Побудова моделі групувань підприємств

2.1 Моделі прогнозування фінансових і виробничих процесів на підприємстві

Особливістю фінансових процесів є їхня висока динамічність. Під динамічністю в цьому випадку розуміється досить швидке реагування фінансових показників (прибуток, рентабельність, оборотність оборотних коштів, ліквідність, фінансова стабільність, платоспроможність і т.д.) до зміни стану підприємства, що особливо важливо для одержання прогнозів в умовах нестабільного соціально-економічного середовища [60]. У зв'язку із цим виділяється клас завдань, пов'язаних із прогнозуванням як окремих фінансових показників, так і фінансового стану підприємства в цілому. Однак на практиці рішення цих завдань пов'язане з наявністю ряду проблем. Так, при побудові прогнозів однієї з розповсюджених проблем є наявність достатнього обсягу інформації, на базі якого варто використати ті або інші методи прогнозування. Системи оперативного збору й актуалізація інформації на багатьох підприємствах не використовуються для аналізу й прогнозу. Подібна ситуація приводить до того, що при складанні прогнозів найчастіше використовуються прості методи прогнозування й так називані «наївні моделі». Для одержання оперативних або короткострокових прогнозів цей варіант ще можна вважати відносно прийнятним, тому що об'єктивність і точність подібних прогнозів невелика. Якщо ж мова йде про формування стратегії підприємства, то подібні методи використати просто некоректно. Необхідні більше складні методи, що враховують аналіз специфіки динаміки тих або інших показників, наявність і чинність впливу на групи можливих факторів. Застосування методів аналізу часових рядів (виділення тренда, одержання моделей сковзких середніх, моделей авторегресії та ін.) і кореляційно-регресійного аналізу вимагає достатнього обсягу інформації, у зв'язку із чим можуть бути необхідними первинні, неагреговані дані у місячному або квартальному розрізі за кілька років, облік допоміжної інформації, що може бути корисна для аналізу впливу факторних ознак для складання прогнозних моделей [58]. Крім того, при побудові й виборі фінансових стратегій підприємства необхідне використання сценарного методу, тобто доцільно будувати різні варіанти прогнозу з урахуванням можливих станів як зовнішнього, так і внутрішнього середовища підприємства. Цей підхід пов'язаний з використанням при побудові прогнозних моделей можливостей системного аналізу, що безсумнівно поліпшить обґрунтованість прогнозів, дозволяє краще досліджувати причинно-наслідкові зв'язки, структуру й стани об'єкта прогнозування, його зовнішнє й внутрішнє середовище.

Немаловажним є й той факт, що підприємства практично не використають можливостей експертних методів прогнозування, не застосовують статистичний аналіз категоріальних даних, що безпосередньо позначається на якості прийнятих рішень. Нестабільність середовища, у якому функціонують підприємства, розповсюджені помилки в менеджменті часто приводять підприємства до кризових станів, у зв'язку із чим останнім часом сформувалося ряд завдань, пов'язаних із прогнозуванням стану банкрутства на підприємствах й ефективністю антикризового управління. При рішенні їх використовують як добре відомі модифікації моделей Альтмана, засновані на використанні дискримінантного аналізу, так і відносно нові підходи, пов'язані з використанням математичного апарата теорії катастроф [23]. Цей апарат дозволяє пояснити ефективність нелінійних різких стрибків досліджуваних характеристик, більші зміни характеристик при малих управлінських впливах, втрату стійкого розвитку або рівновагу системи. Однак із-за складності, на практиці при аналізі діяльності підприємства ці підходи також широко не використовуються, як й інші методи економіко-математичного прогнозування.

Одним з перспективних напрямків дослідження, що ще не одержало належного розвитку на практиці аналізу діяльності сучасних вітчизняних підприємств, є прогнозування курсу акцій підприємства, що містить у собі комплексне дослідження впливу різних факторів (зовнішніх і внутрішніх) на формування ціни акцій. Цей напрямок включає також аналіз і прогнозування кон'юнктури на фінансовому ринку, що пов'язане з його високою чутливістю на зміну, що відбуваються у зовнішньому середовищі: політичні, економічні, екологічні, військові й ін. Динамічність фінансового ринку проявляється, крім того, у безперервній зміні числа й складу його елементів, наприклад, у кількості й фінансовій стабільності окремих комерційних банків, страхових й інших фінансових організацій, з якими безпосередньо зв'язана діяльність підприємств.

Також слід зазначити, що для підприємств недостатньо широко представлені моделі, пов'язані з формуванням і керуванням портфелем акцій. Вітчизняні підприємства практично не використовують можливості різних стратегій покупки й продажі акцій інших підприємств, гри на фондовому ринку, що є звичним для багатьох західних компаній. У зв'язку з цим, слабко використовуються розробки в прогнозуванні стану фінансового й фондового ринків. Хоча є досить цікаві, з погляду практичного застосування і математичного апарата, моделі прогнозування стану фінансового й фондового ринків, курсової вартості акцій, їхні прибутковості, ступеня ризикованості вкладень. Так, вплив на фінансовий ринок різних факторів з різною чинністю, в різних напрямках і періодичністю приводять до зміни процесів, що протікають у ньому. Урахувати вплив кожного зовнішнього фактора не завжди можливо й не завжди необхідно. Найчастіше їх вплив можна визначити лише в загальній сукупності, у середньому. Внаслідок цього спрогнозувати майбутні значення показників фінансового ринку можна тільки з деякою ймовірністю [56,58].

Система підприємства є складна система, їй властиві практично всі основні ознаки складних систем: цілісність і складність, можливість поділу на складові частини, входження в економічну систему більше високого порядку, комплексність зв'язків та інше [73].

Не менш цікаві задачі прогнозування виникають і при аналізі економіко-виробничої діяльності підприємства. Однак, як й у випадку аналізу фінансових процесів, багато завдань не вирішуються у зв'язку з відсутністю належної інформації або через не використання сучасних можливостей прогнозування. Як правило, для найпростіших розрахунків тих або інших показників виробничої діяльності підприємства використаються типові, стандартні формули економічного аналізу [57]. Ці моделі не враховують специфіку кожного конкретного підприємства, не включають вплив факторних ознак на результат діяльності підприємства, не припускають дослідження економіко-виробничих процесів з урахуванням динаміки. У зв'язку із цим необхідно підкреслити, що для кожного підприємства повинні бути створені прогнозуючі системи, що дозволяють будувати комплексні прогнози, відслідковувати закономірності й тенденції зміни показників, наявність і чинність впливу різних зовнішніх і внутрішніх факторів на результати діяльності підприємства.

При розробці моделей підприємств повинні використатися можливості системного аналізу, факторний і регресійний аналіз, методи імітаційного моделювання. Для аналізу маркетингової діяльності підприємства, дослідження процесів збуту, аналізу переваг споживачів необхідне використання методів непараметричної статистики й експертних методів, що істотно підвищить об'єктивність якісних прогнозів. Таким чином, широкі можливості використання різних класів економіко-математичних моделей і методів при побудові систем, що прогнозують діяльність підприємства, забезпечать більше якісний процес прийняття рішень й ефективне управління.

2.2 Методи прогнозування фінансового стану підприємства

Більшість вітчизняних підприємств внаслідок економічної, політичної, фінансової нестабільності, недосконалості ринків товарів і послуг, систем інвестування й тощо, знаходяться в ситуації критичного фінансово-господарського стану. Сьогодення вирішує цю проблему одним з двох варіантів [64]:

Вихід підприємства з кризи та його оздоровлення шляхом розробки й реалізації відповідних заходів, тобто санація підприємства.

Визнання підприємства неплатоспроможним (або банкрутом) та ліквідація його.

Результати економічних реформ в Україні підтвердили правильність ринкової економічної політики. Доволі успішно проведена лібералізація економіки, здійснена приватизація об'єктів державної власності, знижена інфляція, стабілізувався обмінний курс гривні, знижуються ставки відсотків за користування залученими грошовими коштами. Однак створення макроекономічних умов для економічного зростання не знешкодило негативні тенденції, що склалися, та не сформувало реальні передумови для подолання перш за все промислової кризи. В свою чергу, недостатній вплив органів державної влади на проведення активної мікроекономічної політики не дозволив максимально реалізувати потенціал економічної реформи й налагодити ефективне функціонування ринкового механізму.

Існує ряд проблем в діяльності підприємств, які є основним об'єктом мікроекономічної політики держави, що впливають на глибину промислової кризи. Основні з них:

Неефективність системи управління підприємствами.

Низький рівень відповідальності керівників перед засновниками за наслідки рішень, що приймаються, збереження та ефективне використання підприємств, а також фінансово-господарські результати їх діяльності.

Низькі розміри статутного капіталу акціонерних товариств.

Незабезпеченість єдності підприємства як майнового комплексу, що знижує його інвестиційну привабливість.

Високі витрати на утримання об'єктів соціально-культурного призначення і житлово-комунального господарства.

Наявність на підприємствах давно застарілих технологічних лінії виробництва, що істотно впливає на конкурентоспроможність продукції підприємств.

Відсутність достовірної інформації про фінансово-економічний стан підприємств для акціонерів та керівників підприємств, потенційних інвесторів і кредиторів, а також для органів виконавчої влади.

Перелічені вище проблеми, які приводять до економічної нестабільності, збільшують значення та роль антикризового управління підприємством. Але для того щоб здійснити ефективне антикризове управління необхідно перш за все оцінити фінансовий стан підприємства та його схильність до банкрутства.

У світовій практиці найпоширенішими моделями оцінки і прогнозування фінансового стану підприємства та схильності його до банкрутства є наступні економетричні моделі, які будуються на основі фінансових коефіцієнтів [23]:

Двохфакторна модель оцінки імовірності банкрутства.

Оцінка імовірності банкрутства на основі Z-рахунку Альтмана.

Модель Романа Ліса для оцінки фінансового стану.

Оцінка фінансового стану по показниках У. Бівера.

Метод рейтингової оцінки фінансового стану (рейтингове число).

R-модель прогнозу ризику банкрутства.

Прогнозна модель Таффлера.

Модель Фулмера.

Модель Спрингейта.

Узагальнена модель, розроблена на основі дискримінантної функції.

PAS-коефіцієнт.

Розглянемо основні переваги і недоліки цих моделей.

1 Двохфакторна модель оцінки імовірності банкрутства підприємства.

Однією з найпростіших моделей прогнозування імовірності банкрутства вважається двохфакторна модель. Вона базується на двох ключових показниках: показнику поточної ліквідності і показнику частки позикових коштів, від яких залежить ймовірність банкрутства підприємства. Ці показники помножують на вагові значення коефіцієнтів, знайдені емпіричним шляхом, і результати потім складаються з деякою постійною величиною (const), також отриманою тим же дослідно-статистичним способом. Якщо результат Z виявляється від'ємним, ймовірність банкрутства невелика. Додатне значення Z вказує на високу ймовірність банкрутства [17].

У американській практиці виявлені і використовуються такі вагові значення коефіцієнтів [18,19]:

Для показника поточної ліквідності (покриття) (): - 1,0736;

Для показника питомої ваги позикових коштів в пасивах підприємства (): + 0,0579;

Постійна величина: - 0,3877.

Звідси формула розрахунку приймає наступний вигляд:

(2.1)

Для отримання більш точного прогнозу американська практика рекомендує брати до уваги рівень і тенденцію зміни рентабельності реалізованої продукції, оскільки даний показник істотно впливає на фінансову стійкість підприємства. Це дозволяє одночасно порівнювати показник ризику до банкрутства Z і рівень рентабельності продажу продукції. Якщо перший показник знаходиться в безпечних межах і рівень рентабельності продукції досить високий, то ймовірність банкрутства дуже незначна.

Потрібно мати на увазі, що дана модель розроблена для США, а в нашій країні інші темпи інфляції, інші цикли макро- і мікроекономіки, а також інші рівні фондо-, енерго- і трудомісткості виробництва, продуктивності праці, інший податковий тягар. Внаслідок цього неможливо механічно використовувати приведені вище значення коефіцієнтів в українських умовах. Однак саму модель з числовими значеннями, відповідними реаліям українського ринку, можна було б застосувати, якби вітчизняні облік і звітність забезпечували досить представницьку інформацію про фінансовий стан підприємства.

Розглянута двохфакторна модель не забезпечує всебічної оцінки фінансового стану підприємства, а тому можливі дуже значні відхилення прогнозу від реальності.

2 Оцінка імовірності банкрутства на основі Z-рахунку Альтмана.

Цей метод запропонований в 1968 р. Відомим західним економістом Альтманом [49,52]. Індекс кредитоспроможності, побудований за допомогою апарату мультиплікативного дискримінантного аналізу, дозволяє в першому наближенні розділити господарюючи суб'єкти на потенційних банкрутів і не банкрутів.

Індекс Альтмана являє собою функцію від деяких показників, які характеризують економічний потенціал підприємства та результати його роботи за минулий період. У загальному вигляді індекс кредитоспроможності (Z-рахунок) має вигляд [49]:

(2.2)

де К1 - оборотний капітал/сума активів;

К2 - нерозподілений прибуток/сума активів;

К3 - операційний прибуток/сума активів;

К4 - ринкова вартість акцій/сума заборгованості;

К5 - виручка/сума активів.

Результати чисельних розрахунків по моделі Альтмона показали, що узагальнюючий показник Z може приймати значення в межах [-14, +22]. При цьому підприємства, для яких Z>2.99 потрапляють в число фінансової стійкості, підприємства, для яких Z<1.81, є безумовно - неспроможними, а інтервал[1,81- 2,99] складає зону невизначеності.

Z - коефіцієнт має загальний серйозний недолік - по суті його можна використати лише для відносно великих компаній, що котирують свої акції на біржах. Саме для таких компаній можна дістати об'єктивну ринкову оцінку власного капіталу.

У 1983р. Альтман отримав модифікований варіант своєї формули для компаній, акції яких не котирувалися на біржі:

(2.3)

(де К4 - це балансова, а не ринкова вартість акцій). «Приграничне» значення для цієї формули - 1,23 [61].

В українській практиці робилися численні спроби використання Z - рахунку Альтмана для оцінки платоспроможності і діагностики банкрутства, використовувалась комп'ютерна модель прогнозування діагностики банкрутства. Однак відмінності у зовнішніх чинниках, що впливають на функціонування підприємства (міра розвитку фондового ринку, головним чином, слабкий розвиток вторинного ринку цінних паперів, податкове законодавство, нормативне забезпечення бухгалтерського обліку),а отже, на економічні показники, що використовуються в моделі Альтмона, спотворюють імовірнісні оцінки.

Досвід використання вказаних моделей в ряді країн США, Канаді, Бразилії, Японії показав, що спрогнозувати ймовірність банкрутства за допомогою п'ятифакторної моделі за 1 рік можна з точністю до. 90%, за 2 - до 70%, за 3 - до 50%.

3. Модель Романа Ліса для оцінки фінансового стану.

У 1972р. Роман Ліс отримав наступну формулу для Великобританії :

(2.4)

де Х1 - оборотний капітал / сума активів; Х2 - операційний прибуток / сума активів; Х3 - нерозподілений прибуток / сума активів; Х4 власний капітал / позиковий капітал.

Граничне значення для цієї моделі дорівнює 0,037 [67].

4 Оцінка фінансового стану підприємства за показниками У. Бівера.

Відомий фінансовий аналітик Уїльям Бівер запропонував свою систему показників для оцінки фінансового стану підприємства [23]. З метою діагностики банкрутства він рекомендував дослідити тренди показників. Система показників Бівера і їх значення для діагностики банкрутства представлені в табл. 2.1.

Таблиця 2.1 - Розрахунок показників У. Бівера

колонка 3 - для сталих компаній;

колонка 4 - за 5 років до банкрутства;

колонка 5 - за 1 рік до банкрутства.

Дана методика також не відображає всі сторони діяльності компанії, і не є універсальною моделлю для прогнозу імовірності банкрутства.

5 Метод рейтингової оцінки фінансового стану підприємства (рейтингове число).

Р.С. Сайфулін і Г.Г. Кадиков запропонували використати для експрес-оцінки фінансового стану підприємства рейтингове число:

(2.5)

де Ко - коефіцієнт забезпеченості власними коштами

Кпл - коефіцієнт поточної ліквідності

Кі - інтенсивність обігу капіталу, що авансується, яка характеризує обсяг реалізованої продукції, що припадає на одну грошову одиницю коштів, вкладених в діяльність підприємства

Км - коефіцієнт менеджменту, характеризується відношенням прибутку від реалізації до величини виручки від реалізації

Кпр - рентабельність власного капіталу - відношення балансового прибутку до власного капіталу ().

Якщо рейтингове число R>1, то підприємство знаходиться у задовільному стані. Якщо значення R<1, то це характеризує незадовільний стан [23]. Рейтингова оцінка фінансового стану може застосовуватися з метою класифікації підприємств за рівнем ризику, взаємовідносин з ними банків, інвестиційних компаній, партнерів. Діагностика неспроможності на базі рейтингового числа, однак, не дозволяє оцінити причини попадання підприємства «в зону неплатоспроможності». Крім того, нормативний зміст коефіцієнтів, які використовуються для рейтингової оцінки, не враховує галузевих особливостей підприємств.

6 R-модель прогнозу ризику банкрутства.

Вченими Іркутської державної економічної академії запропонована чотирьохфакторна модель прогнозу ризику банкрутства (модель R), яка має наступний вигляд [67]:

, (2.6)

де К1 - оборотний капітал/актив;

К2 - чистий прибуток/власний капітал;

К3 - виручка від реалізації/активи;

К4 - чистий прибуток/інтегральні витрати.

Ймовірність банкрутства підприємства у відповідності зі значенням моделі R визначається таким чином (табл. 2.2):

Таблиця 2.2 - Загальна оцінка ймовірності банкрутства підприємства

7 Прогнозна модель Таффлера

Британський вчений Таффлер запропонував в 1977 р. чотирьохфакторну прогнозну модель, при розробці якої використовував наступний підхід [23].

При використанні комп'ютерної техніки на першій стадії обчислюються 80 відносин за даними платоспроможних компаній і компаній що збанкрутили. Потім, використовуючи статистичний метод, відомий як багатомірний дискримінантний аналіз, можна побудувати модель платоспроможності, визначаючи приватні співвідношення, які найкращім чином виділяють дві групи компаній та їх коефіцієнти. Такий вибірковий підрахунок співвідношень є типовим для визначення деяких ключових вимірювань діяльності корпорації, таких як прибутковість, відповідність зворотного капіталу, фінансовий ризик, ліквідність. Об'єднуючи ці показники і зводячи їх до одного, модель платоспроможності надає точну картину фінансового стану корпорації. Типова модель для аналізу компаній, акції якої котируються на біржах, приймає форму:

Z = 0,53 Х1+0,13 Х2+0,18 Х3+0,16 Х4, (2.7)

де Х1- операційний прибуток/короткострокові зобов'язання;

Х2 - оборотні активи/сума зобов'язань;

Х3 - короткострокові зобов'язання/сума активів;

Х4 - виручка/сума активів.

Якщо величина Z>0,3,це свідчить, що у фірмі довгострокові перспективи, а якщо Z<0,2, то банкрутство більш ніж ймовірно [61].

8 Модель Фулмера

Середній розмір сукупних активів фірм у вибірці Фулмера - 455 тис. доларів. Початкова версія моделі включала 40 коефіцієнтів. Модель прогнозує точно у 98% випадків на рік уперед схильність до банкрутства, у 81% випадків - на два роки наперед .

Загальний вигляд моделі [69]:

(2.8)

де

За результатами моделі можна отримати наступний прогноз:

втрата платоспроможності неминуче при Н<0;

при Н>0 компанія функціонує нормально, з подальшою градацією [65].

9 Модель Спрингейта.

Дана модель має наступний вигляд [17]:

(2.9)

де А - робочий капітал/загальна вартість активів;

В - оподаткований прибуток і проценти/загальна вартість активів;

З- оподаткований прибуток/короткострокова заборгованість

D - об'єм продажу/загальна вартість активів.

Вважається, що точність прогнозування банкрутства за цією моделлю становить 92%, однак згодом цей показник меншає. Якщо Z<0,862, то підприємство вважається потенційним банкрутом [18].

10. Узагальнена модель, побудована на основі дискримінантної функції. Згідно з деякими методиками прогнозування банкрутства побудована універсальна дискримінантна функція [19]:

(2.10)

де Х1 - cash-flow/зобов'язення;

Х2 - валюта балансу;

Х3 - прибуток/валюта балансу;