Тема: Прогнозирование вероятности банкротства организации на примере

ООО «Амурагроцентр»

Актуальность исследования прогнозирования банкротства предприятий

обуславливается

тем,

что

в

условиях

рыночной

экономики

постоянно

происходят

изменения,

тем

или

иным

образом

отражающиеся

на

их

функционировании. В результате этого, всегда существует вероятность того, что

предприятие

может

оказаться

неплатёжеспособным,

в

результате

чего

подвергнутся риску его контрагенты. Особую важность это имеет в тех случаях,

когда предприятие выступает в качестве дебитора, так как невозврат им средств

в

значительных

объёмах

кредиторам

может

поставить

их

финансовое

положение

под

удар.

Особое

значение

прогнозирование

банкротства

предприятий имеет в случаях экономических кризисов, так как в это время

существенно

обостряются

все

проблемы

и

недостатки

в

управлении

хозяйствующими

субъектами.

В

связи

с

этим

можно

сделать

вывод

о

необходимости проведения прогнозирования банкротства на постоянной основе

, по крайней мере, для крупных фирм, имеющих значительное количество

контрагентов, с целью минимизации финансовых потерь.

Цель

–

проведение

прогнозирования

банкротства

организации

различными методами на примере ООО «Амурагроцентр».

Задачи работы:

1) выявить сущность прогнозирования банкротства;

2) изучить методы прогнозирования банкротства;

3)

применить

изученные

методы

прогнозирования

банкротства

к

деятельности

ООО

«Амурагроцентр»

и

сделать

выводы

о

вероятности

его

банкротства.

Основу методологии исследования составляют методы анализа, синтеза

обобщения,

монографический

метод,

коэффициентный,

количественные

и

качественные методы прогнозирования банкротства.

Информационную базу исследования составили публикации в научной и

учебной

литературе,

посвящённые

прогнозированию

банкротства,

а

также

бухгалтерская финансовая отчётность ООО «Амурагроцентр».

Прогнозирование банкротства представляет собой процесс формирования

обоснованных

суждений

о

вероятности

развития

тенденций

кризисного

состояния хозяйствующего субъекта до очевидного банкротства.

1

Вся

совокупность

методов

прогнозирования

банкротства

может

быть

разделена на количественные и экспертные методы.

Количественные

методы

предполагают

применение

формальных

процедур к доступной отчётности предприятий, результатом которой является

формирование

оценки

соответствия

предприятия

текущим

нормам.

Суть

экспертных методов состоит в изучении отдельных характеристик бизнеса,

которые могут повлиять на него в направлении банкротства.

Одним из наиболее известных методов количественного анализа является

метод

Альтмана.

Индекс

кредитоспособности,

вычисляемый

с

помощью

данного метода, основан на мультипликативном дискриминантном анализе. Его

простейшая модель имеет два фактора – коэффициент текущей ликвидности и

соотношение

заёмных

средств

к

активам

(коэффициент

финансовой

зависимости).

2

В качестве основного достоинства модели выступает её простота, однако,

ей также свойственна и низкая точность. Интервал ошибки прогноза с её

помощью составляет Z = ±0,65. В общем виде Z-коэффициент в рамках данной

модели задаётся уравнением:

Z = 0,3877 – 1,0736Х

1

+ 0,0579Х

2

, (1)

где Х

1

– коэффициент финансовой зависимости;

Х

2

– удельный вес заёмных средств к оборотным активам.

1

Костенко, Д.И. Методические аспекты процесса диагностики банкротства // Научные ведомости БГУ. – 2012. –

№7. – С. 20.

2

Кукукина И. Учет и анализ банкротств. – М.: Высшее образование, 2008. – C. 56.

Если Z=0, то вероятность банкротства = 50 %.

Если Z>0, то вероятность банкротства > 50 %.

Если Z<0, то вероятность банкротства < 50 %.

Также,

достаточно

известна

5-факторная

модель

Альтмана,

основывающаяся на большем количестве влияющих величин. Она имеет вид:

Z = 1,2Х

1

+ 1,4Х

2

+ 3,3Х

3

+ 0,6Х

4

+ 0,995Х

5

, (2)

где Х

1

– оборотный капитал/сумма активов;

Х

2

– нераспределённая прибыль/сумма активов;

Х

3

– операционная прибыль/сумма активов;

Х

4

– рыночная стоимость акций/заёмные пассивы;

Х

5

– выручка/сумма активов.

Интервалы Z-счёта для данной модели следующие:

– при Z > 2,99 – предприятие финансово устойчиво;

– при Z < 1,81 – предприятие несостоятельно;

– при





,81;2,99

1



Z

– предприятие находится в зоне неопределённости.

3

Недостатком данной модели является то, что она применима только для

предприятий,

акции

которых

котируются

на

бирже.

С

целью

устранения

данного

недостатка

Альтманом

была

разработана

модицифированная

5-

факторная модель следующего вида для предприятий, акции которых находятся

вне биржевого оборота:

Z = 0,717Х

1

+ 0,847Х

2

+ 3,1Х

3

+ 0,42Х

4

+ 0,995Х

5

(3)

В

рамках

данной

модели

показатель

Х

4

есть

отношение

балансовой

стоимости к заёмным пассивам. Все остальные показатели те же, что для

предыдущей модели.

3

Хасанов, Р.Х. Модель оценки вероятности банкротства Э. Альтмана: применимость в Российской Федерации и

использование при рейтинговой оценке кредитоспособности // Финансы: Теория и Практика. – 2013. – №5. – С.

48.

Интервалы Z-счёта для данной модели следующие:

– при Z > 2,90 – предприятие финансово устойчиво;

– при Z < 1,23 – предприятие несостоятельно;

– при





,23;2,90

1



Z

– предприятие находится в зоне неопределённости.

Наиболее сложной является 7-факторная модель Альтмана, предложенная

им для прогнозирования банкротства в 1977 г. В ней автором использовались

такие

показатели,

как

рентабельность

активов,

динамика

прибыли,

коэффициент

покрытия

процентов

по

кредитам,

коэффициент

текущей

ликвидности,

коэффициент

автономии,

коэффициент

стоимости

имущества

предприятия, совокупные активы, кумулятивная прибыльность. Однако, данная

модель не получила широкого распространения.

Широко

используется

5-факторная

модель

финансового

аналитика

У.

Бивера. Состав её факторов следующий:



рентабельность активов;



удельный вес заемных средств в пассивах;



коэффициент текущей ликвидности;



доля чистого оборотного капитала в активах;



коэффициент Бивера, рассчитываемый по формуле:

5

4

П

П

А

ЧП

Кь







,

(4)

где ЧП – размер чистой прибыли предприятия;

А – сумма начисленной предприятием амортизации;

П4 – долгосрочные обязательства;

П5 – краткосрочные обязательства.

4

Особенностью данной модели является отсутствие весовых индикаторов.

При этом, данным исследователем были выделены три временных отрезка,

отделяющих

предприятие

от

банкротства

–

5

лет,

1

год,

и

не

имеющие

предпосылок к банкротству.

5

4

Фёдорова, Е.А. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы

прогнозирования. – 2016. – №3(156). – С. 33.

5

Зинченко С.А. Предупреждение банкротства коммерческой организации: методология и правовые механизмы.

– М.: Высшее образование, 2012. – С. 72.

У. Бивером по итогам своих исследований был сделан вывод о том, что

рассмотренные коэффициенты были в разной степени представительными по

отношению

к

прогнозированию

факта

банкротства.

Так,

наиболее

чувствительным был коэффициент Бивера, затем – рентабельность актиаов, и

далее другие факторы, указанные в таблице 1 по порядку.

6

Таблица 1 – Методика анализа банкротства Бивера

Показатель

Период до факта банкротства

Признаки

банкротства

отсутствуют

За 5

лет

За 1

год

Коэффициент Бивера

0,4-0,45

0,17

-0,15

Рентабельность активов

6-8

4

-22

Финансовый леверидж

< 37

< 50

< 80

Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом

0,4

< 0.3

= 0,06

Коэффициент покрытия

<3.2

< 2

< 1

Определённое распространение получила 4-факторная модель Таффлера

и Тишоу, используемая для компаний, акции которых торгуются на бирже, и

представляемая в виде формулы:

Британские

ученые

Таффлер

и

Тишоу

предложили

в

1977

г.

четырехфакторную прогнозную модель для анализа компаний, акции которых

котируются на биржах:

Z = 0,53Х

1

+ 0,13Х

2

+ 0,18Х

3

+ 0,16 Х

4

(5)

где Х

1

– прибыль до уплаты налога/текущие обязательства;

Х

2

– текущие активы/общая сумма обязательств;

Х

3

– текущие обязательства/общая сумма активов;

Х

4

– отсутствие интервала кредитования;

При Z > 0,3 признаки банкротства у фирмы отсутствуют, при Z < 0,2

предприятие находится в зоне риска банкротства.

7

Модель Чессера разрабатывалась как модель для оценки рисков банка при

кредитовании. Она включает следующие факторы:

6

Макарьева В. И.Как не допустить банкротство // Горячая линия бухгалтера, 2005. – С. 61.

7

Абрашин,

Д.К.

Оценка

вероятности

банкротства

компании

ООО

«Криотерм»

в

условиях

современной

экономики // Теория и практика общественного развития. – 2017. – С.19.

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

На основании данных показателей рассчитывается оценочная функция:

у = -2,0434 - 5,24Х

1

+ 0,0053Х

2

- 6,6507Х

3

+ 4,4009Х

4

- 0,0791Х

5

- 0,1020Х

6

.

Значение данной у-функции используется для прямой оценки вероятности

невозврата кредита банку, что выгодно отличает данную модель от других.

Такая вероятность рассчитывается по формуле:

(12)

где е = 2,71828.

Соответственно,

при

р

>

0,50

клиент

может

рассматриваться

как

надёжный, и наоборот в других случаях.

8

Среди отечественных методик прогнозирования банкротства возможно

выделить

методику

Г.Г.

Кадыкова

и

Р.С.

Сайфуллина,

которые

предлагают

рассчитывать рейтинговое число по формуле:

8

Алферов, В.Н. Мониторинг кредитоспособности заёмщиков как механизм антикризисного управления //

Стратегии бизнеса. – 2017. – №4. – С. 26.

5

4

3

2

1

45

,

0

08

,

0

1

,

0

2

К

К

К

К

K

R



















(13)

где К

1

– коэффициент обеспеченности собственными средствами;

К

2

– коэффициент текущей ликвидности;

К

3

– коэффициент оборачиваемости активов;

К

4

– рентабельность реализации продукции;

К

5

– рентабельность собственного капитала.

Вероятность банкротства оценивается на основании данных таблицы 2.

Таблица 2 – Вероятность банкротства на основе значения коэффициента R

Значение R

Вероятность банкротства в процентах

Меньше 0

Максимальная (90 – 100)

0-0,18

Высокая (60 – 80)

0,18-0,32

Средняя (35 – 50)

0,32-0,42

Низкая (15 – 20)

Больше 0,42

Минимальная (до 10)

Среди

качественных

методов

прогнозирования

банкротства

получил

некоторое распространение метод А-счёта Аргенти. В рамках данного метода

осуществляется анкетирование организации, на основании которого строится

оценка (таблица 3).

9

Таблица 3 – Метод А-счета для предсказания банкротства

Недостатки

Ваш

балл

Балл

согласно

Аргенти

Директор-автократ

?

8

Председатель совета директоров является также директором

?

4

Пассивность совета директоров

?

2

Внутренние противоречия в совете директоров (из-за различия в знаниях и навыках)

?

2

Слабый финансовый директор

?

2

Недостаток профессиональных менеджеров среднего и нижнего звена (вне совета

директоров)

?

1

Недостатки системы учета: Отсутствие бюджетного контроля

3

Отсутствие прогноза денежных потоков

?

3

Отсутствие системы управленческого учета затрат

?

3

Вялая реакция на изменения (появление новых продуктов, технологий, рынков, методов

организации труда и т.д.)

?

15

Максимально возможная сумма баллов

?

43

"Проходной балл"

10

9

Чернявский А.Д. Антикризисное управление – Киев: МАУП, 2006. – С.58.

Если сумма больше 10, недостатки в управлении могут привести к серьезным ошибкам

Ошибки

Слишком высокая доля заемного капитала

?

15

Недостаток оборотных средств из-за слишком быстрого роста бизнеса

?

15

Наличие крупного проекта (провал такого проекта подвергает фирму серьезной

опасности)

?

15

Максимально возможная сумма баллов

45

"Проходной балл"

15

Если сумма баллов на этой стадии больше или равна 25, компания подвергается

определенному риску

Симптомы

Ухудшение финансовых показателей

?

4

Использование "творческого бухучета"

?

4

Нефинансовые признаки неблагополучия (ухудшение качества, падение "боевого духа"

сотрудников, снижение доли рынка)

?

4

Окончательные симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отставки)

?

3

Максимально возможная сумма баллов

12

Максимально возможный А-счет

100

"Проходной балл"

25

Для

успешных

компаний

количество

баллов

составляет

до

18

включительно. Компании, имеющие более 25 баллов могут обанкротится в

течение ближайших 5 лет, а для компаний с суммой баллов 35-70 характерно

наличие существенных текущих затруднений.

Проведём анализ возможности применения вышеуказанных методик для

прогнозирования вероятности банкротства предприятия. В качестве объекта

анализа

выбрано

ООО

«Амурагроцентр».

Причиной

выбора

данного

предприятия явились следующие факторы:

– значительный размер деятельности организации;

– отсутствие статуса квазигосударственного предприятия;

– наличие двух сегментов бизнеса – работа с соей как биржевым товаром,

зависящим

от

мировых

цен,

а

также

производство

продуктов

конечного

потребления и полуфабрикатов.

Таким образом, возможно сделать вывод о высоком уровне рыночности

данного предприятия, что позволяет рассматривать его в качестве модели при

производстве подобного же анализа и по другим организациям.

Однако, следует отметить тот факт, что использованный в коэффициенте

Бивера показатель амортизации в условиях российской практики публикации

данных бухгалтерской финансовой отчётности, как правило, не приводится, что

ограничивает круг применимости данной методики.

Результаты

анализа

ООО

«Амурагроцентр»

различными

методиками

представлены в таблице 4.

Таблица

4

–

Результаты

анализа

прогнозирования

банкротства

ООО

«Амурагроцентр» различными методиками

Показатель

2012 г.

2013 г.

2014 г.

2015 г.

2016 г.

2-факторная модель Альтмана

Z-счёт

-2,53

-1,91

-2,49

-2,20

-2,19

Вероятность банкротства, %

< 50

< 50

< 50

< 50

< 50

5-факторная модель Альтмана (для неторгуемых на бирже компаний)

Z-счёт

2,73

3,32

2,90

3,76

3,70

Устойчивость

Неопр.

Уст.

Уст.

Уст.

Уст.

Модель Таффлера-Тишоу

Z-счёт

0,33

0,35

0,34

0,39

0,39

Вероятность банкротства

Уст.

Уст.

Уст.

Уст.

Уст.

Модель Чессера

у-функция

-7,23

-9,98

-7,57

-11,03

-10,55

Риск неплатёжеспособности, %

0,07

0,00

0,05

0,00

0,00

Модель Кадыкова и Сайфуллина

К

0,84

1,09

0,97

1,20

1,08

Вероятность банкротства, %

< 10

< 10

< 10

< 10

< 10

Анализ представленных в таблице данных позволяет сделать вывод о том,

что

между

2-факторной

и

5-факторной

моделями

Альтмана

наблюдается

единственное различие по результатам 2012 года, когда 2-факторная модель

указывает на уровень вероятности банкротства менее 50 %, в то время, как 5-

факторная

свидетельствует

о

нахождении

предприятия

в

з о н е

неопределённости.

В моделях Таффлера-Тишоу рассматриваемое предприятие относится к

устойчивым, ввиду превышения порогового значения в размере 0,30. В модели

Чессера риск неплатёжеспособности ООО «Амурагроцентр» не превышает 0,1

% во всём периоде исследования, причём в 2013, 2015 и 2016 гг. данное

значение не отличалось значимо от нуля.

Применение

методики

Кадыкова

и

Сайфуллина

также

указывает

на

низкий уровень вероятности банкротства предприятия – менее 10 % во всём

периоде исследования.

Следует отметить и тот факт, что всеми моделями, за исключением 2-

факторной

модели

Альтмана

в

2014

году

фиксируется

снижение

количественных показателей, характеризующих вероятность банкротства ООО

«Амурагроцентр», что свидетельствует об отражении в них, а следовательно – в

отчётности предприятия факторов, указывающих на неблагоприятное влияние

внешней среды на его деятельность, что, в свою очередь, явилось следствием

влияния внешнеполитических факторов.

По

итогам

проведённого

исследования

обобщим

полученную

информацию о вероятности банкротства ООО «Амурагроцентр», полученную

различными методами. При этом, в качестве критериев будем использовать

подход Альтмана, с выделением трёх видов прогнозного состояния предприятия

– неустойчивого, неопределённого и устойчивого. Соответственно, для моделей

Чессера, а также Кадыкова и Сайфуллина в качестве порогового значения,

отделяющего

прогнозы

различной

степени

благоприятности,

будем

использовать следующие:

– неустойчивое – вероятность банкротства от 66 % до 100 %;

– неопределённое – вероятность банкротства от 33 % до 66 %;

– устойчивое – вероятность банкротства до 33 %.

Результаты прогнозирования сведём в таблицу 5.

Таблица

5

–

Прогноз

вероятности

банкротства

ООО

«Амурагроцентр»,

проведённый различными методами.

Период

Прогноз состояния предприятия

Неустойчивое

(банкротство вероятно)

Неопределённое

(банкротство возможно,

но не обязательно)

Устойчивое

(признаки банкротства

отсутствуют)

2012 г.

–

1

4

2013 г.

–

–

5

2014 г.

–

–

5

2015 г.

–

–

5

2016 г.

–

–

5

Анализ представленных в таблице данных позволяет сделать вывод о том,

что во всём периоде исследования у ООО «Амурагроцентр» не фиксировалось

неустойчивого прогнозного состояния, а неопределённое фиксировалось только

по

итогам

2012

года.

Во

всех

остальных

случаях

прогноз

вероятности

банкротства

указывал

на

устойчивое

состояние

предприятия,

признаки

возможного

перспективного

банкротства

отсутствуют.

Однако,

следует

отметить тот факт, что применённые методы прогнозирования банкротства не

позволяют выявить его сроки, за исключением метода Бивера. Это позволяет

рассматривать данные методы только в краткосрочной перспективе.

По

итогам

проведённого

исследования

возможно

сделать

следующие

выводы:

1)

разделение

методов

прогнозирования

вероятности

банкротства

на

количественные и качественные позволяет прогнозировать его наступление на

основании либо финансовой информации, либо на оценке факторов, влияющих

на

деятельность

организации.

Соответственно,

применение

качественных

методов возможно лишь в случае доступа к информации изнутри организации;

2)

все

методы

количественные

прогнозирования

банкротства

основываются

на

выявлении

наличия

или

отсутствия

факторов,

способных

привести к банкротству, однако, не указывают на сроки такого банкротства, что

позволяет их применять только в краткосрочной перспективе;

3)

метод

Бивера

является

единственным,

который

позволяет

устанавливать границы временных рамок для случая банкротства, однако, его

применение

в

условиях

РФ

применительно

к

непубличным

организациям

ограничено необходимостью расчёта коэффициента Бивера, содержащего в себе

размер

амортизации,

не

раскрываемый

в

составе

отчётности

непубличных

организаций РФ;

4)

проведённое

исследование

прогнозирования

банкротства

ООО

«Амурагроцентр» показало, что за исключением 2012 года все рассмотренные

количественные методы прогнозирования банкротства указывают на отсутствие

его

признаков

у

рассматриваемого

предприятия.

По

итогам

2012

года

на

неустойчивое состояние предприятия указывала 5-факторная модель Альтмана;

5)

в

российских

условиях

возможно

применение

таких

методик

прогнозирования банкротства для непубличных компаний без их какой-либо

модификации,

как

Z-счёт

Альтмана

в

2-х

и

5-факторной

моделях,

модель

Таффлера-Тишоу, модель Чессера, а также отечественная модель Кадыкова и

Сайфуллина.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1

Абрашин,

Д.К.

Оценка

вероятности

банкротства

компании

ООО

«Криотерм» в условиях современной экономики / Д.К. Абрашин // Теория и

практика общественного развития. – 2017. – С.19-21.

2

Алферов,

В.Н.

Мониторинг

кредитоспособности

заёмщиков

как

механизм

антикризисного

управления

/

В.Н.

Алфёров,

В.В.

Худякова

//

Стратегии бизнеса. – 2017. – №4. – С. 23-33.

3 Быков, А.А. Антикризисный менеджмент / А.А. Быков, Т.Н. Беляцкая. –

Минск.: Изд.центр БГУ, 2003. – 256 с.

4

Зинченко,

С.А.

Предупреждение

банкротства

коммерческой

организации:

методология

и

правовые

механизмы

/

С.А.

Зинченко,

А.И.

Гончаров. – М.: Высшее образование, 2011. – 480 с.

5

Демешев,

Б.Б.

Прогнозирование

банкротства

российских

компаний:

межотраслевое сравнение / Б.Б. Демешев, А.С. Тихонова // Экономический

журнал ВШЭ. – 2014. – №3. – С. 359-383.

6

Костенко,

Д.И.

Методические

аспекты

процесса

диагностики

банкротства / Д.И. Костенко // Научные ведомости БГУ. – 2012. – №7. – С. 20-

29.

7 Кукукина, И. Учет и анализ банкротств / И. Кукукина, И.Астраханцева.

– М.: Высшее образование, 2008. – 304 с.

8 Лазарева, Г.И. Определение вероятности банкротства предприятия / Г.И.

Лазарева // Северо-Кавказский государственный университет. – Ставрополь,

2002. – С. 56-63.

9 Макарьева, В.И. Как не допустить банкротство / В.И. Макарьева. – М.:

Горячая линия бухгалтера, 2005. – 264 с.

10 Чернявский, А.Д. Антикризисное управление / А.Д. Чернявский. –

Киев: МАУП, 2006. – 256 с.

11 Фёдорова, Е.А. Модели прогнозирования банкротства: особенности

российских предприятий / Е.А. Фёдорова, С.Е. Довженко, Ф.Ю. Фёдоров //

Проблемы прогнозирования. – 2016. – №3(156). – С. 32-40.

12 Хасанов, Р.Х. Модель оценки вероятности банкротства Э. Альтмана:

применимость

в

Российской

Федерации

и

использование

при

рейтинговой

оценке кредитоспособности / Р.Х. Хасанов, Н.Н. Каштанов, Л.Г. Маргарян //

Финансы: Теория и Практика. – 2013. – №5. – С. 44-52.