Оценка риска банкротства

Риск банкротства является одним из важнейших рисков текущей деятельности любой компании. Поэтому в задачи финансовой службы в обязательном порядке входит мониторинг финансового состояния компании с целью как можно более раннего выявления признаков возможного банкротства. Решается эта задача очень сложно и неоднозначно, поэтому мы решили посвятить ей отдельный параграф.

Банкротством называется неспособность компании своевременно расплачиваться по своим обязательствам, т.е. ее неплатежеспособность[1]. Неплатежеспособность (несостоятельность) выявляется на основании факта нарушения установленных сроков платежа, а признание компании банкротом в соответствии с законодательством РФ (как и большинства других стран) влечет за собой ее ликвидацию.

Ликвидация компании в случае признания ее банкротом и является той основной причиной, которая побуждает финансовые службы тщательно контролировать риски банкротства и соблюдать жесткую финансовую дисциплину. Тем более, что установленные в РФ условия для потенциального появления возможности стать банкротом достаточно легко выполнимы.

Важно понимать, что простая задержка платежа еще не есть основание для банкротства. Контрагенту (кредитору) всегда важнее получить свои деньги, нежели ликвидировать должника[2]. Поэтому кредитор сначала всегда пытается договориться с должником в досудебном порядке. Если должник просто забыл совершить своевременный платеж, он сделает это с опозданием, уплатит штрафные санкции кредитору и на этом конфликт будет исчерпан. Если должник временно находится в сложном финансовом положении, но есть реальные перспективы вернуться к нормальной деятельности, кредитор может согласиться на отсрочку либо рассрочку платежа, возможно – с начислением процентов за каждый день отсрочки либо рассрочки.

Основания для подачи заявления в суд о признании должника банкротом возникают у кредитора только в одном случае – когда он видит, что плохое финансовое состояние должника продолжает ухудшаться, и не видит для должника возможностей вернуться к нормальной хозяйственной деятельности.

Изложенные выше соображения позволяют выделить основной индикатор, позволяющий оценить риск банкротства – долговременную потерю платежеспособности. Однако этот индикатор довольно сложен и неоднозначен в оценке, поскольку причины возникновения долговременной неплатежеспособности весьма разнообразны:

  • – к хронической нехватке денежных средств может привести снижение уровня деловой активности на рынке (падение объемов спроса и, как следствие, снижение выручки);
  • – довольно устойчивую на протяжении длительного времени нехватку денежных средств будет ощущать нормально работающая компания, покупатели продукции которой оказались в сложном финансовом положении и попросили отсрочку или рассрочку по оплате собственных обязательств перед этой компанией;
  • – серьезную нехватку денежных средств будет ощущать компания, совершающая неоправданно рисковые финансовые операции (например, продажи в кредит высокорисковым клиентам); период нехватки средств будет равен периоду времени, в течение которого компания выявит причину неплатежеспособности и пересмотрит свою финансовую политику в части совершения подобных операции[3], плюс время на возврат к нормальному состоянию (этот последний период может быть довольно длительным и составлять бо́льшую часть общего времени выхода из такого кризиса);
  • – практически постоянная нехватка денежных средств будет наблюдаться у компании, входящие и исходящие денежные потоки которой не согласованы между собой во времени;
  • – нехватка денежных средств на протяжении сравнительно долгого периода возможна вследствие просчетов в выборе источника финансирования текущей деятельности либо отдельного крупного проекта;
  • – длительная неплатежеспособность может возникнуть при проведении крупных высокорисковых операций, по которым не оправдались финансовые и экономические ожидания, и т.д.

Как очевидно из этого далеко не исчерпывающего перечня, разброс причин появления длительной неплатежеспособности довольно широк: от общих трудностей на рынке до просчетов в работе финансовых служб компании. Поэтому отслеживать весь спектр возможных причин с целью предотвращения неплатежеспособности невозможно.

На практике обычно производят группировку причин (факторов) возникновения возможной неплатежеспособности и передают различным управляющим службам компании контроль уже за группами факторов. Например, группу факторов, связанных с затруднениями на рынке (снижение спроса, потеря конкурентоспособности и т.п.), контролирует отдел маркетинга. Вся работа службы управления финансовыми рисками, по сути, посвящена предотвращению потери платежеспособности при проведении рисковых операций. Платежная дисциплина находится в ве́дении бухгалтерии. Финансовая служба компании в данном случае осуществляет контроль за находящимися в ее компетенции группами факторов риска неплатежеспособности, а также осуществляет общий контроль и координацию действий других управляющих служб.

Состояние хронической неплатежеспособности редко возникает сразу, за короткий промежуток времени. В большинстве случаев переход компании в это состояние – довольно длительный процесс. Поэтому крайне важно выявить признаки возможного наступления этого состояния как можно раньше. Основным индикатором ранней диагностики будущей неплатежеспособности компании является прибыль. Рассмотрим упрощенно механизм связи между прибылью и платежеспособностью компании.

Как известно, прибыль определяется по следующей формуле:

(3.13)

Поскольку денежные потоки, связанные с инкассацией выручки и оплатой расходов, относятся к разным периодам времени, прибыль периода не совпадает с сальдо денежных средств на конец того же периода. Однако если мы введем ряд простых допущений: выручка инкассируется в момент продажи, все расходы оплачиваются в момент возникновения, прибыль прошлых периодов и сальдо денежных средств на начало периода равны нулю, то прибыль и сальдо денежных средств на конец периода совпадут. Таким образом, можно считать справедливым следующее утверждение: чем больше прибыль, тем выше платежеспособность компании.

Если же по итогам периода компания получает убыток, его при тех же допущениях можно расценивать как превышение исходящего потока денежных средств (оплата расходов) над входящим (поступление выручки). Возникающая разница должна быть оплачена[4] (иначе компания рискует быть признанной банкротом), и компания может выполнить данное требование одним из трех способов[5]:

  • 1) покрыть разницу за счет прибыли, накопленной в предыдущих периодах – самый простой и естественный способ, единственно, что накопленная прибыль имеет свойство рано или поздно заканчиваться;
  • 2) покрыть разницу за счет иных собственных источников, например за счет ранее созданного резерва[6] или увеличив уставный/акционерный капитал; оба источника тоже не являются бесконечными: резерв обладает определенной величиной, а увеличение уставного/акционсрного капитала рано или поздно приведет к тому, что вследствие увеличения риска вновь созданные доли/акции невозможно будет продать;
  • 3) покрыть разницу за счет заемного финансирования – самый неоднозначный в оценке финансовых последствий способ (поскольку привлеченные сегодня средства через некоторое время придется возвращать, причем в большем объеме за счет начисленных процентов), кроме того, компании, предоставляющие заемное финансирование, очень тщательно отслеживают уровень риска потенциального заемщика, а одним из важнейших критериев оценки является та же самая прибыль – таким образом снижение прибыли в глазах кредитора равносильно увеличению риска; как следствие, устойчиво убыточной компании рано или поздно будет отказано в заемном финансировании.

Как видно, все три способа погашения разницы между исходящим и входящим денежными потоками имеют ограниченные возможности и нс устраняют, а только отодвигают во времени момент наступления полной неплатежеспособности (банкротства).

Таким образом, прибыль и аналитические показатели, рассчитываемые на ее основе, могут являться индикаторами возникновения предпосылок для перехода компании в состояние хронической неплатежеспособности. При этом за счет того, что перечисленные выше способы покрытия разницы между исходящим и входящим денежными потоками позволяют отодвинуть во времени момент наступления неплатежеспособности, эта группа индикаторов позволяет выявить предпосылки неплатежеспособности заблаговременно.

Еще одним индикатором риска возникновения хронической неплатежеспособности, позволяющим выявить предпосылки ее возникновения заранее, является структура баланса компании. Вопросы влияния структуры баланса на финансовую устойчивость компании уже обсуждались в параграфе 2.2. Однако следует еще раз обсудить значимость данного индикатора, а также принцип его использования применительно к оценке риска банкротства. Проще всего это можно сделать на основании следующих соображений:

  • – четвертым способом погашения разницы между исходящим и входящим денежными потоками является покрытие разницы за счет выручки от продажи принадлежащих компании активов; однако это способ возможно применять при наличии одного важного условия: активы компании должны обладать достаточной ликвидностью[7]; таким образом, первое направление контроля за структурой баланса – мониторинг ликвидности его активов;
  • – в массивной части баланса, где собрана информация об источниках финансирования компании, только обязательства перед третьими лицами обладают свойствами обязательной срочности и возвратности. Таким образом, повышение доли этих источников в общем объеме пассивов приводит к увеличению усилий компании, направленных на обслуживание и возврат привлеченных ресурсов. Как следствие – увеличение доли заемного капитала в структуре пассивов компании требует повышения объема ликвидных активов для обслуживания и погашения обязательств и, таким образом, повышает риск возникновения неплатежеспособности.

Структура активов и пассивов компании контролируется одновременно, поскольку обе части баланса взаимосвязаны и оказывают взаимное влияние друг на друга в плане регулирования уровня неплатежеспособности. Например, риск неплатежеспособности будет сравнительно невысок даже при наличии неликвидных активов, если они были приобретены за счет собственных источников. И наоборот, наличие только ликвидных активов не является основанием для снижения риска банкротства в случае, если доля заемных средств в структуре пассивов очень высока. Структура баланса компании является важным объектом управления в финансовом менеджменте, поэтому к вопросам оптимальной структуры мы будем возвращаться в разделах II и III настоящего учебника.

Итак, мы определили три основные группы индикаторов возможности возникновения состояния неплатежеспособности или, что одно и то же, индикаторов риска банкротства:

  • 1) показатели движения денежных средств;
  • 2) показатели прибыли;
  • 3) показатели структуры баланса.

Все три группы довольно обширны – внутри каждой можно найти значительное число аналитических коэффициентов, отражающих те или иные аспекты финансового состояния компании и, следовательно, позволяющих тем или иным образом оценить риск банкротства. Однако прогнозирование банкротства на основании анализа всех коэффициентов и иных показателей данных групп крайне затруднительно ввиду большого объема и разнообразия анализируемой информации. Поэтому для оценки риска банкротства обычно используют моделирование – разрабатываются специальные диагностические модели, учитывающие не все возможные, а только наиболее значимые (по мнению автора модели) показатели и коэффициенты.

В настоящее время существуют три основных вида моделей диагностики вероятности банкротства, каждый из которых имеет как достоинства, так и недостатки. Опишем все три вида и приведем для каждого примеры соответствующих моделей.

1. Статические факторные модели диагностики вероятности банкротства.

Общая формула моделей данного вида выглядит следующим образом:

(3.14)

где Y – расчетный результат модели; – коэффициент либо показатель, используемый в данной модели; – вес i-го коэффициента или показателя (уровень значимости при определении общего результата модели); N – число коэффициентов или показателей, учитываемых в модели.

Поскольку в результате расчета по формуле 3.14 получается некоторое числовое значение, оно нуждается в дальнейшей интерпретации с целью перехода от числа к оценке вероятности банкротства. Переход может осуществляться по-разному, однако наиболее распространена оценка посредством задания диапазонов возможных значений результирующего показателя Y: все значения Y, принадлежащие конкретному диапазону, интерпретируются однозначным образом. Количество диапазонов может быть различным, но обычно находится в пределах от 2 до 5.

Классическими примерами статических факторных моделей являются модели Альтмана, Таффлера, Лисса, Фулмера и др. Среди отечественных моделей диагностики вероятности банкротства данного вида известны модели Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова, О. П. Зайцевой, Иркутской государственной экономической академии и др. Поскольку число факторных моделей данного типа довольно велико, рассмотрим в качестве примера несколько распространенных зарубежных и отечественных моделей.

Факторная модель Альтмана предполагает расчет индекса кредитоспособности. Существуют несколько разновидностей этой модели, отличающихся количеством включаемых в нее факторов.

Самый простой моделью является двухфакторная. Для нее были выбраны два основных показателя, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства:

  • – коэффициент текущей ликвидности ;
  • – доля заемного капитала

Весовые коэффициенты каждого из этих факторов были рассчитаны па основе дискриминантного анализа. Формула модели имеет вид[8]

(3.15)

Показатель Z в данной модели оценивается следующим образом:

  • – при Z < 0 вероятность банкротства меньше 50% и снижается по мерс уменьшения Z;
  • – при Z = 0 вероятность банкротства равна 50%;
  • – при Z > 0 вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.

Точность прогнозирования банкротства в данной модели низка, поэтому впоследствии Э. Альтман разработал более точные модели, в которых вероятность банкротства оценивалась уже на основании анализа большего числа факторов. Так, в 1968 г. им была предложена пятифакторная модель прогнозирования[9], рассчитанная на оценку вероятности банкротства корпорации[10]:

(3.16)

где – отношение собственных оборотных средств к сумме активов; – отношение нераспределенной прибыли (включая текущий период) к сумме активов; – отношение

прибыли до вычета процентов и налогов к сумме активов; – отношение рыночной стоимости обыкновенных и привилегированных акций к балансовой оценке заемного капитала; – отношение выручки от реализации к сумме активов.

Оценка показателя Z в пятифакторной модели производится уже более сложным образом;

  • – при Z < 1,81 вероятность банкротства велика;
  • – при значениях Z в интервале от 1,81 до 2,99 вероятность банкротства сравнительно невелика[11];

при Z = 2,675 вероятность банкротства равна 50%;

– чем больше значение Z, тем меньше вероятность банкротства.

Пятифакторная модель диагностики банкротства довольно успешно показывает вероятность наступления банкротства на два года вперед. Однако впоследствии Э. Альтман и его коллеги уточнили модель, введя в рассмотрение дополнительные факторы, а также применив более современные приемы статистической обработки. По оценкам Ю. Бригхэма и Л. Гапенски[12], уточненные модели Э. Альтмана позволяют предсказать банкротство корпорации за пять лет с вероятностью 70%.

Однако существуют мнения, согласно которым в условиях переходной экономики использовать модель Альтмана нецелесообразно. Аргументами сторонников этих мнений служат:

  • – несопоставимость факторов, генерирующих угрозу банкротства;
  • – различия в учете отдельных показателей;
  • – влияние инфляции на формирование отдельных показателей;
  • – несоответствие балансовой и рыночной стоимости отдельных активов и другие объективные причины.

Факторная модель Тоффлера имеет следующий вид:

(3.17)

где, – отношение прибыли от реализации к краткосрочным

обязательствам; – отношение оборотных активов к сумме

обязательств; – отношение краткосрочных обязательств к сумме активов; – отношение выручки к сумме активов.

Интерпретация показателя Z производится следующим образом:

  • – при Z > 0,3 вероятность банкротства мала;
  • – при Z, находящемся в диапазоне от 0,3 до 0,2 появляется вероятность банкротства;
  • – при Z < 0,2 вероятность банкротства высока.

Факторная модель Лисса также предусматривает совместный анализ четырех факторов, ее расчетная формула имеет вид:

(3.18)

где – доля оборотных активов в общей сумме активов;

– отношение балансовой прибыли к общей сумме активов; – отношение нераспределенной прибыли к общей сумме активов; – доля собственного капитала в пассиве баланса.

Интерпретация показателя Z двухдиапазонная:

  • – приугроза банкротства отсутствует;
  • – присуществует вероятность банкротства.

Более сложной моделью по числу одновременно анализируемых коэффициентов является факторная модель Фулмера. Начальный вариант модели включал 40 коэффициентов, в окончательном используется только девять. Общий вид модели:

(3.19)

где – отношение нераспределенной прибыли прошлых лет к валюте баланса; – отношение выручки от реализации к валюте баланса; – отношение прибыли до налогообложения к собственному капиталу; – отношение денежного потока к сумме обязательств; и – отношение соответственно долгосрочных и краткосрочных обязательств к валюте баланса; – логарифм от величины материальных активов; – отношение оборотного капитала к обязательствам; – логарифм отношения суммы прибыли до налогообложения и процентов к уплате к величине процентов к уплате.

При Н < 0 банкротство неизбежно.

Среди отечественных факторных моделей наиболее известна модель Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова. Расчетная формула этой модели имеет следующий вид:

(3.20)

где R – рейтинговое число; – коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормативное значение );

– коэффициент текущей ликвидности (нормативное значение ); – интенсивность оборота авансируемого капитала (нормативное значение ); – отношение прибыли

от реализации к выручке;– рентабельность собственного капитала по балансовой прибыли (нормативное значение

)•

В случае когда значения факторов полностью соответствуют минимальным нормативным уровням, рейтинговое число равно единице. В случае, если R < 1, диагностируется вероятность банкротства.

Интересно обратить внимание на особенность данной методики – в отличие от рассмотренных выше и многих других методик данного класса весовые коэффициенты подбирались таким образом, чтобы нормальное состояние компании (ему в понимании авторов модели соответствуют нормативные значения факторов) соответствовало определенной величине рейтингового числа R.

Модель О. П. Зайцевой включает в себя шесть факторов. Расчетная формула модели имеет следующий вид:

(3.21)

где – коэффициент убыточности (отношение убытка к собственному капиталу; нормативное значение ); – отношение кредиторской задолженности к дебиторской (нормативное значение .);– отношение краткосрочных обязательств к наиболее ликвидным активам (нормативное значение ); – доля убытка в выручке от реализации (нормативное значение ); – отношение заемного капитала к собственному (нормативное значение ); – отношение активов к выручке (нормативное значение в прошлом периоде).

Значение К рассчитывается по фактическим () и нормативным И) значениям факторов . Соотношение показывает высокую вероятность банкротства.

Модель Иркутской государственной экономической академии. Четырехфакторная модель (модель R) имеет следующий вид:

(3.22)

где – отношение оборотного капитала к активам; отношение чистой прибыли к собственному капиталу; отношение выручки от реализации к активам; – отношение чистой прибыли к интегральным затратам.

Значения модели R интерпретируются следующим образом:

  • – при R < 0 вероятность банкротства оценивается в 90-100%;
  • – при значениях R в диапазоне от 0 до 0,18 вероятность банкротства оценивается в 60–80%;
  • – при значениях R в диапазоне от 0,18 до 0,32 вероятность банкротства оценивается в 35–50%;
  • – при значениях R в диапазоне от 0,32 до 0,42 вероятность банкротства оценивается в 15–20%;
  • – при значениях R > 0,42 вероятность банкротства менее 10%.

Как можно увидеть во всех приведенных моделях, сам расчет не предполагает учета какой-либо динамики (ни самих факторов, ни результирующего показателя). Однако при диагностике риска банкротства оценка динамики крайне важна, прежде всего потому, что банкротство является результатом (финалом) довольно длительного процесса ухудшения финансового состояния.

В отличие от западных методик, которые прямо не предполагают какой-либо учет динамики, отдельные отечественные модели формально позволяют такой учет (например, модель О. Зайцевой), однако сам механизм учета динамики в этих моделях неэффективен по нескольким причинам: во-первых, при описании модели сам механизм не описан, поэтому детали учета динамики остаются полностью на усмотрение финансового менеджера; во-вторых, интерпретация динамики (в том случае, если она определялась) также оставлена на усмотрение финансового менеджера.

Важно понимать, что применять модели данного вида для диагностики вероятности банкротства следует с большой осторожностью. Обусловлено это несколькими основными причинами:

  • – значения весовых коэффициентов вряд ли полностью соответствуют особенностям внешней среды и особенностям хозяйственной деятельности конкретной компании; в результате оценка риска банкротства может иметь крайне низкую точность;
  • – выбор факторов для модели может не вполне соответствовать особенностям хозяйственной деятельности конкретной компании – это также способно существенно снизить точность оценки риска банкротства;
  • – расчет результирующих показателей по данным финансовой отчетности не позволяет адекватно оценить риск банкротства, поскольку оценка производится по финансовому состоянию на конкретную дату, которое может существенным образом измениться уже на следующий день[13];
  • – и, наконец, пороговые значения диапазонов, на основании которых интерпретируется значение результирующего показателя модели, также могут не вполне соответствовать особенностям хозяйственной деятельности конкретной компании.
  • 2. Матричные факторные модели диагностики вероятности банкротства.

Модели этого вида гораздо менее распространены по сравнению со статическими факторными моделями. По сути, хорошо известна только модель Бивера. Основное отличие этого вида моделей от предыдущего заключается в том, что отсутствует необходимость расчета единого результирующего показателя, а все факторы модели рассматриваются в совокупности[14].

Модели данного вида свободны от некоторых недостатков, присущих статическим факторным моделям, в частности для них нет необходимости рассчитывать весовые коэффициенты для каждого фактора. Вместе с тем оценка вероятности банкротства в таких моделях, как это будет показано ниже на примере модели Бивера, предполагает субъективные оценки со стороны финансового менеджера, что является серьезным уязвимым местом этих моделей.

Модель Бивера представлена в табл. 3.12. Как уже отмечалось, модель не предполагает расчета единого результирующего показателя. Расчетные значения пяти факторов независимо друг от друга сравниваются с "нормативными" значениями, рассчитанными Бивером для трех условных компаний: благополучной, находящейся за пять лет до банкротства и находящейся за год до банкротства. Оценка вероятности банкротства производится финансовым менеджером на основании того, в какую группу (колонку таблицы) попадет большинство расчетных значений конкретной компании.

Таблица 3.12

Модель Бивера диагностики вероятности банкротства

Фактор

Расчет

Значения показателей

Благополучная компания

За пять лет до банкротства

За год до банкротства

Коэффициент Бивера

Отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заемным средствам

0,4-0,45

0,17

-0,15

Коэффициент текущей ликвидности

Отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам

3,2

< 2

< 1

Рентабельность активов

Отношение чистой прибыли к активам

6,8

4

-22

Финансовый леверидж

Доля заемного капитала в пассивах

37

>50

>80

Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами

Отношение разности собственного капитала и внеоборотных активов к активам

0,4

<0,3

= 0,06

3. Балльные методики[15] диагностики вероятности банкротства.

Балльные методики относятся к разряду субъективных оценок, в них оценка риска производится экспертным путем па основании некоторого стандарта оценки, разработанного автором методики. Стандарт выставления баллов по факторам может устанавливаться различным образом, поэтому рассмотрим две методики с разными стандартами балльной оценки.

Методика Аргенти или метод A-score (показатель Аргенти) учитывает не только экономические, но и социальные причины банкротства, объединенные в три группы оценочных критериев: недостатки, ошибки, симптомы (табл. 3.13).

Таблица 3.13

Таблица оценочных критериев для расчета A-score

Оценочные критерии

Балл

по Аргенти

1. Недостатки

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 груда и т.д.)

15

2. 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

3. Симптомы

Ухудшение финансовых показателей

3

Использование "творческого бухучета"

3

Нефинансовые признаки неблагополучия (ухудшение качества, падение "боевого духа" сотрудников, снижение доли рынка)

3

Окончательные симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отставки)

3

При расчете A-score конкретной компании по каждой позиции баллы присваиваются следующим образом:

  • – если фактор имеет место, выставляется количество баллов согласно Аргенти;
  • – если фактор в данной компании отсутствует, выставляется нуль.

Как очевидно из табл. 3.13, максимально возможное значение A-score равно 100 баллам и соответствует наихудшему состоянию компании. Нормальное количество баллов, начиная с которого вероятность банкротства не диагностируется, установлено на уровне 25 баллов (по оценкам экспертов, большинство успешных компаний имеют A-score в пределах 5–18 баллов). Если A-score превышает 25 баллов, компания может обанкротиться в течение ближайших пяти лет, причем чем больше количество баллов, тем скорее это может произойти.

Спектр-балльная методика А. Н. Салова и В. Г. Маслова, как и большинство отечественных методик, основана на анализе групп финансовых коэффициентов и предполагает проведение анализа путем сравнения расчетных значений с установленными (нормативными) величинами. Для определения суммы баллов по каждому фактору используется система деления значений по зонам удаленности от оптимального уровня (табл. 3.14).

Таблица 3.14

Таблица балльной оценки для спектр-балльной методики Салова – Маслова

Факторы

Зоны / Баллы по зонам

риска

опасности

стабильности

благополучия

0 баллов

1 балл

3 балла

5 баллов

I. Показатели оценки структуры баланса

Коэффициент текущей ликвидности

< 1,2

1,2-1,5

1,5-1,8

> 1,8

Коэффициент обеспеченности собственными средствами

<0,05

0.05-0,1

0.1-0,15

>0,15

Соотношение чистых активов и уставного капитала

< 1,0

1,0-1,5

1,5-2,0

>2,0

II. Показатели рентабельности

Коэффициент рентабельности всего капитала

<0,05

0,05-0,1

0,1-0,15

>0,15

Коэффициент использования собственных средств

<0,07

0,07-0,15

0,15-0,2

>0,2

Коэффициент рентабельности продаж

<0,1

0,1-0,2

0,2-0,3

>0,3

Коэффициент рентабельности по текущим затратам

<0,15

0,15-0,3

0,3-0,4

>0,4

III. Показатели финансовой устойчивости

Коэффициент независимости

< 0,5

0,5-0,65

0,65-0,8

>0,8

Соотношение привлеченных и собственных средств

>0,8

0,8-0,5

0,5-0,2

<0,2

Коэффициент дебиторской задолженности

>0,15

0,15-0,1

0,1-0,05

<0,05

IV. Показатели платежеспособности

Коэффициент абсолютной ликвидности

<0,2

0,2-0,3

0,3-0,4

>0,4

Промежуточный коэффициент покрытия

<0,7

0,7-0,85

0,85-1,0

> 1,0

Коэффициент обеспеченности запасами краткосрочных обязательств

<0,4

0,4-0,6

0,6-0,8

>0,8

V. Показатели деловой активности

Общий коэффициент оборачиваемости

<0,4

0,4-0,6

0,6-0,8

>0,8

Коэффициент оборачиваемости запасов

<2,0

2,0-3,0

3,0-4,0

> 4,0

Коэффициент оборачиваемости собственных средств

<0,8

0,8-0,9

0,9-1,0

> 1,0

Расчетные величины финансовых коэффициентов сравниваются с рекомендуемыми величинами, играющими роль пороговых нормативов, – в зависимости от попадания расчетного значения в ту или иную зону ему присваивается количество баллов, установленное для этой зоны.

На основании выставленных баллов по каждому фактору определяется средний балл по каждой группе, на основании которого и дается оценка состояния компании по данной группе критериев – в зависимости от того, в какую зону попадает средний балл.

Обе приведенные в данном разделе методики существенно различаются между собой: если методика Аргенти предполагает более свободную оценку различных факторов, в том числе и нефинансового характера, то методика Салова – Маслова жестко ориентирована на анализ только финансовых факторов. При этом в методике Салова – Маслова присутствуют "нормативные" значения оцениваемых факторов, что может привести к снижению точности оценки риска банкротства вследствие неполного соответствия "нормативных" пороговых значений особенностям хозяйственной деятельности конкретной компании.

В целом балльные методики позволяют получить несколько более высокую точность оценки риска банкротства за счет, во-первых, вовлечения в рассмотрение большего количества факторов, а во-вторых, за счет минимального присутствия заранее определенных констант, которые могут не полностью соответствовать особенностям хозяйственной деятельности компании.

4. Многокритериальные экспертные методики диагностики вероятности банкротства.

Методики данного вида являются самыми точными методиками оценки, однако обладают двумя уязвимыми местами: сложностью обработки информации о большом количестве критериев оценки, а также субъективностью получаемых оценок. С другой стороны, эти же особенности можно в определенной мере считать достоинствами: большое количество критериев позволяет гораздо более точно учесть все нюансы хозяйственной деятельности конкретной компании, а отсутствие каких бы то ни было обобщенных формул, пороговых значений, весовых коэффициентов и т.п. позволяет с одинаковой точностью применять одну и ту же методику к различным компаниям. Единственное условие получения точной оценки риска банкротства при использовании методик этого вида – анализ должен проводить грамотный и компетентный аналитик, понимающий экономический и финансовый смысл проводимых им аналитических исследований.

Рассмотрим несколько методик данного вида.

Методика Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) предполагает анализ но двум группам признаков банкротства:

  • 1) показатели, отражающие возможные финансовые затруднения и вероятность банкротства в недалеком будущем (близкие сигналы):
    • – повторяющиеся существенные потери в основной деятельности (хронический спад производства, сокращение объемов продаж, хроническая убыточность и т.п.);
    • – низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция к их снижению;
    • – наличие хронической просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;
    • – увеличение до опасных пределов доли заемного капитана в общей его сумме;
    • – дефицит собственного оборотного капитала;
    • – систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;
    • – наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;
    • – использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;
    • – неблагоприятные изменения в портфеле заказов;
    • – падение рыночной стоимости акций компании;
    • – снижение производственного потенциала;
  • 2) показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер (далекие сигналы):
    • – чрезмерная зависимость компании от какого-либо одного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;
    • – потеря ключевых контрагентов;
    • – недооценка обновления техники и технологии;
    • – потеря опытных сотрудников аппарата управления;
    • – вынужденные простои, неритмичная работа;
    • – неэффективные долгосрочные соглашения;
    • – недостаточность капитальных вложений и т.д.

Из отечественных методик к данному виду относится методика А. И. Ковалева и В. П. Привалова, в которой предполагается следующий перечень неформализованных оценочных критериев:

  • – неудовлетворительная структура имущества, в первую очередь активов;
  • – замедление оборачиваемости средств компании;
  • – сокращение периода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемости текущих активов;
  • – тенденция к вытеснению в составе обязательств дешевых заемных средств дорогостоящими и их неэффективное размещение в активе;
  • – наличие просроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса в составе обязательств компании;
  • – значительные суммы дебиторской задолженности, относимые на убытки;
  • – тенденция опережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменением высоколиквидных активов;
  • – устойчивое падение значений коэффициентов ликвидности;
  • – нерациональная структура привлечения и размещения средств, формирование долгосрочных активов за счет краткосрочных источников средств;
  • – убытки, отражаемые в бухгалтерском балансе;
  • – состояние бухгалтерского учета в компании.

Как можно заметить, существенным достоинством данного вида методик является обязательность учета динамики исследуемых факторов, о чем прямо говорится в описании и одной, и второй методики[16].

Сравнительный анализ описанных выше методик и моделей разных видов приводит в выводу о том, что различные их виды позволяют оценить риск банкротства с разных сторон. Поэтому наилучший результат оценки риска банкротства даст совместное применение нескольких методик/моделей, относящихся к разным видам. Исключение составляют только многокритериальные методики, которые являются настолько всеобъемлющими, что добавление к ним любой другой методики или модели приведет к повышению не точности, а всего лишь трудоемкости оценки.

Наличие большого числа разнообразных методик и моделей, позволяющих оценить риск банкротства, тем не менее вовсе нс означает, что аналитик не может разработать собственную методику или модель, наилучшим образом учитывающую все особенности хозяйственной деятельности исследуемой компании[17]. Основной проблемой при разработке такой индивидуальной методики будет только необходимость полностью понимать экономический и финансовый смысл всех своих действий, начиная от выбора системы оценочных критериев (факторов) и закапчивая интерпретацией полученных результатов оценки.

  • [1] Более подробно вопросы банкротства, включая и основные положения законодательства о банкротстве, рассмотрены в параграфе 13.2.
  • [2] Из этого общего правила есть исключения, однако в данном учебнике они рассматриваться не будут.
  • [3] Или уволит менеджера, не осознающего пагубность последствий санкционируемых им высокорисковых операций.
  • [4] Мы не рассматриваем вариант устранения данной разницы за счет неоплаты части расходов, поскольку в этом случае у компании просто увеличивается величина просроченной задолженности, что приводит к банкротству наиболее быстрыми темпами.
  • [5] Еще один, четвертый, способ будет рассмотрен ниже, сразу после окончания обсуждения оценки прибыли компании.
  • [6] При условии, что компания ранее позаботилась о создании такого резерва. К сожалению, в России в среднем бизнесе такая практика встречается довольно редко, а в малом бизнесе практически не встречается.
  • [7] Ликвидность – способность к продаже, трансформации в денежные средства.
  • [8] Необходимо иметь в виду, что x1, и х2 в формуле 3.15 измеряются в разных единицах: x1 в долях единицы, а х2 – в процентах. Если привести оба фактору к одному масштабу измерения (например, к долям единицы), формула приобретет вид: Ζ = – 0,3877 – 1,0736 х х1 + 5,79 × х2.
  • [9] Altman Е. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis, and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journ. Finance. 1968. Sept. P. 589–609.
  • [10] Корпорация (в данном случае) – компания, акции которой обращаются на фондовом рынке.
  • [11] Согласно Альтману это так называемая зона неведения, поскольку значения Z в данном интервале могут относиться как к банкротству, так и к нормальному финансовому состоянию (подробнее см., например: Бригхэм Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс).
  • [12] Бригхэм Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс.
  • [13] Для того чтобы четко понять смысл такой "статической ловушки", мы рекомендуем особо пытливым студентам провести небольшой расчетный эксперимент – рассчитать значение результирующего показателя любой модели для какой-нибудь небольшой компании по состоянию на два соседних дня: в первый день компания оплатила свое обязательство и на расчетном счете осталось 100 тыс. руб., на следующий день поступила выручка в сумме 10 млн руб.
  • [14] Обычно факторы модели представляются в виде таблицы (матрицы), что и дано название этому виду.
  • [15] Обратим внимание, что это уже методики (правила оценки), а не модели (формализованные представления). Методики, в отличие от моделей, предоставляют гораздо бо́льшую свободу финансовому менеджеру (однако расплачиваться за это приходится повышенной долей субъективизма в оценке).
  • [16] Это хорошо видно но использованию терминов "тенденция", "падение", "замедление" и т.п., являющихся динамическими по своему смыслу.
  • [17] Один из достаточно простых способов построения таких моделей описан, например, в работе: Юрзинова И. Л. Новые подходы к диагностике финансового состояния хозяйствующих субъектов // Экономический анализ: теория и практика. – 2005. № 14 (47). Отметим, что простота способа оценки вероятности банкротства в данной модели вовсе не предполагает простоту формирования информационной основы для оценки.
 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >