Прогнозирование риска банкротства предприятия

Аннотация: Платежеспособность выступает ключевой характеристикой анализа финансового состояния предприятия. Оценка платежеспособности позволяет спрогнозировать вероятность банкротства хозяйствующего субъекта. Модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия отечественных авторов являются адаптированными к особенностям российской экономики, а так же имеют отраслевую направленность, что позволяет получить объективную картину прогнозирования банкротства предприятия. В данной статье мы рассмотрели модели российских авторов – Зайцевой О.П., Савицкой Г.В. и модель Беликова-Давыдовой.
Abstract: Solvency is a key characteristic of the analysis of the financial condition of the enterprise. Assessment of solvency allows to predict the probability of bankruptcy of an economic entity. Models of forecasting probability of bankruptcy of the enterprise of domestic authors are adapted to features of the Russian economy, and also have an industry orientation that allows to receive an objective picture of forecasting of bankruptcy of the enterprise. In this article we have considered models of Russian authors-Zaitseva O. P., Savitskaya G. V. and Belikov-Davydova model.
Ключевые слова: риск банкротства, модели прогнозирования вероятности банкротства, модель Зайцевой О.П., модель Савицкой Г.В., модель Беликова-Давыдовой, несостоятельность, платежеспособность.
Keywords: bankruptcy risk, models of bankruptcy probability prediction, Zaitseva O. P. model, Savitskaya G. V. model, Belikov-Davydova model, insolvency, solvency.
Риск наступления банкротства предприятия связан с комплексом факторов, взаимосвязанных между собой, а также влияющих на деятельность предприятия в течение определенного длительного периода. Среди факторов, оказывающих негативное влияние, можно выделить – высокую конкуренцию, несовершенство политики управления, низкую степень ликвидности активов и др. Таким образом, требуется проведение перманентной оценки финансового положения в целях выявления и предотвращения кризисной ситуации.
На сегодняшний день большая доля отечественных предприятий находятся в сложном экономическом положении. Основной комплексной оценкой финансового положения зачастую является диагностика платежеспособности потенциального контрагента. [1] Под платежеспособностью понимают возможность регулярно и своевременно погашать долговые обязательства, обеспечивая при этом бесперебойность текущей деятельности.
Вероятность утраты платежеспособности может быть связана с несколькими причинами. Выделим самые основные из них:
- снижение фактических показателей производства и реализации продукции по сравнению с планом;
- отрицательная динамика финансовых результатов, состояние убыточности;
- увеличение затрат производственного характера;
- недостаток собственных оборотных средств и их неэффективное использование;
- не оптимальность структуры активов и пассивов;
- неустойчивое финансовое положение контрагентов.[2]
Зачастую утрата платежеспособности представляет собой результат воздействия целого комплекса причин, приведших к возникновению финансовых трудностей на предприятии. Для восстановления возможности компании исполнять свои обязательства выделяют несколько способов, среди которых:
- продажа части имущества по рыночным ценам;
- закрытие низкорентабельных филиалов;
- принятие мер по взысканию дебиторской задолженности;
- снижение представительских расходов;
- эмиссия дополнительных акций;
- перепрофилирование производства;
- модернизация производства. [3]
В ряде случаев утрата платежеспособности является лишь временным затруднением, и оперативное вмешательство руководства позволяет устранить данные проблемы. Для оценки восстановления платежеспособности предприятия обычно прогнозируют способности компании вернуть за полгода утраченные позиции. Для предотвращения негативных тенденций финансового характера следует проводить перманентную оценку хозяйственных средств и источников их формирования.
При этом главной целью анализа является своевременное выявление недостатков финансовой деятельности, и реализация мер, направленных на обеспечение стабильного финансового состояния предприятия. Если не проводить данный анализ и вовремя не принимать меры, то предприятию грозит несостоятельность и банкротство. Под банкротством понимают неспособность предприятия в полной мере удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам. [4] На сегодняшний день существует много западных и отечественных моделей прогнозирования банкротства предприятия.
В целях прогнозирования несостоятельности и сохранения платежеспособности предприятия используют следующие методики прогнозирования отечественных аналитиков:
- модель Зайцевой О.П.;
- модель Савицкой Г.В.;
- модель Беликова-Давыдовой.
Вышеперечисленные модели адаптированы к российским условиям, в которых отечественные предприятия ведут свою деятельность. К достоинствам данных моделей можно отнести довольно простую интерпретацию показателей и оценку финансового состояния и динамики нестабильности, которую могут осуществлять как внутренние, так и внешние пользователи. [5]
Рассмотрим каждую модель более подробно. Модель Зайцевой О.П. имеет вид:
Кфакт=0,25*К1+0,1*К2+0,2*К3+0,25*К4+0,1*К5+0,1*К6,
Где К1 – коэффициент убыточности предприятия;
К2 – коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности;
К3 – коэффициент соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов;
К4 – коэффициент убыточности реализации продукции;
К5 – коэффициент финансового риска;
К6 – коэффициент загрузки активов.
В целях прогнозирования вероятности банкротства фактическое значение сопоставляется со значением нормативным, который рассчитывается по формуле:
Кнорм=0,25*0+0,1*1+0,2*7+0,25*0+0,1*0,7+0,1*К6прош.года = 1,57 + 0,1 * К6прош. года
Если Кфакт больше Кнорм, то степень вероятности банкротства высокая, в противоположной ситуации вероятность банкротства исключается.
Рассмотрим модель Беликова-Давыдовой. Данная модель имеет вид:
Z=8,38*К1+1*К2+0,054*К3+0,63*К4, гдеК1 – коэффициент отношения оборотного капитала к сумме активов;
К2 – коэффициент рентабельности собственного капитала;
К3 – коэффициент отношения выручки от реализации к сумме активов;
К4 – коэффициент отношения чистой прибыли к себестоимости.
Вероятность банкротства оценивается в соответствии со следующими значениями модели:
- значение меньше 0 – максимальная вероятность банкротства;
- значение от 0 до 0,18 – высокая вероятность банкротства;
- значение от 0,18 до 0,32 – средняя вероятность банкротства;
- значение от 0,32 до 0,42 – низкая вероятность банкротства;
- значение больше 0,42 – минимальная вероятность банкротства.
Важной особенностью данной модели является то, что ее точность составляет 81%, что позволяет с такой вероятностью определить риск банкротства за три квартала. [6]
Достоинствами такой модели так же являются:
- возможность использования для отечественных предприятия, поскольку ее разработка велась на основе российских предприятий;
- высокая точность расчетов;
- использование коэффициента рентабельности;
- определение вероятности банкротства в процентах.
Недостатками такой модели выступают сложность интерпретации полученного результата, зависимость точность расчетов от имеющихся данных, игнорирование отраслевых особенностей предприятий, использование устаревших данных.
Рассмотрим модель Савицкой Г.В.. Данная модель адаптирована для прогнозирования вероятности банкротства предприятий сельскохозяйственной отрасли. Она имеет вид:
Z=1-0,98*К1-1,8*К2-1,83*К3-0,28*К4, гдеК1 – доля собственного оборотного капитала в стоимости оборотных активов;
К2 – коэффициент отдачи собственного капитала;
К3 – коэффициент автономии;
К4 - коэффициент рентабельности собственного капитала.
Если Z меньше 0, то предприятие является финансово устойчивым. Значение показателя между 0 и 1 указывает на нестабильность финансового состояния предприятия, а превышение 1 говорит о высоком риске банкротства предприятия.
Поскольку модель Савицкой адаптирована к прогнозированию банкротства предприятий сельскохозяйственной отрасли, то полагаться на результаты прогнозирования данной модели в других отраслях невозможно.
При проведении расчетов по всем моделям прогнозирования для одного и того же предприятия каждая модель выдает разные результаты. К примеру, модель Зайцевой может указывать на высокую вероятность банкротства, в то время как модель Савицкой указывать на финансовую устойчивость предприятия.
Таким образом, можно сказать о том, что перманентный анализ платежеспособности позволяет выявить угрозы со стороны внутренних и внешних факторов, влияющих на снижение платежеспособности организации и на приводящих к банкротству. Наступлению банкротства предшествует ухудшение финансового состояния, которое должно быть вовремя выявлено при помощи прогнозных моделей, адаптированных к российским экономическим условиям ведения хозяйствующей деятельности. Результаты такого анализа позволяют выявить проблемные зоны в деятельности предприятия, разработать мероприятия по восстановлению платежеспособности. Применение российских моделей прогнозирования банкротства позволяет отечественным компания вовремя выявлять проблемные места в деятельности и устранять их в целях недопущения возникновения банкротства.
Список литературы:
Гукасян З.О., Толмачева О.И., Вайкок М.А., Мартынова Т.А., Тишковская С.В., Бжассо А.А., Черминская Л.Г., Рыбянцева М.С., Тхагапсо М.Б., Халяпина О.Г., Галицкая Ю.Н., Арутюнова А.А., Пивень И.Г., Галата А.А. Оценка эффективности корпоративного управления: теоретические и методические аспекты (монография) Краснодар, ФГБОУ ВО «КубГТУ», 2019. – 171 с.
Львова, О.А. Факторы и причины банкротства компаний в условиях современной экономики / О.А. Львова, О.М. Пеганова // Государственное управление: Электронный вестник. – 2014. – №44. – С.64–82.
Бланк И.А. Основы финансового менеджмента. В 2-х томах. – Киев: «Ника-Центр», «Эльга», 2017.
Мочалина, А.А. Выявление признаков банкротства предприятия на ранних этапах и методы, используемые при диагностике вероятности банкротства / А.А. Мочалина // Инновационная наука. 2016. № 4-1. С. 216-219.
Донцова Л.В. Анализ финансовой отчетности. «Дело и сервис» - М., 2017 г. – 368 с.
Рыбянцева М.С., Галицкая Ю.Н. Информационное обеспечение прогнозирования финансовой несостоятельности вероятности банкротства малых предприятий // Естественно-гуманитарные исследования. 2019. № 25 (3). С. 232-238.