Сформированный в России рыночный механизм хозяйствования требует от руководства организаций принятия эффективных управленческих, инвестиционных и финансовых решений, учитывающих уровень достигнутой финансовой устойчивости. Это во многом зависит от качества и своевременности поступления информации, что позволяет не только находить пути решения финансовых проблем, но и прогнозировать вероятность возможных неблагоприятных последствий, наихудшим из которых выступает возможное банкротство организации. Заблаговременное признание наличия проблем, предшествующих неизбежному банкротству, во многом способствует своевременному проведению необходимых мер, устраняющих развитие неблагоприятного сценария. Это обусловливает актуальность разработки механизма прогнозирования вероятности банкротства организаций.
Действующее законодательство позволяет выделить: «Несостоятельность (банкротство) – это признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требование кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей» [6]. Признаком банкротства выступает неспособность должника удовлетворить требования кредиторов в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены [6]. В законодательстве Республики Таджикистан применяется принцип «неоплатности», в соответствии с которым должник может быть признан банкротом лишь в случае, если общая сумма кредиторской задолженности и задолженности по обязательным платежам превысит стоимость его имущества [5].
Большинство ученых являются сторонниками самостоятельного значения и обособленного использования терминов «несостоятельность» и «банкротство». Ученый Р.А. Попов утверждает, что «смысловая сущность банкротства …одна – крах, прекращение деятельности, конец существования в прежней форме» [9, с. 54]. По мнению Е.А. Максимова, банкротство является результатом развития кризисного финансового состояния компании… от временной до устойчивой неспособности удовлетворять требования кредиторов, в т.ч. по взаимоотношениям с бюджетом [4].
Т.М. Суслова отмечает, что «несостоятельность – еще не факт банкротства, а лишь предпосылка для него; она не всегда может закончиться судебным признанием банкротства» [14]. Р.Н. Крутиков считает, что «несостоятельность» и «банкротство» основываются на факте потери платежеспособности субъектом и характеризуют крайнюю фазу его финансового неблагополучия» [3]. По мнению М.А. Салпагарова, «категория «несостоятельность» содержит в себе категорию банкротства как возможный и конечный варианты своего развития» [12]. О.М. Свириденко утверждает, что «банкротство – это крайняя мера, применяемая к должнику, не способному удовлетворить требования своих кредиторов; процедура, которая осуществляется исключительно арбитражным судом и никем иным применена быть не может. При этом кредиторская задолженность не может быть формальным основанием для признания должника банкротом, без осуществления процедур по ее погашению» [13]. Ученый Г.В. Савицкая соглашается, что «банкротство (финансовый крах, разорение) – это признанная арбитражным судом или объявленная должником его неспособность в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и по уплате других обязательных платежей» [11, с. 511].
Мы признаем, что основными признаками банкротства целесообразно считать неспособность должника удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, а также исполнить обязанность по уплате обязательных платежей в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены, если сумма его обязательств превышает стоимость принадлежащего ему имущества.
В настоящее время большое внимание уделяется совершенствованию механизма прогнозирования несостоятельности организации с целью предотвращения банкротства. Однако существующие методики не всегда способны решить многокритериальные задачи по диагностике риска банкротства. При этом зарубежные модели, предложенные Альтманом и другими западными учеными, сложно адаптируются к российской практике, что приводит к субъективности прогнозного решения. Кроме того, веса в Z-индексах и пороговые значения сильно разнятся по странам, годам, отраслям экономики.
Наиболее известными многофакторными моделями, широко используемыми для оценки риска банкротства организаций, являются модели Э. Альтмана, Г. Спрингейта, Р. Таффлера, Д. Фулмера, Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова, а также модель, разработанная финансистами Иркутской ГЭА, методика, предложенная Д.А. Ендовицким и М.В. Щербаковым [1].
Для прогнозирования вероятности банкротства организаций отрасли связи в 2014 г. воспользуемся следующими данными (табл. 1).
На основе представленных данных рассчитаем вероятность возможного банкротства указанных организаций по разным моделям (табл. 2).
Поскольку зарубежные модели прогнозирования банкротства не учитывают спе- цифику финансовой отчетности российских организаций и отраслевые особенности сферы деятельности, важно отметить, что не в полной мере могут применяться для оценки деятельности отечественных компаний. В результате проведенной оценки вероятности банкротства различных организаций связи итоговый показатель, рассчитанный по разным моделям, разнится от «очень высокой вероятности банкротства» до «маловероятной» (табл. 3).
По результатам проведенного исследования, констатируем чрезвычайно широкий разброс результатов, полученных при использовании различных методик, – от высокого до минимального.
В связи с этим мы предлагаем методику балльно-скоринговой оценки вероятности банкротства организаций, в которой обеспечены равные шаги интервалов как по показателям, так и по их ранжированию для определения категорий финансового состояния. В методике расширено соотношение максимальных и минимальных значений таких показателей, как ликвидность, финансовой устойчивость и рентабельность, что позволяет объективно оценивать дифференциацию между организациями с различной структурой баланса. Данный методический подход основан на балльно-скоринговой интерпретации вышеизложенных показателей, которые в наибольшей степени отражают эффективность деятельности организаций отрасли связи, т.е. ориентирован на прогнозирование вероятности риска их банкротства.
Таблица 1
Финансовые показатели для оценки деятельности организаций связи за 2014 г.
|
Показатель |
Значение показателей |
|||||
|
ПАО «Мегафон» |
ПАО «Мобильные ТелеСистемы» |
ПАО «Смартс» |
||||
|
на начало года |
на конец года |
на начало года |
на конец года |
на начало года |
на конец года |
|
|
Доля чистого оборотного капитала во всех активах организации, % |
–0,049 |
–0,017 |
–0,073 |
–0,076 |
–0,486 |
–0,3264 |
|
Доля уставного капитала в общей сумме активов (валюте баланса) |
0,0001 |
0,0001 |
0,0005 |
0,0004 |
0,142 |
0,141 |
|
Отношение выручки от продаж к сумме активов |
0,656 |
0,637 |
0,668 |
0,670 |
0,296 |
0,236 |
|
Отношение нераспределенной прибыли к сумме активов |
0,408 |
0,366 |
0,270 |
0,159 |
0,144 |
0,419 |
|
Отношение материальных внеоборотных активов к сумме активов |
0,436 |
0,446 |
0,345 |
0,365 |
0,186 |
0,090 |
|
Отношение прибыли до налогообложения и процентов к сумме активов |
0,2065 |
0,1355 |
0,194 |
0,115 |
0,161 |
0,319 |
|
Отношение прибыли до налогообложения и процентов к уплате к собственному капиталу |
0,530 |
0,360 |
0,718 |
0,533 |
0,650 |
0,721 |
|
Отношение прибыли до налогообложения и процентов к процентам к уплате |
6,758 |
4,380 |
5,095 |
2,973 |
2,506 |
6,061 |
|
Отношение денежного потока к обязательствам |
0,031 |
0,028 |
0,010 |
0,027 |
–0,002 |
0,0015 |
|
Отношение прибыли до налогообложения к сумме краткосрочных обязательств |
0,747 |
0,436 |
0,690 |
0,315 |
0,2175 |
0,539 |
|
Отношение оборотного капитала к сумме обязательств |
0,320 |
0,350 |
0,205 |
0,220 |
0,100 |
0,107 |
|
Отношение оборотного капитала к сумме активов |
0,197 |
0,220 |
0,149 |
0,184 |
0,086 |
0,092 |
|
Отношение прибыли от продаж к сумме активов |
0,198 |
0,191 |
0,170 |
0,151 |
0,022 |
0,003 |
|
Отношение прибыли от продаж к сумме краткосрочных обязательств |
0,814 |
0,806 |
0,768 |
0,581 |
0,038 |
0,009 |
|
Отношение собственного капитала к заемному капиталу |
0,624 |
0,584 |
0,378 |
0,197 |
0,166 |
0,164 |
|
Отношение краткосрочных обязательств к сумме активов |
0,243 |
0,236 |
0,222 |
0,260 |
0,572 |
0,419 |
|
Отношение всех обязательств к сумме активов |
0,665 |
0,635 |
0,716 |
0,890 |
0,650 |
0,421 |
|
Отношение долгосрочных обязательств к сумме активов |
0,403 |
0,397 |
0,497 |
0,613 |
0,116 |
0,001 |
|
Соотношение чистой прибыли с себестоимостью продаж |
0,432 |
0,123 |
0,382 |
0,179 |
0,307 |
1,407 |
|
Коэффициент обеспеченности собственными средствами |
–2,123 |
–1,857 |
–3,882 |
–3,537 |
–5,651 |
–3,542 |
|
Коэффициент текущей ликвидности |
0,813 |
0,934 |
0,670 |
0,708 |
0,150 |
0,220 |
|
Коэффициент абсолютной ликвидности |
0,608 |
0,709 |
0,122 |
0,320 |
0,007 |
0,016 |
|
Коэффициент быстрой ликвидности |
0,701 |
0,817 |
0,606 |
0,657 |
0,145 |
0,09 |
|
Коэффициент оборачиваемости активов |
0,637 |
0,656 |
0,668 |
0,670 |
0,296 |
0,236 |
|
Рентабельность продаж |
0,325 |
0,300 |
0,252 |
0,241 |
0,069 |
0,016 |
|
Рентабельность собственного капитала |
0,339 |
0,212 |
0,473 |
0,284 |
0,290 |
0,632 |
|
Отношение чистой прибыли к интегральным затратам |
0,317 |
0,176 |
0,258 |
0,125 |
0.261 |
1,205 |
|
Рентабельность активов |
0,130 |
0,078 |
0,128 |
0,061 |
0,072 |
0,280 |
|
Коэффициент финансовой автономии, % |
0,383 |
0,369 |
0,274 |
0,165 |
0,304 |
0,580 |
|
Рентабельность продукции, % |
65,7 |
56,1 |
50,13 |
46,84 |
8,80 |
1,90 |
|
Рентабельность деятельности, % |
8,8 |
10,45 |
15,60 |
7,63 |
0,85 |
0,27 |
Таблица 2
Расчет вероятности возможного банкротства организаций связи по различным моделям
|
Название |
Итоговый коэффициент вероятности банкротства и условные обозначения |
Дифференциация по уровням вероятности банкротства |
|
1 |
2 |
3 |
|
1. Модель Альтмана |
Z = 1,2A + 1,4B + 3,3C + 06D + 0,999E, где A – доля чистого оборотного капитала к общей сумме активов; B – отношение накопленной прибыли к активам; C – рентабельность активов; D – доля уставного капитала в общей сумме активов; E – оборачиваемость активов |
Z < 1,8 – очень высокая; 1,8 < Z < 2,7 – высокая; 2,8 < Z < 2,9 – невысокая; Z > = 3 – очень малая |
|
Пример: Z1 = 1,2•(–0,076) + 1,4•0,159 + + 3,3•0,061 + 0,6•0,0004 + 0,999•0,670 = 1,0022 |
Очень высокая вероятность банкротства |
|
|
2. Модель Сайфулина и Кадыкова |
R = 2Kо + 0,1Kтл + 0,08Kи + 0,45Kм + Kпр, где Kо – коэффициент обеспеченности собственными средствами; Kтл – коэффициент текущей ликвидности; Kи – коэффициент оборачиваемости активов; Kм – коммерческая маржа (рентабельность продаж); Kпр – рентабельность собственного капитала |
Если R < 1, финансовое состояние – неудовлетворительное |
|
Пример: R1 = 2•(–3,537) + 0,1•0,708 + 0,08•0,670 + + 0,45•0,241 + 0,284 = –7,2859 |
неудовлетворительное финансовое состояние |
|
|
3. Модель Таффлера |
Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4, где Х1 – отношение прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам; Х2 – отношение оборотных активов к обязательствам; Х3 – отношение краткосрочных обязательств к активам; Х4 – отношение выручки от реализации к активам |
Z > 0,3 – неплохие долгосрочные перспективы; Z < 0,2 – высокая |
|
Пример: Z1 = 0,53•0,581 + 0,13•0,220 + 0,18•0,260 + + 0,16•0,670 = 0,30793 + 0,0286 + 0,0468 + 0,1072 = 0,49053 |
банкротство маловероятно |
|
|
4. Модель Фульмера |
H = 5,528K1 + 0,212K2 + 0,073K3 + 1,27K4 + 0,12K5 + + 2,235K6 + 0,575K7 + 1,083K8 + 0,984K9 – 3,075, где K1 – отношение нераспределенной прибыли к активам; K2 – отношение выручка от продаж к активам; K3 – отношение прибыли до налогообложения и процентов к собственному капиталу; K4 – отношение денежного потока к обязательствам; K5 – отношение долгосрочных обязательств к активам; K6 – отношение краткосрочных обязательств к активам; K7 – отношение материальных внеоборотных активов к активам; K8 – отношение оборотного капитала к обязательствам; K9 – Lg [отношение прибыли до налогообложения и процентов к процентам к уплате] |
H < 0 – банкротство организации вероятно, H > 0 – банкротство организации маловероятно. |
|
Пример: H1 = 5,528•0,159 + 0,212•0,670 + 0,073•0,533 + 1,27•0,027 + + 0,12•0,613 + 2,235•0,260 + 0,575•0,365 + 1,083•0,220 + + 0,984•0,473 – 3,075 = –0,41265 |
банкротство вероятно |
|
|
1 |
2 |
3 |
|
5. Модель Иркутской ГЭА |
R = 8,38K1 + K2 + 0,054K3 + 0,63K, где K1 – отношение оборотного капитала к активам; K2 – отношение чистой прибыли к собственному капиталу; K3 – отношение выручки от реализации к активам; K4 – отношение чистой прибыли к интегральным затратам |
R < 0 максимальная; 0 < R < 0,18 высокая; 0,18 < R < 0,32 – средняя; 0,32 < R < 0,42 – низкая; R > 0,42 – минимальная. |
|
Пример: R1 = 8,38•0,184 + 0,284 + 0,054•0,670 + 0,630•0,125 = 1,94085 |
Минимальная вероятность банкротства |
|
|
6. Модель Спрингейта |
Z = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D, где A – отношение оборотного капитала к активам; B – отношение прибыли до налогообложения и процентов к активам; C – отношение прибыли до налогообложения к краткосрочным обязательствам; D – отношение выручки к активам |
Если Z < 0.862 –вероятно, Если – Z > 0.862, маловероятно. |
|
Пример: Z1 = 1,03•0,184 + 3,07•0,115 + 0,66•0,316 + 0,4•0,670 = 1,0191 |
банкротство маловероятно |
|
|
7. Авторская методика балльно-скоринговой оценки |
Z = 0,05БKтл + 0,1БKал + 0,1БKрп + 0,1БKрд + 0,15БKск + + 0,2БKфн + 0,25БKбл, где KТЛ – Коэффициент текущей ликвидности; KАЛ – Коэффициент абсолютной ликвидности; KРП – Рентабельность продаж; KРД – Рентабельность деятельности; KСК – Рентабельность собственного капитала; KФН – Коэффициент финансовой автономии; KБЛ – Коэффициент быстрой ликвидности; Б – количество баллов |
Z > = 4,5 – абсолютно устойчивое финансовое состояние (I-я категория); 3,6 < = Z < 4,5 – устойчивое финансовое состояние (II-я категория); 2,7 < = Z < 3,6 – финансовое состояние с минимальной степенью риска (III-я категория); 1,8 < = Z < 2,7 – плохое финансовое состояние с высокой степенью риска (IV-я категория); Z < 1,8 – банкрот (V-я категория) |
|
Пример: ZМТС = 0,05БKтл + 0,1БKал + 0,1БKрп + 0,1БKрд + 0,15БKск + +0,2БKфн + 0,25БKбл, = 0,05•1 + 0,1•5 + 0,1•4 + 0,1•3 + + 0,15•4 + 0,2•2 + 0,25•4 = 3,25 |
финансовое состояние с минимальной степенью риска |
Таблица 3
Сравнительная характеристика методов прогнозирования банкротства организаций связи
|
Выбранная методика |
2014 г. |
|
|
Интегральное значение |
Лингвистическая оценка |
|
|
1 |
2 |
3 |
|
Оценка вероятности банкротства ПАО «Мегафон» |
||
|
1. Модель Альтмана |
1,3858 |
очень высокая |
|
2. Пятифакторная модель Сайфулина и Кадыкова |
–3,2475 |
неудовлетворительное финансовое состояние |
|
3. Модель Спрингейта |
1,1851 |
маловероятно |
|
4. Модель Таффлера |
0,61698 |
неплохие долгосрочные перспективы |
|
1 |
2 |
3 |
|
5. Модель Фулмера |
1,4152 |
маловероятно |
|
6. Четырехфакторная модель Иркутской ГЭА |
2,2009 |
минимальная |
|
7. Авторская методика балльно-скоринговой оценки |
3,65 |
устойчивое финансовое состояние |
|
Оценка вероятности банкротства ПАО «Мобильные ТелеСистемы» |
||
|
1. Модель Альтмана |
1,0022 |
очень высокая |
|
2. Пятифакторная модель Сайфулина и Кадыкова |
–7,2859 |
неудовлетворительное финансовое состояние |
|
3. Модель Спрингейта |
1,0191 |
маловероятно |
|
4. Модель Таффлера |
0,49053 |
неплохие долгосрочные перспективы |
|
5. Модель Фулмера |
–0,41265 |
вероятно |
|
6. Четырехфакторная модель Иркутской ГЭА |
2,2009 |
минимальная |
|
7. Предлагаемая нами методика скоринговой оценки |
3,25 |
неплохое финансовое состояние, но с некоторой степенью риска |
|
Оценка вероятности банкротства ПАО «Смартс» |
||
|
1. Модель Альтмана |
1,4398 |
очень высокая |
|
2. Пятифакторная модель Сайфулина и Кадыкова |
–6,4237 |
неудовлетворительное финансовое состояние |
|
3. Модель Спрингейта |
1,68423 |
маловероятно |
|
4.Модель Таффлера |
0,49053 |
неплохие долгосрочные перспективы |
|
5. Модель Фулмера |
–0,27305 |
вероятно |
|
6. Четырехфакторная модель Иркутской ГЭА |
2,17485 |
минимальная |
|
7. Предлагаемая нами методика скоринговой оценки |
2,65 |
плохое финансовое состояние с высокой степенью риска |
Разработанный алгоритм оценки вероятности банкротства организаций отрасли связи дает возможность рейтинговой оценки их деятельности с целью их ранжирования по категориям. Для этого целесообразно оценить устойчивость финансового состояния организации на основе анализа ряда финансовых коэффициентов [7, с. 149; 8, с. 53].
Авторы предлагают рейтинговую шкалу ограниченных критериальных показателей для прогнозирования банкротства организаций отрасли связи (табл. 4).
При фактических значениях финансовых коэффициентов каждому из них согласно рейтинговой шкале присваивается соответствующее количество баллов.
Таблица 4
Предлагаемая система показателей прогнозирования банкротства организации отрасли связи
|
Критериальные показатели финансового состояния |
Интервальные значения показателей |
||||
|
1. Коэффициент абсолютной ликвидности |
> 0,2 |
0,16–0,2 |
0,12–0,16 |
0,08–0,12 |
< 0,08 |
|
2. Коэффициент быстрой ликвидности |
> 1 |
0,8–1 |
0,6–0,8 |
0,4–0,6 |
< 0,4 |
|
3. Коэффициент текущей ликвидности |
> 2 |
1,6–2 |
1,2–1,6 |
0,8–1,2 |
< 0,8 |
|
4. Коэффициент финансовой автономии (независимости) |
> 0,6 |
0,45–0,6 |
0,3–0,45 |
0,15–0,3 |
< 0,15 |
|
5. Рентабельность собственного капитала |
> 0,3 |
0,225–0,3 |
0,15–0,225 |
0,075–0,15 |
< 0,075 |
|
6. Рентабельность продаж |
> 0,3 |
0,24–0,3 |
0,18–0,24 |
0,12–0,18 |
< 0,12 |
|
7. Рентабельность деятельности |
> 0,1 |
0,08–0,1 |
0,06–0,08 |
0,04–0,06 |
< 0,04 |
|
Оценка в баллах |
5 |
4 |
3 |
2 |
1 |
Таблица 5
Оценка показателей в соответствии с авторской методикой
|
Критериальные показатели финансового состояния |
ПАО «Мегафон» |
ПАО «Мобильные ТелеСистемы» |
ПАО «Смартс» |
|||
|
Фактическое значение показателя |
Оценка в баллах |
Фактическое значение показателя |
Оценка в баллах |
Фактическое значение показателя |
Оценка в баллах |
|
|
1. Коэффициент абсолютной ликвидности |
0,709 |
5 |
0,320 |
5 |
0,016 |
2 |
|
2. Коэффициент быстрой ликвидности |
0,817 |
4 |
0,606 |
4 |
0,09 |
1 |
|
3. Коэффициент текущей ликвидности |
0,934 |
2 |
0,708 |
1 |
0,220 |
1 |
|
4. Коэффициент финансовой автономии |
0,369 |
3 |
0,165 |
2 |
0,580 |
4 |
|
5. Рентабельность собственного капитала |
0,212 |
3 |
0,284 |
4 |
0,632 |
5 |
|
6. Рентабельность продаж |
0,300 |
5 |
0,241 |
4 |
0,016 |
1 |
|
7. Рентабельность деятельности |
0,1045 |
5 |
0,0763 |
3 |
0,27 |
5 |
Заключительная оценка вероятности банкротства организации производится на основании многоуровневого комплексного показателя Z, рассчитанного по фактическим значениям показателей финансовой устойчивости и рентабельности, с учетом веса каждого из них, нормализованного в пределах от 1 до 5. Чем ближе значение показателя Z к 5, тем ниже вероятность банкротства (табл. 5).
Таким образом, по фактическим значениям данной Z-модели, несмотря на низкие значения коэффициентов текущей ликвидности организаций отрасли связи, можно оценить финансовое состояние ПАО «Мегафон» как устойчивое; финансовое состояние ПАО «Мобильные ТелеСистемы» – с минимальной степенью риска, что характеризуется значением ниже нормативного коэффициента финансовой автономии (независимости); финансовое состояние ПАО «Смартс» – плохое, с высокой степенью риска по причине минимальных значений большинства критериальных показателей и, соответственно, баллов по ним.
Предлагаемый авторский подход к оценке вероятности предполагаемого банкротства организаций позволяет своевременно выявить складывающиеся негативные тенденции и на этой основе принять необходимые меры к их устранению.