Главная » Статьи » Экономика [ Добавить статью ]

Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы

На нынешнем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Более того, нет единого источника, который бы описывал большинство известных методик. Цель данной статьи - дать краткий обзор основных методик прогнозирования банкротства, встречающихся в литературе.

Проблема предсказания банкротства

Предсказание банкротства как самостоятельная проблема возникла в передовых капиталистических странах (и в первую очередь, в США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, чисто качественном уровне и, естественно, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение "читать баланс". Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

Первый подход, бесспорно эффективный при прогнозировании банкротства, имеет три существенных недостатка. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, даже если данные и сообщаются, они могут оказаться "творчески обработанными". Для компаний в подобных обстоятельствах характерно стремление обелить свою деятельность, иногда доводящее до фальсификации. Требуется особое умение, присущее даже не всем опытным исследователям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень завуалированности. Третья трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности в то время, как другие - давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел.

Второй подход основан на сравнении признаков уже обанкротившихся компаний с таковыми же признаками "подозрительной" компании. За последние 50 лет опубликовано множество списков обанкротившихся компаний. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и ни в одном не проявлена забота о последовательности. Попыткой компенсировать эти недостатки является метод балльной оценки (А-счет Аргенти).

В отличие от описанных "количественных" подходов к предсказанию банкротства в качестве самостоятельного можно выделить "качественный" подход, основанный на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития.

Прежде чем переходить непосредственно к описанию методик, реализующих эти подходы, необходимо четко уяснить, что именно мы собираемся предсказывать. Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии - понятия синонимичные; банкротство, собственно, и рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе - предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство - лишь один из них.

Во всем мире под банкротством принято понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства. Помимо этого, фирма может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды). Соответственно, различные методики предсказания банкротства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле, предсказывают различные виды кризисов. Именно поэтому оценки, получаемые при их помощи, нередко столь сильно различаются. Видимо, все эти методики вернее было бы назвать кризис-прогнозными (К-прогнозными).

Другое дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к коллапсу, смерти предприятия. В этой связи, понимая механизм банкротства как юридическое признание такого коллапса, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства. Представляется, однако, что ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине "специализации" на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

"Количественные" кризис-прогнозные методики

Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат (С1) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение С1 указывает на высокую вероятность банкротства.

В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов:

для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) - (-1,0736)

для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) - (+0,0579)

постоянная величина - (-0,3877)

Отсюда формула расчета С1 принимает следующий вид:

Надо заметить, что источник, приводящий данную методику, не дает информации о базе расчета весовых значений коэффициентов. Тем не менее, в любом случае следует иметь в виду, что в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях.

Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского рынка, можно было бы применить, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии предприятия.

Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства (С1) и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.

Коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности). Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis - MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:

Где Х1 - оборотный капитал/сумма активов;

Х2 - нераспределенная прибыль/сумма активов;

Х3 - операционная прибыль/сумма активов;

Х4 - рыночная стоимость акций/задолженность;

Х5 - выручка/сумма активов.

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22], при этом предприятия, для которых Z>2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z 1,5

  

Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)

>3,0

1,5-3,0

< 1,5

  

Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)

>2,0

1,0-2,0

< 1,0

Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (оптовой) по классам кредитоспособности

Наименование показателя

Значение показателей по классам

  

  

1 класс

2 класс

3 класс

  

Соотношение заемных и собственных средств

< 1,5

1,5-2,5

> 2,5

  

Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)

>3,0

1,5-3,0

< 1,5

  

Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)

>1,0

0,7-1,0

< 0,7

Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (розничной) по классам кредитоспособности

Наименование показателя

Значение показателей по классам

  

  

1 класс

2 класс

3 класс

  

Соотношение заемных и собственных средств

< 1,8

1,8-2,9

> 3,0

  

Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)

>2,5

1,0-2,5

< 1,0

  

Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)

>0,8

0,5-0,8

< 0,5

Значения критериальных показателей для распределения строительных организаций по классам кредитоспособности

 №

Наименование показателя

Значение показателей по классам

  

  

1 класс

2 класс

3 класс

  

Соотношение заемных и собственных средств

< 1,0

1,0-2,0

> 2,0

  

Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)

>2,7

1,5-2,7

< 1,0

  

Общий коэф. покрытия (ликвидность баланса)

>0,7

0,5-0,8

< 0,5

Значения критериальных показателей для распределения проектных организаций по классам кредитоспособности

Наименование показателя

Значение показателей по классам

  

  

1 класс

2 класс

3 класс

  

Соотношение заемных и собственных средств

< 0,8

0,8-1,6

> 1,6

  

Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)

>2,5

1,1-2,5

< 1,1

  

Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)

>0,8

0,3-0,8

< 0,3

 Значения критериальных показателей для распределения научных (научное обслуживание) организаций по классам кредитоспособности

Наименование показателя

Значение показателей по классам

  

  

1 класс

2 класс

3 класс

  

Соотношение заемных и собственных средств

< 0,9

0,9-1,2

> 1,2

  

Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)

>2,6

1,2-2,6

< 1,2

  

Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)

>0,9

0,6-0,9

< 0,6

 Здесь представлен обзор, имеющий целью сориентировать читателя в методиках предсказания банкротства (апробированных или не вполне). Очевидно, предстоит еще накопление некоторого опыта для рационального их использования.


Чтобы скачать материал, пожалуйста, авторизуйтесь или зарегистрируйтесь! Это быстро ! )