Scientific journal

Fundamental research

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

Успешная деятельность любой организации во многом зависит от ее финансового состояния. В рыночных условиях финансовая устойчивость является основой выживаемости и стабильного положения предприятия. Между финансовой устойчивостью организации и риском ее банкротства существует прямая пропорциональная зависимость: чем выше устойчивость предприятия, тем меньше риск банкротства, и наоборот [1–3].

В настоящее время существует множество моделей оценки риска банкротства организаций. Среди зарубежных моделей наибольшую распространенность получили модели Альтмана, Бивера, Лиса, Таффлера и др. Среди отечественных моделей широкую популярность получили модели, разработанные О.П. Зайцевой, В.В. Ковалевым, Р.С. Сайфулиным и Г.Г. Кадыковым и др. На основе как зарубежных, так и отечественных моделей прогнозирования банкротства рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами и индикаторами [4; 5].

Проблема прогнозирования вероятности банкротства для отдельного предприятия состоит, с одной стороны, в отсутствии общепризнанных методик прогнозирования банкротства, с другой, существующие методики ориентированы в основном на установление факта несостоятельности тогда, когда признаки банкротства предприятия уже налицо. Существует множество моделей диагностики банкротства, которые производят оценку с помощью различных показателей, рассчитанных по бухгалтерской отчетности. При этом в анализе агропредприятий часто не учитывают особенностей отраслевой и региональной специфики. В нормативных документах анализа финансово-экономического состояния предприятия нет четко установленных отраслевых нормативов, а чаще эти нормативы отсутствуют вообще. В связи с этим на основе такого анализа затруднительно сделать однозначный вывод о том, что данное предприятие обязательно обанкротится в ближайшее время или, наоборот, выживет, так как предприятия агропромышленного комплекса обладают различной организационно-технической спецификой, стратегиями и целями, своими уникальными рыночными нишами, фазами жизненного цикла. Для предотвращения неоднозначных результатов общего анализа необходимо использовать различные модели с оптимальным количеством коэффициентов, учитывая специфику предприятия [6].

Отсутствие статистических данных фирм-банкротов в России, в том числе и в Нижегородской области, затрудняет проведение исследований, которые были бы основаны на реалиях отечественной экономики и направлены на достоверное прогнозирование возможной несостоятельности предприятий. Хозяйственные и рыночные условия России и США существенно отличаются. В США существует развитый финансовый рынок и на протяжении множества лет исследуются финансовые риски. В России хоть и существует фондовый рынок, но не выработана эффективная модель оценки кредитоспособности и отсутствует общепризнанная модель оценки вероятности банкротства. Развитие Нижегородской области отвечает требованиям развития Российской Федерации [7; 8].

Цель исследования заключается в апробации двухфакторной и пятифакторной моделей Альтмана, дискриминантной факторной и логит-регрессионной моделей Г.В. Савицкой для оценки финансового состояния сельскохозяйственных организаций Нижегородской области, проведении их сравнительной характеристики, выявлении преимуществ и недостатков данных моделей, получении выводов об использовании заявленных зарубежных моделей для прогнозирования вероятности банкротства сельскохозяйственных организаций в Российской Федерации.

Материалы и методы исследования

По оценке большинства аналитиков, самой простой и наиболее информативной является двухфакторная модель Альтмана, которая предполагает расчет двух коэффициентов – коэффициента текущей ликвидности и удельного веса заёмных средств в пассивах [9; 10].

При применении двухфакторной модели Альтмана в семи сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области результат показателя Z получился отрицательным, что свидетельствует о невысокой вероятности банкротства (табл. 1).

В 1968 г. Альтманом была разработана пятифакторная модель с учетом показателя «рыночная стоимость собственного капитала» для крупных компаний, акции которых котировались на биржах. В 1983 г. Альтман усовершенствовал формулу для компаний, акции которых не котировались на бирже. Новая модель получила название усовершенствованной модели [9; 10].

Таблица 1

Апробация двухфакторной модели Альтмана в сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области

Большая часть российских предприятий не публикует информацию о рыночной стоимости акций, что приводит к невозможности применения классической модели Альтмана [11]. В связи с этим для исследований нами выбрана усовершенствованная модель Альтмана.

При применении пятифакторной модели Альтмана в семи сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области получены следующие результаты показателя Z. В трех организациях результат показателя Z совпадает с данными двухфакторной модели Альтмана и свидетельствует о невысокой степени вероятности банкротства, в трех организациях наблюдается высокая степень вероятности банкротства, а в одной организации вероятность наступления банкротства вообще не определена (табл. 2).

В связи с разными отраслевыми и национальными особенностями российских компаний применение зарубежных методик повышает неточность прогнозирования вероятности банкротства сельскохозяйственных организаций. Для нивелирования вероятности ошибки из-за отраслевого фактора целесообразно использовать модели, разработанные на основе данных сельхозпредприятий. Примером такой модели служит дискриминантная пятифакторная модель диагностики риска банкротства Г.В. Савицкой, апробируемая ею на сельскохозяйственных организациях Республики Беларусь [12–14].

При применении дискриминантной факторной модели Г.В. Савицкой в семи сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области получены следующие результаты показателя Z. В пяти организациях отсутствует либо наблюдается невысокая вероятность наступления банкротства, в двух организациях определяются высокая и максимальная степени вероятности банкротства (табл. 3).

Отдельного внимания заслуживает четырехфакторная логит-регрессионная модель диагностики риска банкротства Г.В. Савицкой, апробируемая ею на сельскохозяйственных организациях Республики Беларусь [15].

При применении логит-регрессионной модели Г.В. Савицкой в семи сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области результат показателя Z получился отрицательным, что свидетельствует о невысокой вероятности банкротства (табл. 4).

Таблица 2

Апробация пятифакторной модели Альтмана в сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области

Таблица 3

Апробация дискриминантной факторной модели Г.В. Савицкой в сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области

Таблица 4

Апробация логит-регрессионной модели Г.В. Савицкой в сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области

Таблица 5

Сводные данные по оценке вероятности банкротства по моделям Альтмана в сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области

Таблица 6

Сводные данные по моделям диагностики риска банкротства Г.В. Савицкой в сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области

Таблица 7

Сравнительная характеристика моделей оценки вероятности банкротства

Результаты исследования и их обсуждение

Методик оценки вероятности банкротства много, и при применении различных методик возможно получение даже абсолютно противоположных результатов [15].

Сравнив анализируемые данные при использовании двух- и пятифакторной моделей Альтмана, можно сделать вывод о несостыковке полученных результатов (табл. 5).

Аналогичные выводы можно получить, используя дискриминантную факторную и логит-регрессионную модели Г.В. Савицкой (табл. 6).

Для получения общей картины преимуществ и недостатков по исследуемым методикам была составлена сводная таблица сравнительной характеристики моделей оценки вероятности банкротства (табл. 7).

Существующие в настоящее время методики прогнозирования возможного банкротства организаций не являются идеальными. Неидеальность моделей заключается в степени корректности, адекватности результатов, невозможности применения в современных условиях. В зависимости от выбранной методики одна и та же организация может являться банкротом, быть финансово устойчивой организацией и находиться в предкризисном состоянии. Ряд методик сложно применять из-за условий ограниченности данных [15].

Заключение

Проведя апробацию зарубежных и отечественных методик прогнозирования банкротства в сельскохозяйственных организациях Княгининского района Нижегородской области, можно сделать следующие выводы:

– в связи с разной методикой отражения инфляционных факторов, разной структуры капитала и др. зарубежные модели не в полной мере подходят для оценки степени вероятности риска банкротства отечественных предприятий агропромышленного комплекса;

– специально для сельскохозяйственных организаций не разрабатывалась ни одна из зарубежных моделей;

– модель Г.В. Савицкой более приемлема, чем зарубежные модели, так как была создана для сельскохозяйственных организаций, но при ее составлении использовались данные по предприятиям Республики Беларусь, что ограничивает использование модели для оценки российских предприятий, так как сельское хозяйство в Республике Беларусь имеет другое экономическое развитие.

Таким образом, нужно находить новые подходы и разрабатывать модели, соответствующие условиям хозяйственной деятельности российских сельскохозяйственных предприятий.