Диагностика вероятности банкротства организаций: сущность, задачи и сравнительная характеристика методов - часть 2

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2018 для расчета Наличия признаков фиктивного, преднамеренного банкротства, Расчета показателей фиктивного или преднамеренного банкротства и большого количества финансово-экономических коэффициентов.

О.Ю. Дягель
кандидат экономических наук,
доцент Красноярский государственный
торгово-экономический институт,
К.О. Энгельгардт
директор 000 «Центр бухгалтерского и
юридического сопровождения бизнеса
«Константа»

Для формирования более наглядного представления о составе методов диагностирования вероятности банкротства по данному признаку представим их группировку на рис. 2. При этом из всей совокупности методов, учитывая значимость антикризисной диагностики в управленческой практике, в данной публикации мы даем сравнительную характеристику только той их части, которая позволяет осуществить диагностику вероятности кризисного состояния организаций до момента возбуждения дела о банкротстве в арбитражном суде, т. е. методов антикризисной диагностики, которые составляют преобладающую часть методического инструментария диагностирования. Методы диагностики, которые применяются в арбитражном процессе, т. е. непосредственно после возбуждения дела о банкротстве, являются регламентированными и их содержание раскрывается в соответствующих нормативно-законодательных актах.

Классификация методов диагностики кризисного состояния (по признаку формализуемости методического подхода)

Рис. 2. Классификация методов диагностики кризисного состояния (по признаку формализуемости методического подхода)

Итак, 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.

Учитывая, что данный вопрос широко освещен в литературе поданной проблематике, напомним, что подробное изложение сущности методов антикризисной диагностики вероятности банкротства организации не является задачей данной публикации. В связи с этим остановимся лишь на методическом содержании каждой группы методов.

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, Спркнгейта. 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 определенней дискриминантной границы, разделяющей используемую систему показателей на то их сочетание, при котором предприятие обанкротится, и то, при котором банкротство предприятию не грозит [2]. Вероятным решением проблемы антикризис­ной диагностики является другая группа методов, основанных на детерминированном анализе. В эту группу согласно классификации, представленной на рис. 3, входят:

однокритериальные модели;

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

методы скоррингового (сравнительного) анализа.

Однокритериалъные 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 [3, 4].

Методы антикризисной диагностики вероятности банкротства организаций на основе детерминированного анализа

Рис. 3. Методы антикризисной диагностики вероятности банкротства организаций на основе детерминированного анализа

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 [5]. 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 [6, с. 81 — 82].

Применение неформализованных критериев диагностики вероятности банкротства основано на системе качественных характеристик, составляющих основу экспертных оценок, широко рассмотренных в специальной литературе [3; 8; 9; 10 и др.]. 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 [9].

Наличие многочисленных подходов к оценке вероятности банкротства организаций подтверждает повышенный интерес, востребованность и целесообразность заострения внимания на данной теме. Характеристика каждой группы методов, представленная ранее, говорит о многообразии методического содержания каждого из них и как следствие — о необходимости применения ситуационного подхода к выбору метода. Далее осуществлена сравнительная экономическая характеристика методов антикризисной диагностики, в ходе которой к каждому из них применялась следующая система критериев оценки:

1) соответствие принципам антиципативного менеджмента организаций, главными из которых в корреспонденции с задачами антикризисной диагностики являются:

возможность рассмотрения процесса формирования кризисного состояния как целостной системы;

учет отраслевых характеристик деятельности;

многокритериальность диагностирования;

возможность получения динамической оценки;

2) возможность получения однозначной результативной характеристики диагностирования;

3) максимальная объективность результата диагностирования;

4) ориентация на внутрифирменное использование.

При этом сравнительная оценка методов антикризисной диагностики осуществлялась на основе определения преимуществ и недостатков каждого, а последних — в спектре специфичных и общих. Совокупность изложенной системы требований позволит сформировать основу для определения направлений совершенствования методов антикризисной диагностики.

Итак, применение стохастического факторного анализав 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 [6; 10 — 12 и др.], 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 не корректным 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 не корректной для диагностики вероятности их банкротства применяемую систему коэффициентов, которая у зарубежных аналитиков имеет унифицированный характер, без дифференциации по отраслям.

<< предыдущая страница   следующая страница >>

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2018 для расчета Наличия признаков фиктивного, преднамеренного банкротства, Расчета показателей фиктивного или преднамеренного банкротства и большого количества финансово-экономических коэффициентов.

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ для анализа финансового состояния предприятия, позволяющая рассчитывать большое количество финансово-экономических коэффициентов.
Журнал Арбитражный управляющий