Стратегия и тактика антикризисного финансового управления

Двухфакторная модель – одна из простейших моделей прогнозирования кризиса и диагностики банкротства, основанная на двух ключевых показателях (показатель текущей ликвидности (К_тл) и показатель доли заемных средств (К_фз)), от которых зависит вероятность банкротства организации.

Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные путем статистического  анализа западной практики, а результаты складываются с постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом:

Z=-0,3877-1,0736К_тл+0,0579К_фз.             (2.8)

Если Z=0, вероятность банкротства  равна 50 %.

Если Z<-0,3, вероятность банкротства  меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z.

Если Z>0,3, вероятность банкротства  больше 50 %, возрастает с ростом Z.

Если –0,3<Z<0,3, вероятность  банкротства средняя.

В данном случае следует  иметь в виду, что весовые коэффициенты рассчитаны для зарубежной практики, в нашей же стране – другие темпы  инфляции, циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, другая налоговая система. Поэтому невозможно чисто механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях. Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими российской действительности, можно применять, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии организации.

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  организаций ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в  России не были определены.

Модели  Альтмана. Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования кризисов, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных организаций наиболее часто используется «Z-счёт» Э. Альтмана. Коэффициент вероятности кризиса (банкротства) Z рассчитывается с помощью пяти показателей:

Z-счёт = 1,2К₁ + 1,4К₂ + 3,3К₃ + 0,6К₄ + К₅,           (2.9)

где К₁ – доля чистого оборотного капитала в активах;

К₂ – отношение накопленной прибыли к активам;

К₃ – рентабельность активов;

К₄ – отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций организации к заёмным средствам;

К₅ – оборачиваемость активов.

В зависимости от значения «Z-счета» по определённой шкале производится оценка вероятности наступления  банкротства в течение двух лет:

если Z <1 ,81, то вероятность  банкротства очень велика;

если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность  банкротства средняя;

если Z = 2,675, то вероятность  банкротства равна 0,5.

если 2,675 < Z < 2,99, то вероятность  банкротства невелика;

если Z > 2,99, то вероятность  банкротства ничтожна.

Позже Э. Альтман разработал более точную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в семьдесят процентов. В ней используются следующие показатели: рентабельность активов, динамика прибыли, коэффициент покрытия процентов, отношение накопленной прибыли к активам, коэффициент текущей ликвидности, доля собственных средств в пассивах, стоимость активов организации.

PAS-коэффициент. Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность организации во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения организации.

PAS-коэффициент – это  относительный уровень деятельности  организации, выведенный на основе  ее Z-коэффициента за определенный  год и выраженный в процентах  от 1 до 100. Тогда как Z-коэффициент  может свидетельствовать о том,  что организация находится в  рискованном положении, PAS-коэффициент  отражает историческую тенденцию  и текущую деятельность на  перспективу.

Модель R. Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства – модель R:

R=8,38К₁+К₂+0,054К₃+0,63К₄,                   (2.10)

где К₁ – оборотный капитал/актив; К₂ – чистая прибыль/собственный капитал; К₃ – выручка от реализации/актив; К₄ – чистая прибыль/интегральные затраты. Вероятность банкротства определяется следующим образом:

Если R<0, вероятность максимальная (90-100).

Если 0<R<0,18, высокая (60-80).

Если 0,18<R<0,32, средняя (35-50).

Если 0,32<R<0,42, низкая (15-20).

Если R>0,42, минимальная (до 10).

Цена  предприятия. Эта методика также используется для прогнозирования кризисных ситуаций. На скрытой стадии кризиса начинается незаметное, особенно если не налажен специальный учет, снижение данного показателя по причине неблагоприятных тенденций как внутри, так и вне организации. Снижение цены предприятия означает снижение его прибыльности либо увеличение средней стоимости обязательств (требования банков, акционеров и других вкладчиков средств). Прогноз ожидаемого снижения требует анализа перспектив прибыльности и процентных ставок.

Целесообразно рассчитывать цену предприятия на ближайшую и  долгосрочную перспективу. Условия  будущего падения цены предприятия  обычно формируются в текущий  момент и могут быть в определенной степени предугаданы (хотя в экономике  всегда остается место для непрогнозируемых скачков).

Показатель  Аргенти (А-счет) – характеризует кризис управления. Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что (а) идет процесс, ведущий к банкротству, (б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет и (в) процесс может быть разделен на три стадии:

Недостатки. Организации, скатывающиеся  к банкротству, годами демонстрируют  ряд недостатков, очевидных задолго  до фактического банкротства.

Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков организация может  совершить ошибку, ведущую к банкротству (организации, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к  банкротству).

Симптомы. Совершенные организацией ошибки начинают выявлять все известные  симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей (скрытое  при помощи "творческих" расчетов), признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два  или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто  растягивается на срок от пяти до десяти лет.

Ученые Казанского государственного технологического университета скорректировали  такие показатели как соотношение  заемных и собственных средств, Z-счет Альтмана и общий коэффициент покрытия с учетом специфики отраслей. Для организаций строительной отрасли приводятся следующие зависимости (см. Табл. 2.2):

Таблица 2.2

Значение критериальных  показателей для распределения  строительных организаций по классам  кредитоспособности

№	Наименование  показателя	Значение показателей  по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и  собственных средств	< 1,0	1,0-2,0	> 2,0
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,7	1,5-2,7	< 1,0
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,7	0,5-0,8	< 0,5

-  1-й класс – организации, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита);

-  2-й класс – организации с удовлетворительным финансовым состоянием (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);

-  3-й класс – организации с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.

Альтернативой количественных моделей диагностики являются качественные методики прогнозирования и диагностики  кризисного состояния организации. Такие методики имеют преимущества (ориентация не на один критерий, а на целую систему критериев) и недостатки (при условии многокритериальности задачи встает вопрос о ее субъективности, а рассчитанные значения критериев носят скорее характер информации к размышлению, нежели побудительных стимулов для принятия немедленных решений).

В качестве примера можно  привести прогнозирование банкротства методом анализа финансовых потоков. Данный метод дает возможность устанавливать сроки и объем необходимых заемных средств, оценивать целесообразность кредита. Здесь рассматриваются 4 группы показателей: поступления, платежи, их баланс, сальдо нарастающим итогом (наличие средств на расчетном счете).

Методика  В.В. Ковалева. В.В. Ковалев, основываясь на разработках западных аудиторских фирм и приспосабливая эти разработки к отечественной специфике, предложил следующую двухуровневую систему показателей.

К первой группе относятся  критерии и показатели, неблагоприятные  текущие значения или складывающаяся динамика изменения которых свидетельствуют  о возможных в обозримом будущем  значительных финансовых затруднениях, в том числе и о банкротстве.

К ним относятся:

-  повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

-  чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

-  устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

-  хроническая нехватка оборотных средств;

-  устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;

-  неправильная реинвестиционная политика;

-  превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;

-  хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);

-  высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;

-  наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;

-  ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

-  использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;

-  применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;

-  потенциальные потери долгосрочных контрактов;

-  неблагоприятные изменения в портфеле заказов.

Во вторую группу входят критерии и показатели, неблагоприятные  значения которых не дают основания  рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем, они указывают, что при  определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может  резко ухудшиться. К ним относятся:

-  потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

-  вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;

-  недостаточная диверсификация деятельности организации, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;

-  излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;

-  участие организации в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

-  потеря ключевых контрагентов;

-  недооценка технического и технологического обновления организации;

-  политический риск, связанный с организацией в целом или ее ключевыми подразделениями.

Что касается критических  значений этих критериев, то они должны быть детализированы по отраслям и  подотраслям, а их разработка может  быть выполнена после накопления определенных статистических данных.

Анализ существующих методик  диагностики кризиса показал, что  в отечественных организациях их применение малоэффективно ввиду следующих  причин:

1)  Практически все методики позволяют проводить диагностику только на стадиях острого и хронического кризисов и не учитывают необходимость диагностики и распознавания кризиса на стадии скрытого кризиса.

2)  Зарубежные методики диагностики имеют значения весовых коэффициентов, рассчитанных на основе западных аналитических данных, которые не соответствуют современным экономическим условиям в России.

3)  Отсутствие в России статистических данных по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методики, изложенные выше, с учетом российских условий, а весовые коэффициенты, определенные экспертным путем (как, например, в моделях О.П. Зайцевой, Р.С. Сейфуллина), не обеспечивают достаточно точных прогнозов.