В результате нестабильной экономической ситуации в стране, осложненной санкциями, наблюдается рост российских организаций, вступающих в стадию банкротства. В статье рассмотрены существующие методы оценки риска (несостоятельности) банкротства организации, направленные на предупреждение стадии банкротства.
Ключевые слова: оценка несостоятельности (банкротства), риск, метод регрессионного анализа, метод детерминированного анализа.
Оценка и прогнозирование неплатежеспособности организации, а также вероятность наступления ее несостоятельности (банкротства) интересуют не только инвесторов, акционеров, кредиторов, поставщиков и других лиц в выборе наиболее надежных и перспективных партнеров, но и представляют собой индикатор собственной самооценки. Данные мероприятия, проводимые организацией, позволяют выявить признаки ухудшения финансового положения организации, распознать причины их возникновения, а также принять соответствующие меры по их устранению, что способствует снижению риска несостоятельности (банкротства) либо его предотвращению.
В современной научной литературе существуют два основных подхода к прогнозированию риска несостоятельности (банкротства) организации. Один из них базируется на моделях, построенных на основе детерминированных методов антикризисной диагностики с применение многокритериальных моделей, другой — на моделях, построенных на основе регрессионного факторного анализа. В таблице 1 представлено сравнение существующих методик, их преимущества и недостатки.
Таблица 1
Сравнение методов оценки риска несостоятельности (банкротства) организации
|
Название метода имоделей |
Суть метода |
Преимущества |
Недостатки |
|
Метод регрессионного анализа (модели Э. Альтмана, Р. Лиса, Р. Таффлера и Г. Тишоу, Г.Л. В. Спрингейта, а также модели Д. Фулмера, А. Ю. Беликова-Г. В. Давыдовой, Г. В. Савицкой и модель В. С. Турчака) |
Модели, основанные на разделении всей совокупности исследуемых организаций путем моделирования классифицирующей функции в виде корреляционной модели на два класса, подлежащие банкротству и способные его избежать. |
Достаточно высокая точность прогноза, многокритериальность данных моделей, что охватывает широкий круг симптомов кризисного состояния, а также практически все модели можно рассчитать, обладая информацией, содержащейся в бухгалтерской отчетности. |
Не учитывают стадию жизненного цикла организации и отрасль функционирования компании, не указывают причину риска несостоятельности, а также существует проблема адаптации зарубежных моделей. |
|
Метод детерминированного анализа: 1) Однокритериальные модели: коэффициент ликвидности банкротства, индекс банкротства, коэффициент банкротства; 2) Многокритериальные модели: анализ чувствительности (метод Д. А. Ендовицкого и М. В. Щербакова), комплексный показатель банкротства О. П. Зайцевой; 3) Модели скорингового анализа: методика Д. Дюрана, методика У. Бивера, методика Л. В. Донцовой и Н. А. Никифоровой. |
Однокритериальные модели предполагают построение оценки вероятности банкротства на основе расчета и интерпретации одного частного коэффициента. Многокритериальные модели строятся на оценке несостоятельности (банкротства) организации с помощью интегрального показателя, расчет которого осуществляется с помощью методов обратного детерминированного факторного анализа и предполагает наличие весов значимости каждого из агрегируемых частных показателей. Модели скорингового анализа заключаются в классификации организаций по степени риска, исходя из фактических значений показателей, характеризующих финансовое состояние организации, в сравнении с нормативными, среднеотраслевыми. |
Преимуществом однокритериальных моделей является простота расчета. Многокритериальные модели имеют преимущество над однокритериальными моделями в силу точности и адекватности оценки ситуации. Модели скорингового анализа позволяют определить «рейтинг» банкротства и установить возможный временной интервал его наступления. |
На основе однокритериального подхода не может быть объективной оценка вероятности банкротства организации, поскольку все отдельные коэффициенты исходят из характеристики ликвидности, оставляя без внимания другие сферы деятельности организации, не позволяя точно спрогнозировать тенденцию развития. Многокритериальные методики проводятся в условиях ограниченности информации и невозможности использования в целях корреляционно-регрессионного анализа, строятся в основном на экспертных оценках, которым типична высокая степень субъективизма. Модели скорингового анализа не указывают причины риска несостоятельности (банкротства). |
Существующее многообразие методов прогнозирования оценки риска несостоятельности (банкротства) организаций свидетельствует об отсутствии единой методологии.
Проанализируем вероятность наступления несостоятельности (банкротства) Акционерного общества «Тандер» с помощью моделей регрессионного анализа. К ним относятся модель Р. Лиса, Р. Таффлера и Г. Тишоу. Модель Р. Лиса отличается от других тем, что в большинстве зарубежных моделей используется пять показателей, модель Р. Лиса содержит всего 4 показателя [1]. Модель Р. Таффлера и Г. Тишоу основывается на анализе ключевых измерений деятельности компании, отвечающим современным принципа деятельности [2]. Исследуем вероятность наступления несостоятельности (банкротства) АО «Тандер» с помощью данных моделей (табл. 2).
Таблица 2
Показатели диагностики несостоятельности (банкротства) АО «Тандер» за 2016–2017гг. спомощью методики Р. Лиса, модели Р. Таффлера иГ. Тишоу
|
Модель Р. Лиса |
|||
|
Показатель |
Порядок расчета |
2016г. |
2017г. |
|
Х1 |
|
0,44 |
0,449 |
|
Х2 |
|
-0,017 |
-0,042 |
|
Х3 |
|
0,19 |
0,04 |
|
Х4 |
|
0,23 |
0,19 |
|
Z |
0,063Х1+0,092Х2+0,057Х3+0,001Х4 |
0,0372 |
0,027 |
|
Модель Р. Таффлера иГ. Тишоу |
|||
|
Показатель |
Порядок расчета |
2016г. |
2017г. |
|
Х 1 |
|
-0,041 |
-0,118 |
|
Х2 |
|
0,545 |
0,535 |
|
Х3 |
|
0,413 |
0,353 |
|
Х4 |
|
2,96 |
2,75 |
|
Z |
0,53Х1+0,13Х2+0,18Х3+0,16Х4 |
0,59 |
0,51 |
Для модели Р. Лиса установлено критериальное значение, равное 0,037, если показатель Z больше данного значения, то вероятность банкротства крайне мала. Результаты применения методики указывают на то, что вероятность наступления банкротства АО «Тандер» в 2017 году велика, поскольку показатель Z составляет 0,027. Показатель Z модели Р. Таффлера и Г. Тишоу по состоянию на 2016 год равен 0,59, а в 2017 году — 0,51. Следует сделать вывод о том, что вероятность наступления несостоятельности (банкротства) АО «Тандер» низка, поскольку за оба отчетных года показатель Z больше 0,3.
Модель О. П. Зайцевой основана на детерминированном анализе. Результаты применения данной методики представлены в табл. 3.
Таблица 3
Показатели диагностики вероятности наступления несостоятельности (банкротства) АО «Тандер» за 2016–2017гг. спомощью моделиО.П.Зайцевой
|
Показатель |
Порядок расчета |
2016г. |
2017г. |
|
К1 |
|
0,626 |
0,127 |
|
К2 |
|
4,26 |
5,28 |
|
К3 |
|
12,32 |
7,67 |
|
К4 |
|
0,04 |
0,0074 |
|
К5 |
|
3,83 |
5,19 |
|
К6 |
|
0,336 |
0,362 |
|
Кфакт |
0,25*К1+0,1*К2+0,2*К3+0,25*К4+0,1*К5+0,1*К6 |
3,47 |
2,65 |
|
Кнорм |
1,57+0,1*К6 прошлого года |
1,6 |
1,906 |
В результате проведенных расчетов можно сделать вывод о том, что фактические интегральные показатели АО «Тандер» за 2016–2017 годы превышают их нормативы, то есть 3,47>1,6 и 2,65>1,9 соответственно, следовательно, риск несостоятельности (банкротства) компании высок.
Проведенное исследование указывает на противоречивость результатов применения методик оценки риска несостоятельности (банкротства) АО «Тандер». Данная ситуация обусловлена рядом проблем, проявляющихся в адаптации зарубежных методик, построенных на иных темпах инфляции, а также макро- и микроэкономических циклах. Кроме того, существующие методики оценка риска несостоятельности (банкротства) организаций не учитывают стадию жизненного цикла организации и ее отраслевую специфику.
Литература:
- Чурсина, Ю.А., Кондратьева, К. В. Выявление эффективной методики диагностики банкротства предприятия в целях предупреждения ведения антикризисного управления / Ю. А. Чурсина, К. В. Кондратьев // Аудит и финансовый анализ. — 2013. — № 1.— с. 155.
- Шохина, Л.С., Сафонова, О. В. К вопросу диагностики финансовой несостоятельности организаций: особенности и методы / Л. С. Шохина, О. В. Сафонова // Финансовый вестник. — 2015.— № 2.— с. 17.
