ВОПРОС 3. АНАЛИЗ ПРЕДПОСЫЛОК НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СКОРИНГОВЫХ И ФАКТОРНЫХ МОДЕЛЕЙ

 

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют производить интег­ральную оценку финансовой устойчивости и вероятности несостоятельности организации на основе скорингового анализа. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в нача­ле 1940-х годов.

Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе эк­спертных оценок.

Рассмотрим сущность этой методики на основе простой скоринговой модели с тремя балансо­выми показателями (табл. 1).

Таблица 1

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатель	Границы классов согласно критериям
I класс	II класс	III класс	IV класс	V класс
Рентабельность совокупного капитала	30 % и выше	от 29,9 до 20 %	от 19,9 до 10 %	от 9,9 до 1 %	менее 1 %
50 баллов	от 49,9 до 35 бал­лов	от 34,9 до 20 бал­лов	от 19,9 до 5 баллов	0 баллов
Коэффициент текущей ликвидности	2,0 и выше	от 1,99 до 1,7	от 1,69 до 1,4	от 1,39 до 1,1	1 и ниже
30 баллов	от 29,9 до 20 бал­лов	от 19,9 до 10 бал­лов	от 9,9 до 1 балла	0 баллов
Коэффициент финансовой не­зависимости	0,7 и выше	от 0,69 до 0,45	от 0,44 до 0,30	от 0,29 до 0,20	менее 0,2
20 баллов	от 19,9 до 10 бал­лов	от 9,9 до 5 баллов	от 5 до 1 балла	0 баллов
Границы классов	100 баллов и выше	от 99 до 65 баллов	от 64 до 35 баллов	от 34 до 6 баллов	0 баллов

 

Согласно критериям модели все организации по степени финансового риска группируются на 5 классов:

I класс – предприятия с хорошим запасом финансовой ус­тойчивости, позволяющем быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс – предприятия, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

III класс – проблемные предприятия;

IV класс – предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс – предприятия высочайшего риска, практически не­состоятельные.

ФАКТОРНЫЕ МОДЕЛИ (ИНДЕКСЫ ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ)

 

Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, который проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты были сгруппированы им в шесть групп, при этом исследование показало, что наибольшую значимость для прогнозирования имел показатель, характе­ризовавший соотношение притока денежных средств и заемного капи­тала.

Коэффициент Бивера рассчитывается по формуле:

где: ЧП – чистая прибыль;

АО – амортизационные отчисления;

ЗКД и ЗККР – долгосрочный и краткосрочный заемный капитал.

Коэффициент Бивера описывает риск наступления неплатежеспособности в течение ближайших пяти лет как:

•наибольший - вероятность банкротства максимальна, если Кб <0,17

•наименьший, если Кб >0,35

•нормальный, если 0,17 < Кб <0,35

 

Наибольшую известность в этой области получила работа известного западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего с помощью аппарата множественного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant ana­lysis, MDA) методику расчета индекса кредитоспособности. Этот индекс позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий про­мышленности, половина из которых обанкротилась, 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 для прогноза 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) имеет вид:

Z = 3,3х₁ + 0,999х₂ + 0,6х₃ + 1,4х₄ + 1,2х₅,

где х₁ – прибыль до выплаты процентов и налогов / сумма активов;

х₂ – объем продаж (выручка) / сумма активов;

х₃ –стоимость собственного капитала (рыночная оценка) / заем­ный капитал (балансовая оценка);

х₄ – нераспределенная (реинвестированная) прибыль / сумма активов;

х₅ – чистый оборотный капитал (собственные оборотные средства) / сумма активов.

Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом по данным статистической выборки и составило 2,675. Безусловно, возможны отклонения от приведенного критериального значения, поэтому Альтман выделил интервал (1,81 - 2,99), названный "зоной неопределенности", попадание за границы которого с очень высокой вероятностью позволяет делать суждения в отношении оцениваемой компании (для американских фирм):

если Z > 2,675, банкротство не грозит в течение ближайших 2-3 лет;

если Z < 2,675 банкротство возможно в ближайшие 2-3 года;

если 2,675<Z<2,99 - вероятность банкротства низкая;

если Z >2,99 - вероятность банкротства крайне незначительна (зона процветания);

если 1,81 < Z < 2,675 - вероятность банкротства высокая;

если Z< 1,81-банкротство крайне вероятно;

 

Известны и другие подобные критерии, в частности, в 1977 г. британскиё ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу апробировали подход Альтмана на данных 80 британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов.

Модель Таффлера–Тишоу имеет следующий вид:

 

Z = 0,53х₁ + 0,13х₂ + 0,18х₃ + 0,16х₄,

где х₁ – прибыль от реализации / краткосрочные обяза­тельства;

х₂ – оборотные активы / сумма обязательств;

х₃ – краткосрочные обязательства / сумма активов;

х₄ – выручка / сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

За последние 30 лет зарубежными экономистами было разработано множество модификаций таких моделей, позволяющих оцени­вать с помощью МДА не только отдельные фирмы, но и целые регионы, отрасли и даже страны. Широкое распространение, помимо названных, получили модели Ф. Лиса, Ж. Коннана, М. Гольдера и др.

 

Значимость методики Альтмана определяется не столько приведен­ным в ней критериальным значением показателя Z, сколько собственно техникой оценивания. Однако следует отметить, что использование таких моделей, требует больших предосторожностей. Тестирование отечественными учеными пред­приятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов хозяй­ствования. Причин тому не­сколько.

Во-первых, модель построена по данным американских компа­ний, то есть не учитываются различия в структуре капитала, в законодательной и информационной базе и т.д.

Во-вторых, по сути, модель Альтмана мо­жет быть реализована лишь в отношении крупных компаний, котирую­щих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала (показатель К3). Если третий показатель рассчитывать исключительно в балансовой оценке то по модели Альтмана несостоятельные предприятия, имею­щие высокий уровень собственного капи­тала получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности. В связи с несовершенством дей­ствующей методики переоценки основных фондов, когда старым изношенным фондам придается такое же значение, как и новым, необоснованно увеличивается доля собственного капитала за счет фонда переоценки. В итоге сложилось нереальное соотно­шение собственного и заемного капитала. Поэтому модели, в ко­торых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину.

Выход из создавшегося положения видится в разработке подобных моделей для каждой отрасли по методике дискриминантного анализа, которые бы учитывали специфику российской дей­ствительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы.