2.3.2 Оценка вероятности банкротства на основании зарубежных методик
В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности
предприятий широко используются факторные методики известных западных специалистов – Э. Альтмана, Р. Тафлера и Г. Тишоу, Р. Лиса, Д. Фулмера, Г. Спрингейта, Ж. Лего, Чессера, У. Бивера, Л. Философова, Д. Дюрана, А. Аргента и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.
Однако следует отметить, что к использованию таких методик нужно подходить с большой осторожностью. Тестирование предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования из – за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала, а также из – за различий в законодательной и информационной базе.
Среди наиболее известных зарубежных методик определения вероятности банкротства уделяется наибольшее внимание рассмотрению трех моделей Э. Альтмана.
Первая модель – двухфакторная – отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, что как раз и имеет место в российских условиях.
При построении модели учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства – коэффициент текущей ликвидности (покрытия) и отношение заемных средств к активам.
На основе анализа западной практики, были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Данная модель выглядит следующим образом:
Z1 = - 0,3877 – 1,073х1 + 0,0579х2 (2.5)
где х1 – показатель покрытия, исчисляемый отношением текущих активов к текущим обязательствам;
х2 – удельный вес заемных средств в активах.
Если Z = 0, вероятность банкротства равна 50%.
Z < 0, вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z.
Z > 0, вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.
Данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия). В связи с этим велика ошибка прогноза.
Оценим вероятность банкротства по двухфакторной модели.
Таблица 2.17 - Анализ вероятности банкротства по двухфакторной модели
| Показатели | 2015г. | 2016 г. | 2017 г. |
| 1 | 2 | 3 | 4 |
| Коэффициент текущей ликвидности | 1,8493 | 0,3408 | 1,0655 |
| К финансовой независимости | 0,9576 | 0,6629 | 0,1322 |
| Z- модель | 1,8845 | 1,1785 | 0,8054 |
Критическим значением является значение Z- модель 1,3257, т.е. банкротство исключено. В 2015 и 2016 гг. вероятность банкротства рассматривается как высокая, так как значение модели выше 1, в 2017 году вероятность рассматривается как очень низкая.
Следующая модель Альтмана – пятифакторная. Данная модель также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства.
Z2 = 1,2х1 + 1,4х2 + 3,3х3 + 0,6х4 + 0,999х5, (2.6)
где х1 = оборотный капитал ÷ сумма активов;
х2 = нераспределенная прибыль ÷ сумма активов;
х3 = операционная прибыль ÷ сумма активов;
х4 = рыночная стоимость акций ÷ заемные пассивы;
х5 = выручка от реализации ÷ сумма активов.
В зависимости от значения Z2 дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в таблице 2.18.
Таблица 2.18 – Определение вероятности наступления банкротства по пятифакторной модели Альтмана
| Значение Z2 | Вероятность наступления банкротства |
| 1 | 2 |
| Z2 ≤ 1,8 | Очень высокая |
| 1,8 < Z2 ≤ 2,7 | Высокая |
| 2,7 < Z2 < 2,9 | Возможная |
| Z2 ≥ 2,9 | Очень низкая |
Отрицательным моментом данной модели является отсутствие информации о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям – банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий.
Проведем анализ вероятности банкротства на основании пятифакторной модели Альтмана, которая наиболее легко может быть адаптирована под данные отчетности отечественных предприятий..
Критическим значением для данной модели является значение 1,23.
Проведем расчет показателей, данные расчетов сведем в таблицу 2.20.
Таблица 2.20 - Анализ вероятности банкротства по модели Альтмана
| Показатели | 2015г. | 2016 г. | 2017 г. |
| 1 | 2 | 3 | 4 |
| Х 1 | -0,857 | -0,440 | -0,006 |
| Х 2 | -0,330 | 0,303 | 0,477 |
| Х 3 | -0,410 | 0,345 | 0,587 |
| Х 4 | 0,044 | 0,508 | 6,564 |
| Продолжение таблицы 2.20 | |||
| 1 | 2 | 3 | 4 |
| Х 5 | 0,277 | 0,301 | 0,569 |
| Z- модель | -2,54 | 1,64 | 7,11 |
Как видно по данным таблицы, в 2015-16 гг. фактическое значение модели меньше 1,8, т. е. состояние предприятия критическое и вероятность банкротства очень высока. В 2017 году ситуация изменяется и вероятность банкротства становится очень низкой.
Ученым Р. Лисом была разработана четырехфакторная методика определения вероятности банкротства предприятия. В ней факторы – признаки учитывают такие результаты деятельности, как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость организации. Методика выглядит следующим образом:
Z = 0,063x1+0,092x2+0,057х3+0,001х4, (2.7)
где х1 – оборотный капитал ÷ сумма активов;
х2 – прибыль от реализации ÷ сумма активов;
х3 – нераспределенная прибыль ÷ сумма активов;
х4 – собственный капитал ÷ заемный капитал.
В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в таблице 2.21.
Таблица 2.21 – Определение вероятности наступления банкротства по методике Р. Лиса
| Значение Z | Вероятность наступления банкротства |
| Z<0,037 | Банкротство более чем вероятно |
| Z>0,037 | Банкротство маловероятно |
Поведем расчет вероятности банкротства по Р. Лису.
Критическим значением для этой модели является значение 0,037. При значении модели ниже этого критерия банкротство более чем вероятно.
Рассчитаем вероятность банкротства, данные расчетов представим в таблице 2.22.
Таблица 2.22 - Анализ вероятности банкротства по модели Лиса
| Показатели | 2015г. | 2016 г. | 2017 г. |
| 1 | 2 | 3 | 4 |
| Х 1 | 0,101 | 0,223 | 0,126 |
| Х 2 | 0,076 | 0,139 | 0,360 |
| Х 3 | -0,410 | 0,345 | 0,587 |
| Х 4 | 0,044 | 0,508 | 6,564 |
| Z- модель | -0,010 | 0,047 | 0,081 |
Как видно из данных таблицы, на протяжении 2015-2016гг полученные
значения модели ниже критического значения, что означает высокую вероятность банкротства. В 2017г. Вероятность банкротства низкая.
Следующая, наиболее популярная методика оценки вероятности банкротства предприятия, была построена Г. Спрингейтом в университете С. Фрейзера в 1978 году с помощью пошагового дискриминантного анализа методом, который разработал Альтман в 1968 году. При создании модели Спрингейт использовал данные 40 предприятий и достиг 92,5% точности предсказания неплатежеспособности на год вперёд. Позднее Бодерас, используя модель Спрингейта на данных 50 предприятий со средним балансом в 2,5 млн. долларов, достиг 88% точности предсказания.
В процессе создания модели из 19 – считавшихся лучшими – финансовых коэффициентов в окончательном варианте осталось только четыре. Общий вид модели:
Z = 1,03x1+3,07x2+0,66х3+0,4х4, (2.8)
где х1 – оборотный капитал ÷ баланс;
х2 – (прибыль до налогообложения + проценты к уплате) ÷ баланс;
х3 – прибыль до налогообложения ÷ краткосрочные обязательства;
х4 – выручка (нетто) от реализации ÷ баланс.
В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в таблице 1.7.
Таблица 2.23 – Определение вероятности наступления банкротства по методике Г. Спрингейта
| Значение Z | Вероятность наступления банкротства |
| Z<0,862 | Банкротство более чем вероятно |
| Z=0,862 | Предприятие в состоянии неопределенности |
| Z>0,862 | Банкротство маловероятно |
Таблица 2.24 - Анализ вероятности банкротства по модели Спрингейта
| Показатели | 2015г. | 2016 г. | 2017 г. |
| Х 1 | 0,101 | 0,223 | 0,126 |
| Х 2 | -0,410 | 0,345 | 0,587 |
| Х 3 | -9,437 | 3,596 | 3,477 |
| Х 4 | 0,277 | 0,301 | 0,569 |
| Z- модель | -7,273 | 3,782 | 4,455 |
Критическим значением для этой модели является значение 0,862. При значении модели ниже этого критерия банкротство более чем вероятно, выше – маловероятно. Как видно из данных таблицы, только на протяжении 2015гг. значение модели показывает высокую вероятность банкротства, а в 2016-2017гг значение модели выше критического значения, что означает низкую вероятность банкротства.
Таким образом, все как отечественные, так и зарубежные модели подтверждают нестабильное финансовое состояние предприятия. На протяжении 2015-2016гг. у предприятия высокая вероятность банкротства, а в 2017 году ситуация изменяется и вероятность банкротства становится низкой.
Однако, необходимо отметить, что анализ вероятности банкротства по отечественным методикам более точно отражает состояние предприятия.
2.4 Пути финансового оздоровления ПАО «Распадская»
Проведенные исследования показали, что предприятие к 2017 году вполне оправилось после аварии 2010 года и за последние годы приняло целую систему мер по улучшению своего финансового состояния. В результате произошел выход из кризисного состояния и переход к нормальной финансовой устойчивости.
При этом у предприятия еще наблюдаются на конец 2017года следующие проблемы:
сокращение стоимости имущества, произошедшее в результате того, что предприятие вернуло кредиторам взятый ранее кредит в полном объеме;
предприятие имеет тяжелую структуру актива баланса, в котором значительно преобладают внеоборотные активы;
у предприятия доля дебиторской задолженности достигает 94% и сумма ее продолжает расти;
доля наиболее ликвидных активов менее 1%, что привело к недостаточной платежеспособности;
отсутствуют собственные оборотные средства;
в 2017 году кредиторская задолженность составляет более 80% заемного капитала;
платежеспособность предприятия не обеспечена и в ближайшее время не может быть восстановлена.
Для финансового оздоровления предприятия необходимо провести реструктуризацию задолженности. Данная процедура должна включать: во-первых, аннулирование задолженности предприятий по уплате штрафных санкций за несвоевременное перечисление средств в бюджет и во внебюджетные фонды, во-вторых, реструктуризацию суммы прямого долга, которую можно осуществить различными методами.
Перечисленные мероприятия по финансовому оздоровлению предприятия не могут решить всех вопросов перехода к экономическому росту. Это обусловлено целым рядом причин более общего характера.
Проведение первого этапа работ по «расчистке» задолженности предприятия позволит выявить картину действительной дееспособности и перспективности.
Соответствующими критериями можно считать следующие:
— готовность владельцев и менеджеров осуществить реальные шаги по реструктуризации;
— наличие шансов на восстановление или достижение конкурентоспособности;
— возможность участия в «кластерах развития», то есть в группах предприятий, работающих совместно в целях создания конкурентоспособной продукции.
Одним из возможных и в некоторых случаях необходимых шагов для нормализации ситуации может и должна стать реструктуризация собственности. Речь идет об организации дополнительной эмиссии акций или иных ценных бумаг предприятия и об использовании вырученных от их продажи средств или самих ценных бумаг для погашения задолженности перед бюджетом или внебюджетными фондами. Реально это означает увеличение доли федеральной или муниципальной собственности в капитале предприятий. Увеличение доли местных органов в капитале предприятия, создаст условия для привлечения инвестиций за счет эмиссии муниципальных ценных бумаг или предоставления гарантий частным инвесторам, обеспеченных имущественными правами.
Кроме того, первостепенной задачей предприятия является увеличение получаемой прибыли, что способствует росту собственного капитала, повышению уровня финансовой независимости.
1 2 3 4 5 6