R = 2K0 + 0,1K1 + 0,08K2 + 0,45K3 + K4, где:
K0 - коэффициент обеспеченности собственными средствами;
K1 - коэффициент текущей ликвидности;
K2 - коэффициент оборачиваемости активов;
K3 - коммерческая маржа;
K4 - финансовая рентабельность.
Критерий оценки вероятности банкротства по Сайфуллину-Кадыкову: при полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным уровням (коэфф.текущей ликвидности – 2,0; коэфф. обеспеченности соб.ср. – не менее 0,1 т.д.), рейтинговое число будет не менее единицы, то есть финансовое состояние предприятия оценивается как удовлетворительное. Весовой ранг каждого показателя при этом является приблизительно одинаковым и равным 1/5 от R (20%).
При R < 1,0 диагностируется предбанкротное состояние.
Уже при первом приближении не сложно увидеть, что данная методика придерживается традиционных, классических принципов построения, а именно жесткая привязанность исключительно к одному виду источников – бухгалтерской отчетности. И, следовательно, имеет свои недостатки:
- она не стимулирует развитие масштабов воспроизводства, обновление и модернизацию производства, что сопряжено с увеличением стоимости основных фондов. Чем выше стоимость основных фондов тем меньше числитель коэффициента K0 и, соответственно ниже общий результат рейтинговой оценки;
- не учитывает качество выручки (через индексы роста цен, инфляции, опережающего роста производительности труда на ростом заработной платы) при расчете коэффициента K2;
- не учитывает давление налоговой составляющей на размеры чистой прибыли при расчете коэффициента K3;
- не учитывает качество собственного капитала динамику котировок, стоимости акционерного капитала через фондовые биржи и независимые рейтинговые агенства при расчете K4.
Расчеты показали, что, для предприятий, условно названных «Монополист» и «Бизнесмен», данная методика не работает. Структура оценочного коэффициента перекошена в пользу коэффициентов обеспеченности предприятия собственными средствами К0 и текущей ликвидности К1, и совершенно не работают коэффициенты К2, К3, К4, доля которых в результирующей оценке весьма не значительна и которые по замыслу авторов индекса должны быть на уровне 0,2. Определяющим значением К2 – является выручка от реализации, которая напрямую зависит от производственных показателей и уровня цен, которые данной методикой не учтены. Коэффициенты К3, К4 напрямую зависят от чистой прибыли, которая в свою очередь зависит помимо объемов выручки – от себестоимости, налоговой составляющей, учет которых также не предусмотрен. Анализируя баланс предприятия «Казак Уральский», обанкротившегося в 2001 году и условно названного «Банкрот», было видно, что если ситуация в 2000 г. оценена адекватно (отрицательные значения рейтингового числа указывают на кризис или банкротство), то с оценкой ситуации в 2001, когда предприятие попросту оказалось в «яме», рейтинговое число оказывается свыше 11-ти единиц со знаком «+», что фактически должно означать 11-ти кратный запас прочности по отношению к вероятности банкротства. Не парадокс ли это? Это подтверждает предположение о том, что данная методика требует не только критического переосмысления, но и существенной доработки, с учетом указанных выше недостатков, применительно к современным условиям рыночной экономики в Российской Федерации.
б) Двухфакторная модель оценки вероятности банкротства для западных компаний.
Как показали произведенные расчеты, двухфакторный коэффициент оценки вероятности банкротства не «почувствовал» не только вероятность, но и даже само банкротство, выставив при этом в период банкротства предприятию - «Банкроту» самый высокий рейтинг.
Приведенными выше методиками состояние предприятий было оценено по- разному, порой эта оценка находилась на различных полюсах. Совпадение произошло только в одном - ошибочной оценке непосредственно самого банкротства. Если в первом случае методика Сайфуллина-Кадыкова в силу того, что при расчете одного из коэффициентов отрицательные значения числителя и знаменателя дали значительное положительное значение, повлекшее за собой неверную результирующую оценку, то во втором случае методика «не увидела» банкротства вообще.
в) Методика оценки вероятности банкротства Романа Лиса (для английских компаний).
Проведенные расчеты показали, что для «Монополиста» данная методика не сработала т.к. несмотря на значения Z ниже критерия несостоятельности предприятие продолжает функционировать и по настоящее время. Для «Бизнесмена» данная методика отработала достаточно адекватно. Рассчитанные по методике значения Z - выше критерия несостоятельности, предприятие продолжает функционировать по настоящее время. Для «Банкрота» методика отразила ситуацию достаточно адекватно. Рассчитанные по методике значения Z - ниже критерия несостоятельности, предприятие обанкротилось и вошло своими активами во вновь созданное.
г) Метод оценки вероятности банкротства Таффлера (для западных компаний).
Изучение функционирования этой методики привели к следующим результатам: данная методика достаточно верно отразила ситуацию для «Монополиста» и «Бизнесмена», при которой этим предприятиям в анализируемый период банкротство не угрожало. Согласно проведенным расчетам, в отличие от первых двух предприятий, в случае с предприятием «Банкротом» методика дала достаточно оптимистичный прогноз и, по сути, не «увидела» банкротства компании.
д) Формула Э. Альтмана (пятифакторная модель)
За рубежом аналитики в основном, отказались от определения вероятности банкротства компаний по двухфакторной модели и используют пятифакторную модель Эдварда Альтмана. Она представляет собой линейную дискриминантную функцию, коэффициенты которой рассчитаны по данным исследования совокупности финансовых показателей 33 успешно развивавшихся компаний, но обанкротившихся в последующие два года по тем или иным причинам.
Формула Э.Альтмана, как известно, выглядит следующим образом
Z5 = 1,2 K1 + 1,4K2 + 3,3K3 + 0,6K4 + K5,
Где:
К1 – доля чистого оборотного капитала в активах, применительно к плану счетов бухгалтерского учета в Российской Федерации и структуре бухгалтерской отчетности (форма №1,2 бухгалтерского баланса);
К2 – отношение накопленной (чистой) прибыли к активам;
К3 - экономическая рентабельность активов (отношение прибыли до уплаты налогов к активам);
К4 - отношение рыночной стоимости эмитированных акций к собственным и долгосрочным заёмным средствам;
К5 – отражает оборачиваемость активов (деловая активность) и рассчитывается как отношение выручки от реализации продукции услуг к активам предприятия (валюте баланса);
На основе данной методики вероятность банкротства для «Монополиста» была оценена как весьма значительная. Применяя критерии оценки вероятности банкротства по методу Альтмана для «Бизнесмена», следовало бы сделать вывод о несостоятельности данного предприятия и его банкротстве еще 2 года назад, чего не произошло. В отношении предприятия банкрота методика Э.Альтмана сработала достаточно четко. Создается ощущение, что данная методика строилась и отрабатывалась на уже «готовых» банкротах. Целью же исследования является не констатация фактов банкротства, а их предотвращение, и именно в этой части данная методика не сработала.
Проанализировав методики оценки деятельности и определения вероятности банкротства, разработанные отечественными и зарубежными специалистами, предложена новая модель ее определения, включающую в себя как классическую составляющую, с изменениями и дополнениями, так и новый блок коэффициентов, учитывающий влияние внешних и внутренних факторов на результат оценки.
Автором предложена новая идеология построения механизма оценки деятельности хозяйствующих субъектов. В механизм оценки предложено включить, помимо известных оценивающих коэффициентов, новые, оказывающие существенное влияние на результирующую оценку и не нашедшие своего отражения в известных до настоящего времени в существующих методиках. А именно: внешнюю (политическую) составляющую и социальную составляющие комплексной оценки деятельности и вероятности банкротства хозяйствующего субъекта. В процессе анализа известных методик оценки деятельности и прогнозирования вероятности банкротства были сделаны выводы о том, что на экономику хозяйствующих субъектов в государстве не может не влиять:
1. Принятие политических решений лидерами стран, или даже хотя бы их политические заявления;
2. Состояние мировой экономики в целом, уровень мировых цен на энергоносители, сырьё, материалы, высокотехнологичную продукцию машиностроения, продукцию химической и оборонной отраслей и пр.;
3. Общее состояние национальной экономики государства (индексная оценка);
4. Уровень и динамика инфляции;
5. Ставка рефинансирования Центрального Банка России;
6. Динамика курса национальной валюты;
7. Изменения в налоговом законодательстве.
Перечисленное выше автор отнес бы к «политической» или «внешней» составляющей анализа хозяйствующего субъекта.
К «социальной» составляющей представляется логичным отнести кадровую политику в хозяйствующем субъекте. Не секрет, что порой, чтобы подготовить специалиста на предприятии на конкретном рабочем месте требуется не один год. При этом следует иметь в виду, что «текучесть» кадров, непродуманная кадровая политика (подготовка, переподготовка кадров, преемственность, социальный пакет, ипотека и пр.) не могут не повлиять на финансовую устойчивость, деловую активность и др. показатели финансового анализа, экономическую стабильность хозяйствующего субъекта.
Предложенная модель для оценки выглядит следующим образом:
ZR=7K1R+7K2R+12K3R+8K4R+4K5R+4K6R+7K7R +
7K8R+4K9R+7K10R+7K11R+9K12R+8K13R+9K14R
(1.1.)
Где:
K1R – доля чистого оборотного капитала в активах;
K2R - отношение накопленной прибыли к активам;
K3R - экономическая рентабельность активов;
K4R - отношение стоимости эмитированных акций к заемным средствам предприятия;
K5R – деловая активность (оборачиваемость активов);
K6R - коэффициент текущей ликвидности;
K7R - коэффициент обеспеченности собственными средствами;
K8R - коэффициент финансовой рентабельности (коэффициент меняет знак на противоположный, в случае отрицательных значений числителя и знаменателя);
K9R - коэффициент коммерческой маржи;
K10R - коэффициент социальной стабильности компании;
K11R - коэффициент стабильности национальной валюты;
K12R - поощрительный коэффициент развития национальной экономики;
K13R - фондовый индекс состояния национальной экономики;
K14R - коэффициент стабильности налоговой составляющей.
Критерии оценки вероятности банкротства по предложенной методике:
При соблюдении критериальных оценок по классическим показателям вероятности банкротства, сохранении стабильности в национальной, отраслевой экономике, экономике предприятия коэффициент ZR будет равен 100 единицам (или 100%), т.е. показатель 100% является своеобразным рубиконом между безопасностью и вероятностью банкротства. Представляется возможным предположение о «зоне относительной вероятности банкротства» при увеличении либо уменьшении показателя 100% на 20%. Тем самым предполагается логичным рассматривать вероятность банкротства компании при соблюдении следующего неравенства:
80% > ZR > 120%
Здесь представляется уместным прокомментировать то, как «работают» коэффициенты, включенные в состав ZR, в российской экономике.
Так, если посмотреть на первый фактор, влияющий на величину результирующего коэффициента ZR – K1R - долю чистого оборотного капитала в активах, то нельзя не заметить, что K1R тем больше, чем больше величина стр.290 ф.1 (бухгалтерский баланс). Также K1R можно увеличить снижая знаменатель, но это будет означать снижение масштабов производства, что, естественно не приемлемо. Если критически оценивать величину стр. 290 (оборотные средства), то следует отметить следующее:
В состав этой строки входят в том числе:
- Готовая продукция на складе. Напрашивается вопрос, а нужна ли такая продукция, которая не пользуется спросом и предприятие вынуждено работать «на склад»? При наращивании этого показателя может создаться иллюзия увеличения оборотных средств, которые на самом деле являются «мертвым капиталом» и в хозяйственном обороте не участвуют. Требуется дополнительный анализ выпускаемой продукции, изучение рынка, спроса на собственную продукцию, дополнительные маркетинговые исследования (влияние оказывает субъективный человеческий фактор, который формулой не предусмотрен) которые, возможно «потянут» за собой изменения ценовой политики, дополнительные капитальные вложения, и, как итог, существенное влияние на конечные результаты финансово-хозяйственной деятельности хозяйствующего субъекта.
- Товары отгруженные, но не оплаченные. Здесь тоже уместно поставить ряд вопросов. А будет ли оплата? Если будет, то когда? А не плодим ли мы потенциальную дебиторскую задолженность? Не следует ли работать по предоплате, по предварительным заявкам, контрактам, договорам? Может, требуется срочное изменение учетной политики? А ведь это, в том числе, в конечном итоге выведет нас на конечные результаты, налогооблагаемую базу, пополнение государственного бюджета. И в этом случае на величину показателя K1R влияет субъективный человеческий фактор, который формула Э.Альтмана не учитывает.
- НДС по приобретенным ценностям. Весьма подвижная строка в балансе, напрямую зависит от законодателя. Для хозяйствующего субъекта является объективным, внешним фактором и формулой Э.Альтмана это обстоятельство не учитывается.
- Сырье, материалы. Неснижаемый остаток и увеличение сырья и материалов на складах при простом воспроизводстве говорит о наращивании неликвидов на складах со всеми вытекающими отсюда последствиями – достаточно скорректировать эту сумму на величину ставки рефинансирования Центрального Банка Российской Федерации и мы получим сумму упущенной выгоды от отвлечения финансовых ресурсов в запасы и затраты. На этот показатель оказывают влияние как объективный (внешний, политический), так и субъективный (человеческий) фактор, которые методикой Альтмана не учтены.
- Наличие дебиторской задолженности особенно с платежами более чем через 12 месяцев после отчетной даты или полученной от разовых потребителей оказывает существенное влияние на величину реальных оборотных средств, поскольку, по сути, эти средства в реальном хозяйственном обороте не участвуют. Более того, хозяйствующие субъекты несут реальные финансовые потери в виде прямой (от списания) и упущенной выгоды от отвлечения средств в дебиторскую задолженность. На величину наличия дебиторской задолженности оказывают субъективный, человеческий фактор (работа юридического отдела или службы, сбытовых органов и др. подразделений), а так же работа государственных органов - законодательных, судебных и др. (объективный фактор), учет которых методикой Альтмана не предусмотрен.
Поэтому, для «чистоты» расчетов предлагается сумму строки 290 ф.1 уменьшать на величину переходящего сальдо наличия долгосрочной дебиторской задолженности и запасов товароматериальных ценностей и величину переходящего сальдо наличия долгосрочной дебиторской задолженности.
На величину коэффициента K1R, несомненно, оказывают объемы полученных кредитов и займов (стр.690 ф.1). Здесь представляется логичным предложить необходимость корректировки при расчетах данную строку на индексы роста/снижения инфляционной составляющей и ставки рефинансирования ЦБ РФ.
Целесообразным видится и корректировка активов (стр.300 ф.1) на индекс инфляции в анализируемый период. Таким образом, с учетом аргументов заявленных выше предлагается коэффициент K1R (доля чистого оборотного капитала) рассчитывать как: