Содержание
1.
Анализ ликвидности баланса.
2.
Определение характера финансовой устойчивости предприятия.
Литература.
1. Анализ ликвидности баланса
Анализ
ликвидности баланса заключается в сравнении средств по активу, сгруппированных
по степени их ликвидности и расположенных в порядке убывания ликвидности, с
обязательствами по пассиву, сгруппированными по срокам их погашения и расположенными
в порядке возрастания сроков погашения.
Все
активы фирмы в зависимости от степени ликвидности, т. е. скорости превращения в
денежные средства, можно условно разделить на несколько групп.
1. Наиболее
ликвидные активы (А1) - суммы по всем статьям денежных
средств, которые могут быть использованы для выполнения текущих расчетов немедленно.
В эту группу включают также краткосрочные финансовые вложения.
2. Быстро
реализуемые активы (А2) - активы, для обращения которых в наличные
средства требуется определенное время. В эту группу можно включить дебиторскую
задолженность (платежи по которой ожидаются в течение 12 месяцев после отчетной
даты), прочие оборотные активы.
3. Медленно
реализуемые активы (А3) - наименее ликвидные активы - это запасы,
дебиторская задолженность (платежи по которой ожидаются более чем через 12 месяцев
после отчетной даты), налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям,
при этом статья «Расходы будущих периодов» не включается в эту группу.
4. Труднореализуемые
активы (А4) - активы, которые предназначены для использования в хозяйственной
деятельности в течение относительно продолжительного периода времени. В эту
группу включаются статьи раздела I актива баланса «Внеоборотные активы».
Первые
три группы активов в течение текущего хозяйственного периода могут постоянно
меняться и относятся к текущим активам предприятия, при этом текущие активы более
ликвидны, чем остальное имущество предприятия.
Пассивы
баланса по степени возрастания сроков погашения обязательств группируются
следующим образом.
1. Наиболее срочные
обязательства (П1) - кредиторская задолженность, расчеты по
дивидендам, прочие краткосрочные обязательства, а также ссуды, не погашенные в
срок (по данным приложений к бухгалтерскому балансу).
2. Краткосрочные
пассивы (П2) - краткосрочные заемные кредиты банков и прочие займы,
подлежащие погашению в течение 12 месяцев после отчетной даты. При определении
первой и второй групп пассива для получения достоверных результатов необходимо
знать время исполнения всех краткосрочных обязательств. На практике это
возможно только для внутренней аналитики. При внешнем анализе из-за
ограниченности информации эта проблема значительно усложняется и решается, как
правило, на основе предыдущего опыта аналитика, осуществляющего анализ.
3. Долгосрочные
пассивы (П3) - долгосрочные заемные кредиты и прочие долгосрочные
пассивы - статьи раздела IV баланса «Долгосрочные пассивы».
4. Постоянные
пассивы (П4) - статьи раздела III баланса «Капитал и резервы» и отдельные
статьи раздела V баланса, не вошедшие в предыдущие группы: «Доходы будущих
периодов» и «Резервы предстоящих расходов». Для сохранения баланса актива и
пассива итог данной группы следует уменьшить на сумму по статьям «Расходы
будущих периодов» и «Убытки».
Для
определения ликвидности баланса следует сопоставить итоги по каждой группе
активов и пассивов.
Баланс
считается абсолютно ликвидным, если выполняются условия:
А1
>> П1
А2 >> П2
А3 >> П3
А4 << П4
Если
выполняются первые три неравенства, т. е. текущие активы превышают внешние
обязательства предприятия, то обязательно выполняется последнее неравенство,
которое имеет глубокий экономический смысл: наличие у предприятия собственных
оборотных средств; соблюдается минимальное условие финансовой устойчивости. Невыполнение
какого-либо из первых трех неравенств свидетельствует о том, что ликвидность
баланса в большей или меньшей степени отличается от абсолютной.
Предварительный
анализ ликвидности баланса предприятия удобнее проводить с помощью таблицы
покрытия (табл. 1). В графы этой таблицы записываются данные на начало и конец
отчетного периода по группам актива и пассива. Сопоставляя итоги этих групп,
определяют абсолютные величины платежных излишков или недостатков на начало и конец
отчетного периода. Таким образом, с помощью этой таблицы можно выявить рассогласование
по срокам активов и пассивов, составить предварительное представление о ликвидности
и платежеспособности анализируемого предприятия.
Таблица 1. - Таблица покрытия
|
№ групп статей баланса
|
Покрытие (актив)
|
Сумма обязательств (пассив)
|
Разность (+ излишек, — недостаток)
|
|
на начало года
|
на отчетную дату
|
на начало года
|
на отчетную дату
|
на начало года
|
на отчетную дату
|
|
I
|
|
|
|
|
|
|
|
II
|
|
|
|
|
|
|
|
III
|
|
|
|
|
|
|
|
IV
|
|
|
|
|
|
|
|
Итого
|
|
|
|
|
|
|
Однако
следует отметить, что проводимый по изложенной схеме анализ ликвидности баланса
является приближенным, более детальным является анализ платежеспособности при
помощи финансовых коэффициентов.
1. Коэффициент
текущей ликвидности показывает, достаточно ли у предприятия средств, которые
могут быть использованы им для погашения своих краткосрочных обязательств в
течение года. Это основной показатель платежеспособности предприятия. Коэффициент
текущей ликвидности определяется по формуле:
КТЛ = (А1 + А2 + А3) / (П1
+ П2).
В
мировой практике значение этого коэффициента должно находиться в диапазоне 1-2.
Естественно, существуют обстоятельства, при которых значение этого показателя
может быть и больше, однако, если коэффициент текущей ликвидности более 2-3,
это, как правило, говорит о нерациональном использовании средств предприятия.
Значение коэффициента текущей ликвидности ниже единицы говорит о неплатежеспособности
предприятия.
2. Коэффициент
быстрой ликвидности, или коэффициент «критической оценки», показывает,
насколько ликвидные средства предприятия покрывают его краткосрочную задолженность.
Коэффициент быстрой ликвидности определяется по формуле:
КБЛ = (А1 + А2) / (П1 + П2).
В
ликвидные активы предприятия включаются все оборотные активы предприятия, за
исключением товарно-материальных запасов. Данный показатель определяет, какая
доля кредиторской задолженности может быть погашена за счет наиболее ликвидных
активов, т. е. показывает, какая часть краткосрочных обязательств предприятия
может быть немедленно погашена за счет средств на различных счетах, в краткосрочных
ценных бумагах, а также поступлений по расчетам. Рекомендуемое значение данного
показателя от 0,7-0,8 до 1,5.
3. Коэффициент
абсолютной ликвидности показывает, какую часть кредиторской задолженности
предприятие может погасить немедленно. Коэффициент абсолютной ликвидности
рассчитывается по формуле:
КАЛ = А1 / (П1 + П2).
Значение
данного показателя не должно опускаться ниже 0,2.
4.
Для комплексной оценки ликвидности баланса в целом рекомендуется использовать общий
показатель ликвидности баланса предприятия, который показывает отношение суммы
всех ликвидных средств предприятия к сумме всех платежных обязательств (краткосрочных,
долгосрочных, среднесрочных) при условии, что различные группы ликвидных
средств и платежных обязательств входят в указанные суммы с определенными
весовыми коэффициентами, учитывающими их значимость с точки зрения сроков
поступления средств и погашения обязательств.
Общий
показатель ликвидности баланса определяется по формуле:
КОЛ = (А1 + 0,5А2 + 0,3А3) /
(П1 + 0,5П2 + 0,3П3).
Значение
данного коэффициента должно быть больше или равно 1.
В
ходе анализа ликвидности баланса каждый из рассмотренных коэффициентов ликвидности
рассчитывается на начало и конец отчетного периода. Если фактическое значение
коэффициента не соответствует нормальному ограничению, то оценить его можно по
динамике (увеличение или снижение значения).
2. Определение характера
финансовой устойчивости предприятия
К
наиболее важным параметрам, входящим в инструментарий оценки финансовой устойчивости,
относятся реально сложившийся уровень платежеспособности, уровень управления
активами, степень зависимости от внешних источников финансирования, а также
показатели, характеризующие изменение уровня деловой активности.[1]
Состав
параметров может значительно варьироваться в зависимости от специфики
функционирования предприятия и целей и задач, которые необходимо решить в
процессе диагностики финансовой устойчивости предприятия. Однако не зависимо от
особенностей финансовой деятельности предприятия, целесообразным является
выделение основных «кризисных полей», которые, по мнению И.А. Бланк выглядят
следующим образом: чистый денежный поток предприятия; рыночная стоимость
предприятия; структура капитала предприятия; состав финансовых обязательств
предприятия по срочности погашения; состав активов предприятия; состав текущих
затрат предприятия; уровень концентрации финансовых операций в зонах повышенного
риска.
Целесообразно
сформировать по каждому из объектов «кризисного поля» систему индикаторов. В
процессе формирования все показатели-индикаторы подразделяются
на объемные (выражаемые абсолютной суммой) и структурные (выражаемые
относительными показателями). Важнейшие из этих индикаторов оценки угрозы
возникновения финансового кризиса представлены в таблице 2.[2]
Таблица
2. - Система индикаторов оценки угрозы возникновения финансового кризиса предприятия
в разрезе отдельных объектов наблюдения «кризисного поля»
|
Объекты наблюдения «кризисного поля»
|
Показатели-индикаторы
|
|
Объемные
|
Структурные
|
|
1. Чистый денежный поток предприятия
|
1. Сумма чистого денежного потока по предприятию
в целом
2. Сумма чистого денежного потока по операционной
деятельности предприятия
|
1. Коэффициент достаточности чистого денежного
потока
2. Коэффициент ликвидности денежного потока
3. Коэффициент эффективности денежного потока
4. Коэффициент реинвестирования чистого денежного
потока
|
|
2. Рыночная стоимость предприятия
|
1. Сумма чистых активов предприятия по рыночной
стоимости
|
1. Рыночная стоимость предприятия
2. Стоимость предприятия по коэффициенту капитализации
прибыли
|
|
3. Структура капитала предприятия
|
1. Сумма собственного капитала предприятия
2. Сумма заемного капитала предприятия
|
1. Коэффициент автономии
2. Коэффициент финансирования (коэффициент
финансового левериджа)
3. Коэффициент долгосрочной финансовой независимости
|
|
4. Состав финансовых обязательств предприятия по
срочности погашения
|
1. Сумма долгосрочных финансовых обязательств
2. Сумма краткосрочных финансовых обязательств
3. Сумма финансового кредита
4. Сумма товарного (коммерческого) кредита
|
1. Коэффициент соотношения долгосрочных и
краткосрочных финансовых обязательств
2. Коэффициент соотношения привлеченного
финансового и товарного кредита
3. Период обращения кредиторской задолженности
|
|
5. Состав активов предприятия
|
1. Сумма внеоборотных активов
2. Сумма оборотных активов
3. Сумма текущей дебиторской задолженности - всего,
в т.ч. просроченной
4. Сумма денежных активов
|
1. Коэффициент маневренности активов
2. Коэффициент обеспеченности высоколиквидными
активами
3. Коэффициент обеспеченности готовыми средствами
платежа
4. Коэффициент текущей платежеспособности
5. Коэффициент абсолютной платежеспособности
|
|
6. Состав текущих затрат предприятия
|
1. Общая сумма текущих затрат
2. Сумма постоянных текущих затрат
|
1. Уровень текущих затрат к объему реализации продукции
2. Уровень переменных текущих затрат
3. Коэффициент операционного левериджа
|
|
7. Уровень концентрации финансовых операций в
зоне повышенного риска
|
|
1. Коэффициент критического риска
2. Коэффициент катастрофического риска
|
Источник:
Бланк
И.А. Антикризисное финансовое управление предприятием. - Киев: Эльга, 2006. –
С. 118.
Приведенная
система индикаторов оценки угрозы банкротства предприятия может быть
скорректирована с учетом особенностей финансовой деятельности предприятия и целей
его диагностики.
Основу
анализа отдельных сторон кризисного финансового развития, составляет сравнение
фактических показателей-индикаторов с плановыми (нормативными) и выявление
размеров отклонений в динамике. Рост размера негативных отклонений в динамике характеризует
нарастание кризисных явлений финансовой деятельности предприятия, генерирующих
угрозу возникновения его финансового кризиса.
Исследование
вопросов диагностики финансовой устойчивости позволяет разработать следующую
схему процесса принятия управленческого решения по стратегическому управлению
финансовыми ресурсами:
Рис. 1. Процесс принятия управленческих решений в области управления
финансовыми ресурсами
При
этом главную цель анализа финансового состояния автор усматривает в оценке и
идентификации внутренних проблем предприятия для подготовки, обоснования и принятия
различных управленческих решений, в том числе в области развития, выхода из
кризиса, перехода к процедурам банкротства, покупки-продажи бизнеса или пакета
акций, привлечения инвестиций.
Поставленные
предприятием цели обусловливают необходимость решения ряда аналитических задач.
Как нам представляется, итогом диагностики финансовой устойчивости в
стратегическом аспекте должно стать:
-
идентификация текущего финансового положения и финансового положения на
перспективу с учетом предполагаемых финансовых операций;
-
выявление возможных изменений в финансовом состоянии в пространственно-временном
разрезе;
-
выявление основных факторов, вызвавших изменения в финансовом состоянии;
-
своевременное выявление и устранение недостатков в финансовой деятельности,
и поиск резервов улучшения финансовой устойчивости предприятия с учетом
прогнозируемых финансовых операций;
-
прогнозирование возможных финансовых результатов, экономической рентабельности
исходя из реальных условий хозяйственной деятельности и наличия собственных и
заемных ресурсов, разработка моделей финансового состояния при разнообразных
вариантах использования ресурсов;
-
разработка конкретных мероприятий, направленных на более эффективное
использование финансовых ресурсов и укрепление финансовой устойчивости предприятия
с учетом стратегии развития предприятия.
Деятельность
предприятий представляет собой комплекс взаимосвязанных хозяйственных
процессов, зависящих от многочисленных факторов. В процессе оценки влияния на
деятельность предприятия различных факторов актуальным является принимать во
внимание весь их комплекс.
Наиболее
часто специалистами в области финансового управления выделяются внешние и
внутренние факторы, оказывающие непосредственное влияние на финансовое состояние
предприятия. В частности А.А. Володина, рассматривая вопросы прогнозирования
финансового состояния предприятия, высказывается следующим образом: «Успех
деятельности предприятий определяется двумя группами факторов:
1) внешними
- часть из них связана с эффективностью создаваемых государством условий и
стимулов деятельности предприятий и устранением кризисных явлений в экономике;
другая часть опять же связана с создаваемыми государством условиями, перед непредсказуемостью
которых предприятие бессильно;
2) внутренними
- степенью профессионализма руководителей и работников; эффективностью
принимаемых предприятиями мер по внедрению и использованию рыночных механизмов
и инструментов; внешними условиями».[3]
И.А.
Бланк также выделяет две основные группы факторов: 1) не зависящие от деятельности
предприятия (внешние или экзогенные факторы); 2) зависящие от деятельности
предприятия (внутренние или эндогенные факторы).
Внешние
факторы в свою очередь подразделяются при анализе на три подгруппы:
а)
социально-экономические факторы общего развития страны. В составе этих факторов
рассматриваются только те, которые оказывают негативное воздействие на хозяйственную
деятельность данного предприятия, т.е. формируют угрозу его финансового кризиса.
б)
рыночные факторы. При рассмотрении этих факторов исследуются негативные для
данного предприятия тенденции развития товарных (как по сырью и материалам, так
и по выпускаемой продукции) и финансового рынков;
в)
прочие внешние факторы. Их состав предприятие определяет самостоятельно с учетом
специфики своей деятельности.
Внутренние
факторы финансового развития также подразделяются при анализе на три подгруппы
в зависимости от особенностей формирования денежных потоков предприятия:
а)
факторы, связанные с операционной деятельностью;
б)
факторы, связанные с инвестиционной деятельностью;
в)
факторы, связанные с финансовой деятельностью.[4]
В
данном случае изложена классификация факторов по месту их возникновения.
Однако
можно встретить и следующую классификацию факторов, оказывающих влияние на
финансовое состояние предприятия:
-
по важности результата - основные и второстепенные;
-
по структуре - простые и сложные;
-
по времени действия - постоянные и временные.[5]
Помимо
этого можно выделить еще один фактор, который оказывает влияние на финансовую
устойчивость предприятия, так как и самым непосредственным образом связан с
управлением денежных потоков – это фактор времени.[6]
Несомненным
является тот факт, что любая классификация служит определенным управленческим
целям. В нашем случае интерес представляет возможность предприятия влиять на
развитие различных факторов, следовательно, наиболее приемлемым является их
деление на внутренние и внешние, т.е. зависящие от организации системы
управления финансовой устойчивостью и неподвластных управленческим действиям.
Этим делением и следует руководствоваться при разработке системы управления
финансовой устойчивостью предприятия в стратегическом аспекте.
О
влиянии внутренних факторов на финансовую устойчивость предприятия можно судить
по данным таблицы 3.
Таблица
3 - Тип финансовой устойчивости предприятия и факторы ее обуславливающие
|
Тип финансовой устойчивости
|
Факторы финансовой устойчивости
|
|
1. Абсолютная устойчивость
|
Характеризуется излишком источников формирования собственных средств
над фактической величиной запасов и затрат. Встречается редко (крайний тип
финансовой устойчивости)
|
|
2. Нормальная устойчивость
|
Запасы и затраты обеспечиваются суммой собственных оборотных средств.
Такой тип финансовой устойчивости гарантирует платежеспособность
предприятия.
|
|
3. Неустойчивое финансовое состояние (финансовая неустойчивость)
|
Нарушение платежеспособности предприятия, при котором, тем не менее,
сохраняется возможность восстановления равновесия за счет пополнения
источников собственных средств и увеличения собственных оборотных средств.
При таком типе финансовой ситуации запасы и затраты формируются за
счет собственных оборотных средств, краткосрочных кредитов и займов, а также
источников, ослабляющих финансовую напряженность.
|
|
4. Кризисное состояние
|
Запасы и затраты не обеспечиваются источниками формирования. Предприятие
находится на грани банкротства
|
Источники информации: Анализ
финансового состояния и инвестиционной привлекательности предприятия / Под ред.
Э.И.Крылов, В.М.Власова, М.Г.Егорова и др. – М.: Финансы и статистика, 2003. –
С.76-77; Трифилова А. Оценка инвестиционного потенциала предприятия с учетом
его финансовой устойчивости // Инвестиции в России. - 2004. - № 7. – С.40-43.
Таким
образом, можно выделить следующие основные факторы внутренней среды
предприятия, определяющие тип финансовой устойчивости:
-
структура источников образования имущества предприятия;
-
доля собственных средств в финансировании оборотных активов (запасов и
затрат);
-
наличие ликвидных активов для обеспечения платежеспособности предприятия
в краткосрочном и долгосрочном периоде.
Перечень
основных факторов, оказывающих влияние на финансовую устойчивость предприятия
на наш взгляд необходимо дополнить следующими:
-
отраслевая принадлежность предприятия;
-
структура выпускаемой продукции;
-
состояние производственных фондов;
-
уровень квалификации управленческого персонала и др.
В
современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для
оценки вероятности банкротства наибольшей популярность пользуются модели, разработанные
Э. Альтманом и У. Бивером. Данные модели способны с опережением подавать своего
рода «сигналы тревоги» и обладают высокой точностью в оценке вероятности
банкротства.
Популярность
данных моделей можно, на наш взгляд, объяснить следующим: надежность выводов о
банкротстве в представленных моделях существенно повышена, так как финансовый
анализ прогнозирования вероятности банкротства предприятия дополнен использованием
методов многофакторного статистического анализа.
Одним
из методов многофакторного статистического анализа является метод дискриминантного
анализа. С его помощью решаются задачи классификации (разбиения некоторой
совокупности анализируемых объектов на классы) путем построения классифицирующей
функции в виде корреляционной модели.
Можно
выделить следующие этапы процесса построения модели прогнозирования вероятности
банкротства предприятия с использованием метода дискриминантного анализа:
1. Формирование
выборки предприятий аналогичного типа, в которую бы входили как обанкротившиеся
предприятия, так и избежавшие банкротства.
2. Выбор
состава показателей, которые бы отражали финансовое состояние предприятия.
3. Разделение
выбранной совокупности предприятий на две группы: предприятия, преодолевшие
кризис и выжившие и предприятия обанкротившиеся, и их описание с помощью
выбранной системы финансовых показателей.
4. Представление
исходных данных в виде некоторых формальных конструкций.
5. Построение
дискриминантной функции (другое определение - классифицирующая, разделяющая
функция) и ее идентификация.
6. Определение
статистических оценок параметров распределения дискриминантной функции.
У.
Бивером был одним из первых финансовых аналитиков, использовавшим наряду с
финансовыми коэффициентами статистические приемы для прогнозирования вероятного
банкротства предприятия. Для определения финансовых проблем он рассматривал широкий
спектр критериев. У. Бивер изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять
свои финансовые обязательства (сложности с погашением задолженности в установленные
сроки). Аналитик создавал базу данных, которую использовал потом в своей модели
для статистического тестирования надежности тридцати финансовых коэффициентов.
Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем,
сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позднее стали
банкротами. Автор вывел среднее значение коэффициента для преуспевающих фирм и
фирм, находящихся на грани банкротства. Так, среднее значение коэффициента у
обанкротившихся фирм равно приблизительно 0,20, в то время как у преуспевающих
фирм оно достигает почти 0,45. Помимо этого в компаниях-банкротах наблюдается
значительное снижение показателя в динамике: за пять лет до краха он составляет
в среднем 0,20; за два года до банкротства коэффициент имеет уже отрицательное
значение, которое в течение года уменьшается до - 0,18. В то же самое время у
финансово устойчивых компаний коэффициент практически не меняется, его уровень
стабильно превышает 0,40.
Основой
для исследования У. Бивера послужили 30 финансовых коэффициентов с различной
степенью значимости для прогнозирования финансового будущего предприятий. Одним
из наиболее статистически надежных показателей считается коэффициент отношения
cash flow к общей сумме задолженности.[7]
Следующая
известная модель - модель Э. Альтмана.[8] Автором
отмечается тот факт, что речь идет не об одной, а о нескольких моделей,
качественно отличающихся друг от друга. Э. Альтман постоянно совершенствовал
свою модель по мере накопления опыта и статистических данных о финансовой
устойчивости предприятий.
Для
построения своей модели автор использовал выборку данных о финансовом состоянии
девятнадцати предприятий, одна часть из которых обанкротилась, а другая сумела
избежать финансовых затруднений.
Основой
для оценки финансовой устойчивости предприятия служили два показателя:
1. Кп
(коэффициентом покрытия), определяемый как отношение текущих активов к
краткосрочным обязательствам, известный в российской практике как коэффициент
текущей ликвидности.
2. Кфз
(коэффициентом финансовой зависимости), определяемый как отношение заемных
средств к общей стоимости активов.
Коэффициент
покрытия характеризует ликвидность (платежеспособность), а коэффициентом
финансовой зависимости - финансовую устойчивость. Закономерным представляется
тот факт, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем выше, чем
меньше коэффициент покрытие и больше коэффициент финансовой зависимости. И наоборот,
предприятие с меньшей вероятностью обанкротиться при высоком коэффициенте покрытия
и низком коэффициенте финансовой зависимости.
Как
представляется, задача состояла в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой
дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей
на два класса:
-
сочетания показателей, при которых предприятие обанкротится;
-
сочетания показателей, при которых банкротство предприятию не грозит.
При
помощи приемов дискриминантного анализа Альтман определил параметры корреляционной
линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя
классами предприятий в пространстве коэффициентов покрытия и финансовой
зависимости:
Z=a0+a1Кп+a2Кфз,
где
Z - показатель классифицирующей функции;
a0
- постоянный фактор;
Кп
- коэффициент покрытия (коэффициент текущей ликвидности);
Кфз
- коэффициент финансовой зависимости, %;
a1
и a2 - параметры, показывающие степень и направленность
влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на
вероятность банкротства соответственно.
В
результате обработки статистических данных была получена следующая корреляционная
зависимость:
Z = -0,3877 - 1,0736Кп + 0,0579Кфз.
При
Z = 0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z =
0, вероятность обанкротиться равна 50%. Если Z<0, то вероятность банкротства
меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность
банкротства больше 50% и возрастает с увеличением Z.
Знаки
параметров a1 и a2 классифицирующей функции связаны с
характером влияния соответствующих показателей. Параметр a1 имеет
знак «минус», поэтому, чем больше коэффициент покрытия, тем меньше показатель Z
и тем меньше вероятность банкротства предприятия. В то же время параметр a2
имеет знак «плюс», поэтому, чем выше коэффициент финансовой зависимости, тем
больше Z и, следовательно, выше вероятность банкротства предприятия.
Прогнозирование
вероятности банкротства конкретного предприятия осуществляется следующим
образом. Значения дискриминантной функции представляют собой реализацию
случайной величины Z. Распределение вероятностей указанной величины аппроксимируется
нормальным распределением и далее обычными приемами с помощью таблиц
нормального распределения определяются вероятности банкротства для
фиксированных значений Z.
Позднее
Альтманом была разработана пятифакторная модель прогнозирования банкротства,
которая широко используется в западной практике для предсказания банкротства.
Сначала
Альтман включил в свою модель двадцать два финансовых коэффициента (независимых
переменных), которые впоследствии сократил до пяти наиболее важных.[9]
Э.
Альтман исследовал финансовое состояние 66 предприятий, из которых 33 обанкротились
в период с 1946 по 1965 год, а половине удалось сохранить платежеспособность.
Следует отметить, что объектом исследования являлись предприятия примерно
одинаковые по своему размеру.
Результатом
исследования является следующая модель:
Z = 1,5Коб + 1,4Кнп + 3,3Кр + 0,6Кп
+ 1,0Кот,
где
Коб - доля чистого оборотного капитала в активах, то есть отношение
собственного оборотного капитала (разница между текущими активами и текущими пассивами)
к общей сумме активов,
Кнп
- рентабельность активов, исчисленная как отношение нераспределенной прибыли
(чистая прибыль за вычетом дивидендов) прошлых лет и отчетного периода к общей
сумме активов,
Кр
- рентабельность активов, исчисленная как отношение балансовой прибыли (до
вычета налогов) к общей сумме активов,
Кп
- коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала, то есть
отношение рыночной стоимости акционерного капитала (суммарная рыночная
стоимость акций предприятия) к заемному капиталу (стоимость долгосрочных и
краткосрочных заемных средств),
Кот
- отдача всех активов, то есть отношение выручки от реализации к общей сумме
активов.
Как
видно из модели в ее состав включены показатели ликвидности, финансовой устойчивости,
рентабельности и рыночной активности. Вероятность банкротства прогнозируется в
зависимости от значения Z (см. табл. 4).
Итоговый
показатель – «показатель Z» Альтмана является результатом дискриминантной
функции. Очевидно, что «более здоровыми» являются компании, у которых больше
«число Z».
Профессор
Альтман установил, что предприятия, у которых «показатель Z» превышал 2,99,
отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в их деятельности
каких-либо осложнений на наблюдалось. Фирмы, у которых данный показатель был
меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно
приходили к банкротству.
Таблица 4 - Степень вероятности банкротства[10]
|
Значение Z
|
Вероятность банкротства
|
|
1,8 и меньше
|
Очень высокая
|
|
От 1,81 до 2,7
|
Высокая
|
|
От 2,71 до 2,9
|
Существует возможность
|
|
3,0 и выше
|
Очень низкая
|
Лишь
незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с «показателем Z»
между 1,81 и 2,99 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз.
На
основе пятифакторной модели Э. Альтмана в России разработана и используется на
практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства.
В
этой версии модели Э. Альтмана второй показатель принят равным нулю. Это обосновывается
тем, что деятельность наших предприятий как акционерных только начинается.
Изменен и четвертый показатель, который рассчитывается как отношение объема
активов к величине заемных средств, в связи с отсутствием в России информации о
рыночной стоимости акций.
Как
показывает анализ, в процессе создания своей модели Альтман использовал статистические
данных 1946-1965 г., т.е. практически за 20 лет. В условиях развития российской
экономике, которая только за последнее время приобретает черты рыночной, нет
возможности воспользоваться статистическими данными за такой длительный период,
для корректировки весовых коэффициентов, что уже подчеркивалось нами ранее. А
следовательно применение и этой модели не может давать достоверных результатов
оценки вероятности банкротства российских предприятий.
Позднее,
в 1977г. Э. Альтман со своими коллегами разработал более точную семифакторную
модель.[11] Эта модель позволяет прогнозировать
банкротство на горизонте пять лет с точностью до 70%.
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.
В
таблице 5 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью
пятифакторной и семифакторной моделей.
Таблица 5 - Точность прогнозирования банкротства (в процентах)[12]
|
Количество лет до банкротства
|
Прогноз по пятифакторной модели
|
Прогноз по семифакторной модели
|
|
Банкрот
|
Не банкрот
|
Банкрот
|
Не банкрот
|
|
1
|
93,9
|
97,0
|
96,2
|
89,7
|
|
2
|
71,9
|
93,9
|
84,9
|
93,1
|
|
3
|
48,3
|
-
|
74,5
|
91,4
|
|
4
|
28,6
|
-
|
68,1
|
89,5
|
|
5
|
36,0
|
-
|
69,8
|
82,1
|
При
проведении финансового анализа и прогнозирования банкротства практически к
любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое
значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае
необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя.
Еще
одной известной моделью является модель Л.В. Спрингейта. Данная модель была
построена им в университете С. Фрейзера в 1978 году с помощью пошагового
дискриминантного анализа методом, который разработал Э. Альтман в 1968 году.[13]
Как
и в предыдущих моделях исходными были 19 финансовых коэффициентов, в
окончательном варианте осталось четыре. Модель Л.В. Спрингейта имеет следующий
вид:
Z = 1,03х1 + 3,073х2 + 0,66х3 + 0,4х4,
где:
X1 – Отношение оборотного капитала к балансу,
X2 – Отношение суммы прибыли до налогообложения и процентов к уплате к
балансу,
X3 – Отношение прибыли до налогообложения к краткосрочным обязательствам,
X4 – Отношение выручки (нетто) от реализации к балансу.
Если
Z < 0,862, предприятие получает оценку «банкрот». При создании модели Л.В.
Спрингейт использовал в качестве объекта исследования данные сорока предприятий
и достиг 92,5 процентной точности предсказания неплатежеспособности на год
вперед.
В
1984 году была создана модель, которая давала высокую процентную точность
предсказания неплатежеспособности – модель Дж. Фулмера.[14] Алгоритм ее
построения схож с вышерассмотренными моделями.
Модель
была создана на основании обработки данных шестидесяти предприятий из которых
тридцать обанкротились и тридцати предприятий функционирующих не испытывая
финансовых затруднений. Средний годовой баланс предприятий выбранных в качестве
объекта исследования составлял 455 тысяч американских долларов. Первоначальный
вариант модели содержал сорок коэффициентов, в окончательном варианте
используется всего девять.
Общий
вид модели имеет следующий вид:
Н = 5,528х1 + 0,212х2 +
0,073х3 + 1,27х4 – 0,12х5 + 2,335х6
+ 0,575х7 +1,083х8 + 0,894х9 – 3,075,
где:
X2 – Отношение выручки (нетто) от реализации к балансу,
X3 – Отношение прибыли до налогообложения к собственному капиталу,
X4 – Отношение денежного потока к обязательствам,
X5 – Отношение долгосрочных обязательств к балансу,
X6 – Отношение краткосрочных обязательств к балансу,
X7 – Log (материальные активы),
X8 – Отношение оборотного капитала к обязательствам,
X9 – Log (Сумма отношения прибыли до налогообложения к процентам
к уплате и 1).
В
случае если H < 0, то банкротство неизбежно. Следует еще раз отметить высокую
точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели, на год вперед, - 98%, на
два года - 81%.
Достоинством
данной модели является учет денежных потоков предприятия в процессе оценки
финансовой устойчивости.
В
таблице 6 обобщены наиболее известные модели предсказания банкротства популярные
в зарубежной практике и основанные на дискриминантном анализе.
Таблица 6 - Модели оценки вероятности банкротства
|
Модели
|
Точность (%) за год до краха
|
|
Altman (1968)
|
95
|
|
Deakin (1972)
|
97
|
|
Altman – Lorris (1976)
|
90
|
|
Altman – Halderman – Narayanan (1977)
|
93
|
|
Springate (1978)
|
93
|
|
Springate – Botheras (1979)
|
88
|
|
Dambolena – Khoury (1980)
|
96
|
|
Altman – Izan (1984)
|
92
|
|
Fulmer (1984)
|
98
|
|
Pantelona – Platt (1987)
|
95
|
|
Legault (CA-Score) (1987)
|
83
|
|
Altman – Hartzell – Peck (1995)
|
92
|
Дискриминантный
анализ не является единственным используемым математическим приемом при оценке
вероятности банкротства.
Так,
одним из вариантов интегрального подхода к оценке финансовой устойчивости
предприятия является метод Creditmen, разработанный во Франции Ж. Де Паляном. В
соответствии с моделью Ж. Де Паляна финансовая ситуация предприятия может быть
охарактеризована следующим показателем:
N = 25R1+25R2+10R3+20R4+20R5,
где
Ri рассчитывается следующим методом:
R -
показатель предприятия - Ki (нормативный показатель):
1) К1
- коэффициент быстрой ликвидности;
2) К2
- коэффициент кредитоспособности;
3) К3
- коэффициент иммобилизации собственного капитала;
4) К4
- коэффициент оборачиваемости запасов;
5)
K5 - коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности.
Значения
коэффициентов уравнения (25, 25, 10, 20, 20) выражают удельный вес влияния
каждого показателя.
Если
N = 100-финансовая ситуация нормальная;
N
> 100-финансовая ситуация хорошая;
N
< 100-финансовая ситуация вызывает тревогу.
Закономерно
встает вопрос, в какой мере предложенные модели могут быть использованы в
российских условиях? Согласно приведенным моделям предприятия с рентабельностью
выше некоторой границы практически неуязвимы. Однако как показывает практика,
это далеко не так. Рентабельность одного отдельного предприятия в значительной
мере подвергается опасности внешних колебаний. Еще необходимо отметить тот
факт, что если предприятием получена чистая прибыль предприятия (оставшаяся
после выплаты всех налогов) в условиях инфляции ее значительная часть уходит на
текущие расходы. Следовательно, эти модели в условиях российской экономике
должны иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.
1. Абрютина М.С.,
Грачев А.В. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. – М.: Дело
и Сервис, 2000. – 256с.
2. Анализ
финансового состояния и инвестиционной привлекательности предприятия / Под ред.
Э.И.Крылов, В.М.Власова, М.Г.Егорова и др. – М.: Финансы и статистика, 2003. –
192с.
3. Астринский Д.,
Наноян В.Экономический анализ финансового положения предприятия // Экономист -
2000. - № 12. - С. 55-59.
4. Балдин К.В.
Риск-менеджмент: Учебное пособие. - М.: Эксмо, 2006. - 368с.
5. Балдин К.В.,
Воробьев С.Н. Управление рисками. – М.: ЮНИТИ, 2005. – 511с.
6. Балтина А.М.
Финансовые системы зарубежных стран. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 304с.
7.
Бандурин А.В., Чуб Б.А. Стратегический менеджмент организации. – М.:
Финпресс, 2001. – 367с.
8.
Басовский Е.Л. Теория экономического анализа. – М.: Инфра-М, 2008. –
221с.
9.
Белолипецкий В. Г. Финансы фирмы. – М. : Инфра-М, 2006. – 362с.
10. Бережных А. В
бизнес – без риска // Правила игры. Сибирь. – 2008. - № 6. – С. 24-27.
11. Бланк И.А.
Антикризисное финансовое управление предприятием. - Киев: Эльга, 2006. – 672с.
12. Бочаров В.В.
Современный финансовый менеджмент. – СПб.: Питер, 2006. – 464с.
13. Бочаров В.В.
Финансовый анализ. – СПб.: Питер, 2004. – 224с.
14. Брегг Стивен
Настольная книга финансового директора. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. –
536с.
15. Буряковский В.В.
Финансы предприятия. – Днепропетровск: Пороги, 2005. – 427с.
16. Буянов В.П.,
Кирсанов К.А., Михайлов Л.М. Рискология (управления рисками). – М.: Экзамен,
2003. – 384с.
17. Быкова Е.В.
Показатели денежного потока в оценке финансовой устойчивости предприятия //
Финансы. - 2000. - №2. - С. 56-59.
18. Воробьев С.Н.,
Балдин К.В. Управление рисками в предпринимательстве. – М.: Издательский дом
«Дашков и К», 2006. – 772с.
19. Выборова Е.Н.
Методологические аспекты оценки устойчивости субъекта хозяйствования //
Проблемы современной экономики, 2005. - № 1.
20. Выборова Е.Н.
Финансовая диагностика на уровне субъекта хозяйствования (к постановке вопроса)
// Проблемы современной экономики, 2004. - № 3.
21. Гайдар Е. и др.
Российская экономика в 2007 году. Тенденции и перспективы. – М.: Институт
Экономики Переходного Периода, 2007. – 657с.
22. Галимов М.А. Развитие
методологии оценки и управления финансовой устойчивостью предприятием: Автореф.
дисс… канд. экон. наук. – М., 2006. – 32с.
23. Гиляровская
Л.Т., Вехорева А.А. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческого
предприятия. – СПб.: Питер, 2003 – 256 с.
24. Горелова А.В.
Статистическое исследование экономической эффективности сельскохозяйственных
предприятий: Автореф. дисс. канд. экон. наук. – Оренбург, 2006.
25. Горицкая Н.
Финансовая стратегия // Финансовый директор. – 2005. - №11.
26. Грачев А.В.
Организация и управление финансовой устойчивостью. Роль финансового директора
на предприятии // Финансовый директор. – 2004. - № 1.
27. Грачев А.В.
Оценка платежеспособности предприятия за период // Финансовый менеджмент, 2002.
- № 6.
28. Грязнова А.Г.
Финансы. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 504с.
29. Давыдова Л.В.
Финансы в схемах. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 80с.
30. Дворецкая А.Е.
Организация управления финансами на предприятии // Менеджмент в России и за
рубежом. – 2002. - №4.
31. Жарковская Е.
Антикризисное управление. – М.: Омега-Л, 2006 – 336с.
32. Жилкина М.С.
Управление финансами: Финансовый анализ предприятия. – М.: Инфра-М., 2007. –
331с.
33. Захаров В.Я.,
Блинов А.О., Хавин Д.В. Антикризисное управление: Теория и практика. – М.:
ЮНИТИ, 2006. – 287с.
34. Иванов А.П.
Стоимость чистых активов как критерий финансовой устойчивости компании //
Финансы, 2006. - № 1. – С. 13-17.
35. Караванова Б.П.
Разработка стратегии управления финансами организации. – М.: Финансы и
статистика, 2008. – 128с.
36. Кедров Б.И.
Анализ и диагностика финансово-экономической деятельности предприятия. -
Иваново: ИГТА, 2005. - 69с.
37. Киперман Я.Г
Теория финансового анализа // Аудит и финансовый анализ. – 1997. - №1.
38. Ковалев В.В.
Финансовый анализ: методы и процедуры. – М.: Финансы и статистика, 2005. –
560с.
39. Ковалев В.В.
Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. –
М.: Финансы и статистика, 2005. – 430с.
40. Ковалева А.М.
Финансы. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 416с.
41. Управление финансами / Под ред. А.А.
Володина. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 407 с.
42. Altman E.I. Financial
ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy//
Journal of Finance (September 1968): pp. 589-609.
43. Altman E.I., Haldeman
R.G., Narayanan P. Zeta analysis, a new model to identify bankruptcy risk of corporation//Journal
of Banking and Finance, 1977. 29-54 pp.
44. Springate, G. L.V. (1978):
Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm. Unpublished M.B.A.
Research Project, Simon Fraser University, January//Insolvency prediction, E.
Sands & Associates Inc.