Как оценить риски банкротства компании

552
Не существует универсального метода, позволяющего провести оценку рисков банкротства. Каждый бизнес уникален, и те тенденции, которые опасны для одного предприятия, норма для другого. Тем не менее выстроить модель прогнозирования банкротства можно, если выполнить пять простых шагов. Подробнее о них - в нашей статье.

Тестирование классических моделей прогнозирования банкротства

В книгах по финансовому менеджменту можно найти множество отечественных и западных методик диагностики банкротства. Среди них показатель Аргенти (А-счет), модель Альтмана, система индикаторов Бивера, метод Credit-men.

Прежде чем приступать к разработке собственной системы оценки рисков банкротства, стоит протестировать существующие подходы. Для этого придется применить методики в отношении компании-аналога (действует в том же сегменте, сопоставима по объемам бизнеса и виду деятельности), о которой известно, что она на грани банкротства. Не исключено, что одна из систем окажется эффективной. Хотя шансы на успех невелики, и вот почему:

  • как правило (особенно если о предприятии нельзя с уверенностью сказать, что оно банкрот), результаты методик будут значительно различаться между собой, что заставляет усомниться в их применимости;
  • достоверность прогнозов, составленных с применением зарубежных методик, сомнительна из-за специфических условий, в которых работают российские компании (особенности налогообложения, неразвитый рынок финансовых инструментов, сомнительная оценка активов).

Чаще всего, когда речь заходит о прогнозировании банкротства, специалисты вспоминают Z-счет Альтмана. Но эта методика вряд ли даст приемлемые результаты. Дело в том, что индекс основан на анализе показателей обанкротившихся американских компаний. Можно было бы взять ту же логику на вооружение – вывести зависимость между несколькими коэффициентами, изучив финансовые показатели российских компаний-банкротов. Но, увы, статистическая база для проведения подобного анализа сильно искажена заказными и фиктивными банкротствами, поэтому попытка адаптации провалилась.

Определение структуры и состава показателей собственной модели прогнозирования банкротства

Недостаток многих систем индикации риска банкротства в том, что они сконцентрированы на финансовых показателях. И в лучшем случае позволяют сделать вывод о проблемах предприятия, когда признаки банкротства заметны невооруженным глазом.

Предсказать проблемы будет проще, если в модель кроме финансовых коэффициентов включить индикаторы, характеризующие управленческие решения, бизнес-процессы, кадровые тенденции, внешнюю среду.

По какому принципу выбирать показатели для групп? Многое зависит от экспертного суждения разработчика модели. Тем не менее можно рекомендовать руководствоваться несколькими простыми правилами, а именно:

  • включенный в модель коэффициент (показатель) не обязательно должен быть расчетным. Показатели, определяемые на основе экспертных оценок, выставляемые в баллах, могут быть не менее эффективны;
  • в каждой группе (внешняя среда, эффективность управления и т. д.) должно быть не более пяти-семи показателей. Усложнение модели не повысит точность прогноза, а лишь сделает более трудоемким анализ;
  • имеет смысл взять на вооружение некоторые коэффициенты, которые используются в классических моделях. Причем отбирать те из них, которые достоверно реагируют на тенденции, складывающиеся в бизнесе;
  • выбранные показатели нужно протестировать на релевантность. И если некоторые из показателей по мере ухудшения (улучшения) состояния компании меняются с некоторым запозданием, их лучше заменить;
  • оценка финансовых и нефинансовых показателей имеет одинаковую направленность. Другими словами, увеличение значения любого коэффициента расценивается как улучшение ситуации в бизнесе;
  • есть возможность установить нормативные значения для всех показателей, включенных в состав модели.

Пример

В ГК «Забайкальская зерновая компания» (далее – ЗЗК) протестировали модели прогнозирования риска банкротства на примере машиностроительного завода, чье финансовое состояние было крайне тяжелым. Для разработки системы показателей отобрали классические методики и их элементы (отдельные показатели), применение которых позволило диагностировать развитие кризисов по отдельным направлениям деятельности завода и спрогнозировать высокий риск банкротства (см. табл.). Проанализировали данные за последние пять лет: бухгалтерскую отчетность, отчеты аналитического отдела и начальников цехов, анонимные анкеты. Динамику коэффициентов и моделей сопоставили с проектами завода, сменой кадров, наличием прибыли. Так удалось найти индикаторы, которые в динамике отражали нарастающую угрозу.

Разработка системы весов и расчета комплексного индикатора банкротства

В модель прогнозирования банкротства могут попасть разные показатели и коэффициенты. Одни оцениваются в баллах (по пятибалльной шкале), значения других – десятые и сотые доли. Просто сложить их величины, чтобы получить комплексный индикатор, нельзя.

Некоторые индикаторы могут быть рассчитаны абсолютно точно, а остальные – иметь погрешность в силу того, что определены экспертным путем. Чтобы выровнять перекосы, индикаторам надо присвоить веса.

Для того чтобы качественные и количественные показатели модели прогнозирвоания банкротства сделать однородными (однородные коэффициенты – ОК), можно воспользоваться формулой:

Как оценить риски банкротства компании

где ОК – оценка показателя, в баллах;

К, Кнорм – фактическое и нормативное значения показателя соответственно, баллы или ед.;

Кприв – коэффициент приведения показателей в сопоставимый вид, в баллах. Этот же коэффициент может использоваться в качестве веса, как инструмент настройки системы. Повышая его значение, можно увеличить чувствительность индикаторов к изменению тенденций развития кризиса в компании.

Пример

Рассмотрим порядок приведения к единому знаменателю коэффициента обновления основных средств:

Коэффициент интенсивности обновления основных средств = Стоимость введенных в эксплуатацию основных средств : Стоимость выбывших основных средств.

Нормативное значение этого коэффициента – 1. Норматив установлен из предположения, что производственная база функционирующего предприятия не должна сокращаться. За предшествующий отчетный период коэффициент интенсивности обновления ОС был равен 0,4, в текущем периоде – 8 (заводу были направлены государственные субсидии для обновления производственного парка). Соответственно, для предшествующего периода ОК обновления ОС равен 2 [(0,4 : 1) × 5 (коэффициент приведения)]. Несколько более неоднозначная ситуация с текущим периодом. Если слепо пользоваться формулой, ОК будет равен 40 [(8 : 1) × 5].

Но коэффициент приведения также играет роль ограничителя. Когда расчетное значение выше, в системе прогнозирования учитывается оценка, равная максимальному значению коэффициента приведения – 5 (см. табл.).

Оценка рисков банкротства

Оценку риска банкротства можно провести при сравнении фактической итоговой суммы оценок показателей с нормативным итоговым значением. Учитывая, что значение показателя в ней может быть выше коэффициента приведения, риск банкротства отсутствует, если нормативное значение равно фактическому. Если факт меньше норматива – угроза существует.

Вопрос в том, насколько она серьезна. Можно полагаться на экспертные суждения. Либо поступить иначе. Рассчитать фактическое значение индекса банкротства (сумма выставленных оценок) для периодов, когда предприятие испытывало нехватку средств, задерживало платежи. Результат будет характеризовать состояние, близкое к банкротству. Разработчик модели получает диапазон значений индекса в пределах: «банкротство» – «устойчивая компания».

Пример

У завода возникали трудности с платежами (вплоть до судебных исков), когда фактическое значение индекса банкротства составляло меньше 70–73 процентов от норматива. Если судить по данным таблицы, спрогнозирован высокий риск банкротства завода.

В предшествующем периоде деятельность предприятия оценена на 66,55 балла из «безопасных» 100, а в анализируемом (после получения государственной помощи) – наблюдается рост показателя до 69,43 балла, однако по-прежнему существует высокий риск банкротства.

Стоит сказать, что описанный подход к прогнозированию риска банкротства имеет ряд преимуществ по сравнению с классическими методиками:

  • позволяет выявить зарождающиеся проблемы в разных аспектах деятельности предприятия и выбрать направление для углубленного финансового анализа;
  • совмещает достоинства качественных и количественных методов прогнозирования банкротства;
  • система показателей отличается гибкостью и может быть настроена в соответствии с особенностями деятельности любого предприятия или группы компаний

Таблица. Комплексный подход к оценке риска банкротства

Индикаторы банкротства Предшествующий отчетный период, год Текущий отчетный период, год Примечания
значение оценка*,
балл
значение оценка, балл
Производственные процессы
Коэффициент качества продукции (100) 94 4,7 94 4,7 Наблюдается интенсивное переоборудование и модернизация производственной базы. Однако степень износа основных средств остается достаточно высокой, а уровень использования мощностей – низким
Коэффициент интенсивности обновления основных средств (1) 0,4 2 8 5
Коэффициент годности основных средств (0,55) 0,36 3,3 0,42 3,8
Обеспеченность квалифицированными рабочими (1) 0,7 3,5 0,78 3,9
Коэффициент использования производственных мощностей (0,1) 0,031 1,55 0,054 2,7
Сумма оценок по разделу   15,05   20,1
Эффективность управления
Отношение чистого оборотного капитала к активам (0,4) 0,44 5 0,38 4,75 Диагностирован кризис в системе управления. Необходимо: – пересмотреть кадровую политику в отношении АУП; – повысить ответственность АУП за результаты работы предприятия
Оценка выполненных этапов финансовой стратегии 2 3
Управление дебиторской и кредиторской задолженностью 3,2 3
Наличие перспективных проектов, бизнес-плана 2 2
Профессионализм АУП 3 3
Сумма оценок по разделу   15,2   15,75
Внешняя среда
Оценка экономической ситуации в стране –** 4 3,2 Выявлено негативное влияние внешней среды. Необходимо: – повысить конкурентоспособность продукции; – привлечь инвестиции, рассмотреть варианты льготного кредитования и получения субсидий из бюджета
Положение отрасли 3 3
Инвестиционная привлекательность региона 2,8 2,8
Доля и влияние предприятия на рынке 3 3
Поддержка государства 3 4
Сумма оценок по разделу   15,8   16
Финансовое состояние
Коэффициент абсолютной ликвидности (0,2) *** 0,114 2,85 0,043 1,075 Риск потери финансовой устойчивости средний. Однако нарастает угроза проблем с платежеспособностью – из-за дефицита ликвидных средств. Необходимо проработать график движения денежных средств, рассмотреть возможность снижения кредитной нагрузки
Коэффициент быстрой ликвидности (1) 0,71 3,55 0,66 3,3
Коэффициент текущей ликвидности (2) 1,8 4,5 1,6 4
Коэффициент автономии (0,5) 0,52 5 0,48 4,8
Коэффициент финансовой устойчивости (0,6) 0,55 4,6 0,53 4,4
Сумма оценок по разделу   20,5   17,58
Фактическое значение индекса банкротства (суммарная оценка по всем разделам)   66,55   69,43 От 100 до 70 – средний риск, меньше 70 – высокий риск банкротства.

* Максимальная оценка для индикатора в системе прогнозирования риска банкротства – не более 5 баллов.
** Поля не заполняются. Баллы выставляются аналитиком на основе метода экспертных оценок.
*** В скобках указаны нормативные значения коэффициентов.

Авторы решения: Светлана Субботина, финансовый аналитик ГК «Забайкальская зерновая компания», Наталья Макарова, доцент кафедры бухгалтерского учета и аудита ЧИ БГУЭП, к. э. н.

Методические рекомендации по управлению финансами компании



Ваша персональная подборка

    Подписка на статьи

    Чтобы не пропустить ни одной важной или интересной статьи, подпишитесь на рассылку. Это бесплатно.

    Рекомендации по теме

    Школа

    Школа

    Проверь свои знания и приобрети новые

    Записаться

    Самое выгодное предложение

    Самое выгодное предложение

    Воспользуйтесь самым выгодным предложением на подписку и станьте читателем уже сейчас

    Живое общение с редакцией

    А еще...




    © 2007–2017 ООО «Актион управление и финансы»

    «Финансовый директор» — практический журнал по управлению финансами компании

    Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи,
    информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор)
    Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-62253 от 03.07.2015;
    Политика обработки персональных данных
    Все права защищены. email: fd@fd.ru

    
    • Мы в соцсетях
    Сайт использует файлы cookie. Они позволяют узнавать вас и получать информацию о вашем пользовательском опыте. Это нужно, чтобы улучшать сайт. Если согласны, продолжайте пользоваться сайтом. Если нет – установите специальные настройки в браузере или обратитесь в техподдержку.
    ×
    Чтобы скачать документ, зарегистрируйтесь на сайте!

    Это бесплатно и займет всего 1 минуту.

    У меня есть пароль
    напомнить
    Пароль отправлен на почту
    Ввести
    Я тут впервые
    И получить доступ на сайт Займет минуту!
    Введите эл. почту или логин
    Неверный логин или пароль
    Неверный пароль
    Введите пароль

    Внимание!
    Вы читаете профессиональную статью для финансиста.
    Зарегистрируйтесь на сайте и продолжите чтение!

    Это бесплатно и займет всего 1 минут.

    У меня есть пароль
    напомнить
    Пароль отправлен на почту
    Ввести
    Я тут впервые
    И получить доступ на сайт Займет минуту!
    Введите эл. почту или логин
    Неверный логин или пароль
    Неверный пароль
    Введите пароль