Прогнозирование риска финансовой несостоятельности хозяйствующих субъектов проведём на примере 000 "Север-Транс" г. Кострома, занимающегося заготовкой, переработкой и реализацией грибов и ягод. Спрогнозируем риск финансовой несостоятельности по нескольким известным методикам и определим самую адекватную, для экономических организаций данного профиля.

1. Двухфакторная модель Э. Альтмана.

В модели учитываемым фактором риска является возможность необеспечения заёмных средств собственными в будущие периоды. В соответствии с этим, содержанием модели является определение границы между платёжеспособностью и несостоятельностью - потерей платёжеспособности. Конструкция модели достаточно проста и включает такие факторы-признаки, как платёжеспособность и финансовая независимость. Показателями указанных факторов являются:

Коэффициент текущей ликвидности (К_тл), характеризующий общую обеспеченность экономической организации оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств.

Коэффициент капитализации (К_зс) (финансового равновесия или ассоциации), отражающий соотношение заёмных и собственных средств.

Модель прогнозирования риска несостоятельности имеет вид:

В соответствии с предназначением основное значение в модели (3.10) имеет платёжеспособность - показатель К_тл текущей ликвидности, весовой коэффициент (индикатор) которого в 18,5 раза больше индикатора при коэффициенте К_зс. Кроме того, знак при коэффициенте К_тл усиливает совместно со свободным членом значение рейтингового числа Z.

Приведённые строки соответствуют ноказателям "Бухгалтерского баланса" (форма 1) Данные для вычислений берутся оттуда же. Единицы измерения — рубль.

Хотя автором модели предложены следующие границы для коэффициентов: К_тл=(2:3); К_зс≤(1,0:1,5), мы видим, что фактические значения выходят за рамки определённых границ.

Автором модели определено следующее правило оценивания риска несостоятельности экономической организации:

- если Z<0, вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z;

- если Z=0, вероятность банкротства равна 50%;

- если Z>0, вероятность банкротства больше 50% и возрастает по мере увеличения рейтингового числа Z. В этом случае определяющее влияние имеет значение коэффициента К_зс.

Достоинство модели - её простота, ограниченный объём требуемой исходной информации. Недостаток модели - невысокая точность прогнозирования риска банкротства (40-45%) на временном интервале один год. Причина заключается в том, что не учтено влияние на финансовое состояние других факторов риска, оценкой которых могут быть показатели рентабельности, деловой активности и др. Кроме этого, в нашем случае, значение рейтингового числа Z далеко от граничного показателя, что делает эту модель не совсем адекватной для прогноза риска банкротства экономической организации данного профиля.

2. Пятифакторная модель Альтмана.

Данная модель представляет собой более тонкий и, главное, комплексный коэффициентный анализ. Это связано с тем, что спектр факторов признаков, который включает ликвидность, финансовую независимость, рентабельность и деловую активность экономической организации, расширен.

Пятифакторная модель Альтмана имеет вид:

Приведённые строки соответствуют показателям форм "Бухгалтерский баланс"(форма 1) и "Отчёт о прибылях и убытках" (форма 2). Единица измерения — рубль.

Правило принятия решения о возможности банкротства заключается в следующем:

Z<1,23 — вероятность банкротства высокая;

Z>1,23 - вероятность банкротства малая.

Несмотря на то, что для данной модели точность прогнозирования на горизонте до одного года составляет до 95%, на два года - до 83, на пять лет - до 70%, большое превышение значения рейтингового числа Z над пороговым, (1,23) свидетельствует о не учёте, при прогнозировании банкротства, специфических рисков, характерных для экономических организаций рассматриваемого профиля.

3. Пятифакторная модель У. Бивера.

Модель даёт возможность оценить финансовое состояние фирмы с точки зрения её возможного будущего банкротства (финансовой несостоятельности). Особенностями конструкции модели являются: отсутствие индикаторов (весовых коэффициентов); наличие для предлагаемых показателей тренда на временном интервале до пяти лет. По содержанию модель представляет комплекс финансовых показателей, характеризующих платёжеспособность, финансовую независимость и рентабельность организации. Адаптированная модель Бивера для российских реалий включает следующие показатели:

Коэффициент Бивера

К_б= (Чистая прибыль + Амортизация)/3аёмные средства

Коэффициент текущей ликвидности

Финансовый левередж

К_л = (Заёмный капитал/Баланс)* 100%

Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами

К_п = (Собств. капитал - Внеоборотные активы)/Сумма активов

Коэффициент характеристики оборотных активов и текущих обязательств

К_об = Оборотные активы/Текущие обязательства

Для всех коэффициентов определены три группы показателей:

Таблица 3.1

Группы значений показаний для пятифакторной модели У. Бивера

Вероятность банкротства экономической организации оценивается по одной из групп возможных состояний, где находятся большинство расчётных значений показателей. При этом Бивер настаивал на отраслевом подходе в процессе анализа деятельности компании. Несмотря на некоторый разброс показателей по группам, в целом можно сделать вывод, что банкротство может наступить в течение пяти лет.

З.Четырёхфакторная модель Лиса

В четырёхфакторной модели Лиса факторы-признаки учитывают такие результаты деятельности как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость экономической организации. Конструкция модели имеет вид

где: Х₁ — доля оборотных средств в активах;

Х₂ — рентабельность активов по прибыли от реализации;

Х₃ — рентабельность активов по нераспределённой прибыли;

Х₄ — коэффициент покрытия по собственному капиталу.

Для данной модели вероятность банкротства в зависимости от значения рейтингового числа определяется следующим образом:

если Z>0.037 — вероятность банкротства высокая;

если Z<0,037 - вероятность банкротства малая.

В нашем случае Z= 0,058>0,037. Это означает, что вероятность банкротства рассматриваемой экономической организации высока.

4. Четырёхфакторная модель Таффлера

Таффлером была предложена следующая модель прогнозирования финансовой несостоятельности экономической организации:

где Х₁ - коэффициент покрытия: прибыль от реализации/краткосрочные обязательства;

Х₂ — коэффициент покрытия: оборотные активы/сумма обязательств;

Х₃ — доля обязательств: краткосрочные обязательства/сумма активов;

Х₄ — рентабельность всех активов: выручка от реализации/сумма активов.

Индикаторы характеризуют важность факторов-признаков в конструкции модели следующим образом: краткосрочную платёжеспособность (r₁=0,53); структуру капитала (r₃=0,18) от которой зависит эта платёжеспособность; ресурсоотдачу (r₂=0,13)

Правило принятия решения о возможности банкротства экономической организации следующее:

если Z>0,3 - фирма имеет неплохие долгосрочные перспективы;

если Z<0,2 - банкротство более чем вероятно.

Проведём сравнительный анализ результатов прогнозирования финансовой несостоятельности экономической организации, которые дают вышеприведённые методики (таб. 3.2).

Таблица 3.2

Результаты прогнозирования банкротства

Как следует из таблицы 3.2, тестирование 0 0 0 "Север-Транс" на предмет прогнозирования риска банкротства даёт некоторое различие оценок. Это объясняется тем, что экономические условия стран, для которых разработаны модели, вносят свои особенности, как в набор факторовпризнаков, так и в значение весовых коэффициентов при данных факторах. Специфика российских условий и их отличия от стран с развитой экономикой требует, чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия.

в связи с этим, А.Д. Беликов и Лео Хао Суан разработали четырёхфакторную модель прогнозирования банкротства торгово-посреднических экономических организаций и двухфакторную модель прогнозирования банкротства предприятий среднего класса производственного типа, соответственно.

Спрогнозируем вероятность банкротства ООО "Север-Транс" по этим двум методикам.

Двухфакторная модель прогнозирования банкротства.

В основе модели - два фактора: коэффициент текущей ликвидности (К_тл); коэффициент финансовой независимости К_фн (коэффициент автономии) - удельный вес собственных средств в общей сумме источников финансирования. Модель прогнозирования риска несостоятельности имеет вид:

Как следует из конструкции модели, в прогнозировании возможного состояния банкротства определяющее значение имеет фактор финансовой независимости. Это объясняется следующим парадоксом: при нестабильной среде предпринимательства предприятие увеличивает запасы, что приводит к росту показателя К_тл, но одновременно растёт вероятность риска их ликвидности, что снижает платёжеспособность предприятия.

Шкала оценки риска банкротства пять классов градации, и в зависимости от значения рейтингового числа Z она осуществляется по следующему правилу:

если Z<1,3257 - вероятность банкротства очень высокая;

если 1,3257≤Z<1,5457 - вероятность банкротства очень высокая;

если 1,5457≤Z< 1,7693 - вероятность банкротства средняя;

если 1,7693≤Z< 1,9911 - вероятность банкротства низкая;

если Z>1,9911 - вероятность банкротства очень низкая.

В нашем случае Z= 1,6222 что соответствует средней вероятности банкротства.

Четырёхфакторная модель прогнозирования банкротства

Данная модель прогнозирования банкротства торгово-посреднических экономических организаций включает четыре фактора и имеет следующий вид:

где: X₁ — доля чистого оборотного капитала;

Х₂ — рентабельность собственного капитала;

Х₃ - коэффициент оборачиваемости активов;

Х₄ - норма прибыли.

По рекомендации института переходной экономики данная модель может быть усовершенствована путём учёта коэффициента характеризующего фактор капитализации предприятий (К_к =15,74), что компенсирует заниженный уровень балансовой стоимости активов.

Шкала оценки риска банкротства имеет пять градаций и осуществляется по следующим правилам:

если Z<0 - вероятность банкротства максимальная (90-100%);

если 0<Z<0,18 - вероятность банкротства высокая (60-80%);

если 0,18<Z<0,32 - вероятность банкротства средняя (35-50%);

если 0,32<Z<0,42 - вероятность банкротства низкая (15-20%);

если Z>0,42 - вероятность банкротства минимальна (до 10%).

В нашем случае Z= 0,3999 что указывает на низкую вероятность банкротства.

Учитывая, что 000 "Север-Транс" занимается как переработкой, так и реализацией грибов и ягод, результаты прогнозирования риска банкротства по этим двум методикам достаточно неплохо корреспондируются между собой. И они обе могут быть использованы в качестве инструмента прогнозирования банкротства экономических организаций подобного профиля. Причём, учитывая качественный характер вероятности банкротства двухфакторной модели (очень высокая, высокая, средняя, низкая, очень низкая) её предлагается использовать в качестве грубого инструмента оценки вероятности банкротства (в принципе возможно банкротство или нет). И если банкротство в принципе реально, то предлагается использовать четырёхфакторную модель для определения конкретной вероятности банкротства.