Методика расчета различных коэффициентов при прогнозировании финансового состояния и вероятности банкротства организации приведена в практической части методического пособия.
В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются дискриминантные факторные модели, разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.
Рис. 31. Алгоритм прогнозировании финансового состояния и вероятности банкротства организации
Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число (формула 5)[21]
R = 2К0 + 0,1Ктл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр, (5)
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[22]:
Куп – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;
Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженностей;
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 объему реализации этой продукции;
Кфр – соотношение заемного и собственного капитала;
Кзаг – коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.
Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями (формула 6):
Ккомпл = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур + 0,1Кфр + 0,1Кзаг (6).
Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путем, 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.
Можно сказать, что все семь вышеописанных методик диагностики кризисной ситуации (банкротства) коммерческой организации имеют ряд недостатков, которые серьезно затрудняют их применимость в условиях переходной российской экономики.
Двух-трехфакторные 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 учета 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 учетом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путем не обеспечивает их достаточной точности.
В частности, определение весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учета поправки на относительную величину значений частных коэффициентов Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя, по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов (табл. 21).
Таблица 21
Изменение итогового показателя в математической модели О.П. Зайцевой при изменении отдельных индикаторов этой модели
Кроме того, на наш взгляд, не было необходимости использовать в данной модели показатели, которые являются обратными величинами (или величинами с обратным знаком) таких хорошо известных коэффициентов, как рентабельность собственного капитала, рентабельность реализации продукции, коэффициент абсолютной ликвидности и коэффициент оборачиваемости активов.
В другой попытке адаптирования к российским условиям – в модели, разработанной Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя («рейтингового числа») на
R1 = (0,2–0,1)×2 = 0,2 пункта.
К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия:
R2 = (2–0)×0,1 = 0,2 пункта.
Поэтому и в этой модели, и у О.П. Зайцевой значения весовых коэффициентов являются недостаточно обоснованными. Считаем, это связано с неверным способом расчета этих коэффициентов в обоих случаях:
а) В модели О.П. Зайцевой за величину весов принята установленная экспертным путем важность каждого показателя, равная от 0,1 до 0,25, но не были учтены различия в величине изменений индикаторов (см. табл. 3 в ее работе).
б) В модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова веса рассчитаны по формуле (7)
К = 0,2/Imin, (7)
где Imin – минимальное рекомендуемое значение данного индикатора. Поэтому все веса зависят лишь от относительной величины минимально рекомендованных значений индикаторов, что также малообоснованно.
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. Так, формула Альтмана предполагает наличие биржевого, активно действующего, вторичного рынка акций, на котором определяется их цена. В частности, у Альтмана существуют две модели прогнозирования банкротства:
Двухфакторная модель по формуле (1)
Z = 0,3877 – 1,0736×К + 0,0579×К2, (1)
где К1 – коэффициент покрытия (текущей ликвидности);
К2 – коэффициент финансовой зависимости (отношение заемного капитала ко всем источникам хозяйственных средств).
Если Z = 0, то вероятность банкротства равна 50 %.
Если Z < 0, то вероятность банкротства меньше 50 % и снижается по мере уменьшения Z.
Если Z > 0, то вероятность банкротства больше 50 % и увеличивается по мере увеличения Z.
Пятифакторная модель по формуле (2)
Z = 1,2×К + 1,4×К2 + 3,3×К3 + 0,6×К4 + 1×К5, (2)
где К1 – доля оборотных средств в активах;
К2 – рентабельность активов (по нераспределенной прибыли) по формуле (3)
К3 – рентабельность активов (по балансовой прибыли) по формуле (4)
К4 – коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала по формуле (5)
К5 – отдача всех активов по формуле (6)
К5 = Выручка (6) Сумма активов
В зависимости от Z прогнозируется вероятность банкротства:
Точность прогноза этой модели на горизонте одного года составляет 95 %, на 2 года – до 85 %. Недостаток модели заключается в том, что его можно рассматривать в отношении только крупных предприятий, котирующих свои акции на бирже.
Помимо моделей прогнозирования банкротства Альтмана используется модель Бивера. Данная модель заключается в том, что по анализируемому предприятию рассчитывают ряд показателей, которые потом сравнивают с нормативными значениями трех групп предприятий (благоприятные. предприятия за 5 лет до банкротства. предприятия за 1 год до банкротства), и затем делают прогноз банкротства на основании той группы, в которую попало большинство показателей (табл. 22).