Анализ потенциального банкротства организации и методы его прогнозирования (открытое акционерное общество «Темост»)

- оценка деятельности предприятия как целостной системы для определения ориентиров;

- выявление причин образования сложившегося положения и выработка наиболее целесообразных мер по нивелированию их негативного воздействия на результаты деятельности организации.

Основной результат процесса диагностирования в этом случае —  это формирование вывода о наличии  угрозы вероятности банкротства  и целесообразности или необходимости  проведения более углубленного и детального анализа по определенным направлениям.

Другой вид диагностики, осуществление которого, возможно на стадии судебного разбирательства  дела о банкротстве, - это кризисная диагностика. Она представляет собой исследование сформировавшегося кризисного состояния организации в целях выявления возможностей его преодоления. Кризисная диагностика решает следующие задачи, содержание которых отражает ее принадлежность к реактивному управлению:

- оценка масштабности кризиса;

- изучение причин его образования по бизнес-процессам для выделения точек разрыва жизненною цикла организации:

- выбор варианта применения наиболее эффективных процедур банкротства с точки зрения законодательства (внешнее управление, финансовое оздоровление, конкурсное производство, мировое соглашение) [15].

В настоящее время в теории и практике экономических исследований сформировалось множество методов диагностики кризисного состояния организаций и вероятности их банкротства. Эти методы различаются областью применения, составом показателей, точностью диагностирования и т. п. В целях ограничения данной совокупности применительно к задачам антикризисной диагностики необходимо классифицировать их по определенным признакам, представленным в таблице.

Таблица 2

Классификация методов  диагностики кризисного состояния  организаций

Признак классификации	Группы методов  диагностирования
По степени формализма методического подхода	Количественные	Качественные	Комбинированные
По характеру зависимости  результативного и факторных признаков	Детерминированные		Стохастические
			Продолжение таблицы 2
По составу критериев	Однокритериальные		Многокритериальные
По степени участия  судебных органов (или по месту в  арбитражном процессе)	Методы досудебной диагностики		Методы судебной диагностики
По территориальному происхождению	Зарубежные		Отечественные
По статусу	Авторские		Законодательно регламентированные
По возможности практического  применения к сферам деятельности организаций	Общерекомендуемые		Специально ориентированные
По степени доступности  информации	Внутренние		Внешние
По характеру получаемой аналитической информации	Предсказательные (предикативные)		Описательные (дескриптивные)

 

Вероятность банкротства  предприятия – это одна из оценочных  характеристик текущего состояния  и обстановки на исследуемом предприятии. Проводя анализ вероятности ежемесячно, руководство предприятия может  постоянно поддерживать вероятность  на низком уровне.

Существует несколько  подходов объединения разнообразных  методов и приемов прогнозирования  банкротства в группы по разным критериям.

Эйтингон В. Н., Анохин С.А. в своей работе указывают, что известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение «читать баланс». Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании [29].

Таблица 3

Подходы к предсказанию банкротства

Критерий	Первый подход	Второй подход
Сущность	Базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами	Исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании
Недостатки	1. компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными; 2. даже если данные  и сообщаются, они могут оказаться  «творчески обработанными» 3. некоторые соотношения,  выведенные по	За последние 50 лет опубликовано множество списков обанкротившихся компаний. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и ни в одном не проявлена забота о последовательности.
		Продолжение таблицы 3
	данным деятельности компании, могут свидетельствовать; о неплатежеспособности в то время, как другие - давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении.
Методы	Z-коэффициент Альтмана (США), коэффициент Таффлера, (Великобритания)	А-счет Аргенти

 

В соответствии с другим подходом методы прогнозирования подразделяются на эвристические и экономико-математические. Применительно к прогнозированию банкротства эти методы образуют два подхода: качественный и количественный.

Эвристические методы образуют, так называемый, «качественный» подход к прогнозированию банкротства. Суть качественного подхода заключается в изучении экспертом отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству и сравнении их с соответствующими признаками анализируемого предприятия. Если для данного предприятия характерно наличие таких признаков, то делается субъективное экспертное заключение о высокой вероятности банкротства.

Экономико-математические методы составляют так называемый количественный подход к прогнозированию банкротства. Его суть заключается в определении  нормативных (пороговых, критических) значений аналитических показателей  или их комбинации, характеризующих  финансовое состояние предприятия  как благополучное. Выход фактических  значений показателей за нормативные  рамки означает повышение вероятности  банкротства.

Савицкая Г.В. выделяет иной подход к диагностики вероятности банкротства:

1. анализа обширной системы критериев и признаков;

2. ограниченного круга  показателей;

3. интегральных показателей,  рассчитанных с помощью: 

- скоринговых моделей;

- многомерного рейтингового  анализа; 

- мультипликативного дискриминантного  анализа и других.

К первой группе Г.В. Савицкая относит показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем:

- повторяющиеся существенные  потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде  производства, сокращении объемов  продаж и хронической убыточности;

- наличие хронически просроченной  кредиторской и дебиторской задолженности;

- низкие значения коэффициентов  ликвидности и тенденция их  к снижению;

- увеличение до опасных  пределов доли заемного капитала  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 предприятия;

- снижение производственного  потенциала и т.д.

Во вторую группу входят 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. К ним относятся:

- чрезмерная зависимость  предприятия от какого-либо одного  конкретного 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.

К достоинствам этой системы  индикаторов возможного банкротства  можно отнести системный и  комплексный подходы, а к недостаткам - более высокую степень сложности  принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного  решения.

 

 

 

2.2 Методы количественного анализа

2.2.1 Методы мультипликативного дискриминантного анализа

Одной из первых попыток  использовать аналитический коэффициенты для прогнозирования банкротства  является 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 [21. Стр. 705].

Одной из простейших моделей  прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель Альтмана.  При её построении учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства, – коэффициенты текущей ликвидности и отношения заёмных средств к активам. На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов [14].

Данная модель выглядит следующим  образом:

Z = - 0,3877 – 1,0736*Кт.л. + 0,0579*Кз.с.                                                    (1),

где Кз.с – отношение заёмных средств к валюте баланса.

Если Z<0, есть вероятность, что предприятие останется платёжеспособным,

Если Z>0 – вероятно банкротство.

Рассмотренная двухфакторная  модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для  получения более точного прогноза американская практика рекомендует  принимать во внимание уровень и  тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как  данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства   и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится  в без опасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная [24].

В зарубежных странах для  оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные  модели известных западных экономистов  Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Наибольшую известность  в этой области получила работа западного  экономиста Э. Альтмана, разработавшего с помощью аппарата мультипликативного анализа методику расчета индекса кредитоспособности. Этот индекс позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекс кредитоспособности Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых 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 имеет вид:

Z =,                                        (2) 
где показатели рассчитываются по следующим алгоритмам:

- отношение прибыли  до выплаты %, налогов к общей  сумме активов;

- отношение выручки  реализации к общей сумме активов;

- отношение собственного  капитала (рыночная оценка) к бухгалтерской (балансовой) стоимости всех обязательств;

 – отношение нераспределенной прибыли к общей сумме активов;

- отношение чистого  оборотного капитала к общей  сумме активов.

Критическое значение индекс Z рассчитывалось Альтманом по данным статистической выборки и составило 2,675. С этой величиной сопоставляется расчетное значение индекса кредитоспособности для конкретного предприятия. Это позволяет провести границе между предприятиями и высказать суждение о возможном в обозримом будущем (2-3 года) банкротстве одних (Z<2,675) и достаточно устойчивым положением других (Z>2,675).

Безусловно, возможны отклонения от приведенного критериального значения, потому Альтман выделил интервал (1,81 – 2,99), названный «зоной неопределенности», попадание за границы которого с очень высокой вероятность позволяет делать суждения в отношении оцениваемой компании: если Z<1,81, то компания с очевидностью может быть отнесена к потенциальным банкротам, если Z>2,99, то суждение прямо противоположно [21. Стр. 706-707].

Дискриминантная модель, разработанная  Лис для Великобритании, получила следующее выражение: