Особенности определения вероятности банкротства по российским и зарубежным методикам в условиях мирового финансового кризиса на примере КОАО "Азот"

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Кузбасский государственный технический университет»

Дипломная работа

Тема:

«Особенности определения вероятности банкротства российскими и зарубежными методиками в условиях мирового финансового кризиса на примере КОАО «Азот»

Кемерово 2009

Введение

В настоящее время экономика всего мира переживает тяжелый период - мировой финансовый кризис. Он сопровождается ростом темпов инфляции, кризисом неплатежей, снижающимся колебанием валютных курсов, оттоком иностранных инвестиций. Финансовый кризис порождается и связан с экономическими кризисами перепроизводства и недопроизводства.

В условиях рыночных отношений, при наличии конкуренции и возникновении порой непредсказуемых ситуаций финансово-хозяйственная деятельность предприятия невозможна без рисков. Появление рисков связано с самой сущностью рыночных отношений, которые всегда сопряжены с неопределенностью достижения конечных результатов предпринимательства. Особенно рисковым является предпринимательство в условиях внешней нестабильности.

На любом предприятии, в течение его обычной деятельности, возникают риски связанные с его производственной и финансовой деятельностью. В условиях мирового финансового кризиса наиболее опасным риском является риск возникновения банкротства, так как при его наступлении предприятие теряет возможность дальнейшего функционирования и в дальнейшем, как правило, разоряется, что, в свою очередь, пагубно отражается на экономике в целом. Поэтому прогнозирование и предупреждение риска банкротства с целью предотвращения финансового краха предприятия становится очевидной.

Экономически развитые и наиболее стабильные страны мира уже давно занимаются решением данной проблемы. Главное направление их разработок - предупреждение банкротства предприятия. Например, в США начиная с 1950 года начались разработки в сфере прогнозирования банкротства предприятия. Первые методики были разработаны банками для оценки своих клиентов и назывались «Оценка риска неплатежеспособности заемщика». В начале 1960 года термин «риск банкротства» прочно вошел в сферу экономики США, Великобритании и Франции.

В настоящее время в этих странах разработано большое количество программ по определению вероятности наступления банкротства предприятия. В середине 60_х годов появились количественные методики по определению и оценке вероятности банкротства предприятия. Начиная с 1994 года и до настоящего времени в США ведется работа по обоснованию экономической целесообразности количественной оценки степени как экономического риска, так и риска банкротства предприятия.

Таким образам, зарубежными странами накоплен огромный опыт в решении данной проблемы.

В России данный вопрос все еще остается открытым. В настоящее время многие предприятия не предают достаточного значения оценке и прогнозированию финансового состояния. В результате чего процедуры банкротства вводятся на поздней стадии, когда финансовый кризис достиг своего развития и финансовое оздоровление уже невозможно. В этой связи по большинству дел о банкротстве в РФ открыты ликвидационные процедуры.

Нельзя не отметить и социальный аспект - судьба тысяч работающих зависит от того, сумеет ли предприятие восстановить платежеспособность, в руках какого собственника она окажется и так далее.

Таким образом, проблема предотвращения банкротств и разработка комплексной методики оценки и прогнозирования риска банкротства является весьма актуальными как для экономической науки, так и для практики, что определило выбор темы дипломной работы и направления исследования. Работа выполнена на базе данных Кемеровского открытого акционерного общества «Азот».

1. Теоретические основы определения вероятности банкротства российскими и международными методиками в условиях мирового финансового кризиса

1.1 Вероятность банкротства предприятий в условиях мирового финансового кризиса

1.1.1 Мировой финансовый кризис, причины возникновения и его характер влияния на реальный сектор экономики России

Мировой финансовый кризис - глубочайшее расстройство финансовой системы страны, которое сопровождается ростом темпов инфляции, кризисом неплатежей, резким, как правило, снижающимся колебанием валютных курсов, оттоком иностранных инвестиций. Финансовые кризисы порождаются и связаны с экономическими кризисами перепроизводства и недопроизводства. Финансовые кризисы в прошлом порождались продолжительными войнами, расходы на которые покрывались путем чрезмерной эмиссии бумажных денег.

На стадии становления финансовой системы кризисы были вызваны перепроизводством товаров, имели непродолжительный и неглубокий характер, впоследствии они стали более глубокими, острыми и продолжительными. Это обусловлено особенностями вывоза капитала со стороны транснациональных корпораций усилением процесса милитаризации экономики, разбуханием государственного аппарата. Важная форма проявления таких кризисов - значительный дефицит государственного бюджета.

Современный мировой финансовый кризис является звеном в цепочке кризисов, описанию которых посвящена обширная экономическая литература. Только в 1990_е годы в мировой экономике произошло несколько кризисов, охвативших целые группы стран. В 1992 - 1993 гг. валютные кризисы испытали некоторые страны Европейского союза (Великобритания, Италия, Швеция, Норвегия и Финляндия). В 1994 - 1995 гг. сильный кризис, начавшийся в Мексике, распространился на другие страны Латинской Америки. В 1997-1998 гг. глобальный финансовый кризис начался в странах Юго - Восточной Азии (Корея, Малайзия, Таиланд, Индонезия, Филиппины), затем перекинулся на Восточную Европу (Россия и некоторые страны бывшего СССР) и Латинскую Америку (Бразилия).

Нынешний финансовый кризис отличается как глубиной, так и своим размахом. Он, пожалуй, впервые после Великой депрессии охватил весь мир. «Спусковым крючком», приведшим в действие кризисный механизм, стали проблемы на рынке ипотечного кредитования США. Однако в основе кризиса лежат более фундаментальные причины, включая макроэкономические, микроэкономические и институциональные.

Ведущей макроэкономической причиной оказался избыток ликвидности в экономике США, что, в свою очередь, определялось многими факторами, включая:

· общее снижение доверия к странам с развивающимся рынком

после кризиса 1997 - 1998 гг.;

· инвестирование в американские ценные бумаги странами, накапливающими валютные резервы (Китай) и нефтяные фонды (страны Персидского залива);

· политику низких процентных ставок, которую проводила ФРС в 2001 - 2003 гг., пытаясь предотвратить циклический спад экономики США.

Под влиянием избыточной ликвидности активизировался процесс формирования рыночных «пузырей» - искаженной, завышенной оценки различных видов активов. В отдельные периоды такие «пузыри» формировались на рынках недвижимости, акций и сырьевых товаров, что стало важной составной частью кризисного механизма. Согласно данным межстрановых исследований, охватывавших длительные временные периоды, кредитная экспансия является одним из типичных условий финансовых кризисов. Таким образом, риски развития кризиса в результате ослабления денежно - кредитной политики, реализовавшиеся в 2007 - 2008 гг., - не исключение, а общее правило. На этом фоне способствовали наступлению кризиса и микроэкономические факторы - развитие новых финансовых инструментов (прежде всего структурированных производных облигаций).

Считалось, что они позволяют снизить риски, распределяя их среди инвесторов и обеспечивая правильную оценку. На самом деле использование производных инструментов фактически привело к маскировке рисков, связанных с низким качеством субстандартных ипотечных кредитов, и к их непрозрачному распределению среди широкого круга инвесторов. Наконец, в числе институциональных причин отметим недостаточный уровень оценки рисков как регуляторами, так и рейтинговыми агентствами.

Ключевую роль в развитии текущего кризиса сыграла асимметрия информации. Структура производных финансовых инструментов стала столь сложной и непрозрачной, что оценить реальную стоимость портфелей финансовых компаний оказалось практически невозможным.

Поскольку кредитный рынок больше не мог эффективно выявлять потенциально неплатежеспособных заемщиков, это привело к его замораживанию.

Развитие ситуации в финансовой сфере серьезно повлияло и на реальный сектор экономики. Вскоре после усугубления проблем в финансовой системе США вошли в рецессию. Национальное бюро экономических исследований США (NBER) - совет ученых - экономистов, считающийся официальным арбитром в определении времени начала и конца рецессий в стране, в декабре 2008 г. объявило, что рецессия в США началась еще год назад - в декабре 2007 г. Постепенно финансовый кризис в США начал распространяться во всем мире. Американские корпорации приступили к срочной распродаже активов и выводу денег из других стран. По оценкам Банка Англии, суммарные потери от кризиса в экономиках США, Великобритании и ЕС уже составили 2,8 трлн. долларов.

Некоторые аналитики предсказывают такую глубокую рецессию в мировом масштабе по итогам 2009 г., которой не было даже в периоды наиболее крупных экономических кризисов в ведущих странах в прежние годы. Самые значительные замедления мировой экономики наблюдались в 1975 г., когда глобальный рост составил всего 0,93% ВВП по отношению к предыдущему году, и в 1980 г., когда его значение приблизилось к нулю (0,3%). Предполагается, что в ближайшие годы «локомотивами» мирового экономического роста будут Китай и Индия.

Безусловно, результаты влияния мирового финансового кризиса на экономику России глобальны. В денежно - кредитной системе страны произошли следующие изменения - золотовалютные резервы страны на 1 января 2008 года составляли 488,386 млрд. долларов, наибольшего размера они достигли 8 августа и составили 598,1млрд. долларов, а на 1 января 2009 года уже составляли 427,08 млрд. долларов. На поддержание курса рубля и помощь банкам и компаниям в рефинансировании внешних займов с августа по декабрь включительно 2008 года потрачено 143,3 млрд. долл. За год денежная масса сократилась на 0,3%, хотя за 2007 год выросла на 47,5%.

В целях сокращения оттока капитала за границу Центральным банком с 1 декабря установлена ставка рефинансирования в 13%. Расширен валютный коридор и значительно ослаблен рубль по отношению к доллару США и другим валютам. За октябрь размер рублевых депозитов населения уменьшился на 354 млрд. руб. или 8,8%, а за ноябрь еще на 7,4%. Только в декабре ситуацию удалось переломит и приток вкладов населения увеличился на 180 млрд. рублей. Но население стало переводить часть вкладов в валюту. Размер валютных вкладов населения в октябре увеличился на 11,1%, а в ноябре на 22,9%.

За сентябрь и октябрь средние ставки по кредитам коммерческих банков предприятиям на срок до одного года возросли с 11,9% до 14,3% (+2,4%). За этот же период средние ставки по депозитам населения выросли с 7,7% до 9,2% (+1,5%).

Для поддержки банковской системы страны ЦБ выдал коммерческим банкам кредит в 1,2 трлн. руб., что соответствует трети собственного капитала (3,35 трлн. руб.) банковской системы. Объем выданных кредитов вырос на 2% и составил 240 млрд. руб. Общий объем кредитов достиг 12,3 трлн. руб. Размер просроченной задолженности юридических лиц вырос за октябрь на 36% и составил 192,2 млрд. руб. Объем просроченной задолженности физических лиц увеличился на 1,6% и составил 133,9 млрд. руб.

Отток капитала из России в 2008 году составил порядка более 80 млрд. долл., а в 2009 году около 100 млрд. долл.

В ноябре по отношению к октябрю резко сократились поступления в бюджетную систему страны. В целом налоговые доходы сократились в два раза, в том числе налога на прибыль организаций на 49,7%, налога на добычу полезных ископаемых на 23,4%, подоходного налога на 9,4%, а налога на добавленную стоимость аж на 81,3%. И это отрицательно сказывается в первую очередь на исполнение своих расходных полномочий бюджетами субъектов федерации.

Что же касается реального сектора экономики - в конце 2008 года продолжилось падение промышленного производства в стране. Только в ноябре оно упало на 8,7% по отношению к ноябрю прошлого года. Спад произошел практически во всех сферах промышленности: обрабатывающие производства сократились на 10,3%, распределение электроэнергии на 9,3%. Настоящий обвал произошел в автомобилестроении, металлургии, химической отрасли и производстве строительных материалов.

«Российские железные дороги» на треть сокращает свою инвестиционную программу на 2009 год с 432 до 300 млрд. руб. Монополия в ноябре перевезла грузов на 20% меньше чем в октябре, а в декабре объем перевозок сократился еще на 28%. Прогноз на 2009 год, сокращение грузоперевозок на 19%.

«Камский автомобилестроительный завод» в 2008 году сократил план производства автомобилей с 54 800 до 50 000 штук, при этом, чтобы не сокращать работающих с 4 октября перешел на четырехдневную рабочую неделю, а с 24 ноября остановил конвейер на две недели - выгоднее две недели работать по шесть дней и две недели стоять, чем работать сокращенную рабочую неделю.

Таким образом, хотя государство вынуждено активно вмешиваться в деятельность финансового сектора, когда возникает угроза системного кризиса, но уже на этой стадии оно должно не только думать об отражении сиюминутных угроз, но и иметь долгосрочный план возвращения ведущей роли частному сектору.

Мировой финансовый кризис выявил необходимость осуществления совместных скоординированных действий со стороны правительств развитых и развивающихся стран по его преодолению и реформированию международных финансовых институтов.

Среди мер, которые необходимо осуществить в среднесрочной перспективе, следует выделить следующие:

· выработка новых правил регулирования финансовых рынков, а также требований к макроэкономическим параметрам развития стран;

· расширение финансовых возможностей МВФ, в настоящее время недостаточных для решения задач в кризисной ситуации;

· создание единой системы регулирования деятельности рейтинговых агентств;

· создание в финансовой сфере новой международной организации (либо преобразование одной из действующих), члены которой придерживались бы единых правил при осуществлении регулятивной, финансовой, а возможно, и фискальной политики. В настоящее время государства объединяются вокруг Форума финансовой стабильности. Однако он не включает в себя развивающиеся страны, в том числе страны БРИК (Бразилия, Россия, Индия, Китай). Сегодня нужен международный полномочный орган, чьи рекомендации были бы обязательны к выполнению.

1.1.2 Анализ кризисных тенденций на предприятии с целью предотвращения банкротства в условиях мирового финансового кризиса

Мировой финансовый кризис привел к замедлению темпов развития реального сектора российской экономики. По итогам 2008 года рост промышленного производства составил 1,9% по сравнению с прошлым годом, что на 3,9% прогнозируемого. По подсчетам аналитических служб, практически все отрасли промышленного производства России были вынуждены сократить объемы производства из-за резкого падения спроса и цен на продукцию. В сложившейся ситуации предприятиям особенно необходим анализ кризисных тенденций и принятие мер по предотвращению банкротства.

Анализ кризисных тенденций на предприятии - процесс оценки и исследования влияния внешних и внутренних факторов на текущую деятельность предприятия.

К внешним причинам относят факторы, которые не зависят от предприятия или на которые предприятие может повлиять в незначительной степени, а к внутренним - это сами кризисные тенденции, которые возникли в результате деятельности самого предприятия.

В процессе проведения анализа тщательно анализируется внешняя и внутренняя среда бизнеса, выделяются те компоненты, которые действительно имеют значение для предприятия, проводится сбор и отслеживание информации по каждому компоненту и на основе оценки реального положения предприятия выясняются причины кризисного состояния. Точная, комплексная, своевременная диагностика состояния предприятия - первый этап в разработке антикризисных мер по предотвращению банкротства.

При анализе внешних кризисных тенденций необходимо правильно сопоставить, свести в единое целое, используя несколько этапов анализа:

· анализ макросреды, которую условно можно разделить на четыре сектора: политическое, экономическое, социальное и технологическое окружение;

· анализ конкурентной среды по ее пяти составляющим: покупатели, поставщики, конкуренты внутри отрасли, потенциальные новые конкуренты, товары - заменители.

Получив достаточно обширную информацию о внешней среде, можно синтезировать ее методом создания сценариев. Обычно создается несколько сценариев, на которых затем опробуется та или иная система антикризисных мер. Сценарии дают возможность определить наиболее важные тенденции внешней среды, которые необходимо учитывать предприятию; часть из них будет находиться под прямым контролем предприятия (оно сможет либо избежать опасности, либо воспользоваться появившейся возможностью). При существовании тенденций, неподвластных контролю со стороны предприятия, разрабатываемая система антикризисных мер должна помочь предприятию максимально использовать конкурентные преимущества и в то же время минимизировать возможные потери.

Наиболее популярным методом анализа внешней среды является метод SWOT анализа, с помощью которого предприятие может выявить основные угрозы и возможности внешней среды.

На ряду с анализом внешней среды предприятию важно провести исследование его реального состояния. Полное представление того, каким предприятие должно стать в будущем, может быть разработана система антикризисных мер для проведения необходимых изменений.

Анализируя деятельность предприятия и сложившиеся кризисные тенденции, внимание должно быть сконцентрировано на следующих моментах:

1. Эффективность текущей деятельности.

Необходимо определить место предприятия среди конкурентов, затем границы конкуренции (размер рынка) и группы потребителей, на которых предприятие ориентируется. Пересмотреть производственную, финансовую и маркетинговую деятельность. Детальная оценка всех показателей позволит выявить основные тенденции, в результате которых у предприятия возникает угроза банкротства. Оценка, как правило, проводится на базе количественных показателей (доля предприятия на рынке, размер прибыли, размер кредит и т.д.);

2. Сила и слабость, возможность и угроза для предприятия.

Сила - это то, в чем предприятие преуспело: навыки, опыт работы, ресурсы, достижения и т.д. Слабость - это отсутствие чего-то важного в функционировании компании, того, что ей не удается по сравнению с другими. После выявления сильных и слабых сторон оба списка тщательно изучаются и оцениваются. Разработка системы антикризисных мер полностью направляется на устранение слабых сторон предприятия с помощью имеющихся сильных. Выявленные возможности и угрозы не только влияют на состояние предприятия, но и указывают, какие изменения необходимо предпринять. Выводом по результатам SWOT анализа является решение о необходимости изменений деятельности предприятия.

3. Конкурентоспособность цен и издержек предприятия.

Необходимо рассмотреть соотношение цен и затрат предприятия в соотношении с ценами и затратами конкурентов. При этом используется анализ издержек. Основным методом анализ является «цепочка ценностей». Данный метод отражает процесс создания стоимости товара или услуги и включает в себя различные виды деятельности и прибыли. Связь между этими видами деятельности могут стать важным источником преимуществ предприятия. Каждый вид деятельности в этой цепочке связан с затратами и, в свою очередь, с активами предприятия. Соотнося производственные издержки и активы с каждым отдельным видом деятельности в цепочке, можно оценить затраты по ним. Кроме того, на цены и издержки предприятия влияет деятельность поставщиков и конечных потребителей. В процессе создания стоимости необходимо принимать во внимание цепочку ценностей поставщиков и конечных потребителей. Процесс определения издержек по каждому виду деятельности трудоемок, но он дает возможность лучше понять структуру затрат предприятия. Проведя сравнительную оценку издержек предприятия с издержками его конкурентов по основным видам деятельности, можно выявить наиболее эффективный способ минимизации издержек. На основе данных анализа можно разработать систему мер по повышению конкурентоспособности предприятия по издержкам.

4. Оценка прочности конкурентной позиции предприятия.

Прочность позиции предприятия по отношению к основным конкурентам оценивается по таким показателям, как качество товара, финансовое положение, технологические возможности, продолжительность товарного цикла. Проводя сравнение этих показателей с аналогичными показателями конкурентов, предприятие может выявить сильные и слабые стороны в своей деятельности.

5. Оценка кризисных тенденций, вызывающих угрозу банкротства на предприятии.

При оперативном отслеживании появляющихся кризисных тенденций, как из внешней, так и из внутренней среды предприятия, у него появляется возможность выработать эффективную реакцию, которая позволит ликвидировать все появляющиеся проблемы. В настоящее время, в условиях мирового финансового кризиса, особенно важно принимать решения в минимальный срок, так как кризисные тенденции меняются с большой скоростью. Поэтому, при разработке системы антикризисных мер с целью предотвращения банкротства необходимо стремиться к максимальной параллельности работ.

Значительную помощь в проведении анализа кризисных тенденций на предприятии может оказать создание специальных оперативных групп, из числа работников предприятия, или привлечение специалистов со стороны - внешних консультантов, новых управляющих.

В настоящее время система антикризисных мер, в связи с кризисными событиями, были приняты только в 12% компаний, а разработку такой вели 43% компаний. Среди тех, кто решился на проведение специальных антикризисных мероприятий, наиболее распространенной мерой является сокращение непроизводственных издержек (41%). В то же время 20% собираются увеличить деловую активность с целью захвата новых рынков. Каждая пятая компания, принявшая систему антикризисных мер, реагирует на финансовый кризис сокращением штата сотрудников. Наименее распространенными способами экономии выступили сокращение производства (7%) и снижение заработной платы (4%).

Таким образом, все приведенные методы анализа при своевременном их применении позволят максимально скоординировать деятельность предприятия и адаптироваться к кризисным тенденциям внешней среды, избегая существенных изменений в их нормальной деятельности и предупреждая банкротство.

1.2 Способы диагностики предприятия с целью определения вероятности наступления банкротства

1.2.1 Особенности диагностики вероятности банкротства предприятия: сущность, задачи и характеристика методов

В настоящее время, в условиях высокой нестабильности внешней среды, все более актуальным становится изучение системы антикризисного менеджмента отдельными хозяйствующими субъектами.

Несмотря на обширные и продуктивные экономические исследования, проводимые в последнее время в области антикризисного менеджмента, в российской управленческой практике устойчиво сохраняется представление о необходимости антикризисных мер лишь в чрезвычайных ситуациях, когда угроза банкротства стала явной, что значительно затрудняет оздоровление организации. В то же время эффективное управление организацией во многом определяется предупреждением развития кризисных процессов, необходимым элементом чего является своевременная и достоверная диагностика результатов ее деятельности.

Понятие «диагностика» в широком смысле характеризуется в литературе как идентификация состояния объекта в целом или отдельных его элементов с помощью комплекса исследовательских процедур, цель которых - выявление слабых звеньев и «узких мест». Адаптируя данное определение к аналитическим задачам изучения вероятности банкротства организации, можно сделать следующий вывод, что диагностика банкротства - это процесс исследования результатов деятельности организации в целях выявления количественного измерения и идентификации кризисных тенденций, провоцирующих формирование финансовой несостоятельности, а также причин их образования и целесообразных путей нивелирования.

Обобщение теоретической и эмпирической информации по рассматриваемому вопросу позволяет прийти к заключению, что процесс установления текущего и перспективного состояния исследуемого объекта в ходе диагностики вероятности банкротства может носить различный характер. В этой связи виды диагностики, проводимой в рамках антикризисного управления, предлагаем классифицировать по признакам, представленных на рисунке 1.1.

Все выделенные виды диагностики несмотря на их множественность, в процессе диагностирования вероятности банкротства в качестве общей точки соприкосновения имеют предмет исследования - это результаты деятельности организации, которые находят свое отражение в системе взаимосвязанных формализованных и неформализованных показателей.



Признаки, отражающие характер процесса исследования		Антикризисная диагностика
По характеру полученных результатов		Предсказательная
		Описательная
По принадлежности к типу антикризисного менеджмента		Опережающая
		Восстанавливающая
По значимости полученных результатов в процессе управления		Оперативная
		Стратегическая
		Тактическая
По месту в арбитражном процессе		Судебная
		Досудебная
По предмету исследования (или этапам развития кризиса)		Управленческая
		Экономическая
		Финансовая
По периодичности исследования		Регулярная
		Единовременная
По ориентации решаемых задач исследования		Внешняя
		Внутренняя

Рисунок 1.1 - Виды диагностики, проводимой в рамках антикризисного управления организацией

Вместе с тем по целевой ориентации процесса диагностирования диагностику вероятности банкротства организаций целесообразно, классифицировать на антикризисную и кризисную диагностику. Причем в целях своевременности предвидения кризисных ситуаций особо значимо первое направление - антикризисная диагностика, которая представляет собой исследовательский процесс регулярного и: досудебного мониторинга состояния организации с целью своевременного выявления вероятности формирования кризиса на ранних его стадиях, т. е. в целях его предвидения, а значит, и своевременного предотвращения. Задачами, которые решает антикризисная диагностика и которые ориентированы на приоритетность достижения целей управления превентивного характера в рамках досудебных процедур банкротства, являются:

· своевременное распознавание симптомов кризисной ситуации и их количественное измерение;

· оценка деятельности предприятия как целостной системы для определения ориентиров;

· выявление причин образования сложившегося положения и выработка наиболее целесообразных мер по нивелированию их негативного воздействия на результаты деятельности организации.

Основной результат процесса диагностирования в этом случае - это формирование вывода о наличии угрозы вероятности банкротства и целесообразности или необходимости проведения более углубленного и детального анализа по определенным направлениям.

Другой вид диагностики - это кризисная диагностика. Она представляет собой исследование сформировавшегося кризисного состояния организации в целях выявления возможностей его преодоления. Кризисная диагностика решает следующие задачи, содержание которых отражает ее принадлежность к реактивному управлению:

· оценка масштабности кризиса;

· изучение причин его образования по бизнес - процессам для выделения точек разрыва жизненного цикла организации:

· выбор варианта применения наиболее эффективных процедур банкротства с точки зрения законодательства.

В настоящее время в теории и практике экономических исследований сформировалось множество методов диагностики кризисного состояния организаций и вероятности их банкротства. Эти методы классифицируются применительно к задачам антикризисной диагностики. Данные методы приведены в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Классификация методов диагностики кризисного состояния организаций

Признак классификации	Группы методов диагностирования
1	2	3
По степени формализуемости методического подхода	Количественные и качественные	Комбинированные
По характеру зависимости результативного и факторных признаков	Детерминированные	Стохастические
По составу критериев	Однокритериальные	Многокритериальные
По степени участия судебных органов (или по месту в арбитражном процессе)	Методы досудебной диагностики	Методы судебной диагностики
По территориальному происхождению	Зарубежные	Отечественные
По статусу	Авторские	Законодательно регламентированные
По возможности практического применения к сферам деятельности организаций	Общерекомендуемые	Специально ориентированные
По степени доступности информации	Внутренние	Внешние
По характеру получаемой аналитической информации	Предсказательные (предикативные)	Описательные (дескриптивные)

В основе всех типологий существующих методов диагностики кризисного состояния организаций, приведенных в таблице 1.1, лежит их подразделение по признаку формализуемости.

Они делятся на:

· количественные, которые предполагают построение факторной модели, позволяющей обнаружить и количественно оценить опасные для финансовой состоятельности предприятия тенденции;

· качественные, основанные на построении системы неформализованных признаков, интуитивно - логический анализ которых позволяет формировать суждение о наличии вероятности банкротства;

· комбинированные, сочетающие в себе первые два.

Приведенные методики применяются до момента до момента возбуждения дела о банкротстве в арбитражном суде, то есть та часть методов антикризисной диагностики, которые составляют преобладающую часть методического инструментария диагностирования. Методы диагностики, которые применяются в арбитражном процессе, то есть непосредственно после возбуждения дела о банкротстве, являются регламентированными и их содержание раскрывается в соответствующих нормативно-законодательных актах.

Таким образом, цель антикризисного диагностирования состоит в том, чтобы своевременно распознать и тем самым обеспечить принятие таких управленческих решений, которые будут способствовать снижению влияния негативных процессов на состояние объекта пусть не для полного предотвращения кризиса, а частичной локализации наиболее существенных его проявлений. Успешность достижения данной задачи определяется содержанием методического инструментария их решения.

1.2.2 Определение вероятности банкротства предприятия с использованием зарубежных методик

Определение вероятности банкротства как самостоятельная проблема возникла в передовых капиталистических странах (и в первую очередь, в США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств, в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, то есть качественном уровне и, как правило, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60_м гг. и связаны с развитием компьютерной техники.

В настоящее время широко используются методики определения вероятности банкротства предприятия основанных на применении:

1. анализа обширной системы критериев и признаков;

2. ограниченного круга пользователей;

3. интегральных показателей, рассчитанных с помощью:

· скоринговых моделей;

· многомерного рейтингового анализа;

· мультипликативного дискриминантного анализа.

В практике западных специалистов для определения вероятности банкротства используют перечень критических показателей, которые можно объединить в две группы.

К первой группе относят критерии и показатели, текущее значение которых или динамика свидетельствуют о значительных финансовых затруднениях в будущем, в том числе банкротстве:

· повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

· превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности;

· чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источника долгосрочных вложений;

· низкие значения коэффициентов ликвидности;

· нехватка оборотных средств (рабочего капитала);

· наличие просроченной кредиторской задолженности;

· потенциальные потери долгосрочных контрактов и др.

Во вторую группу входят критерии и показатели, значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но при определенных условиях и обстоятельствах, если не принять мер, ситуация может принять неблагоприятное развитие:

· потеря ключевых работников аппарата управления;

· вынужденные остановки и нарушения ритмичности основного производства;

· чрезмерная зависимость предприятия от одного конкретного контракта, типа оборудования, вида актива;

· участие в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

· недооценка необходимости постоянного обновления основных средств и, как следствие, уменьшение фонда амортизации и др.

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подход, а к недостаткам - более высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, субъективность прогнозного решения.

Учитывая разнообразие показателей финансовой устойчивости, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют производить интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Она была впервые предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40_х годов XX в. Сущность методики заключается в классификации предприятий по степени риска, исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Для анализа рейтинга субъектов хозяйствования и степени финансового риска довольно часто используются методы многомерного рейтингового анализа, методика которого выглядит следующим образом:

1. обосновывается система показателей, по которым будут оцениваться результаты деятельности предприятий, собираются данные, и формируется матрица исходных данных;

2. в таблице исходных данных создается матрица стандартизированных коэффициентов, все элементы матрицы возводятся в квадрат, после чего результаты складываются по строкам;

3. полученные рейтинговые оценки размещаются по ранжиру и определяется рейтинг каждого предприятия. Первое место занимает предприятие, имеющее наибольшую сумму, второе место - предприятие, имеющее следующий результат и т.д.

В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные методики известных западных специалистов - Э. Альтмана, Р. Тафлера и Г. Тишоу, Р. Лиса, Д. Фулмера, Г. Спрингейта, Ж. Лего, Чессера, У. Бивера, Л. Философова, Д. Дюрана, А. Аргента и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Однако следует отметить, что к использованию таких методик нужно подходить с большой осторожностью. Тестирование предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования из - за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала, а также из - за различий в законодательной и информационной базе.

Выход из создавшегося положения находится в создании собственных дискриминантных функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы.

Среди наиболее известных зарубежных методик определения вероятности банкротства уделяется наибольшее внимание рассмотрению трех моделей Э. Альтмана.

Первая модель - двухфакторная - отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, что как раз и имеет место в российских условиях.

При построении модели учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства - коэффициент текущей ликвидности (покрытия) и отношение заемных средств к активам.

На основе анализа западной практики, были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Данная модель выглядит следующим образом:

Z₁ = - 0,3877 - 1,073х₁ + 0,0579х_2, (1.1)

где х₁ - показатель покрытия, исчисляемый отношением текущих активов к текущим обязательствам;

х₂ - удельный вес заемных средств в активах.

Если Z = 0, вероятность банкротства равна 50%.

Z < 0, вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z.

Z > 0, вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.

Данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия). В связи с этим велика ошибка прогноза. Кроме того, про весовые значения коэффициентов и постоянную величину, фигурирующую в данной модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем. Так, двухфакторная модель была разработана Э. Альтманом на основе анализа финансового состояния 19 предприятий США, пятифакторная модель банкротства была построена им на основе изучения данных 66 фирм, половина из которых обанкротилась в 1946 -1965 гг., что также несет в себе ошибки экстраполяции процессов, актуальных для 40 - 60_х гг., на современную действительность. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т. д.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель - рентабельность активов. Однако, новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям - банкротам в России не были определены.

Следующая модель Альтмана - пятифакторная. Данная модель также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства.

Z₂ = 1,2х₁ + 1,4х₂ + 3,3х₃ + 0,6х₄ + 0,999х₅, (1.2)

где х₁ = оборотный капитал ч сумма активов;

х₂ = нераспределенная прибыль ч сумма активов;

х₃ = операционная прибыль ч сумма активов;

х₄ = рыночная стоимость акций ч заемные пассивы;

х₅ = выручка от реализации ч сумма активов.

В зависимости от значения Z₂ дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в таблице 1.2.

Таблица 1.2 - Определение вероятности наступления банкротства по пятифакторной модели Альтмана

Значение Z2	Вероятность наступления банкротства
1	2
Z2 ? 1,8	Очень высокая
1,8 < Z2 ? 2,7	Высокая
2,7 < Z2 < 2,9	Возможная
Z2 ? 2,9	Очень низкая

Отрицательным моментом данной модели является отсутствие информации о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям - банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий. Поэтому позже была разработана модифицированная модель для компаний, акции которых не котируются на бирже:

Z₃ = 0,717х₁ + 0,847х₂ + 3,1х₃ + 0,42х₄ + 0,995х₅, (1.3)

где х₄ = балансовая стоимость акций ч заемные пассивы.

В зависимости от значения Z₃ дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в таблице 1.3.

Таблица 1.3 - Определение вероятности наступления банкротства по методике Альтмана

Значение Z3	Вероятность наступления банкротства
1	2
Z3 ? 1,23	Несостоятельность (банкротство) предприятия
1,23 ? Z3 ? 2,89	Предприятие в зоне неопределенности
Z3 ? 2,9	Банкротство маловероятно

Однако, и такая коррекция не лишена недостатка, так как в этом случае не учитывается возможное колебание курса акций под влиянием внешних факторов и поведение инвесторов, которые могут расценить дополнительный выпуск акций как приближение их эмитента к банкротству и отказаться от их приобретении, снижая тем самым их рыночную стоимость.

Но многие экономисты также считают, что применение прочих коэффициентов в данной модели представляет большую проблему для российских предприятий. По данным американских аналитиков, модели Альтмана позволяют в 95% случаев предсказать банкротство предприятия на год вперед и 83% случаев - на два года вперед.

В 1977 г. Альтман разработал более точную семифакторную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на пять лет вперед. В ней используются следующие показатели:

· рентабельность активов;

· динамика прибыли;

· коэффициент покрытия процентов по кредиту;

· коэффициент текущей ликвидности;

· коэффициент автономии;

· коэффициент стоимости имущества предприятия совокупные активы;

· кумулятивная прибыль.

Таким образом, различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов.

Британский ученые Р. Таффлер в 1977 г. предложил четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход.

С помощью компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации (прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность). Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации.

Расчетная модель Р. Таффлера выглядит следующим образом:

Z = 0,53x₁ +0,13x₂ + 0,18x₃ + 0,16x_4, (1.4)

где х₁ = прибыль от реализации ч краткосрочные обязательства;

х₂ = оборотные активы ч сумма обязательств;

х₃ = краткосрочные обязательства ч сумма активов;

х₄ = выручка от реализации продукции ч сумма активов.

В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в таблице 1.4.

Таблица 1.4 - Определение вероятности наступления банкротства по методике Р. Таффлера

Значение Z	Вероятность наступления банкротства
1	2
Z<0,2	Банкротство более чем вероятно
0,2<Z<0,3	Предприятие в зоне неопределенности
Z>0,3	Банкротство маловероятно

Основным ограничением использования метода Таффлера является трудоемкость процесса расчета и потребность в полной инсайдерской информации о финансово-хозяйственной деятельности значительного числа корпораций. Учитывая существование коммерческой тайны и ограничения на представление информации акционерам (участникам) в зависимости от размера их пакета акций, данный метод с нашей точки зрения малоприменим в современных российских условиях.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z_коэффициент в PAS_коэффициент (Perfomans Analysys Score) - коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS_коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании. PAS_коэффициент - это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z_коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS_коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS_коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z_коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z_коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS_коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

Сильной стороной такого подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в единое представительное соотношение. Так, компания, получающая большие прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешен. Таким образом, рассчитав PAS_коэффициент, можно быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и соответственно варьировать условия сделки. В сущности, подход основан на принципе, что целое более ценно, чем сумма его составляющих. Дополнительной особенностью этого подхода является использование «рейтинга риска» для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z_коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z_коэффициента, величины отрицательного Z_коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на «риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия», а 5 означает «абсолютную невозможность сохранения прежнего состояния», менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков.

Ученым Р. Лисом была разработана четырехфакторная методика определения вероятности банкротства предприятия. В ней факторы - признаки учитывают такие результаты деятельности, как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость организации. Методика выглядит следующим образом:

Z = 0,063x₁+0,092x₂+0,057х₃+0,001х_4, (1.5)

где х₁ - оборотный капитал ч сумма активов;

х₂ - прибыль от реализации ч сумма активов;

х₃ - нераспределенная прибыль ч сумма активов;

х₄ - собственный капитал ч заемный капитал.

В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в таблице 1.5.

Таблица 1.5 - Определение вероятности наступления банкротства по методике Р. Лиса

Значение Z	Вероятность наступления банкротства
1	2
Z<0,037	Банкротство более чем вероятно
Z>0,037	Банкротство маловероятно

Методика Д. Фулмера классификации банкротства была создана на основании обработки данных 60 предприятий - 30 потерпевших крах и 30 нормально работающих - со средним годовым балансом в 455 тыс. долларов. Изначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего 9.

Методика Д. Фулмера использует большое количество факторов, поэтому результаты оценки более стабильнее, чем в других методиках. Кроме того, модель учитывает и размер предприятия, что справедливо как в Америке, так и в любой другой стране с рыночной экономикой. Модель с одинаковой надежностью определяет как банкротов, так и работающие фирмы. Данная методика представляет собой:

Н = 5,528х₁+0,212х₂+0,073х₃+1,270х₄-

-0,120х₅+2,335х₆+0,575х₇+1,083х₈+0,894х₉-3,075, (1.6)

где х₁ - нераспределенная прибыль прошлых лет ч баланс;

х₂ - выручка (нетто) от реализации ч баланс;

х₃ - прибыль до налогообложения ч собственный капитал;

х₄ - денежный поток ч сумма краткосрочных и долгосрочных

обязательств.

х₅ - долгосрочные обязательства ч баланс;

х₆ - краткосрочные обязательства ч баланс;

х₇ - log (материальные активы);

х₈ - оборотный капитал ч сумму обязательств;

х₉ - log ((прибыль до налогообложения + проценты к уплате) ч проценты к уплате);

В зависимости от значения Н дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в таблице 1.6.

Таблица 1.6 - Определение вероятности наступления банкротства по методике Д. Фулмера

Значение Н	Вероятность наступления банкротства
1	2
Н<0	Банкротство более чем вероятно
Н=0	Предприятие в состоянии неопределенности
Н>0	Банкротство маловероятно

Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели, на год вперед - 98%, на два года - 81%.

Следующая, наиболее популярная методика оценки вероятности банкротства предприятия, была построена Г. Спрингейтом в университете С. Фрейзера в 1978 году с помощью пошагового дискриминантного анализа методом, который разработал Альтман в 1968 году. При создании модели Спрингейт использовал данные 40 предприятий и достиг 92,5% точности предсказания неплатежеспособности на год вперёд. Позднее Бодерас, используя модель Спрингейта на данных 50 предприятий со средним балансом в 2,5 млн. долларов, достиг 88% точности предсказания.

В процессе создания модели из 19 - считавшихся лучшими - финансовых коэффициентов в окончательном варианте осталось только четыре. Общий вид модели:

Z = 1,03x₁+3,07x₂+0,66х₃+0,4х_4, (1.7)