Моделирование риска банкротства производственного предприятия Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

МОДЕЛИРОВАНИЕ РИСКА БАНКРОТСТВА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

УДК 519.876.2

Елена Викторовна Телипенко,

ассистент кафедры Информационных систем, Юргинский технологический институт (филиал) Национального исследовательского Томского политехнического университета Тел.: (38451) 6-49-42 Эл. почта: [email protected]

Александра Александровна Захарова,

к.т.н., доцент, зав. кафедрой Информационных систем Национального исследовательского Томского политехнического университета

В статье предложено решение основных задач оценки и прогнозирования риска банкротства производственного предприятия: отбор показателей методом главных компонент; расчет выбранных показателей за определенный промежуток времени; построение прогнозных моделей для рассчитанных показателей; оценка риска банкротства предприятия с применением аппарата теории нечетких множеств.

Ключевые слова: банкротство, риск, прогноз, модель, нечеткие множества, метод главных компонент.

Elena V. Telipenko,

The assistant to chair of Information systems, The technological institute of Yurga (branch) of the National research Tomsk polytechnical university

Tel.: (38451) 6-49-42 E-mail: [email protected]

Alexandra A. Zakharova,

Cand.Tech.Sci., the senior lecturer, Head of Department of Information System. The technological institute of Yurga (branch) of the National research Tomsk polytechnical university

MODELING RISK OF BANKRUPTCY OF MANUFACTURING ENTERPRISE

In article the decision of the primary goals of an estimation and forecasting risk of bankruptcy of manufacturing enterprise is offered: selection of the indicators influencing by a method of the main things a component; calculation of the chosen indicators for a certain time interval; construction of look-ahead models for the calculated indicators; an estimation of risk of bankruptcy of the enterprise with application of the device of the theory of indistinct sets.

Keywords: bankruptcy, risk, the forecast, model, indistinct sets, a method of the main things a component.

1. Введение

Актуальность темы оценки и прогнозирования риска банкротства предприятий на сегодняшний день подтверждается тем, что число банкротств в Росси неуклонно растет. По данным арбитражного суда РФ за первое полугодие 2010 года поступило заявлений о признании должников несостоятельными (банкротами) на 15,1% больше, чем за аналогичный период прошлого года; принято решений о признании должника банкротом и об открытии конкурсного производства на 7,9% больше, чем в 2009 году [1].

2. Отбор показателей

Для оценки финансово-хозяйственной деятельности предприятия часто используют систему показателей, которая включает несколько основных разделов: оценка имущественного положения; оценка ликвидности; оценка финансовой устойчивости; оценка деловой активности; оценка рентабельности [2]. В каждой группе от 6 до 12 различных коэффициентов. Для анализа из них было отобрано в общей сложности 37 коэффициентов (в том числе и выручка от реализации продукции).

Значения отобранных коэффициентов были рассчитаны для 3 3 машиностроительных заводов на основе бухгалтерской отчетности (Бухгалтерский баланс (форма .№1), Приложение к бухгалтерскому балансу (форма .№5), Отчет о прибылях и убытках (форма №2)) за 1 квартал 2010 года.

В результате применения метода главных компонент, который предназначен для структуризации данных по-средством сведения множества тестовых переменных к мень-шему числу переменных (компонент или факторов), которые объясняли бы большую часть вариации в значениях исследу-емых данных, отобрано 11 показателей, оказывающих наибольшее влияние на выручку от реализации продукции: х1 - сумма хозяйственных средств в распоряжении организации; х2 - доля основных средств в активах; х3 - величина собственных оборотных средств; х4 -коэффициент текущей ликвидности; х5 - чистая прибыль; х6 - оборачиваемость собственного капитала; х7 - рентабельность основной деятельности; х8 - рентабельность совокупного капитала; х9 - рентабельность собственного капитала; х - коэффициент износа основных средств; х - коэффициент выбытия [3].

3. Расчет показателей на примере ОАО "Аскольд"

Указанные показатели рассчитаем для ОАО "Аскольд" за период с первого квартала 2008 года по третий квартал 2010 (таблица 1). Данные бухгалтерской отчетности были взяты из ежеквартальных отчетов эмитента на официальном сайте организации.

4. Прогнозирование временных рядов

4.1. Построение прогнозный моделей показателей

Построим график зависимости х1 (Сумма хозяйственных средств, находящихся в распоряжении организации) от 1 (рисунок 1). Как видно из графика, представленного на рисунке 1, коэффициент имеет тенденцию роста. Лучше всего эту тенденцию в данном случае описывает полиномиальная регрессия.

Уравнение регрессии с полиномом третьего порядка для параметра х1 имеет вид х1© = 456,56 х 13 - 5122,3 х 12+21049 х 1+268566,

Таблица 1. Значения показателей

Показатель 2008 2009 2010

1кв 2кв Зкв 4кв 1кв 2 кв 3кв 4 кв 1кв 2 кв 3кв

Xl 284218 280904 341489 264227 295450 320476 328592 335975 381614 417641 489810

X2 0,1 0,09 0,11 0,15 0,14 0,12 0,12 0,13 0,10 0,09 0,08

Хз 14508 26843 17199 26859 23741 14063 47 769 42 265 86 706 84 609 141201

Х4 1,06 1,06 1,12 1,13 1,14 1,05 1,20 1,14 135 1,30 1,48

Х5 0 0 84 133 151 172 223,0 387,0 153,0 177,0 242,0

Хб 0,8 1,6 1,92 2,15 1 2,12 2,14 2,47 1,73 1,93 1,93

х7 0,010 0,015 0,025 0,035 0,053 0,036 0,037 0,045 0,043 0,065 0,070

Х8 0,0001 0,0003 0,0003 0,0005 0,0006 0,0007 0,0007 0,0007 0,0005 0,0005 0,0005

Xq 0,001 0,001 0,002 0,003 0,003 0,003 0,004 0,005 0,002 0,003 0,004

х10 0,62 0,61

Х11 0.065 0,035

Экономика, Статистика и Информатика^И 179 №6, 2011

где 1 - время в кварталах. Для определения значимости уравнения найдем значение коэффициента детерминации по формуле:

£ (5 - О)2

Я2

■ 1 -

г=1

£ (0 - °)2

г=1

где х - эмпирические значения показателя;

х - расчетные значения показателя;

х - среднее значение показателя; N - число наблюдений. Получим

Я 2= 1 -

3696455869

А =-

N

■■Т.-

г=1

о - О

: 100%

Допустимый предел значений А не более 10%. Получим

0,4466

А = ■

11

: 100% = 4,06%.

Средняя ошибка аппроксимации попадает в 10%-ный интервал (4,06%), и таким образом точность модели является удовлетворительной.

Статистическую надежность регрессионного уравнения в целом оценим на основе Б-критерия Фишера по фор-

мулам:

дап^

, ааа

О 2

оаед

ЯП

- факторная дисперсия, остаточная дисперсия.

N

О2

г =1

, ааа

т

т - число параметров при переменной х,

х - расчетные значения показателя;

х - среднее значение показателя; N - число наблюдений.

N

^ ( 0 " °)

2

Я-, =

г =1

N - т-1

, ааа

х - эмпирические значения показателя [4].

Подставляя текущие значения, получим:

Рис. 1. Тенденция изменения суммы хозяйственных средств, находящихся в распоряжении организации

= 1 - 0,082 = 0,918

45062837275 Полученное значение говорит о том, что построенная трендовая модель является довольно точной.

Найдем среднюю ошибку аппроксимации по формуле:

О2

о2

пд

4136294314 9

дап+

1

45062837276 11 -1 -1 4136294314 9 " 5006981920

= 4136294314 9

= 5006981920

= 8,26

Получаем значимость модели (Б =4,96): расчетное значение статистики Б равно 8,26, что больше крити-

расч А

ческого значения (Б ), следовательно, модель значима.

Аналогичным образом построим прогнозные модели для остальных показателей. Для каждой модели проведем оценку значимости и точности модели.

4.2. Прогнозирование значений показателей на 4 квартал 2010 года

На основе полученных уравнений найдем прогнозные значения показателей на 4 квартал 2010г. Полученный результат сведем в таблицу 2.

5. Оценка риска банкротства предприятия

5.1. Оценка степени риска банкротства предприятия ОАО "Аскольд" за 3 квартал 2010 года

Этап 1 (Множества). Вводятся базовые множества и подмножества состояний, опи-санные на естественном языке.

а) полное множество состояний Е

предприятия разбито на три подмножества вида: Е1 - подмножество состояний «неблагополучия»; Е2 - подмножество состояний «среднего качества»; Е3 - подмножество состояний «благополучия».

б) соответствующее множеству Е полное множество степеней риска банкротства О разбивается на три подмножества: в1 - подмножество «степень риска банкротства высокая»; в2 - подмножество «степень риска банкротства средняя»; в3 - подмножество «низкая степень риска банкротства».

в) для произвольного отдельного показателя Х. полное множество его

г

значений В. разбивается на три подмножества: В;1 - подмножество «низкий уровень показателя Х .»; В.2 - подмножество «средний уровень показателя Х .»; В.3 - подмножество «высокий уровень показателя Х ».

г

Этап 2 (Показатели). Построим набор отдельных показателей, которые были отобраны в пункте 1 данной статьи (таблица 3). Однако теперь разделим их условно на два класса: нормируемые (для которых определены «коридоры» оптимальных значений) и ненормируе-мые (для которых не выделено оптимальных значений и они могут быть охарактеризованы, например, следующими состояниями: «улучшение», «ста-

Таблица 2. Прогнозные значения показателей

Наименование показателя Прогнозируемое значение

х; - сумма хоз. ср-в в распоряжении организации 572478,5

х2 - доля основных средств в активах 0,1

х3 - величина собственных оборотных средств 176687,1

х4 - коэффициент текущей ликвидности 1,68

х5 - чистая прибыль 165,79

х6 - оборачиваемость собственного капитала 1,85

х7 - рентабельность основной деятельности 0,09

х8 - рентабельность совокупного капитала 0,0003

х9 - рентабельность собственного капитала 0,001

х|0 - коэффициент износа основных средств 0,6

хп - коэффициент выбытия 0,005

№6, 2011

1

бильность», «ухудшение»).

Этап 3 (Значимость). Рассмотрим вариант, когда все показатели являются равнозначными и весовые коэффициенты для всех одинаковые и рассчитываются по формуле: г. = 1/Ы. Получим г. = 1/11 = 0,09.

Этап 4 (Классификация степени риска). Построим классификацию текущего значения g показателя степени риска О как критерий разбиения этого множества на подмножества (таблица 4).

Этап 5 (Классификация значений показателей). Построим классификацию текущих значений х показателей Х как критерий разбиения полного множества их значений на под-множества (таблица 5).

Этап 6 (Оценка уровня показателя). Произведем оценку текущего уровня показателей (3 квартал 2010г.) и сведем полученные результаты в таблицу (таблица 6).

Этап 7 (Классификация уровня показателей). Проведем классификацию текущих зна-чений х по критерию таблицы этапа 5. Результатом проведенной классификации является следующая таблица (таблица 7).

Этап 8 (Оценка степени риска). Теперь выполним формальные арифметические дей-ствия по оценке степени риска банкротства по формуле

5 N

§=Е гА

j=1 г=1

где = 0.9-0.2*0-1),

X. определяется по таблице из этапа 6.

§ =0,1*(1*0,09) +0,5*(1*0,09 + 1*0,09+ + 1*0,09) + 0,1*(1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + +1*0,09+1*0,09+1*0,09+1*0,09) =0,9*0,09+ + 0,5*0,27 + 0,1*0,72 = 0,081 +0,135 + + 0,063 « 0,279.

Этап 9 (Лингвистическое распознавание). Классифицируем значение сте--пени риска на базе данных таблицы этапа 4. Полученное значение § = 0,21 на 61% соответствует низкому уровню риска банкротства [5].

5.2. Прогнозная оценка степени риска банкротства предприятия ОАО "Ас-кольд" на 4 квартал 2010 года

Рассчитаем прогнозную степень риска предприятия, руководствуясь этапами приведенными в пункте 4.1 и таблицей 2 прогнозных значений показателей (таблица 8).

В результате получим

§=0,9*(1*0,09 +1 *0,09)+0,5*(1*0,09+ +1*0,09+ 1*0,09)+ 0,1*(1*0,09 + 1*0,09 + +1*0,09 + 1*0,09+ 1*0,09 + 1*0,09) =

Экономика, Статистика и Информатика^ИГвГ №6, 2011

Таблица 3. Совокупность показателей для оценки

Наименование показателя Нормативное значение

Нормируем ы е

1 Коэффициент текущей ликвидности 1-2

2 Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли 0-0,09

3 Рентабельность совокупных активов по чистой прибыли 0-0,06

Ненормируемые

4 Сумма хозяйственных средств в распоряжении организации рост

5 Доля основных средств в активах рост

6 Величина собственных оборотных средств рост

7 Чистая прибыль рост

8 Оборачиваемость собственного капитала рост

9 Рентабельность основной деятельности рост

10 Коэффициент износа основных средств снижение

11 Коэффициент выбытия снижение

Таблица 4. Классификация показателя степени риска

Интервал значений § Классификация уровня параметра Степень оценочной уверенности

0<= § <= 0.2 Низкий 1

0.2 < § < 0.4 Низкий ц = 5*(0.4 - §)

Приемлемый 1- Ц1= Ц 2

0.4 <= § <= 0.6 Приемлемый 1

0.6 < § < 0.8 Приемлемый Ц2 = 10*(0.8 - §)

Высокий 1 - Ц2 = Ц3

0.8 <= е <= 1.0 Высокий 1

Таблица 5. Классификация значений показателей

Наименование показателя Результат классификации по подмножествам

Низкий уровень показателя Средний уровень показателя Высокий уровень показателя

Коэффициент текущей ликвидности < 1 1-2 > 2

Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли < 0 0-0,09 > 0,09

Рентабельность совокупных активов по чистой прибыли < 0 0-0,06 > 0,06

Сумма хозяйственных средств в распоряжении организации умень шение стабильность увеличение

Доля основных средств в активах умень шение стабильность увеличение

Величина собственных оборотных средств умень шение стабильность увеличение

Чистая прибыль уменьшение стабильность увеличение

Оборачиваемость собственного капитала умень шение стабильность увеличение

Рентабельность основной деятельности уменьшение стабильность увеличение

Коэффициент износа основных средств увеличение стабильность снижение

Коэффициент выбытия увеличение стабильность снижение

Таблица 6. Сводная таблица показателей

Наименование показателя Текущее значение

Коэффициент текущей ликвидности 1,48

Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли 0,004

Рентабельность совокупных активов по чистой прибыли 0,0005

Сумма хозяйственных средств в распоряжении организации увеличение

Доля основных средств в активах уменьшение

Величина собственных оборотных средств увеличение

Чистая прибыль увеличение

Оборачиваемость собственного капитала увеличение

Рентабельность основной деятельности увеличение

Коэффициент износа основных средств снижение

Коэффициент выбытия снижение

=0,9*0,18 + 0,5*0,27 + 0,1*0,54 = 0,162 + +0,135 + 0,054 « 0,351.

Классифицируем полученное значение сте-пени риска на базе данных таблицы этапа 4. Полученное значение g = 0,351 на 25% соответствует низкому уровню риска банкротства и на 75% -приемлемому.

Таким образом, получаем увеличение степени возможного банкротства предприятия. Это вызвано в первую очередь уменьшением чистой прибыли и оборачиваемости собственного капитала.

6. Заключение

В результате исследования на основе метода главных компонент было отобрано 11 показателей, которые оказывают наибольшее влияние на выручку от реализации продукции. Этот перечень был использован для дальнейшего анализа и оценки риска банкротства предприятия, т.к. для производственного предприятия основным источником формирования финансовых ресурсов является выручка от реализации продукции. В связи с этим целесообразным является оценка и анализ основных факторов оказывающих влияние на этот источник.

На основе теории прогнозирования временных рядов были построены прогнозные модели значимых показателей.

Определена степень риска банкротства предприятия на основе текущих и прогнозных данных. Выявлено возможное увеличение степени риска банкротства в прогнозируемом периоде, связанное с уменьшением чистой прибыли и оборачиваемости собственного капитала.

Проведенная оценка риска и его прогнозирование носят практический интерес и в дальнейшем могут быть использованы компаниями и их контрагентами.

Исследования выполнены при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда проект № 11-02-12017в «Разработка автоматизированной информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятиям», 2012.

Литература

1. Телипенко Е.В. Разработка подхода для принятия управленческих решений о текущем состоянии предприятия относительно возможного банкротства с использованием аппарата теории нечетких множеств. - Искусственный интеллект: философия, методология, ин-

Таблица 7. Классификация значений Х

Наименование показателя Результат классификации по подмножествам

Низкий уровень показателя Средний уровень показателя Высокий уровень показателя

Коэффициент текущей ликвидности 0 1 0

Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли 0 1 0

Рентабельность совокупных активов по чистой прибыли 0 1 0

Сумма хозяйственных средств в распоряжении организации 0 0 1

Доля основных средств в активах 1 0 0

В елич ина со бственных оборотных средств 0 0 1

Чистая прибыль 0 0 1

Оборачиваемость собственного капитала 0 0 1

Рентабельность основной деятельности 0 0 1

Коэффициент износа основных средств 0 0 1

Коэффициент выбытия 0 0 1

Таблица 8. Классификация прогнозных значений Х

Наименование показателя Результат классификации по подмножествам

Низкий уровень показателя Средний уровень показателя Высокий уровень показателя

Коэффициент текущей ликвидности 0 1 0

Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли 0 1 0

Рентабельность совокупных активов по чистой прибыли 0 1 0

Сумма хозяйственных средств в распоряжении организации 0 0 1

Доля основных средств в активах 0 0 1

В елич ина со бственных оборотных средств 0 0 1

Чистая прибыль 1 0 0

Оборачиваемость собственного капитала 1 0 0

Рентабельность основной деятельности 0 0 1

Коэффициент износа основных средств 0 0 1

Коэффициент выбытия 0 0 1

новации. Материалы IV Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. Часть 2, г. Москва, МИРЭА, 10-12 ноября 2010 г. Под ред. Д.И. Дубровского и Е.А. Никитиной — М.: «Радио и Связь», 2010. — 176 с.

2. Грищенко О.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ 2000. - 112с.

3. Мицель А. А., Телипенко Е.В. Оценка влияния показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия на выручку от реализации продукции. - Экономический анализ: теория и практика, 27 (234) - 2011 июль, с. 57-64.

4. Арженовский С.В., Молчанов И.Н. Статистические методы прогнозирования: Учебное пособие. - Ростов-на-Дону: РГЭУ «РИНХ», 2001. - 74 с.

5. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб, Типография «Сезам», 2002. - 167с.

References

1. Telipenko E.V Working out of the approach for acceptance of administrative decisions on a current condition of the enterprise concerning possible bankruptcy with use of the device of the theory of indistinct sets. - Artificial intelligence: philosophy, methodology, innovations.

№6, 2011

Materials of IV of the All-Russia conference of students, post-graduate students and young scientists. Part 2, Moscow, MIREA, 10-12th on November, 2010. Edit. D.I. Dubrovsky and E.A. Nikitina - M.: "Radio and communication", 2010. - 176 p.

2. Grischenko O.V. The analysis and diagnostics of financial and economic

activity of the enterprise: The manual. -Taganrog: Publishing house of TRTU, 2000. - 112 p.

3. Micel A.A., Telipenko E.V. An estimation of influence of indicators of financial and economic activity of the enterprise on a gain from production realization. - The economic analysis: the theory

and practice, 27 (234) - 2011july, p. 57-64.

4. Argenovsky S.V., Molchanov I.N. Statistical methods of forecasting: the Manual. - Rostov-on-Don: RSEU "RINE", 2001. - 74 p.

5. Nedosekin A.O. The indistinct-plural analysis of risk of share investments. Printing house "Sezam", 2002. - 167 p.

Экономика, Статистика и Информатика

183

№6, 2011