Учет риска банкротства в управлении стоимостью капитала торгового предприятия

Оксана Евгеньевна Пирогова
кандидат экономических наук,
доцент Высшей школы товароведения и сервиса
Института промышленного менеджмента, экономики и торговли
Санкт-Петербургского политехнического
университета Петра Великого
Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии.
№2 (28) 2016

Аннотация. В статье на основе анализа подходов к оптимизации структуры капитала предлагается модель оптимизации стоимости капитала с учетом риска банкротства на основе метода логистической регрессии.

В настоящее время предприятие (фирма или компания) может выбирать различные источники финансирования своей деятельности [7-10]. В соответствии с современной концепцией «Управление на основе стоимости» или VBM (Value Based Management) любой элемент капитала, который использует предприятие, имеет свою стоимость, отражающую риск привлечения капитала для финансирования деятельности предприятия [1]. Анализ соотношения собственного и долгового капитала представляется одной из наиболее важных проблем VBM, так как позволяет на операционном уровне реализовать управление стоимостью предприятия.

Вместе с тем, разработанные к настоящему времени модели оценки стоимости и оптимизации структуры капитала не в полной мере отражают взаимосвязи между стоимостью, риском и ценой капитала, которые возникают в процессе деятельности предприятия. Анализ моделей, применяемых для поиска оптимальной структуры капитала, показывает, что в настоящее время сложились две больших группы моделей - финансовые (рациональные) и модели асимметричной информации, которые представлены в основном сигнальными моделями [2].

Суть сигнальных моделей заключается в том, что менеджеры, собственники и инвесторы обладают различной информацией относительно поведения субъектов рынка и способов реагирования фирмы на эти изменения, при этом основную роль в принятии решения играют менеджеры, которые стремятся оптимизировать структуру капитала с целью максимизации стоимости, но стоимости в плане рыночной оценки, а не фундаментальной стоимости. К недостаткам данных моделей относят следующее: модели трудно формализуемы, т.е. получение конкретных значений с помощью этих моделей затруднено; модели апробировались на отчетности крупных предприятий, а реализация их на мелких и средних предприятиях затруднена; структура капитала в соответствии с сигнальными моделями оптимизируется для максимизации рыночной стоимости, не затрагивая вопросы оптимизации фундаментальной стоимости.

Финансовые или рациональные модели выбора структуры капитала включают в себя следующие: модели Миллера-Модильяни в различных модификациях, компромиссная модель. Эти модели основаны на концепциях соотношения риска и стоимости, т.е. стоимость привлечения того или иного источника капитала является функцией уровня риска, при этом соотношения доходности и риска должны быть не ниже среднерыночных значений. Преимущество финансовых моделей состоит в том, что они дают возможность определить оптимальное соотношение заемного и собственного капитала. Недостаток моделей в том, что при их построении требуется использование ряда субмоделей, поэтому на практике их применение затруднено.

Для торговых предприятий проблема определения оптимальной структуры капитала по-прежнему остается актуальной. Это связано, прежде всего, с трудностями получения обычного долгового финансирования, широким использованием коммерческого кредита.

В соответствии с классическим подходом, оптимальная структура капитала определяется исходя из условия минимизации средневзвешенной ставки на капитал, только в этом случае в соответствии с классическими положениями VBM можно добиться максимизации стоимости. Классическая модель определения структуры капитала основана на эмпирических наблюдениях. В соответствии с этой моделью, существует оптимальный размер заемного капитала, который позволяет максимизировать стоимостную оценку предприятия за счет минимизации уровня риска. Вместе с тем, конкретных расчетных соотношений для определения оптимальной структуры капитала в классической модели не применяется.

Наиболее перспективной в настоящее время представляется компромиссная модель [3]. В этой модели предполагается, что на оптимальную структуру капитала влияет не только соотношение выгод налогового щита (возможность включения платы за заемный капитал в себестоимость), но и убытки (издержки) возможного банкротства, которые действуют отрицательно на стоимость компании. Анализ работ, в которых предлагаются различные модификации компромиссной модели, показывает, что в них не рассматривается один из важнейших аспектов: кто несет риски и как они распределяются. В ряде работ для компромиссной модели предложены варианты оценки издержек возможного банкротства [4].

В настоящее время наиболее широко в экономическом анализе распространены модели банкротства, построенные на основе множественного дискриминантного факторного анализа (MDA) [5]. Наиболее известными, но отнюдь не самыми точными, считаются модели Альтмана, Таффлера, Бивера, Спрингейта, также существуют отечественные аналоги - модели Сайфуллина и Кадыкова, Зайцевой, Беликова-Давыдовой и др. Особенность данных моделей заключается в том, что в них определяется показатель Z-счет (по Альтману), на основе которого производится оценка риска банкротства предприятия.

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2019 для расчета модели Альтмана и большого количества финансово-экономических коэффициентов.

Второе направление статистического анализа банкротства - использование метода логистической регрессии (logit-модель) [5]. Эта модель впервые была предложена Дж.А. Ольсоном. В отличие от MDA-модели, logit-модель позволяет сделать вывод не только относительно принадлежности предприятия к группе банкротов (чем ограничивается интерпретация MDA-моделей), но и оценить вероятность возникновения риска банкротства для предприятия. В отличие от MDA-моделей, которые описывают линейные зависимости, logit-модели позволяют описывать нелинейные зависимости между переменными в модели.

Среди преимуществ logit-моделей авторами работы [6] отмечаются следующие:

  • возможность определить вероятность риска банкротства предприятия;
  • достаточно высокая точность результатов;
  • возможность учесть отраслевую специфику деятельности предприятий;
  • мягкие требования к нормальности входных данных, по сравнению с MDA-моделями;
  • простота интерпретации результатов для менеджмента предприятия.

Как правило, в указанные модели входят показатели, отражающие структуру капитала, например, в модель Жданова входит коэффициент самофинансирования, а в модель Ольсона - отношение совокупных обязательств к совокупным активам. Таким образом, на основе logit-модели появляется возможность исследовать изменение вероятности риска банкротства в зависимости от структуры капитала. Следовательно, если мы можем оценить издержки (ущерб) кредиторов и собственников в результате банкротства, то в таком случае можно оценить и издержки возможного банкротства, используя традиционную для риск-менеджмента формулу для уровня риска [5]:

VИБ(wD) = Ур = p(wD) * (ВУк + ВУс),

где (wD) - возможные (ожидаемые) издержки банкротства в зависимости от структуры капитала предприятия;
Ур - уровень риска;
p(wD) - вероятность банкротства предприятия в зависимости от структуры капитала;
ВУк - возможный ущерб кредитора в случае банкротства предприятия, руб.;
ВУс - возможный ущерб собственника в случае банкротства предприятия, руб.

Положительная особенность данного подхода заключается также в том, что он не рассматривает величину суммарного ущерба свыше размеров всего капитала предприятия, следовательно, и максимальная величина издержек банкротства не превысит величины всего капитала предприятия.

ЛИТЕРАТУРА

1. Коупленд Т., Колер Т., Мурин Дж. Стоимость компании: оценка и управление. М., 1999. 232 с.

2. Пирогова О.Е. Исследование возможностей оптимизации структуры капитала торгового предприятия на основе учета риска банкротства // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 1. С. 26-32.

3. Ковалев В.В. Управление финансовой структурой фирмы. М.: Проспект, 2014. 256 с.

4. Соколов В.Н. Влияние риска банкротства на финансовую структуру капитала. // Математическое моделирование в экономике и управлении: сб. науч. тр. Вып. 1. СПб.: СПбГИЭУ, 2006.

5. Ступаков В.С., Токаренко Г.С. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2005. 288 с.

6. Жданов В.Ю., Афанасьева О.А. Модель Жданова диагностики риска банкротства предприятий авиацион-но-промышленного комплекса // Корпоративные финансы. 2011. № 4.

7. Вертакова Ю.В., Кузьбожев Э.Н. Экономика отраслевого комплекса: прогнозирование будущего и регулирование настоящего. Курск, 2001.

8. Волкова А.А. Сфера услуг: теоретический анализ // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2014. № 4. С. 11 -16.

9. Плотников В.А., Серегин С.С. Управление рыночными рисками деятельности предприятий на основе использования методов нечеткой логики // Экономика и управление. 2011. № 3 (65). С. 79-82.

10. Соловейчик К.А., Аркин П.А., Бородина В.П. Архитектура финансов: организационный механизм взаимодействия финансового и реального секторов // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 1. С. 18-25.

Метки
Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ для анализа финансового состояния предприятия, позволяющая рассчитывать большое количество финансово-экономических коэффициентов.
Журнал Арбитражный управляющий
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ