3.1. Прогнозирование будущей неплатежеспособности

Автор:
Опубликовано: 16 сентября 2005

Глава III. Платежеспособность. Банкротство. Безубыточность.

3.1. Прогнозирование будущей неплатежеспособности.

Несмотря на то, что описанные выше аналитические процессы и финансовые модели основывались на предположении, что фирма в той или иной мере преуспевает, нельзя не принимать во внимание возможность потери ликвидности, платежеспособности некоторыми предприятиями, потенциальную угрозу банкротства. Понятие «неплатежеспособности» несколько расплывчато. Фирма считается технически неликвидной (неплатежеспособной), если она не в состоянии выполнять свои текущие обязательства. Неплатежеспособность подобного рода часто представляет собой временную проблему, которую можно решить (как правило, именно так и бывает). С другой стороны, конкурсное управление или банкротство обычно означает, что пассивы данной фирмы превышают активы. В таком случае говорят, что компания имеет отрицательный собственный капитал, это значит, что владельцы обычных акций потеряют все свои вложения. Под финансовым «сбоем» подразумевается целая шкала возможностей между этими двумя экстремальными ситуациями.

Оздоровительные методы могут быть разными в зависимости от степени финансового «сбоя». Если положение безнадежно, единственный возможный выход – ликвидация компании. В настоящей главе вкратце описываются некоторые методы финансового анализа и использования расчетных показателей (уже существующие в странах, с рыночной экономикой), которые помогают заранее прогнозировать и оценивать вероятность объявления банкротства фирмы.

Финансовые трудности компании – достаточно распространенное явление, однако часто причиной их возникновения, прямо или косвенно, становятся действия руководства. Стратегические промахи и ошибочные решения, связанные с производственным процессом, проецируются на финансы, что приводит к финансовым осложнениям, а иногда к конкурсу, банкротству предприятия. Редко финансовые проблемы компании являются результатом принятия одного неверного решения. Обычно этой целый комплекс ошибок последствия которых обнаруживаются не сразу, а спустя какое-то время. Самые первые симптомы возникновения финансовых трудностей можно распознать до того, как они проявятся в полном объеме, по некоторым признакам, изменениям определенных финансовых и аналитических показателей. Кредиторы, инвесторы или владельцы облигаций могут предпринять шаги с целью оздоровления или корректировки ситуации прежде, чем будет объявлено банкротство либо конкурсное управление. Здесь имеется в виду разработка или применение финансового механизма либо модели, способных с опережением подавать «сигналы тревоги».

Первым финансовым аналитиком, использовавшим статистические приемы в сочетании с финансовыми коэффициентами для прогнозирования вероятного банкротства предприятия, был В.Х.Бивер (W.Н.Beaver). При определении финансовых «сбоев» он рассматривал широкий спектр критериев. Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые обязательства (или сложностями с погашением задолженности в установленные сроки). Бивер создавал базу данных, которую использовал потом в своей модели для (статистического тестирования надежности 30 финансовых коэффициентов. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем, сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились.

Среднее значение рассматриваемого коэффициента у фирм, которые позже обанкротились, отличается от величины того же самого показателя у преуспевающих предприятий, сохранивших способность платить по своим краткосрочным обязательства. Среднее значение данного коэффициента у обанкротившихся через пять лет фирм равно приблизительно 0,20, в то время как у «успешных» фирм оно достигает почти 0,45. Более того в компаниях-банкротах этот показатель уменьшается с довольно высокой скоростью: за пять лет до краха он составляет в среднем 0,20; за два года до банкротства коэффициент имеет уже умеренно отрицательное значение, которое в течение года уменьшается до -0,18. В то же самое время у платежеспособных компаний названный коэффициент практически не изменился, его уровень постоянно превышал 0,40.

В своих исследованиях Бивер опирался на 30 финансовых коэффициентов с различной степенью значимости для прогнозирования финансового будущего предприятий. Коэффициент отношения cash flow к общей сумме задолженности является одним из наиболее статистически надежных показателей.

Профессор Э.И.Альтман применил прямой статистический метод (так называемый дискриминантный анализ), позволивший оценивать веса отдельных расчетных показателей; они были включены в модель как переменные. В своих исследованиях Альтман, как и Бивер, использовал данные стабильных фирм и компаний, которые позже, в течение пяти лет, обанкротились. Альтман применил методы дискриминантного анализа для оценки уровня коммерческого риска. Его целью было определение возможностей использования модели для дифференциации фирм, перед которыми не стоит угроза банкротства, и компаний с высокой вероятностью будущего краха. Методология основывается прежде всего на количественных показателях (на показателях, которые можно рассчитать), а так называемая финансовая философия (позиция руководства, соответствие его действий финансовым возможностям фирмы) анализируется только частично, главным образом при рассмотрении спорных или непонятных результатов, как будет показано ниже. Сначала Альтман включил в свою модель 22 финансовых коэффициента (независимых переменных), которые впоследствии сократил до пяти наиболее важных. При помощи своего аналитического метода он вывел следующее уравнение надежности (показатель, так называемая модель Z Альтмана – «Z score model»):

Z = 1,2 Х1 + 1,4 Х2 + 3,3 Х3 + 0,6 Х4 + 1,0 Х5,

где Х1 = рабочий капитал/активы;

Х2 = нераспределенная прибыль/активы;

Х3 = EBIT (эксплуатационная прибыль)/активы;

Х4 = рыночная стоимость собственного капитала/бухгалтерская (балансовая, учетная) стоимость задолженности;

Х5 = выручка (общий доход) /активы, а коэффициенты представляют собой веса отдельные экзогенных переменных.

По данным 1993 г.

Z = 1,2 х 0,24 + 1,4 х 0,37 + 3,3 х 0,13 + 0,6 х 1,5 + 1,0 х 1,5 = 3,6

Степень вероятности банкротства

Значение Z-счета Вероятность банкротства
1,8 и меньше Очень высокая
От 1,81 до 2,7 Высокая
От 2,71 до 2,9 Существует возможность
3,0 и выше Очень низкая

Итоговый показатель – «показатель Z» Альтмана является результатом дискриминантной функции. Очевидно, что «более здоровыми» являются компании, у которых больше «число Z». Профессор Альтман установил, что предприятия, у которых «показатель Z» превышал 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в их деятельности каких-либо осложнений на наблюдалось. Фирмы, у которых данный показатель был меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно приходили к банкротству. Лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с «показателем Z» между 1,81 и 2,99 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз. Следовательно, АО «Ковопласт» является финансово-стабильной компанией.

В общем можно сказать, что применение метода Альтмана позволяет прогнозировать финансовое развитие компании.

В мире функционирующей финансовой инфраструктуры подавляющее большинство финансовых и прочих показателей меняется во времени в соответствии с изменениями макроэкономических и иных условий. Экономисты из разных стран, на практике проверяющие множество методов, апробировали и модель Альтмана, применив ее к разным периодам времени. После внесения незначительных корректив в предложенную Альтманом методологию большинство финансовых экспертов согласилось, что его прогнозы отличаются высокой работоспособностью и статистической надежностью, т.е. с помощью этих моделей можно максимально точно определять предприятия, у которых велика вероятность финансовых «сбоев». Чем ближе банкротство, тем более очевидны результаты, которые показывает модель Альтмана, как, впрочем и любой другой метод. Преимуществом методов, подобных модели Альтмана, является высокая вероятность с которой предсказывается банкротство приблизительно за два года до фактического объявления конкурса, недостатком – уменьшение статистической надежности результатов при составлении прогнозов относительно отдаленного будущего.

Существуют различные неформальные критерии, дающие возможность прогнозировать вероятность потенциального банкротства предприятия. К их числу относятся:

  • неудовлетворительная структура имущества предприятия, в первую очередь текущих активов. Тенденция к росту в их составе труднореализуемых активов (сомнительной дебиторской задолженности, запасов товарно-материальных ценностей с длительным периодом оборота) может сделать такое предприятие неспособным отвечать по своим обязательствам;
  • замедление оборачиваемости средств предприятия (чрезмерное накапливание запасов, ухудшение состояния расчетов с покупателями);
  • сокращение периода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемости текущих активов;
  • тенденция к вытеснению в составе обязательств предприятия дешевых заемных средств дорогостоящими и их неэффективное размещение в активе;
  • наличие просроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса в составе обязательств предприятия;
  • значительные суммы дебиторской задолженности, относимые на убытки;
  • тенденция опережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменением высоколиквидных активов;
  • падение значений коэффициентов ликвидности;
  • нерациональная структура привлечения и размещения средств, формирование долгосрочных активов за счет краткосрочных источников средств;
  • убытки, отражаемые в балансе, и др.

На своевременное выявление указанных причин направлен анализ ликвидности и текущей платежеспособности предприятия.

Автор:

 

Все статьи цикла «Глава III. Платежеспособность. Банкротство. Безубыточность.»

(состоит из 4 статей)

3.1. Прогнозирование будущей неплатежеспособности (16 сентября 2005)

3.2. Диаграмма «DU PONT» (16 сентября 2005)

3.3. Эффект финансового рычага (ЭФР) (16 сентября 2005)

3.4. Анализ безубыточности (16 сентября 2005)