Прогноз вероятности банкротства предприятия

При принятии многих решений, которые могут быть плановыми или внеплановыми, оценка их возможных последствий является обязательным управленческим действием. И желательно, чтобы эти действия осуществлялись системно и корректно настолько, насколько позволяет имеющаяся информация. Оценка последствий решений и действий для предприятия должна осуществляться с учетом сложившихся тенденций изменения внешней среды и состояния предприятия.

Прогнозирование отличается от планирования этих действий и решений только тем, что при планировании мы иногда руководствуемся, прежде всего, целью, которую надлежит реализовать, то есть исходя из цели – планируем последовательность действий и потребные ресурсы для их осуществления. При прогнозировании же результат или возможная степень достижения целей есть вероятные последствия принятых или планируемых решений. Поэтому, в этом смысле прогнозирование является необходимым составным элементом планирования и управления. И успех планирования и, следовательно, управления деятельностью предприятия, как мы знаем, будет полностью определяться качеством прогнозных оценок, последствий принимаемых решений [1].

Период прогнозирования может быть принципиально любой: от месяца до пятидесяти лет. Его выбор определяется, вопервых, целями прогнозирования, то есть характером решений, которые предстоит принять с использованием прогнозных оценок, во-вторых, достоверностью исходной информации. Многие авторы считают, что бессмысленно производить прогнозные расчеты, когда погрешность некоторых данных, например, объема продаж превышает 15 – 20%. Такой прогноз имеет очень мало смысла, поскольку решения, последствия, принятия которых имеют вероятность осуществления + 20%, можно принимать и без трудоемких прогнозных расчетов. В настоящих условиях прогнозные расчеты могут дать вполне корректный результат при выборе периода прогнозирования от нескольких дней до двух лет [2]. Данный выбор обусловлен тем, что, с одной стороны, для оценки ближайших перспектив необходим краткосрочный прогноз: с другой – для рационализации выбора и оценки стратегии и тактики действий высшему руководству предприятия следует оценить его перспективы не менее чем на два года, поскольку в этот период окупаются вложения в более или менее эффективные инвестиционные проекты.

Для оценки влияния на финансовое состояние и результаты деятельности предприятия вероятных изменений основных факторов (продаж, затрат и так далее) прогнозные расчеты целесообразно производить по нескольким вариантам с различными исходными данными.

Учитывая, что потребность в проведении реорганизационных и ликвидационных процедур по финансовому оздоровлению и ликвидации несостоятельных предприятий в Казахстане остается на сегодняшний день довольно высокий, необходимо более глубоко и детально исследовать методику оценки вероятности банкротства с использованием структуры баланса в целях ее совершенствования.

Рассмотрим некоторые особенности этой методики, в основе которой лежит

Косос= (СК – ДА) : ТА (2)

где: СК – собственный капитал; ДА – долгосрочные активы.

Для каждого из этих коэффициентов в случае использования для оценки вероятности банкротства установлено ограниченное значение, а именно коэффициент текущей ликвидности должен быть больше или равен 2,0, а коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами должен быть больше или равен 0,1. Только в этом случае структура баланса считается удовлетворительная, а хозяйствующий субъект признается платежеспособным. Если ограниченные условия хотя бы по одному из этих коэффициентов не выдерживаются, то это является основанием для признания структуры баланса неудовлетворительной, а хозяйственный субъект считается неплатежеспособным [3].

При неудовлетворительной структуре баланса для проверки реальной возможности предприятия восстановить свою платежеспособность рассчитывается коэффициент восстановления или утраты платежеспособности сроком на 6 месяцев, формула (3):

оценка удовлетворительности структуры баланса. Известно, что для анализа удовле-

к

к

н

к,

н

Квосст. = Ктл

+ 6/Т х (Ктл

– Ктл )/2, (3)

творительности структуры баланса исполь-

где: Ктл тл

фактическое значение коэф-

зуют две характеристики:

К

коэффициент общего покрытия (коэффициент текущей ликвидности), который показывает насколько предприятие обеспечено текущими активами для нормального ведения хозяйственной деятельности и имеет возможность своевременно и в полном объеме погашать свои текущие обязательства, формула (1):

Кт.л. = ТА : ТО, (1)

где: ТА – текущие активы;

ТО – текущие обязательства.

коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, который характеризует насколько текущие предприятия, формируются за счет собственных источников финансирования, формула (2):

фициента текущей ликвидности на начало и конец отчетного периода;

• 1. период восстановления платежеспособности, мес.;

Т отчетный период, мес.;

2 нормативное значение коэффициента текущей ликвидности.

Если коэффициент восстановления меньше 1, значит, у предприятия в ближайшие шесть месяцев нет реальной возможности восстановить платежеспособность.

Значение коэффициента восстановления больше 1 свидетельствует о наличии реальной возможности у предприятия восстановить свою платежеспособность. Для наглядности показатели экспресс – анализа сведем в таблицу 1.

Таблица 1. Экспресс – анализ ТОО ПКФ «Титан» за 2012 -2014 гг.

Из расчетов таблицы 1 видно, что коэффициент текущей ликвидности соответствует нормативу только в 2012 году; коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами соответствует нормативу в 2013 и 2014 годах; коэффициент восстановления платежеспособности соответствует нормативу только в 2012 году. Таким образом, видно, что структура баланса ТОО ПКФ «Титан» неудовлетворительная и предприятие не платежеспособно, то есть в ближайшие шесть месяцев, нет реальной возможности восстановить платежеспособность, если ничего не менять в своей деятельности. Диаграмма экспресс – анализа показана на рис. 1.

Однако эти выводы сделаны на основе расчетов, которые проведены по бухгалтерскому балансу, а он, как известно, является одномоментным отражателем финансовых возможностей предприятия. А это значит, что предприятие в этом случае может признаваться как платежеспособное или неплатежеспособное только на момент составления баланса. Любые изменения финансовых возможностей предприятия могут изменить его статус и перевести его либо в разряд предприятий – банкротов, либо укрепить его финансовое положение. Значит, после исследования удовлетворительности структуры баланса возникает необходимость в определении перспектив финансовых изменений предприятия.

Кроме того, проблема несостоятельности предприятий и их банкротства непосредственно затрагивают интересы коммерческих банков, которые используют рассмотренные выше модели для расчета индекса кредитоспособности предприятий. В этом случае использование коэффициентов весовой значимости в той размеренности, в которой они были определены тридцать лет назад западными экономистами, может вызвать значительный риск. Представляется, что здесь корректировка должна проводиться с учетом специфики банковских структур. Каждый банк имеет свой круг клиентов.

Ктл Косос Кв(у)п

4

3,5

3

2,5

2

1,5

1

0,5

0

Кв(у)п

Косос

2012

Ктл

2013

2014

Рис. 1. Экспресс – анализ ТОО ПКФ «Титан» за 2012 – 2014 гг.

За время работы банка накапливается определенная информация, на основании которой можно изучить не только работу предприятий – клиентов, их финансовые возможности, но и результаты заключаемых с ними кредитных сделок. Системное исследование такой информации позволит банкам получить коэффициенты весовой значимости, отражающие реальные условия работы с клиентами, и использовать эти коэффициенты для определения индекса кредитоспособности при заключении кредитных сделок. Безусловно, проведение подобных исследований потребует немалых усилий и возможно только в крупных банковских структурах или же группах банков. Однако построение современных моделей для анализа кредитоспособности позволит банковским структурам значительно снизить риск при выделении кредитов предприятиям и исключить из их числа те, которые находятся на грани банкротства.

Таким образом, методика анализа вероятности банкротства предприятий имеет ряд существенных недостатков, особенно в части прогнозирования показателей платежеспособности и использования индекса кредитоспособности. Совершенствование используемой методики, на наш взгляд, может осуществляться через дифференцированный подход к определению коэффициента восстановления и утраты платежеспособности.Кроме того, необходимы опытно – статистические исследования в целях получения новых, современных коэффициентов. Решение этих проблем позволит в современных условиях более точно оценить степень вероятности банкротства, выявить возможности восстановления уровня платежеспособности, определить кредитоспособность предприятий, а, следовательно, даст возможность принять более правильное решение по финансовому оздоровлению или ликвидации анализируемого хозяйствующего субъекта.

Чаще всего для оценки вероятности банкротства предприятия используются предложенные известным западным экономистом Э. Альтманом Z – модели [2].

Самой простой из этих моделей является двухфакторная. Для нее выбирается всего два основных показателя, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства: коэффициент текущей ликвидности и доля заемных средств в пассивах, формула 4:

Х = -0,3877 – 1,0736 * Ктл + 0,0579*

Доля з.с. в пассивах (4)

В таблице 2 отображены нормативные значения и характеристики данной модели.

Таблица 2. Нормативные значения и характеристики двухфакторной модели

Данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как не учитывает влияние на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности).

Рассчитаем прогноз банкротства по двухфакторной модели для ТОО ПКФ «Титан», таблица 3.

Таблица 3. Прогноз банкротства по двухфакторной модели ТОО ПКФ «Титан»

Рассчитав прогноз вероятности банкротства по двухфакторной модели, можно оценить вероятность банкротства предприятия как очень низкая – меньше чем (-0,3) по каждому периоду, но проведенный ранее анализ опровергает эти выводы. Казахстанские предприятия функционируют в других условиях (иные темпы инфляции, иные циклы макрои микроэкономики, другие уровни фондоемкости, энергоемкости, трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя), поэтому нельзя механически использовать эту модель. Диаграмма прогноза банкротства по двухфакторной модели показана на рисунке 2.

2012 г.

2013 г.

2014 г.

Прогноз вероятности банкротства по двухфокторной модели ТОО ПКФ "Титан"

-2,1

-4,3

-1,8

Рис. 2. Прогноз вероятности банкротства по двухфакторной модели ТОО ПКФ «Титан» с

2012 г. по 2014 г.

В западной практике широко используются также многофакторные модели Э. Альтмана. Так, в 1968 г. им была предложена пятифакторная модель прогнозирования, которая рассчитывается по формуле (5) [2]:

Z = 1,2*К1 + 1,4*К2 + 3,3*К3 + 0,6*К4 + 1,0*К5 (5)

где: К1 – доля чистого оборотного капитала в активах;

К2 – отношение накопленной прибыли к активам;

К3 – рентабельность активов;

К4 – отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций (уставного капитала) к заемным средствам;

К5 – оборачиваемость активов.

Показатели К1 – К5 из формулы 5 по терминологии, принятой в новой финансовой отчетности Республики Казахстан определяются по ниже перечисленным формулам.

Доля чистого оборотного капитала

(К1) находится по формуле (6):

К1 = Оборотный капитал : А, (6)

где: А – активы.

Отношение накопленной прибыли к активам (К2) находится по формуле (7):

К2 = Нераспределенный доход : А;

(7)

Рентабельность активов (К3) находится по формуле (8):

К3 = Валовый доход : А; (8)

Отношение уставного капитала к заемным средствам (К4) находится по формуле (9):

К4 = УК : ОБ, (9)

где: УК – уставный капитал; ОБ – обязательства.

Оборачиваемость активов (К5) находится по формуле (10):

К5 = ВР : А, (10)

где: ВР – выручка от реализации.

Степень вероятности банкротства определяется в зависимости от величины показателя Z – счета:

1. Z <, = 1,8 – вероятность очень высокая;

2) 1,18 <, = Z <, = 2,7 – вероятность высокая;

3) 2,71 <, = Z <, = 2,9 – существует возможность банкротства;

4) Z >, = 3 – вероятность очень низ-

кая[6].

Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года до 83%, что говорит о достоинстве данной модели. Рассчитаем пятифакторную модель прогнозирования банкротства Э. Альтмана, называемую Z – счетом Альтмана, таблица 3.

Таблица 3. Прогноз вероятности банкротства ТОО ПКФ «Титан» при помощи Z – счета Альтмана

Рассчитав индекс Альтмана для ТОО ПКФ «Титан» за три года, мы видим, что показатель Z на протяжении всего времени больше трех, следовательно, вероятность банкротства очень низкая.

Таким образом, можно сказать о том, что многие пользователи финансовой отчетности ставят перед собой важную задачу провести анализ состояния предприятия и на его основе сделать выводы о том, как они будут работать в ближайшей или долгосрочной перспективе. В большинстве случаев это будут выводы по их действиям в отношении данного предприятия в будущем, а поэтому для всех этих лиц наибольший интерес будет представлять прогнозное финансовое состояние предприятия. Это объясняет чрезвычайную важность задачи определения прогнозного состояния предприятия и актуальность вопросов, связанных с разработкой новых и улучшением существующих методов такого прогнозирования.

ЛИТЕРАТУРА

1. Балабанов И.Т. Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта М.: «Финансы и статистика», 2010. 150 с.
2. Банкротство: реабилитационные процедуры и ликвидация: Сб. нормативных документов / сост. Балмуканова С.У. и др./ Под ред. Молоканова А.А. – Алматы: МЧНВП Гамма, 1997. – 82 с.
3. Грамотенко Т.А. Банкротство предприятий: экономические аспекты. М.: ПРИОР, 1998 – 186 с.
4. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. – №3, 2013.
5. Дюсембаев К.Ш. Анализ финансового положения предприятия: (теория и методология) – Алматы: «Экономика», 2000. Ковалев А.П. Диагностика банкротства. М.: Финстатинформ, 1995.