CC BY
392
SCIENCE TIME
МОДЕЛИ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
Архипова Диана Владимировна, Казанский федеральный университет, г. Казань
Email: diana_arhipova@mail. ru
Аннотация. Данная статья посвящена вопросу оценки и прогнозирования риска финансовой несостоятельности предприятия. Рассмотрена сущность риска финансовой несостоятельности организации, основные подходы и модели его оценки. Для практического понимания вопроса, описанные модели были о проиллюстрированы на примере анализа финансового состояния ОАО МТС.
Ключевые слова: финансовая несостоятельность, модели комплексной балльной оценки, модели рейтингового финансового анализа. дискриминантные факторные модели.
Для современной развивающейся экономики России характерна высокая степень неопределенности, что существенно повышает риск возможной финансовой несостоятельности предприятия. Под финансовой несостоятельностью понимается неспособность субъекта хозяйствования платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность ввиду отсутствия средств. Риск финансовой несостоятельности обобщенно характеризует проявление взаимосвязанных рисков потери финансовой устойчивости, платежеспособности и независимости предприятия. Риск финансовой несостоятельности проявляется в виде неудовлетворительной структуры баланса, когда предприятие неспособно в полной мере удовлетворить требования кредиторов по своим обязательствам. Прогнозирование своего финансового состояния, платежеспособности позволяет предприятию оценить, предупредить и устранить причины риска своей несостоятельности.
В целях обеспечения комплексного подхода оценки рисков не только в настоящем, но и в будущем используется определенный класс моделей оценки риска. Модели оценки риска включают группы финансовых показателей, характеризующих результаты деятельности в комплексе.
16
а
Среди возможного набора моделей следует выделить:
- модели комплексной балльной оценки финансового состояния предприятия;
- моделей рейтингового финансового анализа;
- дискриминантные факторные модели прогнозирования риска банкротства.
В данной работе предлагается рассмотреть основные модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности предприятия на примере компании ОАО МТС - российской телекоммуникационной компании, занимающей первое место среди компаний телекоммуникационной отрасли в рейтинге CNews Telecom.
Содержанием модели комплексной бальной оценки является классификация финансового состояния предприятия и на этой основе- оценка возможных негативных последствий рисковой ситуации в зависимости от значений факторов-признаков и рейтингового числа.
В качестве примера можно рассмотреть распространенную и часто применяемую модель комплексной бальной оценки, где в качестве факторов -признаков используют финансовые коэффициенты, характеризующие
ликвидность и финансовую устойчивость предприятия. В отечественной экономической литературе для данных показателей определены свои нормативные значения [1, с.125].
В процессе построения модели необходимо определить:
- состав и ранжирование показателей по степени их важности;
- присвоить количество баллов за единицу каждого показателя;
- установить классы финансового состояния и назначить диапазона и количества баллов по каждому показателю за нахождению в данном классе
- суммировать баллы и назначение диапазона балльных оценок по каждому классу финансового состояния.
Вариант модели комплексной балльной оценки риска финансового состояния предприятия представлен в табл.1 [4, с.267].
Приведенные классы финансового состояния означают следующее:
а) 1 класс - это предприятия с абсолютной финансовой устойчивостью и абсолютной платежеспособностью;
б) 2 класс - это предприятия нормального финансового состояния;
в) 3 класс - это предприятия, финансовое состояние которых можно оценить как среднее;
г) 4 класс - это предприятия с неустойчивым финансовым состоянием;
д) 5 класс - это предприятия с кризисным финансовым состоянием.
17
а
I о
Щ SCIENCE TIME ~|
Таблица 1
Границы классов предприятий согласно критериям оценки финансового состояния
Показатель финансового состояния Условия снижения критерия Границы классов согласно критериям
1 класс 2 класс 3 класс 4 класс 5 класс
Коэф.абсолютной ликвидности, L2 0,01п.-0,3 балла >=0,7( 14 баллов) 0,69-0,5 (13,8- 10баллов) 0,49-0,3(9,8 -6 баллов) 0,29-0,1(5,8 -2 балла) <0,1(1,8-0 баллов)
Коэф. критической оценки, L3 0,01п.-0,2 балла >=1 (11 баллов) 0,99-0,8 (10,8-7 баллов) 0,79-0,7(6,8 -5 баллов) 0,69-0,6(4,8 -3 балла) <0,59(2,8-0 баллов)
Коэф.текущей ликвидности, L4 0,01п.-0,3 балла >=2 (20 баллов) 1,69-1,5 (18,713 баллов) 1,49-1,3 (12,7-7 баллов) 1,29-1(6,7-1 балл) <0,99(0,7-0 баллов)
Доля оборотных средств в активах, Le >=0,5 (10 баллов) 0,49-0,4 (97 баллов) 0,39-0,3(6,5 -4 балла) 0,29-0,2(3,5 -1 балл) <0,2(0,5-0 баллов)
Коэф. обеспеченности собственными средствами, Косо 0,01п.-0,3 балла >=0,5 (12,5 балла) 0,49-0,4 (12,2-9,5 балла) 1,23-1,44 (10,4-4,1 балла) 0,19-0,1(3,2 -0,5 балла) <0,1 (0,2 балла)
Коэф. задолженности, Кзс 0,01п.-0,3 балла <0,7-1 (17,5 балла) 1,01-1,22 (17-10,7 балла) 1,23-1,44 (10,4-4,1 балла) 1,45-1,56 (3,8-0,5 балла) >=1,57 (0,2-0 баллов)
Коэф. финансовой независимости, Кфн 0,01п.-0,4 балла >0,5-0,6 (9-10 баллов) 0,49-0,45(8 -6,4 балла) 0,44-0,4(6-4,4 балла) 0,39-0,31 (4-0,8 балла) <0,3 (0,4-0 баллов)
Коэф. финансовой устойчивости, Кфу 0,1п.-1 балл >=0,8 (5 баллов) 0,79-0,7 (4 балла) 0,69-0,6(3 балла) 0,59-0,5 (2 балла) <0,49(1-0 баллов)
Границы классов (баллы) 100-97,6 93,5-67,6 64,4-37 33,8-10,8 7,6-0
Определим комплексную оценку риска финансового состояния ОАО МТС. Для этого рассчитаем необходимые показатели финансовой устойчивости и ликвидности на основе данных бухгалтерского баланса (Приложение 1) и в соответствии с табл.1 определим их балльные оценки. Результаты расчетов можно увидеть в табл.2.
18
а
I о
Щ SCIENCE TIME ~|
Таблица 2
Классификация уровня финансового состояния
Показатель Расчетная модель Значение на 31.12.2013 Количество баллов
L2 стр(1240+1250)/стр(1510+1520+1550) 0,27 5,2
L3 стр(1230 + 1240+ 1250) /стр (1500 - 1530) 0,35 0
L4 стр 1200/стр(1510+1520+1550) 0,77 0
L6 стр(1240+1250+1232+1210+1220+1231+1260)/ стр1600 0,15 0,4
Косс стр(1300-1100)/стр1200 -0,580 0,2
Кзс стр(1400+ 1500)/стр1300 2,668 0
Кфн стр 1300/стр 1700 0,273 0
Кфу (стр 1300+стр 1400)/(стр 1100+стр 1200) 0,778 3
Всего баллов 8,8
По данным расчетов следует, что компания МТС по уровню финансового _ состояния находится между 4 и 5 классами, что соответствует неустойчивому, |
практически кризисному финансовому состоянию. У компании неудовлетворительная структура капитала, заемные средства не обеспечиваются собственными ресурсами, платежеспособность по некоторым показателям находится ниже допустимых значений. Все это свидетельствует о высоком уровне риска банкротства компании.
Модели рейтингового финансового анализа основаны на сравнении фактического финансового состояния с эталонным. Эталонное финансовое состояние характеризуется тем, что входящие в рейтинговую модель финансовые показатели имеют нормативные значения. Эталонное состояние соответствует значению рейтинговой оценки, равное Ra=1. В зависимости от степени отклонения фактического рейтингового числа(коэффициента риска Кр) от эталонного значения определяется уровень риска. Так, в соответствии со шкалой оценки риска:
- отклонение Кр от 0 до 0,1 соответствует минимальному риску;
- отклонение Кр от 0,1 до 0,3 соответствует допустимому риску;
- отклонение Кр от 0,3 до 0,6 соответствует высокому риску;
- отклонение Кр более 0,6 соответствует недопустимому риску.
В качестве примера рассмотрим четырехфакторную модель рейтингового финансового анализа, в которой используются финансовые показатели, обозначенные в табл.3.
19
а
I о
Щ SCIENCE TIME ~|
Таблица 3
Показатели и расчетные модели
Показатель Нормативное значение Расчетная модель
Коэффициент текущей ликвидности Kxn>=2 стр 1200/стр(1510+1520+1550)
Коэффициент обеспеченности собственными средствами Косс>=0,1 стр(1300-1100)/стр1200
Коэффициент оборачиваемости оборотного капитала II ю о Выручка от продаж/ 0,5 х (стр. 1200 на начало года + стр.1200 на конец года)
Коэффициент рентабельности собственного капитала Кр>=0,2 чистая прибыль/собственный капитал
Весовые коэффициенты(г)) при показателях факторах определяются по зависимости:
Г =1/(L*Ni), i=1,4
где L-число используемых показателей,
N-нормативное значение для i-го показателя.
Таким образом, модель рейтингового финансового анализа будет иметь
вид:
К=0,125*КТл+ 2,5*Косс+0,04*Коб+1,25*Кр (2)
Если финансовые коэффициенты полностью соответствуют своим минимальным нормативным значениям, эталонное значение R3 рейтингового числа в модели равно единице и предприятие характеризуется удовлетворительным финансовым состоянием.
Если же фактическое значение Rф рейтингового числа меньше единицы, то это говорит о неудовлетворительном финансовом состоянии предприятия. Чем больше величина негативного отклонения, тем выше степень риска финансовой несостоятельности предприятия.
Рассчитаем модель рейтингового финансового анализа и оценки отклонения фактического финансового состояния от эталонного для компании МТС.
По данным бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и убытках ОАО МТС находим, что:
а) Ктл=0,770;
20
(1)
о
б) Косс=-0,580;
в) Коб=3,808;
г) Кр=0,473.
Подставив данные значения в модель (2), находим значение фактического рейтингового числа Яф= -0,61. Отклонение фактического значения от эталонного составляет 1,59 , что, согласно шкале оценки риска, соответствует
недопустимому уровню риска.
В основе дискриминантных факторных моделей прогнозирования банкротства лежит выделение факторов, существенно влияющих на финансовое состояние компании, определение вида и степени его зависимости от этих факторов и формирование вероятностного критерия наступления банкротства компании.
В настоящее время в экономической литературе существует множество различных моделей прогнозирования банкротства двух, четырех, пяти факторных и выше, разработанных как зарубежными авторами, так и отечественными. В практике оценки вероятности банкротства финансово -хозяйственной деятельности зарубежных компаний наиболее широкое _ применение получили модели Э. Альтмана , У Бивера, Лиса, Таффлера.
Однако применительно к отечественным условиям зарубежные модели прогнозирования банкротства не всегда дают точных результатов. Поэтому были разработаны модели, адаптированные к российской действительности, в частности «Z-счета» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Современные методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были отражены в работах Г.Г Кадыкова, Р.С. Сайфуллиным, О.П. Зайцевой.
В качестве примера предлагается рассмотреть двухфакторную математическую модель, при построении которой используется два показателя: коэффициент текущей ликвидности и финансовой зависимости. В результате статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были определены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов. Тем самым двухфакторная математическая модель будет иметь вид:
Х=-0,3877 -1,0736*Ктл+0,0579*Кфз (3)
Подставив в данную модель значения коэффициентов текущей ликвидности и финансовой зависимости по конкретной организации, можно оценить вероятность наступления банкротства (табл.4).
21
Таблица 4
Оценка вероятности наступления банкротства для двухфакторной
модели
Значение X Вероятность банкротства
Больше 0,3 Велика
От -0,3 до 0,3 Средняя
Меньше -0,3 Мала
Равен 0 Равна 0,5
Рассмотрим применение двухфакторной математической модели на примере ОАО МТС.
Подставив значения коэффициента текущей ликвидности (Ктл=0,770) и коэффициента финансовой зависимости (Кфз=2,56) в модель (3) получаем X=0,238 , что говорит о средней вероятности банкротства.
Таким образом, оценка и прогнозирование риска финансовой несостоятельности организации позволяет комплексно определить финансовое состояние организации на настоящий момент и дать прогноз на будущее развитие событий. Анализ финансового состояния ОАО МТС показал финансово неустойчивое положение компании и вероятность риска банкротства в будущем. Компании ОАО МТС необходимо пересмотреть структуру своего баланса в сторону увеличения собственных источников финансирования и уменьшения заемных. При взаимоотношениях с предприятиями такого
неудовлетворительного уровня финансового состояния для кредиторов существует угроза невыполнения в срок обязательств и потери своих средств.
Литература:
1. Бердникова Т.Б. Анализ и диагностика финаново-хозяйственной деятельности предприятия. М: ИНФА-М,2002,с.426
2. Бондаренко, С.В. Сравнительный анализ методик кредитоспособности заемщики / С.В. Бондаренко, Е.А. Сапрунова // Финансы и кредит, 2008. - с.48
3. Мизиковский Е.А., Соколов И.М., Экономический анализ и прогнозирование несостоятельности предприятий // Современный бухгалтерский учет.2001 №5,с.10-19
4. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК : учеб. пособие. Минск,2006. с. 506
22
Приложение 1
Выборка необходимых данных из бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и
убытках ОАО МТС на 31.12.2013
Статья Код строки Значение, тыс руб
Бухгалтерский баланс
Внеоборотные активы I
Итого по внеоборотным активам 1100 369802216
Оборотные активы II
Запасы 1210 1220027
НДС по приобретенным ценностям 1220 583600
Дебиторская задолженность 1230 35227933
Финансовые вложения 1240 12239892
Денежные средства 1250 10490563
Прочие оборотные активы 1260 4335067
Итого по оборотным активам 1200 64097082
Капитал и резервы III
Итого по капиталу и резервам 1300 118301916
Долгосрочные обязательства IV
Итого по долгосрочным обязательствам 1400 219141819
Краткосрочные обязательства
Заемные средства 1510 34118297
Кредиторская задолженность 1520 49 102 425
Задолженность перед учредителями 1560 8 446
Доходы будущих периодов 1530 2663012
Итого по краткосрочным обязательства 1500 10563383
Валюта баланса 1600 433899298
Отчет о прибылях и убытках
Выручка от продаж 291825150
Чистая прибыль 55999090
23
