Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятия

Анализ подходов, представленных в работах отечественных и зарубежных авторов, позволяет предложить достаточно полную, на наш взгляд, классификацию количественных методов оценки риска банкротства предприятий. Данная классификация представлена на рис. 1. Далее будет дана характеристика различных видов количественных методов оценки риска банкротства предприятий в соответствии с предложенной классификацией.

Методы коэффициентного анализа

Следует отметить, что в России на сегодняшний день значительная часть систем мониторинга хозяйственной деятельности предприятий базируется исключительно на коэффициентном анализе. Так, закон «О несостоятельности (банкротстве) предприятий» предполагает расчет ряда коэффициентов в целях диагностики предприятия на предмет возможного банкротства. Данная система показателей является общепринятой и включает в себя коэффициенты восстановления и утраты платежеспособности. Вместе с тем, как показывает практика, рассматриваемый подход ориентирован прежде всего не на прогнозирование, а на выявление банкротства и не дает возможности руководству предприятия своевременно принять меры по выходу из кризисного состояния.

Рисунок 1. Классификация количественных методов оценки риска банкротства предприятий

Рейтинговые системы

Рейтинговые системы можно условно разделить на две категории: включающие в себя исследования на местах, т.е. изучение организации «изнутри», и дистанционные. Отличительной особенностью большинства рейтинговых методов является наличие ряда компонентов (иногда интегральных), полученных экспертным путем либо с помощью простейших математических операций по данным отчетности, на основе которых вычисляется итоговый рейтинг, который считается отражением риска банкротства.[18]

Одним из наиболее известных рейтинговых методов оценки риска банкротства является «правило 5 си», которое широко применяется зарубежными и

российскими банками для анализа кредитоспособности предприятий и включает следующие критерии: character (характер заемщика); capacity (финансовые возможности); capital (капитал); collateral (обеспечение); conditions (общие экономические условия).

Комплексная оценка риска

Для получения детальной и всесторонней оценки деятельности предприятия, в частности при его исследовании на предмет возможного банкротства, может применяться комплексный анализ деятельности всех его крупных бизнес-подразделений. В настоящее время за счет универсальности и высокой эффективности подобные системы используются для комплексной оценки риска банкротства в крупнейших холдингах США и Западной Европы, а также транснациональных корпорациях.

Статистические модели

Несмотря на то, что наиболее ранние работы, посвященные проблемам оценки риска банкротства предприятий, были опубликованы еще в начале прошлого столетия, статистические методы не имели широкого распространения, пока не стали известны модели, представленные в работах Beaver (1966) и Altman (1968), что, в свою очередь, было вызвано возросшим интересом со стороны финансовых институтов к адекватной оценке инвестиционных рисков и явилось стимулом для дальнейших исследований.

Анализ многочисленных работ в области прогнозирования банкротства предприятий, представленных как в зарубежной, так и в российской научной литературе, позволяет нам объединить статистические модели оценки риска банкротства в две крупные группы (см. рис. 1), которые будут охарактеризованы далее.[19]

Параметрические модели оценки риска банкротства

Большинство параметрических моделей оценки риска банкротства пред-приятий предполагает построение и анализ некоторой аддитивной модели, что обусловливает целесообразность деления данного вида моделей на двухфак-торные и многомерные. В то же время, как видно из представленной на рис. 1 классификации, параметрические модели оценки риска банкротства можно сгруппировать в зависимости от метода их построения. Далее будет дана характеристика параметрических моделей в данном разрезе.

Модели дискриминантного анализа

Как уже было отмечено, одними из наиболее ранних и в то же время известных подходов к оценке риска банкротства предприятий в зарубежной практике являются модели, представленные в работах Beaver (1966) и Altman (1968).

Модель, предложенная Бивером, представляет собой пятифакторную систему оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства. Следует отметить, что впервые в качестве метода предсказания банкротства использовался анализ соотношений финансовых коэффициентов.

Вместе с тем весовые коэффициенты для индикаторов в данной модели не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается, что затрудняет сравнительный анализ результатов расчета для нескольких предприятий.[20]

Вторая модель предполагает расчет коэффициента Альтмана (индекса кредитоспособности). Индекс кредитоспособности построен с помощью муль-типликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis –MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов. В общем виде индекс Альтмана (Z-счет) имеет вид:

где

При этом предприятия, для которых Z>2,99, характеризуются как финансово устойчивые, в то время как предприятия, для которых Z<1,81, являются безусловно несостоятельными, а интервал от 1,81 до 2,99 составляет зону неопределенности.

После моделей Beaver (1966) и Altman (1968) было разработано достаточно большое количество моделей оценки риска банкротства предприятий с использованием дискриминантного анализа. Из более поздних работ в данной области следует отметить прежде всего модель Спрингейта (Springate, Gordon L.V., 1978), модель Фулмера (Fulmer, John G., 1984) и др.

Среди российских авторов можно назвать Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова, которые предложили использовать для оценки риска банкротства предприятий следующую модель:

R = 2 • Ko + 0,1 • Кmл + 0,08 • Ku + 0,45 • Км + Кnp, (2)

где

Ко – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

Ки – коэффициент оборачиваемости активов;

Км – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр – рентабельность собственного капитала.

В целом, как показала мировая практика, модели оценки риска банкротства предприятий, разработанные на основе дискриминантного анализа, характеризуются достаточно высокой точностью: по результатам многочисленных практических исследований точность прогнозов, сделанных с помощью данных моделей, составляет 70-80%.

Logit- и probit-модели

Logit- и probit-модели оценки риска банкротства получили широкое распространение начиная с 80-х годов прошедшего века. Среди авторов данных моделей следует прежде всего отметить Ohlson (1980), Wiginton (1980), Zavgren (1983) и Zmijewski (1984).

В общем виде logit-модель оценки риска банкротства предприятий можно

представить следующим образом:

где Prob(event) – вероятность наступления банкротства;

Prob(nonevent) – вероятность того, что банкротство не наступит;

xi – факторы, определяющие вероятность наступления / ненаступления банкротства предприятия;

βi – весовые коэффициенты.

Распространение logit- и probit-моделей в практике оценки риска банкротства зарубежных предприятий было обусловлено тем фактом, что в процессе их применения появилась возможность дать ответы на вопросы, неразрешимые с помощью методов дискриминантного анализа. Данные вопросы можно сформулировать следующим образом:

􀂎 какие финансовые коэффициенты наиболее важны в процессе определения вероятности банкротства хозяйствующего субъекта?

􀂎 в каких пропорциях нужно принимать во внимание данные коэффициенты?

􀂎 каким методом можно выявить данные коэффициенты и их соотношения друг с другом?

Вместе с тем, как показали последние исследования, достоверный прогноз динамики развития предприятия в будущем предполагает построение сложных экономико-математических моделей, в которых задействован весь богатый инструментарий современной статистики. К таким моделям можно отнести модели поддерживающих векторов (Support Vector Machines, или SVM-модели).

SVM-модели

SVM-модели позволяют, с одной стороны, снизить погрешность прогноза

и в то же время минимизировать количество параметров, позволяющих наиболее точно оценить вероятность банкротства предприятия.

SVM-модели предполагают построение классификационной функции вида:

где, ; и - поддерживающие вектора;

- весовые коэффициенты.

Каждому значению функции f(x) соответствует единственное значение вероятности банкротства предприятия.

Одной из последних разработок, посвященных проблеме оценки риска банкротства предприятий с помощью SVM-моделей, является работа W. Härdle, R. Moro & D. Schäfer (2005). Для своего исследования авторы сформировали выборку из 84 крупнейших компаний-банкротов. В результате анализа этих предприятий на основе ряда показателей финансового состояния (финансовый рычаг, коэффициенты ликвидности, показатели деловой активности и оборачиваемости) была сформирована SVM-модель, отражающая зависимость вероятности банкротства от показателей финансового рычага и рентабельности.

В настоящее время SVM-модели являются одной из новейших разработок в области математической статистики, носят прикладной характер и успешно применяются в оптике, медицине и других областях. При этом SVM-модели относительно недавно используются в качестве инструмента для оценки риска банкротства предприятий в зарубежной практике, в то время как в России, несмотря на достаточно высокую точность прогноза, пока еще не нашли применения. Следует отметить, что эта тенденция характерна для большинства статистических моделей: в российской практике данные модели, как правило, начинают использоваться с заметным запаздыванием, что объясняется значительными затратами времени на их адаптацию к условиям российской экономики.[21]

Скоринговые модели

Скоринг (от англ. Score – задолженность) представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе доступной информации, включая экспертные заключения, статистические данные, макроэкономические данные о социально-экономическом развитии конкретных регионов и отраслей, оценивается вероятность банкротства предприятий.