<<
>>

23.1. Диагностика вероятности банкротства

Формирование современной модели российской экономики началось и продол­жается в сложных финансовых условиях. Мировой финансовый кризис породил проблемы, о серьезности и масштабности которых свидетельствуют отрицатель­ная динамика основных экономических показателей и положительная динамика числа банкротств отечественных предприятий.
Их решение заключается в эффек­тивном антикризисном управлении хозяйствующими субъектами, изучению основ которого посвящена настоящая глава.

Прогнозирование вероятности банкротства является важным направлением ан­тикризисного управления хозяйствующим субъектом и предметом диагностики финансового кризиса.

Для оценки риска банкротства предприятия и его предупреждения менедже­ры используют специальные алгоритмы. Существуют три подхода к диагностике кризисного состояния предприятия: объективный, субъективный и смешанный (комбинированный). В их основу положены различные методы, которые можно классифицировать по большому числу признаков.[130]

В мировой практике наибольшее распространение получили первые два под­хода.

Объективный подход основан на фактических (объективных) данных отчетной документации предприятия. Его содержание формируют количественные методы (стохастические и детерминированные). Они распространены в различных стра­нах: США (модели Альтмана), странах Европы (модели Таффлера, Лиса, Бивера и др.), России (модели различных экономических школ, а также авторские). Суть объективного подхода заключается в разбиении анализируемых предприятий на классы: с высокой и низкой вероятностью банкротства. В основу метода положе­на функция отбора с определяющими факторами (показателями) для отнесения предприятий к тому или иному классу. Количество факторов, как правило, колеб­лется в пределах от двух до семи.

Субъективный подход предполагает экспертную оценку риска кризиса финан­сового состояния и управления в организации на основе разработанных стандар­тов.

Этот подход реализуется в качественных методах.

Смешанный (комбинированный) подход сочетает в себе первые два.

Родоначальницей количественных стохастических моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель, предложенная извест­ным западным экономистом Э. Альтманом (Б. J. Altman):

I = -0,3877 + (-1,0736) • Кп + 0,0579 • Кг.

Она основана на двух ключевых показателях, влияющих на несостоятельность (банкротство) предприятия. Это коэффициент текущей ликвидности (покрытия) (Кп) и показатель доли заемных средств в общих пассивах предприятия (Кз). Кон­станта — 0,3877 показывает силу воздействия неучтенных факторов. Если резуль­тат (I) оказывается отрицательной величиной, то вероятность банкротства низ­кая, если положительной — то высокая.

Вышеприведенная и более поздние модели Альтмана, а также наиболее извест­ные зарубежные и отечественные стохастические модели прогнозирования риска банкротства приводятся в приложении А.

Модели-1 получили широкое распространение в зарубежном менеджменте в силу ряда их достоинств. Это: многокритериальность данных моделей, обеспечи­вающая охват широкого круга симптомов возможного кризисного состояния; воз­можность оценки одновременного влияния всех факторов; возможность исключе­ния тех факторов, которые оказывают взаимное влияние друг на друга; простота применения (практически все модели можно рассчитать, обладая информацией, содержащейся в бухгалтерской отчетности); достаточно высокая точность про­гноза. Однако их механический перенос в отечественную практику невозможен, поскольку состав и значение факторов этих методов, а также темпы инфляции, условия кредитования, особенности налогообложения и другие важные макро- и микроэкономические показатели в России несколько иные, чем в странах с раз­витой рыночной экономикой.

Отечественные модели-2 являются модификациями моделей Альтмана и других зарубежных экономистов, попыткой их адаптации к российским усло­виям.

Весовые и пороговые значения коэффициентов и индексов 2 не пересчи- тывались авторами долгие годы, что делает не вполне корректными результаты применения этих моделей в тех отраслях российской экономики, для которых они разрабатывались.

К основным недостаткам стохастических моделей следует отнести их неустой­чивость к изменениям в исходной информации, а также отсутствие статистиче­ской однородности выборки событий по причине различий в условиях функцио­нирования отраслей экономики.

В определенной степени недостатки вышеназванной группы моделей устра­няют одно- и многокритериальные модели, основанные на детерминированном анализе.[131]

Однокритериальные модели позволяют количественно оценить вероятность банкротства организации по одному частному показателю. Однако они неактив­но используются на практике в целях прогнозирования банкротства ввиду не­высокой степени их объективности (по причине узкого числа оценочных инди­каторов). Более широкое распространение в российской практике диагностики банкротства получили многокритериальные модели, поскольку они охватывают многие сферы деятельности организации и учитывают отраслевые особенности. В их основу положены методы комплексного и скоррингового анализов. Много­критериальные модели диагностики на основе комплексного анализа предпола­гают расчет интегрального показателя.[132] Скорринговые модели классифицируют организации по степени риска банкротства исходя из фактического и норматив­ного уровней показателей, а также их рейтинга. Позитивным шагом в направле­нии создания скорринговых российских методик прогнозирования банкротства стала разработка группы ученых Казанского государственного технологическо­го университета. Это модель прогнозирования банкротства с учетом специфики отраслей. В основе ее методики лежит деление анализируемых предприятий на классы кредитоспособности:

• к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее фи­нансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с мини­мальным риском невозврата кредита);

• ко второму — предприятия с удовлетворительным финансовым состоянием (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невоз­врата кредита);

• к третьему классу — компании с неудовлетворительным финансовым состоя­нием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышен­ным риском непогашения кредита.

Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности. Шкала критических уровней, по которым осуществля­ется классификация предприятий, строится на средних величинах коэффициентов ликвидности и финансовой устойчивости, рассчитанных на основе фактических данных предприятий одной отрасли.

Основу качественных моделей диагностики вероятности банкротства составля­ют экспертные оценки финансового состояния организации и ее управления по определенному ряду неформализованных критериев. К числу наиболее извест­ных и раскрытых в специальной экономической литературе качественных мето­дов можно отнести метод балльной оценки Аргенти (А-счет, A-score technique), ре­комендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания), систему качественных критериев антикризисной диагностики В. В. Ковалева и В. П. Привалова. Суть качественного подхода к прогнозированию банкротства поясним на примере метода Аргенти. Согласно этой методике, порядок проведе­ния оценки риска кризиса начинается с предположений, что на предприятии идет процесс, ведущий к банкротству, который может завершиться по прошествии не­скольких лет. Процесс характеризуется следующими стадиями. Недостатки, при­сущие системе управления предприятиям, приводят к ошибкам, которые может совершить предприятие. Вследствие совершенных ошибок проявляются симпто­мы приближающейся неплатежеспособности. На каждой из стадий анализируе­мым показателям присваиваются либо баллы, согласно методике Аргенти, либо ноль. Затем рассчитывается итоговое количество баллов по каждой из стадий и агрегированный показатель по предприятию.

К преимуществам качественных моделей следует отнести возможность их ис­пользования в условиях ограниченности исходной информации в различных ви­дах экономической деятельности. Однако такой серьезный недостаток качествен­ных моделей, как высокая степень субъективности экспертного прогноза, ставит под вопрос возможность их обособленного (от количественных методов) приме­нения.

Российским аналитикам, работающим в этом направлении финансового ме­неджмента, рекомендуется при наличии многочисленных методов оценки веро­ятности банкротства на практике для выбора наиболее приемлемого применять ситуационный подход.

<< | >>
Источник: Под ред. М. В. Романовского, А. И. Вострокнутовой. Корпоративные финансы: Учебник для вузов. Стандарт третьего поколения. — СПб.: Питер, — 592 с.. 2011

Еще по теме 23.1. Диагностика вероятности банкротства:

  1. 10.2. Диагностика банкротства
  2. 97. Сущность, роль и критерии банкротства. Фиктивное и преднамеренное банкротство
  3. Глава 34. Банкротство предприятий. Профилактика банкротства 34.1
  4. Дерево вероятностей
  5. Вероятность рецидива
  6. 10.8. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ДОХОДНОСТИ
  7. 19.9. Наиболее вероятные кризисные ситуации и рекомендации по их разрешению
  8. Методы без учета распределений вероятностей
  9. Методы оценки проектных рисков с учетом распределений вероятностей
  10. Вероятность определения ожидаемой ошибки (аудиторскийриск)
  11. 1.7. Фактор риска и вероятность мошенничества в бизнес-коммуникациях
  12. Интуитивная диагностика
  13. Диагностика ситуации в команде
  14. СОЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА
  15. Методология диагностики
  16. 3.1. Диагностика финансового положения фирмы
  17. Ролевая диагностика в ходе командного развития