Финансовая диагностика предприятия. Монография - читать онлайн

2.1. Банкротство предприятия в представлениях финансовой науки

Финансовые исследования, посвященные проблематике корпоративного банкротства, восходят к оценке кредитного риска хозяйствующих субъектов, на которой некоторые консалтинговые компании специализировались еще в середине XIX в.¹²⁹

Изначально прогнозирование банкротства проводилось исключительно качественными методами. Первые фундаментальные работы в области количественного анализа риска корпоративного банкротства относятся к 1930–1940 гг. В 1932 г. Полом ФицПатриком было установлено, что значения отдельных финансовых коэффициентов благополучных и разорившихся фирм существенно различаются¹³⁰. К подобным выводам независимо приходят и другие авторы, например Артур Винакор и Реймонд Смит в 1935 г.¹³¹, Чарльз Мервин в 1942 г.¹³²

Начиная с конца 1960-х гг., прогнозирование банкротства предприятий становится динамично развивающимся направлением финансовой науки. Основателями финансовой школы прогнозирования финансовой несостоятельности (Distress Prediction School) считаются Уильям Бивер, статистически обосновавший систему показателей для оценки вероятности банкротства (1965 г.)¹³³, и Эдвард Альтман, впервые для прогнозирования банкротства применивший метод множественного дискриминантного анализа (1968 г.)¹³⁴.

К настоящему времени разработано множество эффективных рекомендаций по оценке признаков финансовых затруднений, финансовым механизмам преодоления кризисных ситуаций. Диагностика банкротства выступает одним из важнейших направлений финансового анализа. Однако некоторые ключевые понятия, касающиеся исследуемой проблематики, до сих пор не имеют однозначного толкования.

В русском языке «банкротство»¹³⁵ в буквальном смысле понимается как: а) «разорение, приводящее к несостоятельности, делающее банкротом», то есть лицом несостоятельным, тем, «кто оказался не в состоянии выполнить возложенные на него или принятые на себя обязательства»¹³⁶; б) «несостоятельность, сопровождающаяся прекращением платежей по долговым обязательствам»¹³⁷; в) «несостоятельность, отсутствие средств у должника … и отказ в связи с этим платить по своим долговым обязательствам»¹³⁸. Наиболее важной характеристикой банкротства, таким образом, выступает неспособность должника выполнять свои долговые обязательства.

В этой связи возникает ряд закономерных вопросов: что означает «неспособность погашать долговые обязательства», как и кем она оценивается? Ответы на эти вопросы неоднозначны. Прежде всего следует разделять юридический и экономический подходы к трактовке банкротства предприятия.

Особенность юридической трактовки банкротства заключается в ее привязке к нормативным определениям банкротства, активов, обязательств и возможности восстановления платежеспособности. Признание предприятия банкротом – прерогатива арбитражного суда, а само банкротство обычно нельзя описать какими-либо определенными финансовыми показателями¹³⁹. Более того, формальные юридические признаки банкротства зачастую имеют более важное значение, чем фактическое финансовое состояние должника.

Экономическая трактовка банкротства (для обозначения банкротства в экономическом смысле мы будем также использовать термин «финансовая несостоятельность») основана на принципе приоритета экономического содержания над юридической формой. Действие этого принципа выражается в том, что приоритетное значение уделяется экономическому смыслу банкротства, а также методам оценки активов и обязательств несостоятельного должника.

Определяя банкротство в терминах активов и обязательств, мы описываем финансовое состояние фирмы, которое, в свою очередь, может быть охарактеризовано широким спектром финансовых показателей. Особую роль в этом отношении имеет собственный капитал, выступающий своеобразным резервом прочности предприятия, истощение которого ведет к банкротству (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Собственный капитал как резерв прочности предприятия

Исходя из балансового уравнения значение собственного капитала как резерва прочности предприятия можно охарактеризовать следующим образом:

1. Чем выше стоимость активов (Assets, A), тем выше доля собственного капитала (Equity, E). В то же время, чем выше доля собственного капитала в пассивах, тем выше обеспеченность долговых обязательств (Debt, D).

2. В случае, когда величина активов равна величине заемных средств, значение собственного капитала равно нулю (запас прочности отсутствует).

3. Когда стоимость активов опускается ниже стоимости долга, значение собственного капитала становится отрицательным. В этом случае финансовое состояние компании можно охарактеризовать как банкротство.

Что является причиной истощения резерва прочности предприятия? Существуют два основных объяснения:

– согласно первому объяснению причина кроется в динамике денежных потоков. По выражению У. Бивера, фирма – это резервуар ликвидных активов, пополняемый притоками и истощаемый оттоками денежных средств. Если резервуар иссякнет, фирма не сможет выполнять свои обязательства вовремя и в результате будет объявлена банкротом¹⁴⁰;

– согласно второму объяснению банкротство является следствием снижения рыночной стоимости активов. Как только стоимость активов падает ниже определенного уровня (ниже стоимости обязательств, если строго придерживаться определения банкротства как неспособности погашать долги), фирма становится банкротом.

Общее правило может быть сформулировано следующим образом: чем больше резерв (собственный капитал) и чем меньше волатильность (денежного потока или рыночной стоимости активов соответственно), тем ниже вероятность банкротства¹⁴¹.

Подход, основанный на денежных потоках, развивался в классических работах по оценке вероятности банкротства У. Бивера и Дж. Вилкокса¹⁴². Подход, основанный на рыночной стоимости активов, апеллирует к теории оценки корпоративных обязательств Р. Мертона, основу которой составляет модель ценообразования опционов Блэка – Шоулза¹⁴³. Последний получил гораздо более высокую популярность на практике благодаря корпорации KMV (с 2002 г. – Moody’s KMV), адаптировавшей модель Блэка – Шоулза – Мертона (BSM) к прогнозированию корпоративного банкротства¹⁴⁴.

Однако объяснение смысла финансовой несостоятельности на примере динамики собственного капитала не вполне корректно, поскольку речь идет об обязательствах перед собственниками, за которыми нет активов. В более строгом смысле следует говорить не о собственном капитале, а о чистых активах.

Отрицательное значение чистых активов, очевидно, означает, что фирма фактически является банкротом. Однако, по статистике, Moody’s, в среднем за год банкротится около 1,5 % фирм, тогда как отрицательное значение чистых активов по балансовым оценкам наблюдается в среднем у 10 % фирм¹⁴⁵. Следовательно, показатель чистых активов не в полной мере раскрывает финансовый смысл банкротства, и чтобы сформулировать его более точно, зададимся вопросом: почему «технически несостоятельные» фирмы, имеющие отрицательные чистые активы, продолжают свое существование?

Дело в том, что кредиторы, собственники и другие лица могут быть заинтересованы в «реабилитации» бизнеса. Для кредиторов банкротство должника зачастую ведет к значительным убыткам. Очевидно, что добросовестные кредиторы не стремятся инициировать дело о банкротстве должника, предпочитая урегулировать ситуацию в досудебном порядке (исключением выступают нередкие в нашей стране случаи, когда процедуры банкротства используются в целях нелегального перераспределения собственности¹⁴⁶). Для собственников (участников, учредителей) банкротство фирмы прежде всего влечет недополученные как текущие, так и капитализированные доходы. Следует также учесть, что право собственников на получение части имущества фирмы при ее ликвидации реализуется только в том случае, когда погашены долговые обязательства перед кредиторами. Поскольку при банкротстве даже кредиторы обычно получают далеко не всю сумму долга, средства, вложенные собственниками в капитал фирмы, как правило, и вовсе не возмещаются.

В каком случае реабилитация кризисного предприятия более целесообразна, чем его банкротство? С финансовой точки зрения эту ситуацию можно охарактеризовать с помощью показателей стоимости фирмы: реабилитация имеет смысл в том случае, когда стоимость фирмы при допущении о непрерывности деятельности (рыночная капитализация для публичных компаний) превышает ее стоимость при допущении о ликвидации (чистые активы в рыночной оценке). Иными словами, коэффициент Тобина (в одном из его возможных представлений¹⁴⁷) такой фирмы устойчиво больше единицы:

MV_s / MV_na > 1

где MV_s – рыночная капитализация;

MV_na – чистые активы в рыночной оценке.

Значение коэффициента Тобина, составляющее меньше единицы, фактически означает, что действующая фирма стоит меньше, чем ее активы по отдельности. Следовательно, «чем выше превышение q-отношение на 1, тем больше инвестиционная привлекательность фирмы», а «если q < 1, это первый признак того, что фирма может стать объектом враждебного поглощения»¹⁴⁸. Иными словами, компании, стабильно демонстрирующие неблагоприятные значения коэффициента, выгодно обанкротить и распродать по частям.

Таким образом, финансовый смысл банкротства более глубоко раскрывается в мнении рынка о перспективах развития бизнеса. В конечном счете банкротство фирмы происходит не потому, что она становится финансово неустойчивой, а потому, что рынок перестает в нее «верить». Заметим, однако, что оценка коэффициента Тобина непубличных компаний основана на значительных допущениях. Показательно, что так называемые структурные модели прогнозирования банкротства¹⁴⁹, в основе которых лежит представление о банкротстве фирмы в контексте ее финансовой модели («финансовой структуры»), разрабатываются для компаний, котирующих свои ценные бумаги на фондовом рынке.

Оценивая возможность и целесообразность реабилитации бизнеса, следует учитывать и разное видение приоритетной цели предпринимательской деятельности. Если в качестве наиболее значимой цели рассматривать максимизацию богатства акционеров, целесообразно обращаться к соотношению оценок стоимости предприятия, полученных при различных допущениях. Однако в рамках диагностики финансовой несостоятельности вполне уместно рассматривать и такую цель, как баланс интересов стейкхолдеров.

Как отмечают А.С. Тонких и А.В. Ионов, «ни краткосрочные спекуляции, ни экономические кризисы при адекватном соблюдении баланса интересов не подорвут веру инвесторов в светлое будущее фирмы», и «даже при ухудшении экономической конъюнктуры, в условиях которой снижение стоимости акций неизбежно, …восстанавливать свою стоимость будут прежде всего предприятия с высоким уровнем баланса интересов»¹⁵⁰. Оценка баланса интересов стейкхолдеров или как минимум акционеров и менеджеров в свою очередь требует применения развернутой системы показателей¹⁵¹.

Впрочем, вопрос о наиболее важных признаках финансовой несостоятельности остается открытым. Исследование корпорации KMV показало, что основу эмпирических моделей прогнозирования финансовой несостоятельности, как правило, составляют четыре базовых характеристики предприятия: размер, ликвидность, леверидж и прибыль¹⁵². Данные характеристики, с нашей точки зрения, напрямую связаны с финансовым смыслом банкротства. Хронически убыточное предприятие, не оправдывающее основную цель своей деятельности и (или) принимающее чрезмерные риски, вряд ли будет реабилитировано в кризисной ситуации. Ликвидность фирмы имеет прямое отношение к оценке признака неплатежеспособности, тогда как размер, чаще всего понимаемый как величина собственного капитала, – к признаку неоплатности (недостаточности имущества) (рис. 2.2).

Рис. 2.2. Ключевые показатели эмпирических моделей прогнозирования финансовой несостоятельности

Очевидно, что в диагностике финансовой несостоятельности предпочтение следует отдавать соответствующим относительным показателям:

– в качестве финансовых признаков неоплатности следует использовать коэффициенты капитализации, например коэффициент автономии (финансовой независимости);

– для оценки признака неплатежеспособности целесообразно анализировать коэффициенты покрытия, рассчитанные на базе денежного потока, например коэффициент обеспеченности процентов к уплате;

– показателем финансового риска выступает уровень финансового левериджа, который может выражаться с использованием как учетных, так и рыночных оценок;

– показателем операционного риска – уровень критического объема продаж, напрямую зависящий от объема условно-постоянных нефинансовых расходов.

Подытоживая сказанное, отметим, что в представлениях финансовой науки банкротство предприятия – это прежде всего характеристика его финансового состояния, которая может быть наполнена разным смыслом. Оценивая вероятность финансовой несостоятельности, необходимо учитывать: а) какая трактовка банкротства является приоритетной для целей анализа; б) соответственно какие допущения относительно будущего фирмы целесообразно использовать; в) какая финансовая модель фирмы будет положена в основу применяемой системы показателей.

Важнейшим признаком финансовой несостоятельности выступает неуклонное сокращение «страхового резерва» – собственного капитала предприятия: чем ниже стоимостная оценка собственного капитала, тем выше вероятность банкротства. Однако, говоря о финансовой несостоятельности, корректнее апеллировать не к абстрактной величине собственного капитала, а к соотношению оценок его стоимости, полученных при различных допущениях.

2.2. Методы диагностики финансовой несостоятельности предприятия

Прежде всего отметим, что термины «диагностика финансовой несостоятельности», «прогнозирование банкротства», «оценка риска банкротства», «оценка вероятности банкротства» обычно используются как синонимы, хотя это и не вполне оправдано.

Понятие «диагностика» в узком смысле может быть определено как установление признаков какого-либо явления (в данном случае – банкротства). Прогнозирование финансовой несостоятельности, как правило, осуществляется на основе системы показателей, определенные значения или наличие (отсутствие) которых являются признаками банкротства. Следовательно, методические основы диагностики финансовой несостоятельности представлены методами прогнозирования банкротства.

Прогнозирование банкротства представляет собой определенный процесс, тогда как «оценка риска банкротства» может пониматься различным образом: и как процесс, и как результат прогнозирования. Вероятность в свою очередь выступает одной из наиболее часто применяемых мер риска банкротства. Вероятность банкротства оценивается при помощи прогнозов развития предприятия (прогнозов возможного банкротства) и может быть выражена как формализованно (в процентах или в долях единицы), так и неформализованно (например, высокая, низкая или умеренная).

Вероятность банкротства действующего предприятия никогда не равна нулю, поскольку несостоятельность может быть обусловлена обстоятельствами непреодолимой силы (природными и техногенными катастрофами, принятием нормативных актов запрещающего характера и пр.). Однако банкротство – это достаточно редкое событие¹⁵³. Поэтому вероятностью банкротства в финансовом анализе часто пренебрегают¹⁵⁴.

Вместе с тем, как отмечалось ранее, однозначно охарактеризовать состояние банкротства предприятия определенными финансовыми показателями практически невозможно. Ситуация осложняется многообразием определений банкротства фирмы и прежде всего преобладанием юридических трактовок. Поэтому применение термина «диагностика финансовой несостоятельности», с нашей точки зрения, более корректно.

Методы диагностики финансовой несостоятельности (банкротства) классифицируются, как правило, двумя основными способами: 1) по характеру применения; 2) по характеру базовых показателей, используемых для прогнозирования финансовых затруднений.

По характеру применения методы диагностики финансовой несостоятельности подразделяются на традиционные и нетрадиционные¹⁵⁵. Основными традиционными методами выступают:

– метод системы финансовых показателей (наиболее известным примером модели, построенной таким методом, является система показателей У. Бивера, опубликованная в 1966 г.);

– метод мультипликативного дискриминантного анализа (в качестве примера следует привести широко известную модель Z-счета Э. Альтмана 1968 г.).

К нетрадиционным методам диагностики финансовой несостоятельности относят, в частности, методы стохастического анализа. Очевидно, что подобная классификация носит достаточно общий описательный характер.

В зависимости от базовых показателей, применяемых в моделях диагностики финансовой несостоятельности, как правило, выделяют две группы методов: рыночные и кредит-скоринговые.

Рыночные методы основаны на таких показателях, как текущая рыночная цена долговых обязательств, спрэды доходности облигаций относительно безрисковой процентной ставки, текущая рыночная цены акций и т. п.

Кредит-скоринговые методы рассматриваются как всевозможные модификации Z-счета Э. Альтмана, построенного на основе финансовых коэффициентов преимущественно по балансовым оценкам¹⁵⁶.

Данная классификация представляет несомненный интерес, обращая нас к таким важным вопросам, как цели диагностики и выбор соответствующих показателей. Вместе с тем за рамками классификации остаются не только комплексные, но и некоторые финансовые методы, которые нельзя отнести к группе «кредит-скоринговых».

В отечественной литературе внимание обычно акцентируется на экспертных оценках и «нерыночных» финансовых методах диагностики банкротства. Классификации методов, как правило, строятся по принципу, сформулированному автором популярной методики оценки кредитоспособности (А-счет) Дж. Аргенти. В частности, выделяется два основных подхода к диагностике банкротства:

– первый базируется на финансовых данных и включает оперирование известными коэффициентами (модели Альтмана, Таффлера и др.), а также умение «читать баланс»;

– второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнения их с соответствующими данными исследуемой компании.

Данная классификация носит общий характер и не дает ответа на вопрос, как, например, классифицировать финансовые методы. В развитие классификации Аргенти некоторые авторы предлагают выделить три подхода к оценке вероятности банкротства¹⁵⁷:

1) качественный, который «исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании»;

2) количественный, охарактеризованный как «подход, базирующийся на финансовых данных и включающий оперирование некоторыми коэффициентами»;

3) смешанный, примером которого «выступает метод интегральной балльной оценки, используемый для обобщающей оценки финансовой устойчивости предприятия»¹⁵⁸.

К сожалению, такая классификация не раскрывает принципиальные методические различия подходов к диагностике финансовой несостоятельности. Поэтому мы обратимся к следующему важному вопросу: говоря о классификации тех или иных методов, нельзя не учитывать сферу их практического применения.

Методы диагностики финансовой несостоятельности преимущественно используются в двух основных случаях: антикризисное управление и управление кредитным риском.

В условиях антикризисного управления применение большинства методов прогнозирования банкротства ограничено. Предпочтение отдается официальным методикам, которые разрабатываются в отношении неплатежеспособных предприятий. Вероятно, поэтому в руководствах по антикризисному управлению описание соответствующих методов зачастую носит «справочный» характер, а вопрос их классификации не имеет принципиального значения.

Иная ситуация складывается, когда методы диагностики финансовой несостоятельности предприятия применяются в рамках управления кредитным риском¹⁵⁹. Во-первых, сами методы оценки кредитного риска исследованы более тщательно. Во-вторых, при оценке кредитного риска снимается ограничение на возможность применения методов «ранней диагностики».

Как правило, методы оценки кредитного риска изучаются в целях банковского кредитования. Так, в зависимости от характера базовых показателей методы оценки кредитоспособности заемщика делятся на комплексные и финансовые; в зависимости от количества итоговых показателей выделяют многокритериальные (система показателей) и однокритериальные (например, метод множественного дискриминантного анализа, рейтинговый метод) и т. д.

Оценка кредитного риска осуществляется и при покупке долговых ценных бумаг, прежде всего облигаций. Методические основы оценки кредитного риска по банковским кредитам и облигациям (в том числе в отношении классификации соответствующих методов) во многом совпадают. В то же время есть и свои специфические особенности¹⁶⁰. Держатели облигаций преимущественно ориентируются на общедоступные источники информации, основным из которых является финансовая отчетность заемщика, тогда как банки могут привлекать дополнительные сведения о своих клиентах, что, естественно, отражается на методах оценки кредитоспособности. Особую роль в оценке кредитоспособности эмитентов облигаций играют рейтинговые агентства (Moody’s, Standard & Poor’s, Fitch и др.), профессионально анализирующие кредитные риски публичных заемщиков и располагающие обширной статистической базой по своим клиентам.

Учитывая существующие классификации методов оценки кредитного риска, выделим следующие подходы к классификации методов диагностики банкротства:

1. В зависимости от анализируемого объекта методы диагностики финансовой несостоятельности могут быть комплексными и финансовыми:

– комплексные методы не ограничиваются оценкой финансового состояния предприятия. Во внимание принимаются иные экономические, а также неэкономические аспекты финансово-хозяйственной деятельности;

– финансовые методы позволяют оценить вероятность банкротства на основе показателей финансового состояния (как правило, финансовых коэффициентов).

Прогнозирование корпоративного банкротства в развитых странах предполагает в первую очередь применение финансовых моделей, позволяющих формировать оценку на основе общедоступной финансовой информации. В то же время в условиях формирующихся рынков популярные в развитых странах финансовые модели, как правило, не обеспечивают приемлемой точности. Особую ценность приобретают комплексные методы, позволяющие в большой степени учесть существенные макроэкономические факторы финансовой устойчивости предприятий¹⁶¹.

2. По характеру базовых показателей финансовые методы прогнозирования банкротства могут быть «рыночными» и «нерыночными» (учетными):

– рыночные методы (market-based methods), разрабатываемые изначально в отношении публичных компаний, основаны на предположении о том, что банкротство происходит не потому, что предприятие теряет платежеспособность, а потому, что рынок «перестает в него верить». Наиболее эффективно, как предполагается, финансовую устойчивость публичной компании отражает фондовый рынок. Следовательно, необходимо ориентироваться не на балансовые, а на рыночные оценки. В частности, главным ориентиром в диагностике финансовой несостоятельности будет не балансовая стоимость компании, а ее рыночная капитализация;

– нерыночные или учетные методы (accounting-based methods) в основном апеллируют к учетным оценкам. Так или иначе именно неплатежеспособность предприятия является основным критерием его банкротства и позволяет начать конкурсный процесс. Поэтому учетные оценки, в значительной степени ориентированные на кредиторов предприятия, вполне уместно использовать в диагностике финансовой несостоятельности.

Следует, однако, отметить, что модели прогнозирования банкротства могут носить смешанный характер, включая как учетные, так и рыночные показатели. Примером такой модели, в частности, выступает классическая модель Э. Альтмана 1968 г., основанная не только на показателях финансовой отчетности, но требующая сведений и о рыночной капитализации компании¹⁶². Примечательно, что именно смешанные модели обладают наиболее высоким уровнем прогнозного потенциала¹⁶³.

3. В зависимости от применяемого подхода к формированию прогнозных моделей методы, основанные на экспертных оценках, можно противопоставить статистическим методам¹⁶⁴. C учетом допущений о сущности банкротства статистические методы диагностики финансовой несостоятельности в свою очередь подразделяются на структурные и неструктурные (эмпирические)¹⁶⁵.

Эмпирические методы не связаны с какими-то четкими представлениями о финансовой модели банкротства и поэтому не позволяют ответить на вопрос о его возможных причинах, ограничиваясь лишь статистическими закономерностями динамики финансового состояния кризисной фирмы. Как правило, под «банкротством» в данном случае негласно понимается такое финансовое состояние фирмы, которое потенциально может привести ее к краху (несостоятельности, дефолту по долговым обязательствам, невыплате дивидендов по привилегированным акциям и пр.). Поэтому в отношении эмпирических моделей наиболее уместно говорить не о прогнозировании банкротства, а о диагностике финансовой несостоятельности.

По виду прогнозной модели, в свою очередь, следует различать:

1) эмпирические модели, основанные на системе показателей, но не предполагающие построение обобщающего (интегрального) показателя (по выражению Э. Альтмана, такие модели, как правило, строятся методами «традиционного коэффициентного анализа»¹⁶⁶);

2) модели, позволяющие оценить вероятность банкротства по значению обобщающего показателя.

Наиболее популярные эмпирические модели диагностики банкротства представлены интегральными кредит-скоринговыми моделями (Z-score models), построенными по данным финансовой отчетности преимущественно методом множественного дискриминантного анализа (Multiple Discriminant Analysis, MDA). В качестве примеров можно привести как широко известные модели Э. Альтмана¹⁶⁷, Р. Таффлера¹⁶⁸, так и не столь известные¹⁶⁹.

Понятие структурных методов диагностики финансовой несостоятельности в литературе трактуется неоднозначно. Речь в данном случае идет прежде всего о моделях КМВ-Мертона (KMV – Merton Models). Данные модели, позволяющие с высокой точностью оценить вероятность банкротства, имели не только коммерческий успех, но и существенный научный резонанс¹⁷⁰. Вероятно, поэтому структурными, как правило, называют только те модели, которые основаны на концепции оценки корпоративных обязательств Блэка – Шоулза – Мертона (BSM model)¹⁷¹. Подобную точку зрения можно встретить как в западной, так и в отечественной литературе¹⁷².

Структурные методы в широком смысле противопоставляются эмпирическим и, следовательно, предполагают теоретическое обоснование, а именно представление о банкротстве фирмы в контексте ее финансовой модели («финансовой структуры»)¹⁷³.

Отметим, что в последние годы рыночные структурные модели (преимущественно на примере моделей КМВ – Мертона) часто противопоставляются нерыночным эмпирическим (как правило, на примере мультипликативных дискриминантных моделей)¹⁷⁴. Однако, как следует из сказанного, ставить знака равенства между рыночными и структурными методами, как и между нерыночными и эмпирическими методами, не вполне корректно. Эмпирические модели могут быть основаны на рыночных оценках, а структурные модели разрабатываются и в отношении непубличных компаний, об оценке рыночной стоимости которых можно говорить с определенной долей условности. Кроме того, как отмечалось выше, многие модели диагностики финансовой несостоятельности носят смешанный характер. В то же время структурные модели КМВ – Мертона корректируются с учетом статистических данных.

Очевидно, что классификацию методов и моделей диагностики финансовой несостоятельности при желании можно продолжить. Так, по количеству используемых показателей прогнозные модели могут быть однофакторными и многофакторными; в зависимости от вида используемых показателей – формализованными и неформализованными; по используемым математическим методам – статистическими (МДА, логит-модели) и на основе искусственного интеллекта (нейронные модели, деревья решений); в зависимости от возможности применения экспертных оценок – субъективными и смешанными и т. д.¹⁷⁵

Финансовые методы диагностики финансовой несостоятельности (банкротства)

Прогнозирование корпоративного банкротства, как правило, проводится финансовыми методами. При этом предпочтение отдается статистическим моделям. Далее мы проанализируем особенности практического применения и проблемы адаптации следующих наиболее популярных моделей:

– основанных на системе финансовых показателей, не предполагающих построение обобщающего показателя вероятности банкротства (метод традиционного коэффициентного анализа);

– предполагающих формирование обобщающего показателя вероятности банкротства (в частности, построенные с применением метода мультипликативного дискриминантного анализа).

Отдельное внимание мы уделим и менее популярным в России структурным моделям прогнозирования финансовых затруднений на примере моделей КМВ – Мертона, которые, как было отмечено ранее, основываются на так называемых рыночных показателях.

Если для диагностики банкротства используются статистические методы¹⁷⁶, не предполагающие построение обобщающего показателя, порядок действий при обосновании соответствующей прогнозной модели состоит в следующем:

1. Строится система показателей (как правило, финансовых коэффициентов), наиболее явно отражающих признаки финансовой несостоятельности.

2. Устанавливаются критические значения данных показателей.

3. Решение о вероятности банкротства принимается на основе сравнения фактических значений показателей по анализируемому предприятию с их критическими значениями.

Считается, что первая статистически обоснованная система финансовых показателей для оценки вероятности корпоративного банкротства была построена в 1966 г. У. Бивером, доказавшим, что некоторые финансовые коэффициенты кризисных предприятий задолго до признания несостоятельности значительно отличаются от соответствующих коэффициентов финансово устойчивых предприятий.

Выборка состояла из 79 пар предприятий, половина которых в период с 1954 по 1964 г. потерпела крах (предприятия, которые обанкротились, не смогли выплатить дивиденды по привилегированным акциям, объявили дефолт по облигациям или превысили кредитный лимит по банковскому счету¹⁷⁷). Максимальный анализируемый период составлял пять лет¹⁷⁸. Динамический анализ проводился по шести финансовым коэффициентам, наиболее точно отражающим признаки финансовой несостоятельности:

– коэффициент достаточности денежного потока – отношение денежного потока к совокупному долгу¹⁷⁹;

– коэффициент рентабельности активов – отношение чистой прибыли к активам;

– уровень финансового левериджа – доля совокупного долга в общем объеме обязательств;

– коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами – отношение собственных оборотных средств к активам¹⁸⁰;

– коэффициент текущей ликвидности;

– период обращения собственных оборотных средств («no-credit interval») – отношение собственных оборотных средств¹⁸¹ к операционным расходам без учета амортизации.

Несмотря на очевидные преимущества подобных моделей (возможность применять экспертные оценки, оценивать вероятность банкротства по общедоступной финансовой информации, простота обоснования и практического применения), они обладают и некоторыми существенными ограничениями:

– во-первых, (это ограничение, прежде всего, касается возможности адаптации иностранных моделей к российским условиям) система показателей, как правило, строится на основе статистических данных. Если анализ проводится в другой стране, по другой отрасли, через продолжительный период времени, несостоятельными могут оказаться не только критические значения показателей, но и сами значимые показатели;

– во-вторых, показатели невозможно однозначно нормировать: в каждом конкретном случае должна учитываться специфика деятельности, временной период, внешние факторы и т. д. Поэтому, как правило, можно сделать только общие выводы о динамике финансового состояния фирмы (ухудшилось или улучшилось);

– в-третьих, значения показателей могут приводить к противоречивым выводам, и у аналитика закономерно возникает потребность «свернуть» несколько показателей в один обобщающий, по значению которого можно с определенной долей условности однозначно судить о вероятности финансовой несостоятельности.

Пожалуй, наиболее популярным методом диагностики финансовой несостоятельности, предполагающим построение такого обобщающего показателя вероятности банкротства, является множественный (или мультипликативный) дискриминантный анализ (Multiple Discriminant Analysis, MDA). Изначально метод нашел применение в исследованиях по естественным наукам в 1930-е гг. Впервые для прогнозирования банкротства предприятий мультипликативный дискриминантный анализ был предложен Эдвардом Альтманом в 1968 г.

Суть метода заключается в следующем:

1) составляется выборка схожих по характеристикам предприятий, которые либо обанкротились, либо сумели выжить в течение некоторого периода;

2) выбираются наиболее значимые для оценки вероятности банкротства финансовые коэффициенты;

3) строится дискриминантная функция, графически делящая предприятия выборки на две группы: финансово устойчивые и потенциальные банкроты:

Z = а1*К₁+а2*К₂ +… +аn*К_n,

где Z – обобщающий (интегральный) показатель вероятности банкротства;

а_{1 – n} – некоторые параметры (коэффициенты регрессии);

K_{1 – n} – наиболее значимые для целей диагностики банкротства показатели (как правило, финансовые коэффициенты).

Коэффициенты регрессии рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке предприятий;

4) также по итогам обработки эмпирических данных устанавливаются пороговые нормативы функции Z₁ и Z₂ (где Z₁2).

В случае, если рост значений факторов означает повышение финансовой устойчивости, при Z>Z₂ вероятность банкротства незначительна; при Z1 вероятность банкротства велика.

И напротив, если между значениями факторов и уровнем финансовой устойчивости наблюдается обратная зависимость, при Z>Z₂ вероятность банкротства велика; при Z1 вероятность банкротства незначительна, при Z₁2 состояние анализируемого объекта носит неопределенный характер;

5) оценка вероятности банкротства проводится исходя из сравнения значения функции анализируемого предприятия и установленных критических значений.

Подробная характеристика применения метода мультипликативного дискриминантного анализа в целях диагностики финансовой несостоятельности приводится в монографии Ю. Бригхема и Л. Гапенски¹⁸². В частности, на основе данных по 19 компаниям, часть из которых обанкротилась, показан порядок формирования двухфакторной модели прогнозирования банкротства. В качестве базовых показателей используются коэффициент текущей ликвидности и коэффициент финансовой зависимости (доля заемных средств в пассивах):

Z = – 0,3877 – 1,0736*CR + 0,0579*DR,

где Z – показатель вероятности банкротства;

CR – коэффициент текущей ликвидности;

DR – коэффициент финансовой зависимости.

– При Z₁ < – 0,3 банкротство маловероятно; при Z₁ > 0,3 вероятность наступления банкротства оценивается как высокая; при Z₁=0 указанная вероятность равна 50 %. В интервале [–0,3; 0,3] находится «зона неопределенности».

Как правило, модели, построенные методом дискриминантного анализа, включают более двух факторов. В частности, наиболее известная модель Э. Альтмана (модель «Z») – пятифакторная¹⁸³:

Z = 0,012*X₁ + 0,014*X₂ + 0,033*X₃ + 0,006*X₄ + 0,999X₅,

где Z – показатель вероятности банкротства;

X₁ – доля собственных оборотных средств в активах (отметим, что речь идет о традиционной трактовке собственных оборотных средств, рассчитываемых как разность оборотных активов и краткосрочных обязательств);

X₂ – отношение реинвестированной прибыли к активам, то есть рентабельность активов;

X₃ – отношение операционной прибыли к активам (еще один показатель рентабельности активов);

X₄ – отношение рыночной капитализации к учетной стоимости долговых обязательств – показатель финансового левериджа (таким образом, модель можно было применять только в отношении публичных компаний);

X₅ – отношение выручки к активам (оборачиваемость активов).

В зависимости от значения Z формируется оценка вероятности банкротства. При Z < 1,8 вероятность банкротства высока; при Z > 2,99 – очень низка. Зона неопределенности, когда нельзя с приемлемой точностью оценить наступление того или иного события, находится в интервале [1,81; 2,99]. При Z = 2,675 вероятность наступления банкротства составляет 50 %. Данная модель позволяла спрогнозировать банкротство за один год с точностью 95 %; за два года – до 70 %; за три – до 50 %.

Метод множественного дискриминантного анализа получил широкое практическое применение. Новые модели отвечали страновым, отраслевым и другим особенностям финансово-экономической деятельности предприятий. Так, в 1983 г. Э. Альтманом была опубликована модель «Z’», в которой финансовый леверидж оценивался по данным финансовой отчетности, что позволяло использовать ее не только в отношении публичных компаний¹⁸⁴:

Z’ = 0,717*К₁ + 0,847*К₂ + 3,107*К₃ + 0,420*К₄ +0,998*К₅,

где Z’ – показатель вероятности банкротства;

К₁ – доля собственных оборотных средств в активах;

К₂ – отношение накопленной реинвестированной прибыли к активам;

К₃ – отношение операционной прибыли к активам;

К₄ – отношение собственного капитала и заемного капитала (в учетной оценке);

К₅ – отношение выручки от реализации к активам.

Также метод МДА был адаптирован для прогнозирования банкротства малых и средних предприятий. В качестве примера можно привести четырехфакторную модель Г. Спрингейта (1978 г.), разработанную по данным финансовой отчетности малых и средних канадских предприятий¹⁸⁵:

Z = 1,03 *K₁ + 3,07*K₂ + 0,66*K₃ + 0,4*K₄,

где Z – показатель вероятности банкротства;

K₁ – отношение оборотных активов к итогу баланса;

K₂ – отношение суммы прибыли до налогообложения и процентов к уплате к итогу баланса;

K₃ – отношение прибыли до налогообложения к величине краткосрочных обязательств;

K₄ – отношение выручки (нетто) от реализации к итогу баланса.

При Z < 0,862 предприятие получало оценку «крах».

Данная модель обеспечивала точность годового прогноза 92,5 %.

Метод множественного дискриминантного анализа обладает существенными преимуществами (высокая точность, незначительная зависимость результатов анализа от субъективного фактора, возможность прогнозирования банкротства по общедоступным сведениям, простота применения и интерпретации полученных результатов), что обусловило его высокую популярность. Наиболее известные дискриминантные модели за год до краха обеспечивают достоверный результат с вероятностью от 83 до 98 %¹⁸⁶.

Основные ограничения в применении данного метода заключаются в следующем.

Соответствующие модели строятся статистическими методами по определенной выборке компаний. Распределение финансовых показателей деятельности компаний не является постоянным: оно меняется со временем в зависимости от региональных и отраслевых условий деятельности. Если анализируемая компания находится в другой стране, имеет другую отраслевую специфику или, например, не является публичной в отличие от компаний, формирующих выборку, использовать соответствующую модель нецелесообразно. В частности, вопреки распространенному мнению, некорректно применение «импортных» дискриминантных моделей в отношении российских компаний¹⁸⁷. Очевидно, невозможно и внесение «механических» корректировок в пороговые нормативы, финансовые коэффициенты или коэффициенты регрессии существующих моделей.

Формирование эффективной модели диагностики банкротства методом МДА требует репрезентативной выборки. Исследования Moody’s показатели, что такая выборка должна состоять как минимум из 40 пар предприятий (для сравнения: первая модель Альтмана основана на исследовании всего 33 пар)¹⁸⁸. В то же время, как отмечалось ранее, корпоративное банкротство является относительно редким событием, что затрудняет задачу разработчиков.

Применение мультипликативного дискриминантного анализа целесообразно в условиях относительной стабильности внешней среды или умеренной неопределенности, когда вероятность результатов принятия управленческого решения можно оценить с приемлемой точностью.

Результаты оценки могут оказаться в «зоне неопределенности», когда вероятность банкротства анализируемого предприятия составляет примерно 50 %. Следует отметить, что последнее ограничение успешно преодолевается с помощью других статистических методов. Так, в 1980 г. Джеймс Олсон обосновал первую логит-модель диагностики банкротства¹⁸⁹. Подобные модели позволяют получить значение вероятности банкротства по формуле логистической регрессии, и так называемая серая зона в данном случае отсутствует.

Далее мы обратимся к рыночным моделям, а именно к структурным моделям прогнозирования финансовых затруднений на примере моделей КМВ – Мертона.

Согласно концепции Блэка – Шоулза – Мертона, собственный капитал фирмы рассматривается как колл-опцион на ее активы с ценой исполнения, соответствующей величине долговых обязательств, а банкротство – как «отказ» акционеров (держателей опциона) от покупки активов у кредиторов (срок такого опциона соответствует сроку обязательств).

Логика рассуждений такова. В случае ликвидации компании кредиторы имеют преимущественное (по отношению к собственникам) право получения части ее имущества пропорционально своим финансовым требованиям. Собственники получат причитающуюся им часть имущества только в том случае, если требования кредиторов будут полностью удовлетворены. Таким образом, при ликвидации компании собственники получат величину (E, Equity – собственный капитал):

E = max [A – D, 0],

где A (Assets) – активы;

D (Duties) – обязательства.

Данная формула соответствует характеристике колл-опциона европейского типа на покупку активов фирмы (с ценой исполнения на уровне долговых обязательств), «купить» которые выгодно только в том случае, если стоимость активов фирмы в момент погашения долга превышает величину долговых обязательств.

Заемные средства, в свою очередь, можно представить как пут-опцион на продажу активов фирмы в случае ее ликвидации по цене:

D = min [A, D].

Банкротство фирмы означает такое финансовое состояние, при котором стоимость ее активов становится меньше величины долговых обязательств или, другими словами, величина чистых активов становится отрицательной. Таким образом, расстояние до банкротства действующей компании (distance to default, DD) можно оценить, используя показатель чистых активов.

Учитывая, что стоимость активов фирмы имеет вероятностное распределение, характеризующееся ожидаемой стоимостью и стандартным отклонением, расстояние до банкротства можно выразить количеством стандартных отклонений (σ) по формуле:

Как видно из формулы, чем ниже стоимость активов и чем выше ее волатильность, тем выше вероятность банкротства.

Оценка вероятности банкротства действующей компании, таким образом, предполагает три последовательных этапа:

1) оценка рыночной стоимости активов и ее волатильности;

2) оценка расстояния до банкротства;

3) оценка вероятности банкротства.

Стоимость активов и ее волатильность неочевидны, но их оценка может быть получена на основе данных о рыночной капитализации и волатильности акций компании с применением теории ценообразования опционов Блэка – Шоулза. Вероятность банкротства в оригинальной модели Блэка – Шоулза – Мертона оценивается на основе допущения о нормальном распределении стоимости активов.

Эмпирические исследования корпорации KMV показали, что некоторые фирмы продолжают свое существование, несмотря на отрицательные чистые активы. Поэтому в моделях КМВ – Мертона, сформированных с учетом статистических данных, «расстояние до банкротства» оценивается по формуле:

где LTD (Long-termed duties) – долгосрочные обязательства;

STD (short-termed duties) – краткосрочные обязательства.

Оценка вероятности банкротства в моделях КМВ – Мертона также проводится с учетом статистических исследований. Данные по тысячам компаний за многолетний период позволяют оценить «ожидаемую частоту дефолта» (EDF, Expected Default Frequency) – долю фирм, объявивших дефолт при заданном значении расстояния до банкротства.

Модели КМВ – Мертона, по мнению В. Агарвала и Р. Дж. Таффлера, характеризуются следующими основными преимуществами¹⁹⁰:

– они являются теоретически обоснованными, отвечая финансовым представлениям о модели банкротства фирмы;

– результаты получаемых прогнозов не зависят от времени, региона или выборки, как, например, в случае с регрессионными моделями;

– рыночные цены отражают ожидаемые денежные потоки, и, следовательно, лучше соответствуют целям диагностики финансовой несостоятельности, чем сведения финансовой отчетности;

– рыночные показатели не подвержены влиянию учетной политики.

Также следует отметить, что финансовая несостоятельность в этом случае осуществляется на основе общедоступной информации о компании. При этом базовые показатели имеют не дискретное, а непрерывное вероятностное распределение. Вероятность финансовых затруднений, в свою очередь, является не дискретной, а непрерывной величиной и изменяется вместе с изменением рыночной стоимости активов компании.

Вместе с тем диагностика банкротства непубличных компаний с использованием рыночных оценок сопряжена с очевидными сложностями. Для фирм, не имеющих достаточно объективной рыночной оценки собственного капитала (в том числе для публичных компаний, акции которых недостаточно ликвидны), возможности рыночных методов существенно ограничены, и на практике они имеет гораздо меньшую значимость, чем комплексная оценка, основанная на эмпирических моделях и экспертных суждениях. Впрочем, даже если речь идет о публичной компании с ликвидными акциями, оценка рыночной стоимости активов может вызвать определенные затруднения. Весьма жестким ограничением в этом отношении является используемое допущение об эффективности фондового рынка.

Отдельные преимущества структурных моделей обращают нас к ограничениям эмпирических моделей, связанным с прогнозным потенциалом финансовой отчетности. Значительный интерес в этой связи представляет оценка факторов, влияющих на возможность и эффективность применения учетных показателей в целях диагностики финансовой несостоятельности.

С момента основания школы прогнозирования корпоративного банкротства прогнозный потенциал финансовой отчетности, как отмечается У. Бивером, М. МакНиколсом и Дж. Раем, был подвержен влиянию трех главных факторов¹⁹¹:

1) введение учетных стандартов, направленных на повышение транспарентности финансовой отчетности;

2) повышение относительной значимости нематериальных активов и производных финансовых инструментов в деятельности предприятий;

3) предпочтение принципа осмотрительности при подготовке финансовой отчетности.

Ожидается, что прогнозный потенциал финансовой отчетности, отвечающей требованию транспарентности, увеличится. Однако в настоящее время при расчете традиционных финансовых показателей по-прежнему не учитываются многие нематериальные активы и производные финансовые инструменты, что в некоторых случаях оказывает значимое влияние на оценку вероятности банкротства. Приверженность принципу осмотрительности неоднозначно влияет на качество финансовой отчетности в зависимости от того, используется ли данный принцип в целях повышения транспарентности или чтобы скрыть важные аспекты финансовой деятельности компании.

В результате эмпирического исследования У. Бивер, М. МакНиколс и Дж. Рай пришли к следующим основным выводам¹⁹²:

1) надежность прогнозных моделей, построенных по данным финансовой отчетности, остается высокой в течение длительного времени, демонстрируя лишь незначительные изменения;

2) некоторое снижение прогнозного потенциала показателей финансовой отчетности компенсируется улучшением прогнозной способности рыночных показателей;

3) когда финансовые показатели и рыночные переменные объединяются, снижение прогнозного потенциала моделей диагностики банкротства во времени оказывается незначительным.

Комплексные методы диагностики финансовой несостоятельности (банкротства)

Очевидно, что финансовые методы диагностики наиболее популярны на практике, поскольку как минимум финансовые показатели выступают общепринятым языком бизнес-коммуникации. Однако ограничиваться исключительно финансовыми методами крайне нежелательно – необходимо, чтобы диагностика финансовой несостоятельности носила комплексный характер.

Весьма убедительно ограниченность финансовых методов диагностики характеризует Я.В. Соколов: «Современными аналитиками очень много внимания уделяется признакам финансовых затруднений. Однако вопреки распространенному мнению вряд ли возможно прогнозировать такие явления, как банкротство, кризис и т. п. Вся экономическая жизнь зиждется не на математических схемах, а на психологической убежденности лиц, занятых в хозяйственных процессах. И если люди поверят в то, что «завтра рубль упадет», ничто не помешает кризису разразиться. Мир коммерции состоит не из логически изящных конструкций, каковыми сплошь и рядом выступают аналитические модели, а предстает перед человеком подобно жутким и мрачным джунглям»¹⁹³.

Впрочем, комплексный подход к оценке финансовых затруднений не является в мировой практике чем-то исключительным. В этом отношении уместно обратиться к методическим подходам, применяемым при оценке кредитоспособности. Как отмечает Б. Коласс, финансовая ситуация представляет лишь один из трех элементов, учитываемых при оценке кредитоспособности фирмы. Финансовый анализ, по его мнению, отвечает в среднем лишь за 40 % конечного решения банков. Качественные характеристики фирмы (качество корпоративного управления, качество персонала и т. п.) формируют не менее значимую оценку (40 %). И наконец, «экономический фактор» (ситуация в экономике и отрасли) определяет примерно 20 % решения¹⁹⁴.

При всех очевидных достоинствах комплексного подхода к диагностике финансовой несостоятельности наиболее важным недостатком подобных методик является то, что показатели не упорядочены по степени важности, и результаты анализа зачастую сложно однозначно интерпретировать. Однако даже неформализованные показатели при желании можно «свернуть» при помощи скоринга¹⁹⁵.

Простейший алгоритм комплексной балльной оценки вероятности банкротства состоит в следующем:

1) составляются вопросы по различным сферам деятельности компании, предполагающие двухальтернативные ответы («да» или «нет»);

2) возможным ответам на вопросы присваиваются баллы, формирующие оценку вероятности финансовой несостоятельности;

3) устанавливается критическая с точки зрения угрозы несостоятельности сумма баллов;

4) фактическая сумма баллов, полученная по анализируемой компании, сравнивается с критическим значением.

Примером применения метода комплексной балльной оценки выступает методика А-счета Дж. Аргенти (1976 г.)¹⁹⁶. Согласно методике А-счета, процесс, ведущий к банкротству, включает три стадии:

1) стадия недостатков: деятельность менеджеров потенциально несостоятельных компаний длительное время характеризуется очевидными недостатками, и если накопленная масса таких недостатков становится критической, компания рискует совершить ошибку, напрямую ведущую к банкротству;

2) стадия ошибок: наличие крупного проекта, недостаток оборотных средств, предельно высокая доля заемного капитала и пр. – совершение подобных управленческих просчетов означает, что компания подвергается повышенному риску, в результате которого возникают явные симптомы несостоятельности;

3) стадия симптомов банкротства, в том числе ухудшение финансовых показателей, непосредственно предшествует официальному признанию несостоятельности, банкротству и ликвидации предприятия.

Метод комплексной рейтинговой оценки, пожалуй, можно назвать самым субъективным. С одной стороны, во многом субъективны мнения респондентов. С другой стороны, выбор вопросов и оценка результатов исследования основаны на профессиональном суждении аналитика. Следовательно, точность прогнозов напрямую зависит от того, насколько непредвзяты и профессиональны мнения участников оценки.

2.3. Диагностика финансовой несостоятельности (банкротства) российских… предприятий

Диагностика финансовой несостоятельности российских предприятий, как правило, основана на показателях финансовой отчетности¹⁹⁷. В качестве примеров можно привести работы О.П. Зайцевой (1998)¹⁹⁸, Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликова (1999)¹⁹⁹, В.А. Чернова (2002)²⁰⁰, А.В. Колышкина (2003)²⁰¹, Т.К. Богдановой и Ю.А. Алексеевой (2011)²⁰². Приходится в целом признать, что ведущие достижения в области диагностики финансовой несостоятельности далеко не в полном объеме представлены в отечественной литературе и ограниченно применяются на практике²⁰³. Однако в последние годы ситуация в этом отношении меняется в существенно лучшую сторону. В этом отношении следует особо отметить эмпирические модели В.Ю. Жданова и О.А. Афанасьева (2011)²⁰⁴, Ю.А. Даниловой (2011)²⁰⁵, Е. Макеевой, Е. Неретиной и Н. Пирогова (2012)²⁰⁶, Е.А. Федоровой, Е.В. Гиленко и С.Е. Довженко (2013)²⁰⁷.

Общепризнанно, что эмпирические модели, формируемые по данным финансовой отчетности, обладают высоким прогнозным потенциалом, демонстрируя хорошие результаты задолго до банкротства компании. В развитых странах подобные модели позволяют спрогнозировать возможные финансовые затруднения с приемлемой точностью, как правило, за несколько лет до банкротства и ликвидации компании. Однако финансовые показатели обладают высокой степенью чувствительности к характеру исходных данных, то есть к тому, насколько адекватно финансовая отчетность отражает фактическое состояние фирмы.

Финансовая отчетность формируется по данным прошлых периодов и публикуется с относительно большими интервалами, что снижает ее прогнозный потенциал. Кроме того, одним из базовых принципов бухгалтерского учета выступает допущение о непрерывности деятельности фирмы, которое плохо соотносится с допущением о возможном банкротстве²⁰⁸. Ориентация финансовой отчетности на исторические оценки приводит к значительным расхождениям между балансовой и рыночной стоимостью активов, что затрудняет диагностику финансовой несостоятельности.

В то же время методология бухгалтерского учета в принципе не позволяет полностью и адекватно отразить реальное положение дел предприятия²⁰⁹. Соответствующая информация на пути от бухгалтера до заинтересованного пользователя получает как минимум четыре преломления: первое возникает при отражении фактов хозяйственной жизни предприятия в системе бухгалтерского учета, второе – при формировании финансовой отчетности, третье – при ее интерпретации в целях финансового анализа, четвертое – при принятии управленческих решений на основе в результате анализа полученных выводов²¹⁰.

Многие факторы, существенно влияющие на банкротство организации, вообще не отражаются в бухгалтерском учете, а следовательно, и в финансовой отчетности. В этой связи еще раз обратим внимание на то, что признание компании банкротом – прерогатива арбитражного суда, и финансовое состояние компаний-банкротов нельзя описать однозначными финансовыми критериями.

Так, в ходе дел о банкротстве российской компании суд определяет, можно ли восстановить ее платежеспособность. Если такая возможность допускается (и соблюдены все другие необходимые требования), проводится антикризисное управление. Если возможность восстановить платежеспособность отсутствует или антикризисное управление не приносит желаемого эффекта, компания объявляется банкротом и ликвидируется. Решение о введении оздоровительных процедур принимается арбитражным судом с учетом выводов финансового анализа, который в обязательном порядке проводится арбитражным управляющим по официально утвержденной методике²¹¹.

Однако важнейшую роль в дальнейшей судьбе должника, как правило, играют кредиторы, которые обращаются с ходатайством о введении той или иной процедуры банкротства в арбитражный суд. При этом компания признается банкротом вне зависимости от «состояния баланса». Фактическое финансовое состояние неплатежеспособного должника очень часто имеет второстепенное значение в конкурсном процессе, и смысл финансового анализа воспринимается формально.

Особенности российского конкурсного процесса (в том числе нередкие случаи преднамеренных банкротств) заставляют серьезно задуматься о целесообразности применения эмпирических моделей диагностики финансовой несостоятельности, построенных по отчетным показателям. Следует учесть и проблему креативного учета, которая отмечается не только в условиях формирующегося рынка, но и в экономически развитых странах²¹². Причем предприятия, испытывающие финансовые затруднения, наиболее подвержены соблазну вуалирования и фальсификации финансовой отчетности.

Отдельное внимание следует уделить особенностям применения моделей диагностики финансовой несостоятельности, основанных на статистических методах. Особый интерес в этом отношении представляют модели, разработанные для стран с формирующимися рынками²¹³. Но еще раз отметим, что разработка статистической модели требует репрезентативной выборки. Вместе с тем, учитывая, что банкротство представляет собой относительно редкое событие, определенные сложности могут возникнуть с выбором компаний, отвечающих необходимым критериям (таким как размер, отрасль и пр.). Кроме того, страны с формирующимися рынками характеризуются относительно высоким уровнем неопределенности экономической среды. В результате приемлемая точность прогноза может быть обеспечена лишь незадолго до краха²¹⁴.

Учитывая сказанное, особый интерес представляют методы и модели, основанные на экспертных оценках. В частности, в российских условиях возможной альтернативой методу мультипликативного дискриминантного анализа выступает метод рейтинговой оценки.

Метод рейтинговой оценки имеет несколько разновидностей. Наиболее простая из них может быть описана следующим образом:

1. На основе статистических данных или профессионального суждения строится система показателей: выбираются финансовые коэффициенты, и каждому из них присваивается критическое значение:

Rcr₁; Rcr₂; …; Rcr_n.

2. Показатели ранжируются по степени значимости: чем более явно показатель отражает риск банкротства, тем больше его доля (d_i) в обобщающем показателе. Сумма долей составляет 100 %.

3. Интегральный показатель (критический рейтинг, Rcr) оценивается как средневзвешенное критическое значение анализируемых показателей:

Rcr = d₁*Rcr₁ + d₂*Rcr₂ +… +d_n*Rcr_n.

4. Фактический рейтинг (Rf) рассчитывается как средневзвешенное фактическое значение показателей (Rf1; Rf2; …;Rfn):

Rf = d₁*Rf₁ + d₂*Rf₂ +… + d_n*Rf_n.

5. Оценка вероятности банкротства проводится путем сравнения фактического и критического рейтингов.

Примером рейтинговой модели оценки вероятности банкротства выступает модель О.П. Зайцевой (табл. 2.1)²¹⁵.

Таблица 2.1

Система показателей для прогнозирования банкротства предприятия (О.П. Зайцева, 1998 г.)

№ п/п

Формула

Критические значения

К

₁

чистый убыток / собственный капитал (коэффициент убыточности)

0

К

₂

кредиторская задолженность / дебиторская задолженность

1

К

₃

краткосрочные обязательства / оборотные активы

7

К

₄

чистый убыток / выручка (коэффициент убыточности реализации продукции)

0

К

₅

заемные средства / собственный капитал

0,7

К

₆

активы / выручка (коэффициент загрузки активов)

К

₆

в предыдущем периоде

Вероятность банкротства оценивается по формуле:

К = 0,25К₁ + 0,1К₂ + 0,2К₃ + 0,25К₄ + 0,1К₅ + 0,1К₆.

Если фактический рейтинг превышает критический, вероятность банкротства расценивается как высокая. В обратном случае вероятность банкротства незначительна.

Другим примером применения рейтингового метода являются модели А.В. Колышкина, выявившего наиболее часто встречающиеся в литературе критерии банкротства и обследовавшего с их помощью ряд российских предприятий различных отраслей²¹⁶.

Другая разновидность рейтинговых моделей предполагает, что в формулу рейтинговой оценки вместо фактических значений показателей подставляются их частные балльные оценки (упоминавшийся выше скоринг). Для этого возможные значения показателей разбиваются на несколько интервалов, и каждому интервалу приписывается определенное количество баллов. Алгоритм формирования балльной рейтинговой оценки можно представить следующим образом:

– выбираются наиболее значимые для оценки вероятности банкротства финансовые коэффициенты (R₁; R₂; …;R_n);

– возможные значения коэффициентов делятся на несколько интервалов, каждому из которых присваивается определенный балл;

– определяется критическая с точки зрения риска банкротства сумма баллов (критический рейтинг, Rcr);

– оцениваются соответствующие коэффициенты и баллы по анализируемому предприятию, формируется фактическая сумма баллов (Rf);

– фактическая сумма баллов сопоставляется с критическим значением.

Пример скоринговой методики диагностики финансовой несостоятельности российских предприятий можно найти в работах В.А. Чернова²¹⁷.

Говоря о преимуществах метода рейтинговой оценки, необходимо отметить возможность применять экспертные оценки, прогнозировать банкротство по общедоступным финансовым сведениям, а также простоту применения и интерпретации полученных результатов. В то же время нельзя не упомянуть об ограничениях. Безусловно, компетентное профессиональное мнение заведомо лучше любой статистической модели. Однако точность прогноза в этом случае существенно зависит от субъективных факторов. Даже если профессионализм не вызывает сомнения, аналитики склонны делать типичные ошибки, например переоценивать свои знания, воспринимать информацию, связанную с успехом, менее критично, чем связанную с провалом и пр.²¹⁸.

Комплексные методы диагностики финансовой несостоятельности, как отмечалось выше, не ограничиваются финансовыми характеристиками деятельности предприятия. Например, комплексная методика прогнозирования банкротства, разработанная В.В. Ковалевым на основе рекомендаций британского Комитета по обобщению практики аудирования, включает группу качественных и количественных экономических и неэкономических показателей, определенные значение или наличие которых указывают на высокую вероятность банкротства²¹⁹.

К первой группе относятся критерии и показатели, характеризующие возможные в обозримом будущем значительные финансовые затруднения, в том числе и банкротство. В этой группе анализируются как финансовые, так и нефинансовые показатели.

Во вторую группу входят критерии и показатели, указывающие, что при определенных условиях ситуация может резко ухудшиться. В данном случае основное внимание уделяется качественным показателям менеджмента предприятия:

– потеря ключевых сотрудников аппарата управления, ключевых контрагентов;

– неэффективные долгосрочные соглашения;

– излишняя ставка на ожидаемую успешность и прибыльность нового проекта;

– недооценка технического и технологического обновления предприятия;

– недостаточная диверсификация деятельности предприятия.

Отдельно анализируется участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом, вынужденные остановки и нарушения производственно-технологического процесса, а также политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями.

В целях диагностики «болезни» фирмы Я.В. Соколов и М.Л. Пятов рекомендовали систематически отслеживать три основных источника данных:

1) личные наблюдения;

2) неформализованные критерии, вытекающие из данных бухгалтерского учета;

3) бухгалтерские данные²²⁰.

К признакам ухудшения работы фирмы, установленным из личных наблюдений, относятся:

– текучесть кадров, падение дисциплины;

– потеря ключевых сотрудников;

– техническое и организационное отставание в работе фирмы;

– нарушение ритмичности технических и финансовых процессов;

– проблемы с платежами;

– снижение продаж, сокращение заказов;

– усиление зависимости от ключевых контрагентов;

– ужесточение условий договоров по отношению к фирме;

– появление исков, которые могут быть проиграны, и пр.

Неформализованными критериями возможных неприятностей (симптомами болезни) являются:

– рост расходов, опережающий рост доходов;

– увеличение просроченной дебиторской и кредиторской задолженности;

– привлечение краткосрочных заемных средств для финансирования долгосрочных вложений;

– систематическая нехватка оборотных средств;

– выплата слишком высоких дивидендов;

– наличие неликвидов;

– рост сальдо счета «Расходы будущих периодов» и пр.

Бухгалтерские данные, «интерпретация которых даст достаточно убедительную картину о предстоящих нежелательных событиях», должны быть проанализированы по трем основным направлениям: ликвидность, рентабельность и леверидж. При этом рекомендуется по возможности учитывать влияние методологии бухгалтерского учета на отражение реального финансового состояния фирмы, а также наличие «скрытых резервов», как отражаемых в «черной бухгалтерии», так и не отражаемых (например, в виде покровительства со стороны влиятельных лиц). Кроме того, по мнению авторов, нельзя недооценивать влияние факторов внешней среды и кадровой политики собственников.

Следует упомянуть и Методику оценки надежности российских предприятий на основании официальных данных консолидированного баланса и прочей косвенной информации, разработанную авторским коллективом под руководством С.В. Валдайцева при участии специалистов Информационно-консультационного центра Санкт-Петербургской торгово-промышленной палаты²²¹.

В целях «экспресс-оценки рейтинга эффективности, финансового здоровья и надежности открытых компаний, чьи акции обращаются или хотя бы котируются на фондовом рынке» были рекомендованы исключительно финансовые показатели:

– соотношение дивидендной доходности («дивидендной отдачи») акций компании и рыночной ставки банковских депозитов – для компаний с неликвидными акциями, которые можно приобрести лишь с высокими транзакционными издержками, либо сделки по которым осуществляются редко, и цены которых являются, по сути, не рыночными, а котировочными;

– соотношение общей доходности акций (с учетом как дивидендной, так и капитализированной доходности) и рыночной ставки банковских депозитов – для компаний с ликвидными акциями, которые можно приобрести с незначительными транзакционными издержками и по которым сделки осуществляются часто, и, следовательно, доход от капитализации для акционеров может оцениваться на основе изменения рыночных цен акций;

– соотношение значений коэффициентов ликвидности, рентабельности, структуры финансирования и оборачиваемости²²² анализируемой компании, со среднеотраслевыми значениями соответствующих коэффициентов – для любых отрытых компаний.

Диагностику финансовой несостоятельности закрытых компаний рекомендовалось проводить комплексным методом «косвенной оценки эффективности». В частности, внимание уделялось следующим аспектам деятельности предприятий:

– участие в престижных выставках, ярмарках, конкурсах и тендерах, а также результаты такого участия, в том числе успешность выполнения полученных заказов;

– готовность предоставлять по требованию контрагентов информацию о своем финансовом состоянии и действующие уставные документы;

– наличие у предприятия сертификатов, удостоверяющих соответствие производственных процессов и системы управления качеством в компании мировым стандартам;

– использование принятых во внешней торговле специальных приемов проверки платежеспособности и дееспособности предприятия.

Примером комплексного подхода к диагностике финансовой несостоятельности с учетом отраслевой специфики является методика О.П. Зайцевой и А.И. Савиной, разработанная для предприятий авиатранспорта²²³. В частности, логика «экспертной оценки несостоятельности» предполагает оценку влияния внешних факторов на деятельность компании с учетом уровня инфляции, индекса авиационной безопасности и доли рынка²²⁴.

Какие методы диагностики финансовой несостоятельности наиболее востребованы в российской практике?

Как известно, любые просчеты управления в конечном счете отражаются на динамике финансовых показателей. Поэтому применение финансовых методов вполне оправдано в целях предварительной оценки. При выборе конкретного финансового метода следует руководствоваться следующими соображениями. В экономически развитых странах статистические методы, как правило, обеспечивают достаточно высокую точность. Однако применение таких методов требует построения новой модели при каждом существенном изменении условий (регион, отрасль, временнóй период, стадия экономического цикла и т. д.). В то же время формирование соответствующей выборки может быть сопряжено с существенными сложностями, а приемлемая точность прогноза нередко обеспечивается лишь незадолго до фактической несостоятельности. Особый интерес, таким образом, представляют финансовые методы, позволяющие применять экспертные оценки.

Следует учитывать, что финансовые показатели в целом обладают высокой степенью чувствительности к характеру исходных данных, в частности к тому, насколько адекватно финансовая отчетность отражает реальное состояние фирмы. Поэтому желательно, чтобы диагностика финансовой несостоятельности носила комплексный характер. Однако, как отмечалось ранее, комплексные системы показателей диагностики банкротства зачастую неудобны в применении, поскольку полученные результаты сложно однозначно интерпретировать. В этой связи хотелось бы обратить особое внимание на метод комплексной балльной оценки вероятности банкротства (таким методом построена популярная модель А-счета Дж. Аргенти).

Пример комплексной балльной модели в сокращенной форме, адаптированной к российским условиям хозяйственной практики, приводится в табл. 2.2.

Таблица 2.2

Модель комплексной балльной оценки вероятности банкротства российских предприятий (Дешко А.Э., 2007 г.)

Показатель

Оценка в баллах

Планирование заказов – фактор времени

Информационное обеспечение

Техническое обеспечение

Кадры

Владение капиталом

Состояние основных средств

Продукция / услуги

Маркетинг

Инновационный менеджмент

Экономическая цикличность

Экспертная поддержка

ОПФ предприятия, соответствие формы условиям региона

Производственная цепь

Внешнеэкономический фактор

Внешнеполитический фактор

Дипломатический фактор

Экология

Репутация

Инвестиции

Финансовый мониторинг

Сост. по: Дешко А.Э. К проблеме предупреждения неплатежеспособности: таблица для регулярного мониторинга деятельности предприятий // Аудит и финансовый анализ. 2007. № 3. С. 6.

Обоснование и дальнейшее совершенствование соответствующих моделей комплексной балльной оценки с учетом особенностей деятельности и наиболее значимых факторов финансовой устойчивости российских предприятий представляются, с нашей точки зрения, одними из наиболее перспективных направлений развития диагностики финансовой несостоятельности.