Методика и результаты диагностики банкротства предприятия на примере ООО трест "Татспецнефтехимремстрой"

Коэффициент восстановления платежеспособности:

- 2007 г.: К_вос = = 0,3488

- 2008 г.: К_вос = = 0,5862

- 2009 г.: К_вос = = 0,5948

Проведенные расчеты показали, что на протяжении всего анализируемого периода (2007-2009 гг.) К_вос меньше единицы (К_вос< 1), следовательно, у ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» отсутствует реальная возможность в ближайшее время (6 месяцев) восстановить свою платежеспособность.

Структура баланса ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» может быть признана удовлетворительной (К_тл < 2 и К_вос 0,1), следовательно, рассчитывается коэффициент утраты платежеспособности.

Коэффициент утраты платежеспособности:

- 2007 г.: К_ут = = 0,3518

- 2008 г.: К _ут = = 0,5477

- 2009 г.: К_ут = = 0,5805

Проведенные расчеты показали, что на протяжении всего анализируемого периода (2007-2009 гг.) К_ут меньше единицы (К_ут < 1), следовательно, у ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» нет возможности сохранить свою платежеспособность в течение трех месяцев.

Для анализа финансового состояния по критериям банкротства (несостоятельности) разработано множество российских авторских моделей, в частности модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова; четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R-счета) Иркутской государственной экономической академии; двухфакторная модель М.А. Федотовой и др.

Расчет исходных показателей по четырехфакторной модели прогноза риска банкротства (модель R-счета) Иркутской государственной экономической академии представлен в таблице 7.

Таблица 7. Расчет исходных показателей модели прогноза риска банкротства (модель R-счета) Иркутской государственной экономической академии по данным ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» за 2007-2009 гг.

Расчет рейтингового числа R по четырехфакторной модели прогноза риска банкротства (модель R-счета) Иркутской государственной экономической академии:

2007 г.: R = 8,38 · 0,7226 - 1,2480 + 0,054 · 5,0271 + 0,63 · 0,0072 = 5,1166;

2008 г.: R = 8,38 · 0,7891 - 39,1027 + 0,054 · 5,7936 + 0,63 · 0,0410 = -32,151;

2009 г.: R = 8,38 · 0,8238 + 0,3464 + 0,054 · 4,4807 + 0,63 · 0,0221 = 7,5056.

Проведенные расчеты показали, что в 2007 г. и 2009 г. вероятность банкротства ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» минимальна (до 10%), так как общее рейтинговое число находится в числовом промежутке 0,42. Однако, согласно данной модели, в 2008 г. значение R 0, следовательно вероятность банкротства максимальна.

Расчет исходных показателей по двухфакторной модели М.А. Федотовой представлен в таблице 8.

Расчет рейтингового числа Х двухфакторной модели М.А. Федотовой:

2007 г.: X = -0,3877 - 1,0736 • 0,7099 + 0,0579 · 1,0276 = -1,0903;

2008 г.: X = -0,3877 - 1,0736 • 1,0184 + 0,0579 · 0,7788 = -1,4360;

2009 г.: X = -0,3877 - 1,0736 • 1,1327 + 0,0579 · 0,7313 = - 1,5614.

Таблица 8. Расчет исходных показателей двухфакторной модели М.А. Федотовой по данным ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» за 2007-2009 гг.

Как показывают расчеты, X < 0, следовательно, вероятность банкротства меньше 50% и уменьшается по мере снижения X, т.е. на протяжении периода с 2007 г. по 2009 г.

Расчет исходных показателей представлен по модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова представлен в таблице 9.

Расчет рейтингового числа R по модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова:

2007 г.: R= 2 · (-0,4142) + 0,1 · 0,7099 + 0,08 · 5,0271 + 0,45 · 0,0438 -

- 1,2480 = -1,5836;

2008 г.: R = 2 · (-0,2743) + 0,1 · 1,0184 + 0,08 · 5,7936 + 0,45 · 0,0709 -

- 39,1027 = -39,0542;

2009 г.: R = 2 · 0,1123 + 0,1 · 1,1327 + 0,08 · 4,4807 + 0,45 · 0,0619 + 0,3464 = 1,0706.

В периоде с 2007 г. по 2008 г. R 1, т.е. финансовое состояние предприятия характеризуется как неудовлетворительное. В 2009 году финансовое положение предприятия улучшилось (R 1), т.е. финансовое состояние предприятия - удовлетворительное.

Таблица 9. Расчет исходных показателей по модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова за 2007-2009 гг.

Таким образом, анализируемое предприятие неплатежеспособно, так как все коэффициенты платежеспособности в 2007-2009 гг. значительно ниже нормативных значений. Предприятие финансово неустойчиво и зависимо от привлеченных средств. Уровень показателей финансовой устойчивости на протяжении 2007-2009 гг. имеет положительную тенденцию, однако многие коэффициент к концу 2009 года не достигли нормативного уровня. Так как в ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» коэффициент текущей ликвидности ниже нормативного значения, то был рассчитан коэффициент восстановления платежеспособности. Проведенные расчеты показали, что на протяжении всего анализируемого периода (2007-2009 гг.) К_вос меньше единицы (К_вос< 1), следовательно, у ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» отсутствует реальная возможность в ближайшее время (6 месяцев) восстановить свою платежеспособность. Структура баланса ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» может быть признана удовлетворительной (К_тл < 2 и К_вос 0,1), следовательно, был рассчитан коэффициент утраты платежеспособности. Проведенные расчеты показали, что на протяжении всего анализируемого периода (2007-2009 гг.) К_ут меньше единицы (К_ут < 1), следовательно, у ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» нет возможности сохранить свою платежеспособность в течение трех месяцев. Для анализа финансового состояния по критериям банкротства (несостоятельности) разработано множество авторских моделей. Расчет рейтингового числа R по четырехфакторной модели прогноза риска банкротства (модель R-счета) Иркутской государственной экономической академии показал, что в 2007 г. и 2009 г. вероятность банкротства ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» минимальна (до 10%), так как общее рейтинговое число находится в числовом промежутке 0,42. Однако, согласно данной модели, в 2008 г. значение R 0, следовательно, вероятность банкротства максимальна. Расчет рейтингового числа Х двухфакторной модели М.А. Федотовой показал, что вероятность банкротства меньше 50% и уменьшается по мере снижения X, т.е. на протяжении 2007-2009 гг. В периоде с 2007 г. по 2008 г. рейтинговое число R по модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова меньше 1, т.е. финансовое состояние предприятия характеризуется как неудовлетворительное. В 2009 году финансовое положение предприятия улучшилось (R 1), т.е. финансовое состояние предприятия - удовлетворительное.

2.3 Оценка вероятности банкротства предприятия по зарубежным методикам

Для диагностики финансового состояния организаций на признак банкротства (несостоятельности) разработано множество зарубежных авторских моделей. Наиболее известная и широко применяемая - пятифакторная модель Э.Альтмана.

Расчет исходных показателей для расчета данной модели представлен в таблице 10.

Таблица 10. Расчет исходных показателей пятифакторной модели Э. Альтмана по данным ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» за 2007-2009 гг.

Расчет значения показателя Z по пятифакторной модели Э.Альтмана:

2007 г.: Z = 1,2 · (-0,3009) + 1,4 · 0,0343 +3,3 · 0,0730 + 0,6 · (-0,0268) +

+ 5,0277 = 2,2503;

2008 г.: Z = 1,2 · (-0,2165) + 1,4 · 0,2208 + 3,3 · 0,3124 + 0,6 · (-0,0072) +

+ 5,7936 = 6,8695;

2009 г.: Z = 1,2 · 0,0925 + 1,4 · 0,0930 + 3,3 · 0,1512 + 0,6 · 0,3675 + 4,4807 = 5,4414.

Как показывают расчеты, в 2007 значение Z-счета находится в промежутке больше от 1,81 до 2,7; что характерно для очень высокой вероятности банкротства. Однако в 2008-2009 гг. значение Z - счета увеличились и находятся в промежутке больше 3, что свидетельствует об очень низкой вероятности банкротства.

Значения К₁, К₂ , К₃, К₄ модели прогнозирования банкротства организаций британского экономиста Лиса определяются аналогично показателям Х₁, Х₂, Х₃, Х₄ (соответственно) в пятифакторной модели Э.Альтмана. Расчет рейтингового числа Z модели Лиса:

2007 г.: Z_л = 0,063 • (-0,3009) + 0,692 • 0,0343 + 0,057 • 0,0730 + 0,601 •

• (-0,0268) = -0,0072;

2008 г.: Z_л = 0,063 • (-0,2165) + 0,692 • 0,2208 + 0,057 • 0,3124 + 0,601 •

• (-0,0072) = 0,1526;

2009 г.: Z_л = 0,063 • 0,0925 + 0,692 • 0,0930 + 0,057 • 0,1512 + 0,601 • 0,3675 = = 0,2997.

Согласно полученным результатам в 2007 г. полученное рейтинговое число Z находятся ниже уровня предельного значения коэффициента Лиса (0,037), что свидетельствует о высокой вероятности банкротства. Однако в 2008-2009 гг. значение Z увеличились и превысили предельное значение, что свидетельствует о низкой вероятности банкротства в данном периоде.

Расчет исходных показателей для расчета четырехфакторной прогнозной модели платежеспособности Р. Таффлера представлен в таблице 11.

Таблица 11. Расчет исходных показателей модели Р. Таффлера по данным ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» за 2007-2009 гг.

Расчет значения показателя Z по четырехфакторной прогнозной модели платежеспособности Р. Таффлера:

2007 г.: Z = 0,53 • 0,2153 + 0,13 • 0,7071 + 0,18 • 1,0235 + 0,16 • 5,0271 =

= 1,1946;

2008 г.: Z = 0,53 • 0,5298 + 0,13 • 1,0133 + 0,18 • 0,7749 + 0,16 • 5,7936 =

= 1,4790;

2009 г.: Z = 0,53 • 0,3814 + 0,13 • 1,1265 + 0,18 • 0,7273 + 0,16 • 4,4807 =

= 1,1964.

Согласно полученным результатам, величина Z-счета в период 2007-2009 гг. больше 0,2. Это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы.

Расчет исходных показателей для расчета модели идентификации финансовых состояний предприятия по системе показателей У. Бивера представлен в таблице 12.

Таблица 12. Расчет исходных показателей модели идентификации финансовых состояний предприятия по системе показателей У. Бивера

по данным ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» за 2007-2009 гг.

Значения рассчитанных показателей для финансового состояния предприятия согласно нормативным значениям, приведенным в Приложении 3, представлены в таблице 13.

Таблица 13.Модель идентификации финансовых состояний предприятия по системе показателей У. Бивера по данным ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» за 2007-2009 гг.

Данные таблицы 13 свидетельствуют о том, что в 2007 году финансовое состояние ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» в целом было кризисное. В 2008-2009 гг. финансовое состояние улучшилось и в среднем по показателям характеризуется как «неустойчивое».

Таким образом, анализируемое предприятие неплатежеспособно, так как все коэффициенты платежеспособности в 2007-2009 гг. значительно ниже нормативных значений. Предприятие финансово неустойчиво и зависимо от привлеченных средств. Уровень показателей финансовой устойчивости на протяжении 2007-2009 гг. имеет положительную тенденцию, однако многие коэффициент к концу 2009 года не достигли нормативного уровня. Расчет рейтингового числа R по четырехфакторной модели прогноза риска банкротства (модель R-счета) Иркутской государственной экономической академии показал, что в 2007 г. и 2009 г. вероятность банкротства ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» минимальна (до 10%), так как общее рейтинговое число находится в числовом промежутке 0,42. Однако, согласно данной модели, в 2008 г. значение R 0, следовательно, вероятность банкротства максимальна. Расчет рейтингового числа Х двухфакторной модели М.А. Федотовой показал, что вероятность банкротства меньше 50% и уменьшается по мере снижения X, т.е. на протяжении 2007-2009 гг. В периоде с 2007 г. по 2008 г. рейтинговое число R по модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова меньше 1, т.е. финансовое состояние предприятия характеризуется как неудовлетворительное. В 2009 году финансовое положение предприятия улучшилось (R 1), т.е. финансовое состояние предприятия - удовлетворительное.

По результатам прогнозирования банкротства по пятифакторной модели Э.Альтмана в 2007 значение Z-счета находится в промежутке больше от 1,81 до 2,7; что характерно для очень высокой вероятности банкротства. Однако в 2008-2009 гг. значение Z - счета увеличились и находятся в промежутке больше 3, что свидетельствует об очень низкой вероятности банкротства. В 2007 г. полученное рейтинговое число Z находятся ниже уровня предельного значения коэффициента Лиса (0,037), что свидетельствует о высокой вероятности банкротства. Однако в 2008-2009 гг. значение Z увеличились и превысили предельное значение, что свидетельствует о низкой вероятности банкротства в данном периоде. Расчет значения показателя Z по четырехфакторной прогнозной модели платежеспособности Р. Таффлера показал, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, так как величина Z-счета в период 2007-2009 гг. больше 0,2. Расчет модели идентификации финансовых состояний предприятия по системе показателей У. Бивера показал, что в 2007 году финансовое состояние ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» в целом было кризисное. В 2008-2009 гг. финансовое состояние улучшилось и в среднем по показателям характеризуется как «неустойчивое».

Результаты проведенного анализа служат основой для определения направлений совершенствования методики и результатов диагностики банкротства на предприятии на примере ООО трест «Татспецнефтехимремстрой».

3. Совершенствование методики и результатов диагностики банкротства на предприятии на примере ООО трест «Татспецнефтехимремстрой»

3.1 Совершенствование методики диагностики банкротства на предприятии ООО трест «Татспецнефтехимремстрой»

Сохранение неудовлетворительного финансового состояния предпринимательских структур российской экономики актуализирует исследование проблем антикризисного управления 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.

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. Причем банкротство понимается нами как один из возможных вариантов завершения кризисного состояния хозяйствующего субъекта, представленного процедурой его ликвидации.

Все 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.

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, осуществление которого возможно при оценке вероятности банкротства хозяйствующих субъектов в ходе арбитражного процесса, т.е. на стадии судебного разбирательства дела о банкротстве, - 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 (внешнее управление, финансовое оздоровление, конкурсное производство, мировое соглашение).

Разная целевая ориентация кризисной и антикризисной диагностики в системе управления предприятием предопределила необходимость дифференцированного подхода к формированию их методического обеспечения. В настоящее время в теории и практике экономических исследований сформировалось множество методов диагностики кризисного состояния организаций и вероятности их банкротства. Эти методы различаются областью применения, составом показателей, точностью диагностирования и т.п. В целях ограничения данной совокупности применительно к задачам антикризисной диагностики считаем необходимым классифицировать их по определенным признакам, представленным в таблице.

Причем в основе всех типологий существующих методов диагностики кризисного состояния организаций, по нашему убеждению, лежит их подразделение по признаку формализуемости 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.

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.

Модели, построенные на основе стохастического факторного анализа, к которым принадлежат общеизвестные Z-модели зарубежных и отечественных авторов (Э. Альтмана, Р. Тафлера, Р. Лиса, Фулмера, Г. Тишоу, Спрингейта, Ж. Лего, Чессера, Л. Философова, М.А. Федотовой и В.М. Радионовой, Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликова, Г.В. Савицкой, В.А. Пареной и И.А. Долгалева), основаны на разделении всей совокупности исследуемых организаций путем моделирования классифицирующей функции в виде корреляционной модели на два класса, подлежащие банкротству и способные его избежать. Задача здесь состоит в том, чтобы найти эффективное (с точки зрения точности результатов прогноза) эмпирическое уравнение определенной дискриминантной границы, разделяющей используемую систему показателей на то их сочетание, при котором предприятие обанкротится, и то, при котором банкротство предприятию не грозит. Вероятным решением проблемы антикризисной диагностики является другая группа методов, основанных на детерминированном анализе. В эту группу входят:

1) однокритериальные модели;

2) многокритериальные модели, основанные на методах обратного детерминированного факторного анализа (методах комплексного анализа);

3) методы скоррингового (сравнительного) анализа.

Однокритериальные модели позволяют осуществить диагностику вероятности наступления банкротства организации на основе локального параметрического анализа, т.е. построения детерминированной модели в виде одного относительного частного показателя, позволяющего количественно оценить вероятность банкротства организации. Причем, как показало исследование данной системы показателей, все они имеют единый подход к оценке вероятности банкротства, который строится на основе одной характеристики - ликвидности.

В основе детерминированных методов антикризисной диагностики с применением многокритериальных моделей (комплексных показателей) лежит тот факт, что деятельность предприятия представляет собой комплекс взаимосвязанных хозяйственных процессов, зависящих от многочисленных и разнообразных факторов. В связи с этим в целях реализации задач диагностики вероятности банкротства их деятельность рекомендуется оценивать с помощью интегрального показателя, расчет которого осуществляется с помощью методов обратного детерминированного факторного анализа и предполагает наличие весов значимости каждого из агрегируемых частных показателей. При этом выбор совокупности частных оценочных показателей осуществляется исходя из целей конкретного аналитического исследования, а также строится на основе применения к изучаемым показателям двух ограничений: частные показатели должны иметь одинаковую направленность и быть максимально информативными с точки зрения решаемой аналитической задачи.

В экономической литературе, посвященной вопросам оценки вероятности банкротства, существует еще один метод, основанный на детерминированном анализе. В частности, Д.А. Ендовицким и М.В. Щербаковым рекомендуется проводить анализ чувствительности организации к воздействию факторов риска финансовой несостоятельности. Данная методика основана на расчете финансовой чувствительности по ряду факторов, в качестве которых выступают 10 финансовых коэффициентов. Расчет финансовой чувствительности осуществляется в виде отношения разницы фактического и нормативного значения соответствующего показателя к значению последнего. После этого с учетом установленных нормативных значений коэффициентов осуществляется расчет интегрального коэффициента финансовой чувствительности.

Сущность методики скоррингового анализа заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического значения показателей, которые отражают финансовое состояние организации и могут сравниваться с нормативными, со среднеотраслевыми или с экспертно установленными.

Применение неформализованных критериев диагностики вероятности банкротства основано на системе качественных характеристик, составляющих основу экспертных оценок, широко рассмотренных в специальной литературе. Формирование экспертом требуемой от него информации осуществляется в результате интуитивно-логического анализа задачи, в ходе которого каждый из экспертов не только моделирует, но и (что особенно важно) производит сравнительный анализ альтернатив решения. Таким образом, задача эксперта состоит в том, чтобы разместить сопоставляемые альтернативы в определенной последовательности с учетом их экономической значимости. Не вдаваясь в обзор методов экспертных оценок, отметим, что на сегодняшний день хорошо известны система качественных характеристик, предложенная В.В. Ковалевым и В.П. Приваловым, рекомендации комитета по обобщению практики аудирования Великобритании, методика Аргенти, а также практика обработки экспертных оценок на базе теории нечетких множеств.

Применение стохастического факторного анализа в целях диагностики вероятности банкротства является в условиях однородности и представительности статистических данных наиболее приемлемым в современных условиях. При этом необходимо учитывать:

1) достаточно высокую точность прогноза;

2) многокритериальность данных моделей, обеспечивающую охват широкого круга симптомов возможного кризисного состояния;

3) возможность оценки их одновременного влияния;

4) возможность исключения тех факторов, которые оказывают взаимное влияние друг на друга;

5) простоту применения: практически все модели можно рассчитать, обладая информацией, содержащейся в бухгалтерской отчетности.

Однако его использование в отечественной аналитической практике связано с рядом трудностей. Отечественные методики построения Z-индексов основаны на использовании подходов, предложенных Альтманом и другими западными учеными, и представляют собой адаптированные к российским условиям их модификации. Все эти методики объединяет одна черта: они основаны на анализе большого массива статистических данных. Кроме того, как отмечают многие исследователи данной проблемы, практика применения этих методик в развитых странах показывает, что веса в Z-индексах и пороговые значения сильно различаются не только от страны к стране, но и год от года, а также по отраслям экономики в рамках одной страны. Это свидетельствует о том, что методики, основанные на построении Z-моделей, не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных.

Таким образом, выделим основные специфичные недостатки, присущие методам стохастического факторного анализа в целях антикризисной диагностики организаций:

1) весовые константы зарубежных моделей установлены на основе статистических данных, отражающих динамику развития предприятий в иных, коренным образом отличных от российских, условиях функционирования, а в этой связи они не позволяют адекватно оценить степень воздействия каждого из факторов на оценочную характеристику вероятности банкротства, что, в свою очередь, делает некорректными сложившиеся критериальные значения Z-индексов;

2) весовые константы отечественных моделей (речь идет прежде всего о Z-индексе Давыдовой - Беликова), а следовательно, и критериальные их границы требуют периодического уточнения по истечении времени, для чего необходима специфичная, а главное, представительная, статистическая информация о деятельности организаций-банкротов; при этом попытка практического решения данной задачи в рамках проведенного исследования натолкнулась на проблему отсутствия в органах статистики такой информации в необходимом разрезе и объеме;

3) проблематичным представляется установление рыночной стоимости собственного капитала (в частности, при расчете пятифакторного Z-индекса Альтмана, использование которого получило наибольшее распространение на практике);

4) специфичные условия функционирования организаций различных отраслей экономики делают некорректной для диагностики вероятности их банкротства применяемую систему коэффициентов, которая у зарубежных аналитиков имеет унифицированный характер, без дифференциации по отраслям.

Детерминированные однокритериальные модели предполагают построение оценки вероятности банкротства на основе расчета и интерпретации одного частного показателя - коэффициента, в той или иной степени характеризующего ликвидность организации. Однако мы разделяем точку зрения большинства авторов в том, что ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправданна. Многообразие экономических процессов в деятельности предприятий, множественность показателей характеристики их финансовой стабильности (отражающих, как правило, лишь один из аспектов функционирования предприятий), а также различия в уровне оптимального значения коэффициентов вызывают в данном случае трудности антикризисной диагностики.

Таким образом, оценка вероятности банкротства организаций на основе однокритериального подхода не может быть объективной по следующим причинам:

1) ограниченность индикаторов диагностирования: все отдельные коэффициенты, предлагаемые для оценки вероятности банкротства, исходят из характеристики ликвидности, оставляя без внимания другие сферы деятельности организации, не позволяя тем самым описать тенденцию развития с максимальной точностью прогноза;

2) фактическое значение коэффициентов ликвидности недостаточно объективно отражает уровень финансового состояния предприятий по причине:

- неоднородности и условности дифференциации активов по уровню ликвидности активов, а пассивов - по сроку их изъятия из оборота;

- моментного характера значения коэффициентов.

Детерминированные модели, основанные на расчете комплексного показателя, а также на анализе чувствительности, дают возможность проведения более глубокого анализа. При этом надо учитывать, что они основаны на:

1) многокритериальном подходе к диагностированию вероятности банкротства;

2) возможности учета отраслевых особенностей деятельности изучаемой совокупности организаций.

В совокупности оба преимущества повышают точность и адекватность оценки ситуации на основе методов обратного детерминированного факторного анализа. Однако практика их применения обнаружила характерный недостаток, который присущ всем представителям данной группы. Это определение весов значимости частных показателей системы, методика расчета которых в условиях ограниченности статистической информации и невозможности использования в данных целях корреляционно-регрессионного анализа, строится по большей части на основе экспертных оценок, для которых типична высокая степень субъективизма.

Проведение скоррингового анализа как разновидности сравнительного позволяет:

1) учесть комплексный подход к диагностированию признаков формирования кризисной ситуации;

2) определить «рейтинг» банкротства;

3) установить (в отдельных случаях, а именно при использовании методики У. Бивера) возможный временной интервал его наступления, т.е. получение векторного результата диагностирования, вследствие чего можно сформировать «...некоторое подобие динамической оценки».

Вместе с тем с применением многокритериального подхода в скорринговом анализе, справедливость которого бесспорна, возникают трудности в формировании точной обобщающей характеристики сложившейся ситуации по причине:

1) наличия вероятности принадлежности организации к разным классам кредитоспособности по каждому из включенных в систему критериев;

2) необходимости сравнения фактически рассчитанных значений коэффициентов с нормативными;

3) невозможности объективного определения значений отдельных коэффициентов системы из-за ограниченности информации об исходных показателях (в частности, это касается сведений о рыночной стоимости капитала анализируемой организации, необходимых для расчета пятифакторной модели Альтмана, являющейся составным критерием классификации организации по методике Казанского государственного технологического университета).

При присущей качественным методам диагностирования вероятности банкротства возможности решения проблемы в условиях ограниченности исходной информационной базы и новизны изучаемой проблемы, а также универсальности относительно области применения, что, безусловно, является сильными сторонами аналитических возможностей качественных методов, ограниченность методов экспертных оценок состоит в том, что в них присутствует повышенная вероятность ошибочного суждения. Причиной этому могут быть: субъективные предпочтения эксперта; склонность к игнорированию новых фактов и гипотез, которые не вписываются в его научное мировоззрение; излишняя подверженность коллективному мнению. Кроме того, при некорректности постановки задачи перед экспертами со стороны аналитика (это может быть выражено также в некорректности определения или формулировки перечня объектов экспертизы) или при большом массиве экспертных оценок в ходе их обработки могут быть допущены ошибки, снижающие качество (согласованность) экспертного решения.

Из изложенного следует, что качественные методы антикризисной диагностики имеют следующие характерные недостатки, которые придают результатам оценки, полученным исключительно только на их изолированном применении, недостоверный характер:

- трудность решения многокритериальных задач;

- субъективность прогнозного решения;

- рассчитанные значения критериев носят характер информации к размышлению, а не основы для принятия немедленных решений;

- отсутствие пограничных сочетаний значений изучаемых критериев, а в этой связи - интерпретации полученных результатов.

Таким образом, обобщение практического опыта использования формализованных и неформализованных методов диагностики банкротства ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» позволяет сделать вывод о том, что использование только формализованных или только неформализованных методов может привести к «однобокости» использования полученной информации. Комбинирование же методов позволит взаимно компенсировать их слабые стороны.

Результаты, полученные при помощи качественных методов, могут быть дополнены или сверены с результатами количественных методов и наоборот. Как показывает практика, необходима совокупность формализованных и неформализованных методов для диагностики финансового состояния предприятия в системе антикризисного управления, перспектив развития предприятия в рамках экономической диагностики, призванной с помощью совокупности методов и методик, а также их комбинации распознавать проблемы и идентифицировать их.

3.2 Пути предотвращения вероятности наступления банкротства на предприятии

Большую роль в системе антикризисное управления на ООО трест «Татспецнефтехимремстрой» играет управление затратами.

К числу мер предупреждения перерасхода средств относятся:

- постоянный анализ и контроль над затратами;

- непрерывное ужесточение норм расхода сырья;

- внедрение режима строгой экономии;

- расширение круга нормируемых оборотных средств;

- установление потенциальных зон с наиболее высоким риском перерасхода средств;

- достижение запланированных показателей объема производства (при снижении последних растут постоянные затраты на единицу продукции);

- определение взаимосвязи динамики и относительных показателей затрат с объемами и динамикой производственно-коммерческой деятельности предприятия и качества продукции и др.