Критерии и показатели прогнозирования банкротства при осуществлении предпринимательской деятельности (Л.Я. Аврашков, Г.Ф. Графова, А.В. Графов, С.А. Шахватова, журнал "Аудитор", N 5, май 2017 г.)

Критерии и показатели прогнозирования банкротства при осуществлении предпринимательской деятельности

Л.Я. Аврашков,

д-р экон. наук, профессор,

ФГБОУ ВО "Российская академия народного хозяйства и

государственной службы при Президенте

Российской Федерации", Липецкий филиал

Г.Ф. Графова,

д-р экон. наук, профессор, заместитель директора

по научной работе, ФГБОУ ВО "Российская академия

народного хозяйства и государственной службы

при Президенте РФ", Липецкий филиал

А.В. Графов,

д-р экон. наук, профессор,

ФГБОУ ВО "Финансовый университет при

Правительстве РФ", Липецкий филиал

С.А. Шахватова,

канд. экон. наук, доцент кафедры экономики и финансов,

ФГБОУ ВО "Российская академия

народного хозяйства и государственной службы

при Президенте РФ", Липецкий филиал

Журнал "Аудитор", N 5, май 2017 г., с. 38-44.

Со времени вступления России на путь реформирования экономики в стране сформирован институт банкротства организаций, который является неотъемлемым элементом рыночной экономики.

Статистические данные свидетельствуют, что на современном этапе экономического развития Российской Федерации к числу неплатежеспособных можно отнести свыше половины российских хозяйствующих субъектов.

Кризисные ситуации в хозяйственной деятельности отдельных организаций следует рассматривать не только как стечение неблагоприятных обстоятельств (внутренние факторы), но и как общую закономерность рыночной экономики.

В зарубежной практике при проведении аудиторских проверок предусматривается ответственность аудитора за достоверность аудиторских заключений и выводов, а, следовательно, объективность оценки экономического состояния организации: если фирма обанкротилась, а в отчете аудитора о возможности банкротства не было никаких предупреждений, аудитор может быть привлечен к судебной ответственности.

Таким образом, важнейшей целью финансового анализа является своевременное выявление признаков банкротства организации.

В зарубежной и отечественной экономической науке и практике используются ряд моделей прогнозирования банкротства, построенных на совокупности финансово-экономических показателей, наиболее полно отражающих состояние и результаты хозяйственной деятельности предприятия.

Информационной базой для расчета финансово-экономических коэффициентов являются отчетные данные формы N 1 "Бухгалтерский баланс" и форма N 2 "Отчет о финансовых результатах". При этом цифровая информация формы N 1 обычно представляется в виде агрегированного баланса, где активы группируются по степени их ликвидности и располагаются в порядке убывания ликвидности, а пассивы - по срокам их погашения и расположены в порядке возрастания сроков уплаты.

В таблицах 1 и 2 представлены агрегированный бухгалтерский баланс и важнейшие показатели "Отчета о финансовых результатах" одного из машиностроительных предприятий Липецкой области.

Таблица 1

Формирование агрегатов бухгалтерского баланса (форма N 1), тыс. руб.

Группы баланса	Условное обозначение	Коды строк баланса	Значение, тыс. руб.
Наиболее ликвидные активы		1240 + 1250	1720
Быстрореализуемые активы		1230	341 114
Медленно реализуемые активы		1210 + 1220 + 1260 + 1170	207 139
Труднореализуемые активы		1100 - 1170	422 344
Баланс по активам		1600	972 317
Наиболее срочные обязательства		1520	371 294
Краткосрочные обязательства		1510 + 1540 + 1550	22 651
Долгосрочные обязательства		1400	6492
Постоянные пассивы в т.ч. нераспределенная прибыль (непокрытый убыток)		1300 + 1530	571 880
		1370	282 278
Баланс по пассивам		1700	972 317

На базе цифровой информации, приведенной в таблицах 1 и 2, ниже представлены алгоритмы расчета показателей для восьми зарубежных и отечественных моделей прогнозирования банкротства и дана оценка вероятности банкротства машиностроительного предприятия в соответствии с каждой из представленных моделей, которые наиболее широко используются в отечественном финансовом анализе.

1. Двухфакторная модель Э. Альтмана.

,

;

;

По данной модели граничные значения вероятности банкротства следующие: Z = 0 - средняя; Z < 0 - низкая, Z > 0 - высокая.

При Z = -1,649 вероятность банкротства низкая.

Таблица 2

Показатели "Отчета о финансовых результатах" (форма N 2), тыс. руб.

Наименование статей	Условное обозначение	Коды строк	Значение, тыс. руб.
Выручка от продаж		2110	1 373 808
Себестоимость продаж		2120	1 184 446
Коммерческие расходы		2210	26 342
Управленческие расходы		2220	107 227
Прибыль (убыток) от продаж		2200	55 793
Прибыль (убыток) до налогообложения)		2300	38 490
Текущий налог на прибыль		2410	11 463
Чистая прибыль (убыток)		2400	27 973
Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток) (форма N 1)		1370	282 278
Проценты к уплате		2330	583

2. Пятифакторная модель Э. Альтмана.

В 1960-х гг. ученый исследовал финансовое состояние 33 обанкротившихся американских фирм и сравнил полученные данные с аналогичными показателями организаций, которые не обанкротились. Z-модель простроена на использовании пяти показателей, от которых в наибольшей степени зависит вероятность банкротства.

Зарубежный опыт свидетельствует, что по пятифакторной модели банкротство до его наступления за один год можно спрогнозировать с точностью до 90%, за два года - с точностью до 70%, за три года - с точностью до 50%.

Использование методов регрессионного анализа позволило Э. Альтману предложить следующую модель:

,

где

;

;

;

;

.

При значении вероятность банкротства очень высока, при Z от 1,81 до 2,7 - вероятность банкротства средняя, при Z от 2,71 до 2,9 - вероятность банкротства невелика, при вероятность банкротства очень низкая.

При Z = 4,352 вероятность банкротства очень низкая.

3. Модель Фулмера.

,

где

;

;

;

;

;

;

;

:

.

.

По данной модели граничные значения вероятности банкротства следующие:

Z = 0 - средняя; Z < 0 - высокая, Z >0 - низкая.

При Z = 79,59 вероятность банкротства низкая.

4. Модель Спрингейта.

,

где

;

;

;

;

.

По данной модели граничные значения вероятности банкротства следующие:

Z = 0,862 - средняя; Z < 0,862 - высокая, Z > 0,862 - низкая.

При Z = 1,418 вероятность банкротства низкая.

5. Модель Таффлера.

,

где

;

;

;

.

.

По данной модели граничные значения вероятности банкротства следующие:

Z > 0,3 - высокая, Z = 0,2 - 0,3 - средняя, Z < 0,2 - низкая.

При Z = 2,422 вероятность банкротства высокая.

6. Модель Лиса.

,

где

;

;

;

.

.

По данной модели граничные значения вероятности банкротства следующие:

Z = 0,037 - средняя; Z < 0,037 - высокая, Z > 0,037 - низкая.

При Z = 0,053 вероятность банкротства низкая.

7. Иркутская модель.

;

;

;

;

.

По данной модели граничные значения вероятности банкротства следующие:

Z < 0 - максимальная; Z = 0,0 - 0,18 - высокая; Z = 0,18 - 0,32 - средняя, Z = 0,320,42 - низкая; Z > 0,42 - минимальная.

При Z = 4,913 вероятность банкротства минимальная.

8. Модель Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова.

,

;

;

;

.

.

По данной модели граничные значения вероятности банкротства следующие:

Z < 1 - высокая; Z = 1 - средняя, Z > 1 - низкая.

При Z = 1,237 вероятность банкротства низкая.

Анализ результатов расчета показателя "Z" говорит о том, что все восемь моделей свидетельствуют о низкой вероятности банкротства, что позволяет сделать вывод об устойчивом финансово-экономическом состоянии исследуемого предприятия.

Вместе с тем, достаточно высокие темпы инфляции, использование предприятиями и организациями различных систем налогообложения, различия в показателях фондоемкости, материалоемкости, энергоемкости и трудоемкости производства свидетельствуют о необходимости улучшения предложенных выше моделей. В первую очередь это относится к наиболее популярной пятифакторной модели Э. Альтмана и четырехфакторной модели Лиса, а именно, к четвертому элементу этих моделей (), так как из-за неразвитости вторичного рынка ценных бумаг определить рыночную стоимость акций (обыкновенных и привилегированных) для подавляющего большинства российских предприятий практически невозможно.

В этой связи авторы предлагают следующие подходы к решению этого вопроса.

1. Рыночная стоимость акций (обыкновенных и привилегированных) рассчитывается как отношение суммы дивидендов к среднему уровню ссудного процента.

Этот метод может быть применен к крайне ограниченному числу российских предприятий, т.е. к тем предприятиям, которые выплачивают дивиденды по акциям. Большинство российских предприятий не соответствует критериям этой позиции.

2. Рыночная стоимость акций (обыкновенных и привилегированных) принимается равной рыночной стоимости капитала (основного и оборотного) предприятия, т.е. стоимости совокупных активов предприятия.

Такой подход представляется достаточно простым, применимым для любого российского предприятия, но следует ожидать завышенного итога расчета вследствие несоответствия величины совокупных активов предприятия по бухгалтерской оценке их реальной стоимости.

Это несоответствие может быть отнесено прежде всего к оценке основных производственных фондов предприятия.

3. Учитывая вышеприведенные обстоятельства, в условиях российской экономики при расчете в пятифакторной модели Э. Альтмана и четырехфакторной модели Лиса представляется целесообразной замена рыночной стоимости акций величиной чистых активов или величиной собственного капитала:

.

Следует отметить, что итоговые результаты "Z-счета" содержат элемент ожидания. Это означает, что если "Z-оценка" предприятия близка или уже находится в интервале низких значений, то при условии продолжающегося ухудшения экономического состояния предприятие обанкротится. Если же менеджеры предприятия, осознав экономические трудности, предпримут необходимые шаги для того, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет.

Таким образом, "Z-оценка" является для руководства предприятия сигналом раннего предупреждения банкротства. В отличие от фактической рейтинговой оценки за отчетный период она представляется плановым расчетным показателем на ближайшую перспективу.

Литература

1. Аврашков Л.Я., Графова Г.Ф., Шахватова С.А. К вопросу о взаимосвязи показателей экономического и социального развития предприятий // Аудитор. - 2014. - N 10 (236). - С. 86-90.

2. Аврашков Л.Я., Графова Г.Ф., Графов А.В., Шахватова С.А. Инновационно-инвестиционная деятельность предприятий / Липецкий филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации. - М., 2015.

3. Аврашков Л.Я., Графова Г.Ф., Шахватова С.А. О нормативной базе для оценки финансово-экономического состояния предприятия // Аудитор. - 2008. - N 2. - С. 26-33.

4. Экономика организаций (фирмы): учебное пособие для магистров / Л.Я. Аврашков, Г.Ф. Графова, А.В. Графов, С.А. Шахватова. - М., 2014.