; - участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом; - потеря ключевых контрагентов; - недооценка технического и технологического обновления предприятия; - неэффективные долгосрочные соглашения; - политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями

При анализе работы предприятия извне тревогу должны вызывать:

·  задержки с предоставлением отчетности (эти задержки, возможно, сигнализируют о плохой работе финансовых служб);

·  конфликты на предприятии, увольнение кого-либо из руководства и т.д.

Недостатки этого метода следующие:

·  трудно решать многокритериальные задачи, гораздо легче принять решение в условиях однокритериальной,

·  субъективность прогнозного решения подобного рода, независимо от числа критериев,

·  рассчитанные значения критериев носят характер информации к размышлению, а не опоры для принятия немедленных решений,

·  критические значения этих критериев должны быть детализированы по отраслям и подотраслям, а их разработка может быть выполнена после накопления определенных статистических данных.

Согласно методики Аргенти исследование начинается с предположений, что (а) идет процесс, ведущий к банкротству, (б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет и (в) процесс может быть разделен на три стадии:

·  недостатки. Компании, скатывающиеся к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства;

·  ошибки. Вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству);

·  симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей (скрытое при помощи «творческих» расчетов), признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

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 1.2).

Таблица 1.2. Метод А-счета для предсказания банкротства.

Недостатки	Балл согласно Аргенти
Директор-автократ	8
Председатель совета директоров является также директором	4
Пассивность совета директоров	2
Внутренние противоречия в совете директоров (из-за различия в знаниях и навыках)	2
Слабый финансовый директор	2
Недостаток профессиональных менеджеров среднего и нижнего звена (вне совета директоров)	1
Недостатки системы учета:	-
Отсутствие бюджетного контроля	3
Отсутствие прогноза денежных потоков	3
Отсутствие системы управленческого учета затрат	3
Вялая реакция на изменения (появление новых продуктов, технологий, рынков, методов организации труда и т.д.)	15
Максимально возможная сумма баллов	43
«Проходной балл»	10
Если сумма больше 10, недостатки в управлении могут привести к серьезным ошибкам	-
	-
Ошибки	-
Слишком высокая доля заемного капитала	15
Недостаток оборотных средств из-за слишком быстрого роста бизнеса	15
Наличие крупного проекта (провал такого проекта подвергает фирму серьезной опасности)	15
Максимально возможная сумма баллов	45
«Проходной балл»	15
	-
Симптомы	-
Ухудшение финансовых показателей	4
Использование «творческого бухучета»	4
Нефинансовые признаки неблагополучия (ухудшение качества, падение «боевого духа» сотрудников, снижение доли рынка)	4
Окончательные симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отставки)	3
Максимально возможная сумма баллов	12
	-
Максимально возможный А-счет	100
«Проходной балл»	25
Большинство успешных компаний	5-18
Компании, испытывающие серьезные затруднения	35-70
Если сумма баллов более 25, компания может обанкротиться в течение ближайших пяти лет.	-
	-
Чем больше А-счет, тем скорее это может произойти.	-

Перейдём к рассмотрению количественных методов.

Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов.

Для США данная модель выглядит следующим образом:

Х = -0,3877 – 1,0736 х L4 + 0,0579 х ЗСп,

где ЗСп – доля заемных средств в пассивах;

если Х > 0,3, то вероятность банкротства велика;

если -0,3 <Х< 0,3, то вероятность банкротства средняя;

если Х < -0,3, то вероятность банкротства мала;

если Х = 0, то вероятность банкротства равна 0,5.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям, и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель – рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

Если первые два из этих показателей соответствуют нормативным значениям (как минимум 2 и 0,1 соответственно), то на основе динамики коэффициента текущей ликвидности рассчитывается третий показатель – коэффициент утраты платежеспособности (Куп), который оценивает, сможет ли предприятие в ближайшие три месяца выполнить свои обязательства перед кредиторами:

где З – срок выполнения обязательств перед кредиторами – 3 месяца;

Т – отчётный период в месяцах;

Ктл факт – фактическое значение коэффициента текущей ликвидности в конце отчётного периода;

Ктл нач – значение коэффициента текущей ликвидности в начале отчётного периода;

Ктл норм – нормативное значение коэффициента текущей ликвидности.

Если Куп < 1, то в ближайшие 3 месяца платежеспособность утратится, а если Куп > 1, то в течение 3 месяцев предприятие будет платежеспособным.

Если же структура баланса по первым двум приведённым показателям признаётся неудовлетворительной, то рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности (Квп) за период, равный шести месяцам:

Если Квп < 1, то организация за 6 месяцев не восстановит платежеспособность, а если Квп > 1, то организация в течение 6 месяцев восстановит платежеспособность.

Как уже отмечалось выше, в современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером. Они создали модели, которые являются наиболее точными в условиях рыночной экономики. Это многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Э. Альтмана, который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США.[2]

Суть метода заключается в составлении и анализе аддитивной модели вида:

где Y – результирующая функция;

xi – элементы вектора факторов Х.

Значение функции Y определяется с помощью уравнения, переменные которого отражают некоторые ключевые характеристики анализируемой корпорации – ее ликвидность, скорость оборота капитала и т. д. Если для данной корпорации коэффициент превышает определенную пороговую величину, то фирма зачисляется в разряд надежных, если же полученный коэффициент ниже критической величины, то финансовое положение такого предприятия внушает опасения и выдавать кредит не рекомендуется.

В формуле Альтмана используются пять переменных:

х1 – отношение оборотного капитала к сумме активов корпорации;

х2 – отношение нераспределенного дохода к сумме активов;

х3 – отношение операционных доходов (до вычета процентов и налогов) к сумме активов;

х4 – отношение рыночной стоимости акций корпорации к общей сумме активов;

х5 – отношение суммы продаж к сумме активов.

В модели Альтмана применяется метод множественного дискриминантного анализа. Классификационное «правило», полученное на основе уравнения, гласит:

·  если значение Y меньше 1,767, то фирму следует отнести к группе потенциальных банкротов;

·  если значение Y больше 1,767, фирме в ближайшей перспективе банкротство не угрожает.

Позднее, в 1978 г., Э. Альтман разработал подобную, но более точную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в семьдесят процентов. В этой модели используются следующие показатели:

·  рентабельность активов;

·  динамика прибыли;

·  коэффициент покрытия процентов;

·  отношение накопленной прибыли к активам;

·  коэффициент текущей ликвидности;

·  доля собственных средств в пассивах;

·  стоимость активов предприятия.

У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы:

·  рентабельность активов;

·  удельный вес заёмных средств в пассивах;

·  коэффициент текущей ликвидности;

·  доля чистого оборотного капитала в активах;

·  коэффициент Бивера (отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заёмным средствам).

Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером: для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.

Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число:

R = 2 * Ко + 0,1 * Ктл + 0,08 * Ки + 0,45 * Км + Кпр

где Ко – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

Ки – коэффициент оборачиваемости активов;

Км – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр – рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице и организация имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

В шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой предлагается использовать следующие частные коэффициенты:

·  Куп – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;

·  Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;

·  Кс – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;

·  Кур – убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;

·  Кфр – соотношение заёмного и собственного капитала;

·  Кзаг – коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.

Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

Кком = 0,25х Куп + 0,1хКз + 0,2хКс + 0,25хКур + 0,1хКфр + 0,1хКзаг.

Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей: Куп = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше – то вероятность банкротства мала.

Все вышеописанные методики диагностики кризисной ситуации (банкротства) коммерческой организации имеют ряд недостатков, которые серьёзно затрудняют их применимость в условиях переходной российской экономики:

·  двух-трёхфакторные модели не являются достаточно точными. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большее количество факторов.

·  «импортные» модели Э. Альтмана и У. Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учёта и налогового законодательства и т.д. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учётом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путём не обеспечивает их достаточной точности.

·  различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов.

·  в моделях зарубежных авторов не учитываются некоторые важные показатели, специфические для российского рынка, например, доля денежной составляющей в выручке.

·  период прогнозирования в вышеуказанных методиках и моделях колеблется от трёх – шести месяцев до пяти лет, а в некоторых моделях срок прогнозирования вообще не указывается. В условиях нестабильной и динамично реформируемой к рыночным отношениям экономической системы России использование периода прогнозирования, равного пяти годам, как это имеет место в моделях зарубежных авторов, по нашему мнению, преждевременно, и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного – двух лет).

·  в некоторых методиках используются показатели, отличающиеся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к ненужному усложнению этих методик, не увеличивая точности прогнозирования.

·  указанные методики дают возможность определить вероятность приближения лишь стадии кризиса (банкротства) коммерческой организации и не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз её жизненного цикла.

Таким образом, в качестве оценки кризисного положения предприятия целесообразно использовать не только качественные, но и количественные показатели.