Финансовое прогнозирование и планирование

Издержки, связанные  с банкротством, можно разделить на две группы: прямые издержки, которые включают выплаты оценщикам имущества, оплата проведения торгов, заработная плата конкурсного управляющего, ликвидатора, судебные издержки; косвенные издержки, включающие падение цены имущества от равновесной рыночной оценки и падение цены компании.

3.2.2. Оценка вероятности банкротства

 

Даже в относительно благоприятные периоды развития экономики разоряется большое количество компаний. Этот факт подтверждает важность качественного финансового анализа.

Финансовый  анализ (в том числе система коэффициентных показателей) позволяет выявить слабые места в функционировании корпорации. Движение денежных потоков является основным индикатором предбанкротного состояния. В конечном итоге негативные изменения в денежных потоках влияют на показатель «цена / прибыль», рейтинг облигаций компании, стоимость элементов ее капитала.

Для оценки финансового состояния и предсказания возможного банкротства используется ряд количественных факторов. Например, следующие факторы свидетельствуют о тяжелом финансовом состоянии:

1) низкие коэффициенты ликвидности (например, Торгово-промышленная палата Российской Федерации выделяет значение коэффициента срочной ликвидности меньше 60%, коэффициента абсолютной ликвидности менее 30%);

2) высокий финансовый  рычаг;

3) низкая доходность  инвестиций;

4) низкая рентабельность  продукции;

5) недостаточный  коэффициент покрытия процентов;

6) нестабильная  прибыль;

7) небольшие  размеры компании (по объему продаж  или по величине активов);

8) резкое снижение цены акций, облигаций;

9) значительное  увеличение рыночного риска, оцениваемого бета-коэффициентом; балансовой оценкой;

11) снижение  дивидендных выплат;

12) рост средней  стоимости капитала;

13) увеличение  факторов коммерческого риска,  в том числе рост операционного рычага (увеличение доли постоянных издержек в общих издержках).

Ряд показателей  могут находиться в критической  зоне, а некоторые могут быть вполне удовлетворительными. Для оценки вероятности банкротства расчет показателей и их динамики недостаточен, необходимо сопоставление с аналогичными корпорациями, обанкротившимися или сумевшими избежать банкротства. Однако сложным вопросом остается поиск фирмы-аналога.

В мировой практике нашли применение два альтернативных подхода к оценке и прогнозированию банкротства: объективный (Z-score technique) и субъективный (A-score technique).

Метод Z. Одним  из путей решения проблемы предсказания банкротства (или предсказания платежеспособности) на основе фактических (объективных) данных является метод коэффициента Z - коэффициента вероятности банкротства. Модели, построенные на основе этого метода, широко используются в США (модель Альтмана), Великобритании (модель Таффлера) и в других странах. Так как модели строятся на основе дискриминантного метода по статистическим данным предприятий данной страны, то использование моделей ограничено рамками этой страны (или стран, схожих по системе бухгалтерского учета, налогов, расчета коэффициентов). Использование модели

Альтмана с коэффициентами российского предприятия недопустимо. Поэтому данные модели предлагаются здесь как подход к построению системы оценки вероятности банкротства российского предприятия и не могут использоваться непосредственно.

Метод Z (наиболее популярный) является методом дискриминантного анализа, как специфического направления факторного статистического анализа. Суть дискриминантного метода – разбиение (классификация) некоторой совокупности анализируемых объектов на классы через построение классифицирующей функции (функции отбора). Корреляционная модель позволяет построить эту функцию. В прогнозе банкротства метод дискриминантного анализа позволяет разделить хозяйствующие субъекты (в том числе и корпорации) на два класса: 1) с высокой вероятностью банкротства, 2) способные избежать банкротства.

Для разбиения  хозяйствующих субъектов на классы и последующего отнесения их к тому или иному классу необходимо выделить определяющие показатели (факторы). Их может быть два, пять или более. Рассмотрим двухфакторную модель Альтмана1. В качестве определяющих выбраны следующие факторы: коэффициент покрытия - отношение текущих активов к краткосрочным обязательствам, определяющий текущую ликвидность, доля заемных средств - отношение заемных средств к общей величине активов, определяющее финансовую устойчивость.

Модель исходит  из очевидного положения, что при прочих равных условиях вероятность банкротства больше при высоких значениях доли заемных средств и низком коэффициенте ликвидности. Задача состоит в нахождении дискриминантной границы, которая разделит все возможные комбинации двух факторов на два класса: 1) комбинации факторов, которые приведут к банкротству, 2) комбинации, которые обеспечивают низкую вероятность банкротства. Альтман поставил задачу определить эту границу построением эмпирического уравнения вида:

Z = a0 + a1 х K1 + а2 х К2,

где Z - показатель классифицирующей функции;

a0,a1, a2 - постоянные параметры.

а1 показывает степень влияния коэффициента покрытия на вероятность банкротства, имеет отрицательный знак, так как чем больше коэффициент покрытия, тем меньше вероятность банкротства и меньше Z;

а2 - степень влияния доли заемных средств.

При знании постоянных параметров a0, а1 и а2 факторы оценки (коэффициент покрытия и доля заемных средств по конкретному предприятию) вводятся в уравнение и рассчитывается значение Z. Факторы оценки теоретически могут быть как отчетными, так и прогнозируемыми. То или иное значение Z соответствует оценке вероятности банкротства.

На основе анализа  финансового состояния 19 предприятий США за определенный период времени (исходные данные приведены в табл. 3.2.7), часть которых оказались банкротами, была получена следующая корреляционная зависимость:

Z = - 0,3877 - 1,0736 E1 + 0,0579E2.

Для двухфакторной  модели Z = 0 дает уравнение дискриминантной границы (вероятность обанкротится для фирм с нулевым Z равна 50%). Если по фирме Z < 0, то вероятность банкротства меньше 50% и наоборот. Чем больше значение Z, тем выше вероятность банкротства. Фактические значения факторов не всегда укладываются в модельный прогноз (например, по фирме 8 значение Z отрицательно и модель предсказывает отсутствие банкротства - вероятность банкротства по модели 20%, однако фирма оказалась банкротом). Рассмотрение фирм 9 и 12 также показывает низкую прогнозную точность модели. Причина заключается в введении в модель только двух факторов и неучете таких важных показателей, как рентабельность, оборачиваемость и т.п. Фактически по двухфакторной модели дискриминантная граница имеет вид не прямой, а полосы.

Таблица № 3.2.7

Значения исходных факторов для двухфакторной модели Альтмана

Пятифакторная модель Альтмана (1968 г.) для открытой компании имеет вид:

Z = 1,2 K1 + 1,4 K2 + 3,3 К3 + 0,6 К4 +1 К5.

где К1 - доля оборотных средств в активах (отношение текущих активов к общей величине активов);

К2- рентабельность активов (отношение не чистой прибыли, а нераспределенной к величине активов);

К3 - прибыльность активов, как отношение операционной прибыли к величине активов;

К4 - отношение  рыночной оценки собственного капитала к краткосрочным обязательствам;

К5 - отдача всех активов (отношение реализационного дохода к величине активов).

В зависимости  от значения показателя Z по фирме делается вывод о вероятности банкротства.

Общая рекомендация по пятифакторной модели: чем выше по компании оценка Z, тем лучше положение компании. Более точные оценки Альтмана следующие:

При значениях Z: Вероятность банкротства:

менее 1,8 очень высокая

1,81-2,68 высокая

2,69 - 2,9 средняя

больше 3 низкая

Для закрытых компаний предложена следующая модель:

Z = 0,7 K1 + 0,8 Кг + 3,1 К3 + 0,4 К4 + 1 Ks,

где К\ - доля оборотных средств в активах (отношение текущих активов к общей величине активов);

К2 - рентабельность активов, как отношение нераспределенной прибыли к величине активов;

К3 - прибыльность активов, как отношение операционной прибыли к величине активов;

K4- отношение  балансовой оценки собственного капитала (как суммы уставного фонда, добавочного капитала, нераспределенной прибыли) к краткосрочным обязательствам;

K5- отдача всех активов (отношение реализационного дохода к величине активов).

Для закрытых акционерных  обществ значение Z, равное или составляющее менее 1,23, указывает на высокую вероятность банкротства, при значении Z больше 2,9 вероятность банкротства низкая. При значении Z в интервале от 1,23 до 2,9 вероятность банкротства существует, но необходимы дополнительные количественные оценки для дальнейшего анализа.

Применение  модели позволило аналитикам заключить, что одногодичный прогноз банкротства может быть получен с точностью до 95%. Двухлетний прогноз снижает точность до 83% (модель в большинстве случаев предсказывает устойчивое состояние, а в действительности наступает банкротство).

Семифакторная модель (1977 г.) позволяет прогнозировать банкротство на пятилетнем промежутке времени с точностью до 70%. Факторами модели являются:        1) рентабельность активов (отношение нераспределенной прибыли к величине активов); 2) степень непостоянства (изменчивости) прибыли; 3) коэффициент покрытия процентов; 4) рентабельность продаж; 5) коэффициент покрытия; 6) доля заемных средств в активах; 7) величина активов.

Прогнозирующая  роль моделей усиливается при  переходе  от статического анализа к динамическому, т.е. трансформации Z-коэффициента в PAS-коэффициент (Perfomance Analysys Score) - коэффициент анализа деятельности фирмы во времени. Если Z- коэффициент свидетельствует, что фирма находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию. На основе Z-коэффициента компании за определенный год рассчитывается относительный уровень деятельности в процентах. Если PAS-коэффициент равен 50%, то деятельность рассматриваемой компании оценивается удовлетворительно (состояние среднее). Значение PAS = 20% означает, что только 20% компаний находятся в худшем положении, чем рассматриваемая компания. Такое положение можно считать неудовлетворительным. Если фирма имеет отрицательное значение Z, то модель PAS предполагает построение «рейтинга риска» для выявления скрытого риска.

Рейтинг риска  по пятибалльной шкале вычисляется на основе: 1) тренда Z-коэффициента, 2) величины отрицательного Z-коэффициента, 3) числа лет получения в расчетах отрицательного значения Z. Балл 1 шкалы - незначительная вероятность немедленного ухудшения финансового положения, балл 5 - «за пределами сохранения прежней формы», т.е. высокая вероятность близкого банкротства.

Рассмотренные модели прогнозирования банкротства строятся на анализе финансовых данных по фирмам и использовании известных параметров. Это порождает ряд недостатков при применении их сторонними аналитиками (например, при принятии решений о предоставлении коммерческого кредита): во-первых, фирмы, испытывающие финансовые затруднения, всячески задерживают публикацию отчетов, балансов и коэффициентов; во-вторых, опубликованные данные могут быть «творчески обработанными»; в-третьих, необходимо учитывать качественные факторы, свидетельствующие о банкротстве.

К качественным факторам, свидетельствующим о неблагополучном состоянии, относятся:

• неопытность компании и высокая степень конкуренции,
• цикличность бизнеса;
• спад в экономике;
• неспособность контролировать расходы, слабость финансового учета;
• кредитные ограничения;
• неквалифицированное управление;
• низкая диверсификация деятельности;
• восприимчивость к правительственному регулированию и изменениям внешней среды (забастовкам, налоговым изменениям
• и т.п.).

Метод А. Альтернативным методом является субъективный анализ, предполагающий экспертную оценку риска компании на основе разработанных стандартов. Это так называемый метод балльной оценки А (A-score technique), или метод A-счета.

Метод строится на следующих предпосылках.

1. Идет процесс,  ведущий к банкротству.

2. Компании потребуется  много лет, чтобы окончательно обанкротится (5-10 лет).

3. Существуют  характерные черты функционирования  и управления (в том числе финансового), ведущие компании к банкротству.

4. Процесс может  быть разделен на три стадии:

а) обнаруживаются недостатки принятия решений (автократическое принятие решений, несбалансированное или конфликтное правление, уровень менеджмента, недостатки учета и контроля). Автократическому (подавляющему) руководству соответствуют более высокие баллы. Отрицательным моментом считается выполнение должности исполнительного директора председателем совета директоров (председателем правления).