Прогнозирование банкротства сельскохозяйственных предприятий Курганской области с использованием западных моделей Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 336.279:631.115(470.58)

Т. Н. Медведева, О. А. Миляр

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ КУРГАНСКОЙ ОБЛАСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЗАПАДНЫХ МОДЕЛЕЙ

ФГБОУ ВПО «КУРГАНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ Т. С. МАЛЬЦЕВА»

T. N. Medvedeva, O. A. Milyar FORECASTING OF AGRICULTURAL ENTERPRISES' BANKRUPTCY IN THE KURGAN REGION WITH USE OF THE WESTERN MODELS FEDERAL STATE BUDGETARY EDUCATIONAL INSTITUTION OF HIGHER PROFESSIONAL EDUCATION «KURGAN STATE AGRICULTURAL ACADEMY BY T. S. MALTSEV»

Одним из основных критериев оценки деятельности коммерческой организации, с точки зрения финансового состояния, является вопрос о ее способности функционировать в современных экономических условиях. В настоящее время существует достаточное количество моделей оценки деятельности и прогнозирования банкротства хозяйствующих субъектов. Так как основа развития данного направления исследования имеет свое начало в методиках зарубежных авторов, целесообразно обратиться к ним и сравнить полученные результаты.

Ключевые слова: банкротство, факторная модель, оценка, прогнозирование.

Татьяна Николаевна Медведева

Tatyana Nikolaevna Medvedeva кандидат экономических наук, доцент

Е-mail: medwedewa@yandex.ru

Ведение. В условиях современного хозяйствования функционирование организаций и предприятий, в том числе сельскохозяйственных, подвергается определенным рискам, присущим рыночным отношениям. К таковым относятся финансовые риски, ко -торые, во-первых, оказывают влияние на уровень доходности операций, связанных с вложением финансовых ресурсов организациями, во-вторых, создают угрозу возникновения банкротства хозяйствующего субъекта. Вследствие этого при принятии управленческих решений, направленных на извлечение прибыли и обеспечение финансовой безопасности, при анализе финансового состояния необходимо уделять внимание оценке угрозы возникновения несостоятельности организации.

Федеральным законом от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» данное понятие определено следующим образом: «Несостоятельность (банкротство) — это признанная ар-

One of the main criteria of the evaluation of commercial organization's activity, from the point of view of its financial status is a question about its ability to function in the modern economic conditions. At the present time, there are a sufficient number of models of estimation and forecasting business entities' bankruptcy. As the basis for development of this research's direction has its beginning in the methods of foreign authors, it is advisable to contact them and compare the obtained results.

Keywords: bankruptcy, factor model, estimation, forecasting

Ольга Анатольевна Миляр

Olga Anatolyevna Milyar старший преподаватель кафедры финансов и кредита E-mail: olgarybas82@mail.ru

битражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей» [6].

Методика. Для определения вероятности банкротства пользуются методами оценки возникновения и прогнозирования несостоятельности, которые основаны на применении определенного круга показателей финансового состояния. В трудах зарубежных ученых-экономистов предлагается ряд методик оценки вероятности наступления банкротства организации, наиболее известными из которых являются факторные модели Э. Альтмана, Р. Лиса, Р. Таффлера и Г. Тишоу, У. Бивера, Дж. Фулмера, Ж. Конана и М. Голдера, Г. Спрингейта.

Наиболее простой методикой, по мнению современных авторов, является двухфакторная модель Э. Альтмана:

г = -0,3877 -1,0736Х1 + 0,0579Х2, (1)

где Х1- коэффициент текущей ликвидности;

Х2 - коэффициент капитализации.

Данная модель основывается на возможности обеспечения заемных средств собственными в будущем. При этом результаты оцениваются следующим образом:

Ъ < 0 — вероятность банкротства менее 50 % и снижается по мере сокращения показателя;

Ъ = 0 — вероятность банкротства равна 50 %;

Ъ > 0 — вероятность банкротства более 50 % и возрастает по мере увеличения показателя.

В условиях ограниченной доступности к информации об организациях модель проста в применении, однако при этом точность прогноза возникновения банкротства невелика и оценивается примерно в 65 % [2, 7].

Методика оценки «Ъ-счета», предложенная Э. Альтманом в 1968 г., основывалась на изучении деятельности более 60 предприятий США, которые обанкротились в период с 1946 по 1965 гг. Автор исследовал ряд коэффициентов и выделил пять из них, наиболее значимых, на основании которых было построено многофакторное регрессионное уравнение:

г = 1,2Х1 +1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 0,99Х5 , (2)

где Х1 - доля чистого оборотного капитала в активах;

Х2 - отношение накопленной прибыли к активам;

Х3 - рентабельность активов;

Х4 - отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заемным средствам;

Х5 - оборачиваемость активов.

При этом шкала вероятности банкротства предусматривала возникновение несостоятельности при «Ъ-показателе» менее 1,81 с точностью 95 % [1, 8].

В результате применения методики был выявлен существенный недостаток - адекватна оценка только для корпораций, ценные бумаги которых котируются на биржах, т. е. существенно ограничена область ее использования. В 1983 г. Альтман усовершенствовал формулу и разделил модель на 2 варианта: для производственных предприятий, ценные бумаги, которых не участвуют в биржевых торгах, и непроизводственных предприятий. Модель приняла следующий вид:

г = 0,717Х1 + 0,874Х2 + 3,10Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5 , (3)

где Х1 - (разность текущих активов и текущих пассивов) / (общая сумма всех активов);

Х2 - (нераспределенная прибыль) / (общая сумма всех активов);

Х3 - (прибыль до уплаты процентов и налогов) / (общая сумма всех активов);

Х4 - (балансовая стоимость капитала) / (заемный капитал);

Х5 - (выручка от реализации) / (общая сумма активов).

Шкала вероятности возникновения банкротства тоже претерпела изменения, так как предельная граница для производственных предприятий была снижена до уровня «Ъ-показателя», равного 1,23 [3, 5].

В настоящее время данная модель является одной из самых распространенных в определении вероятности банкротства, на основе которой в России разработаны и используются компьютерные программы прогнозирования несостоятельности. Однако она не лишена недостатков, например, ее применение целесообразно к оценке банкротства предприятий лишь акционерной формы собственности, что обусловило преобразование модели иными авторами.

Разработанная в 1972 г. четырехфакторная модель оценки риска банкротства Р. Лиса основана на показателях ликвидности, рентабельности и финансовой независимости организации и имеет следующий вид:

г = 0,063Х1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,001Х4 , (4) где Х1 - (оборотный капитал) / (сумма активов);

Х2 - (прибыль от реализации) / (сумма активов);

Х3 - (нераспределенная прибыль) / (сумма активов);

Х4 - (собственный капитал) / (заемный капитал).

Данная методика была создана для предприятий Великобритании, учитывая параметры показателя на пороговом уровне 0,037, т. е. при достижении заданного параметра и дальнейшем его увеличении вероятность наступления банкротства минимальна, в обратном случае - высока.

В 1977 г. ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу предложили еще одну модель, применимую для британских предприятий и основанную на подходе Э. Альтмана:

г = 0,53 Х1 + 0,13 Х2 + 0,18 Х3 + 0,16 Х4, (5)

где Х1 - (прибыль от продаж) / (краткосрочные обязательства);

Х2 - (оборотный капитал) / (сумма обязательств);

Х3 - (краткосрочные обязательства) / (сумма активов);

Х4 - (выручка от реализации) / (сумма активов) [1 5, 94] .

Если итоговый результат более 0,3, то у организации наблюдается устойчивое финансовое положение и благоприятное дальнейшее развитие, если менее 0,2, то вероятность наступления банкротства очевидна. При этом основной значимостью в методике обладает прибыльность, что может привести к ошиб-

ке даже в случае незначительных изменений экономических условий хозяйствования.

Модель оценки состоятельности предприятия, предложенная канадским ученым Г. Спрингейтом, была разработана в 1978 г. Поэтапное применение дискриминантного анализа на основе 19 показателей выявило 4, наиболее точно определяющих состояние организации по формуле:

г = 1,03 Х1 + 3,07 Х2 + 0,66 Х3 + 0,4 Х4, (6)

где Х1 - доля оборотного капитала в валюте баланса;

Х2 - рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли до уплаты процентов и налогов;

Х3 - коэффициент соотношения прибыли до налогообложения и краткосрочных обязательств;

Х4 - коэффициент оборачиваемости активов.

При этом в случае превышения показателем Ъ уровня в 0,862 у организации не возникает критической ситуации, она платежеспособна. В обратной ситуации предприятие не платежеспособно на текущий момент. Точность предложенной модели определена на данных 40 компаний и составляет 92,5 %. В 1979 г. модель протестирована на основании данных 50 предприятий со средним уровнем активов 2,5 миллионов долларов. Уровень надежности оценки возникновения критической ситуации был снижен до 88 %. А в 1980 г., исследуя методику на 24 организациях с раз-

мером чистых активов 64 млн долл. получена точность на уровне 83,3 %. При этом ряд коэффициентов, представленных в модели, являются взаимозависимыми [5].

В отдельных случаях авторами современных экономических изданий предлагается использовать французскую модель Ж. Конана и М. Голдера, разработанную в 1979 г. на базе данных предприятий, функционировавших в 1970-1975 гг. Методика описывает вероятность кризисной ситуации для различных значений показателя Ъ, который рассчитывается следующим образом:

г = -0,16Х1 - 0,22Х2 + 0,87Х3 + 0,1Х4 - 0,24Х5, (7)

где Х1 - доля быстрореализуемых ликвидных средств в активах;

Х2 - доля долгосрочных источников финансирования в пассивах;

Х3 - отношение финансовых расходов к нетто-выручке от продажи;

Х4 - доля расходов на персонал в добавленной стоимости;

Х5 - коэффициент соотношения прибыли до уплаты процентов и налогов и заемного капитала.

Вероятность банкротства модели Конана-Голде-ра определяется по критериям, представленным в таблице 1 [4, 5].

Таблица 1 - Шкала вероятности возникновения банкротства

Показатель Критерии

Значение Ъ +0,210 +0,048 -0,002 -0,026 -0,068 -0,087 -0,107 -0,131 -0,164

Вероятность возникновения банкротства, % 100-90 90-80 80-70 70-60 60-50 50-40 40-30 30-20 20-10

В качестве составляющей модели имеется показатель расходов на персонал в добавленной стоимости, который, с точки зрения существующей отчетности и ее доступности, сложно точно определить. Так как градация уровня значения Ъ тесная - это оказывает существенное влияние на результативность оценки вероятности банкротства по модели Конана - Голдера.

Девятифакторная модель Дж. Фулмера построена на данных 30 обанкротившихся и 30 стабильно функционирующих предприятий со среднегодовым балансом около 450 тыс. долларов. Она разработана в США в 1984 г. и имеет следующий вид:

г = 5,52&Х + 0,212Х2 + 0,073Х 3 + 1,27Х 4 + 0,12Х 5 + + 2,335Х6 + 0,575Х 7 + 1,083Х8 + 0,894Х9 - 6,075

(8)

где Х1 - доля формирования активов за счет нераспределенной прибыли;

Х2 - коэффициент оборачиваемости активов;

Х3 - рентабельность собственного капитала, рассчитанная исходя из прибыли до налогообложения;

Х4 - коэффициент покрытия изменением остатка денежных средств кредиторской задолженности;

Х5 - доля формирования активов за счет заемных средств;

Х6 - доля формирования активов за счет краткосрочных обязательств;

Х7 - доля материальных внеоборотных активов в общей величине активов;

Х8 -коэффициент покрытия обязательств оборотным капиталом;

Х9 - коэффициент соотношения прибыли до уплаты процентов и налогов и суммы процентов к уплате [5].

Показатель модели Фулмера по критическому значению равен 0. Значение ниже нулевой отметки говорит о неизбежности возникновения несостоятельности для организации. Положительным моментом данной методики является большой охват информации, содержащейся в отчетности, с возможностью прогнозирования сложившейся ситуации. Но существуют определенные сложности с технической точки зрения в применении модели на практике.

Основной весовой значимостью для всех представленных методик является либо соотношение финансового результата деятельности и активов организации, что говорит о полученной прибыли с каждой вложенной денежной единицы в активы организации, либо отношение финансового результата к заемным средствам хозяйствующего субъек-

Результаты. Результаты оценки вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий и организаций Курганской области на основе данных сводных годовых отчетов с использованием рассмотренных выше моделей обобщены в таблице 3.

В ходе проведенного анализа наблюдаются противоречивые итоги. Так, согласно двухфакторной модели Альтмана и четырехфакторной модели Лиса и модели Дж. Флумера вероятности возникновения кризисной ситуации не наблюдается во все годы, кроме 2007 г. (2< 0). Модель Таффлера не предполагает, согласно расчетам, возникновения критической ситуации, но с 2009 г. наблюдается резкое сокращение итогового показателя с риском приближения к пороговому значению. Остальные методики возможность возникновения банкротства предусматривают. При этом согласно методике Альтмана, в целом анализируемый период является кризисным для аграриев, а в 2009 г.

та, т. е. наличию возможности отвечать по обязательствам за счет эффективности ведения производства.

Обособленной в представленных моделях является предложенная У. Бивером шкала оценки риска банкротства, которая основывается на сравнении фактических и рекомендуемых показателей. Она представляет собой не факторную модель, а систему, включающую коэффициент Биве-ра, который определяется как отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заемному капиталу.

Модель не предусматривает расчет весовых коэффициентов для данных показателей. Однако их значения сравниваются с нормативами, рассчитанными автором, для трех состояний организации (таблица 2) [3-5, 8].

организации существенно рискуют потерять финансовую состоятельность. Согласно моделям Конана - Гол-дера и Г. Спрингейта 2007-2008 гг. являются успешными для функционирования сельскохозяйственных организаций области, тогда как в оставшийся анализируемый период наблюдаются определенные проблемы. Так, исходя из расчета 2-показателя по 6-ой методике, возникновение критической ситуации с вероятностью (20-30) % прослеживается в 2009, 2011 гг. и с вероятностью (30-40) % - в 2010 г. Модель Спрингей-та говорит о возникновении несостоятельности в те же годы. Исходя из системы показателей Бивера, хозяйствующие субъекты находятся в зоне риска с возможностью наступления банкротства в течение пяти лет. Однако, также как и в 4-ой методике, 2009 г. является переломным при наличии угрозы перехода в группу предприятий с риском возникновения несостоятельности в ближайший год.

Таблица 2 - Система показателей У. Бивера

Показатель Группа 1 «Благополучные компании» Группа 2 «За 5 лет до банкротства» Группа 3 «За один год до банкротства»

Коэффициент Бивера 0,4 - 0,45 0,17 - 0,15

Коэффициент текущей ликвидности < 3,2 < 2 < 1

Рентабельность активов 6 - 8 4 - 22

Финансовый леверидж < 37 < 50 < 80

Коэффициент покрытия оборотных активов чистым оборотным капиталом 0,4 < 0,3 < 0,06

Таблица 3 - Оценка вероятности возникновения банкротства

Модель Результат

2007 г. 2008 г. 2009 г. 2010 г. 2011 г.

Двухфакторная модель Э. Альтмана -1,1795 -0,7141 -1,3845 -0,8205 -1,2445

Вероятность возникновения банкротства менее 50 % (Ъ<0) Вероятность возникновения банкротства менее 50 % (Ъ<0) Вероятность возникновения банкротства менее 50 % (Ъ<0) Вероятность возникновения банкротства менее 50 % (Ъ<0) Вероятность возникновения банкротства менее 50 % (Ъ<0)

Пятифакторная модель Э. Альтмана для производственных предприятий 1,3854 1,4119 1,1095 1,0323 1,1320

Зона неведения (1,23>Ъ<2,9) Зона неведения (1,23>Ъ<2,9) Вероятность банкротства высока (Ъ<1,23) Вероятность банкротства высока (Ъ<1,23) Вероятность банкротства высока (Ъ<1,23)

Четырехфакторная модель Р. Лиса 0,0539 0,0610 0,0550 0,0540 0,0590

Риск возникновения несостоятельно-сти минимален (Ъ>0,037) Риск возникновения несостоятельности минимален (Ъ>0,037) Риск возникновения несостоятельности минимален (Ъ>0,037) Риск возникновения несостоятельности минимален (Ъ>0,037) Риск возникновения несостоятельности минимален (Ъ>0,037)

Четырехфакторная модель Р. Таффлера и Г. Тишоу 0,51 0,88 0,34 0,31 0,34

Вероятность банкротства невелика (Ъ>0,3) Вероятность банкротства минимальна (Ъ>0,3) Вероятности банкротства нет, но приближается к критическому значению (Ъ>0,3) Вероятности банкротства нет, но приближается к критическому значению (Ъ>0,3) Вероятности банкротства нет, но приближается к критическому значению (Ъ>0,3)

Четырехфакторная модель Г.Спрингейта 0,994 1,093 0,607 0,380 0,553

Вероятности возникновения несостоятельности нет (Ъ > 0,862) Вероятности возникновения несостоятельности нет (Ъ > 0,862) Вероятность возникновения банкротства (Ъ < 0,862) Вероятность возникновения банкротства (Ъ < 0,862) Вероятность возникновения банкротства (Ъ < 0,862)

Пятифакторная модель Ж. Конана и М. Голдера -0,1968 -0,1850 -0,1358 -0,1196 -0,1484

Вероятности возникновения банкротства нет Вероятности возникновения банкротства нет Вероятность возникновения банкротства 30-20 % Вероятность возникновения банкротства 40-30 % Вероятность возникновения банкротства 30-20 %

Девятифакторная модель Дж. Флумера 0,7017 1,9370 1,6957 1,5690 1,4483

Вероятность возникновения банкротства (Н<0) Нет вероятности возникновения банкротства (Н>0) Нет вероятности возникновения банкротства (Н>0) Нет вероятности возникновения банкротства (Н>0) Нет вероятности возникновения банкротства (Н>0)

Система У. Бивера Ближе ко 2 группе Ближе ко 2 группе Между 2 и 3 группой 3 группа Между 2 и 3 группой

В целом, на основе проведенных расчетов, наиболее благоприятным периодом для функционирования сельскохозяйственных организаций и предприятий региона был 2008 г., в котором лишь две из представленных методик (пятифакторная модель Э. Альтмана и система У. Бивера) не дали однозначного результата по стабильности хозяйствующих субъектов области. Модели Э. Альтмана, Г. Спирингейта, Ж. Конана и М. Гольдера в 2010 г. отражают неоспоримую кризисную ситуацию. Это объясняется низкими финансовыми результатами аграрной отрасли региона, обусловленными неблагоприятными погодными условиями, которые позволили получить урожай зерновых и зернобобовых культур по уровню сравнимый только с 1998-1999 гг.. Значение показателя Р. Таффлера и Г. Тишоу в данный период максимально приближается к критической отметке. При этом система показателей У. Бивера говорит о кризисном финансовом состоянии и риске возникновения банкротства в течение 1 года.

Вывод. Таким образом, интерпретировать результаты при проведении оценки финансового состояния организаций, в частности, оценки вероятности возникновения несостоятельности, нужно с помощью нескольких методов, т. к. применение единственной методики, что видно из проведенного анализа, может не дать достоверных результатов. Кроме того, зарубежные методики, применяемые для российских организаций, не учитывают особенности воздействия изменений макро-, микроэкономических условий хозяйствования, налогового законодательства, отраслевых особенностей и иных факторов. Поэтому для объективной оценки возможности банкротства, помимо рассмотренных, необходимо использовать отечественные методики, закрепленные в законодательстве страны в сочетании с факторными моделями прогнозирования вероятности возникновения банкротства (О. П. Зайцевой, Р. С. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова, Г. В. Давыдовой и А. Ю. Беликова, А. Д. Шеремета, Г. В. Савицкой, Н. В. Пчеленок и М. М. Петрыкиной и др.).

На наш взгляд, еще одним недостатком западных методик для российских предприятий заключается в отличии учета составляющих отчетности. Так, стоимость отдельных статей баланса принимается для расчета на дату, как правило, на конец года, а результативные показатели, такие как выручка от продаж, прибыль - в целом за год. Это требует дальнейшего совершенствования моделей оценки вероятности возникновения банкротства организаций и предприятий аграрной отрасли.

Список литературы

1 Бобрышев А. Н., Дебелый Р. В. Методы прогнозирования вероятности банкротства организации // Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. - 2010. - № 1. [Электронный ресурс]. URL: http://www.1-fin.ru/?id=447 (дата обращения: 02.02.2013).

2 Задорожная Н. В. Финансы организации (предприятия): учебно-методический комплекс. - М.: МИ-ЭМП, 2010. - 200 с.

3 Крюков А. Ф., Егорычев И. Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. - № 2. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cfin. ru/press/management/2001-2/index.shtml (дата обращения: 08.02.2013)

4 Маслов Б. Г., Пчеленок Н. В. Зарубежные и Российские методики прогнозирования банкротства // Управленческий учет. - 2005. - № 5. [Электронный ресурс]. URL: http://www.upruchet.ru/articles/2005/5/4543. html (дата обращения: 30.01.2013)

5 Методы оценки вероятности банкротства предприятия: учебное пособие / И. И. Мазурова, Н. П. Бе-лозерова, Т. М. Леонова [и др.]. - СПб.: Изд-во СПбГУ-ЭФ, 2012. - 53 с.

6 Российская Федерация. Законы. Федеральный закон от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». [Электронный ресурс]. Доступ справочно-правовой системы «Консультант плюс» (дата обращения: 17.01.2013)

7 Семеней А. Проблемы прогнозирования банкротства на отечественных предприятиях. // Люди и дела: холдинг, 2013. [Электронный ресурс]. URL: http://business.rin.ru/cgi-bin/search.pl?action=view&nu m=342139&razdel=39&w=0&p_n=4 (дата обращения: 10.02.2013)

8 Тришкина Н. А. Учет и анализ банкротств: учебно-методический комплекс. - М.: МИЭМП, 2010. [Электронный ресурс]. URL: http://www.e-college. ru/xbooks/xbook138/book/index/index.html?go=part-005*page.htm (дата обращения: 25.01.2013)

9 Яковлева И. Н. Как спрогнозировать риск банкротства в компании в системе риск - менеджмента // Справочник экономиста. - 2008. - № 4. [Электронный ресурс]. URL: http://www.profiz.ru/se/4_08/ sprognozirovat_risk_bankr#_ftnref2 (дата обращения: 05.02.2013)