Зарубежный опыт оценки финансового состояния предприятия

За рубежом проблемой оценки финансового состояния коммерческого предприятия занимаются многие ученые: Коробоу Л., Штур О., Мартин Д., Браун М. и многие другие. На основе создания ими систем комплексного анализа деятельности фирмы практически каждый желающий сможет без особых усилий получить интересующие его данные о функционировании предприятия.

На западе интерес к финансовым данным компаний очень высок. это связано с тем, что различные категории пользователей информации в той или иной степени заинтересованы в результатах финансовой деятельности компании.

Пользователи финансовых отчетов делятся на внутренних и внешних. К первым относят администрацию ко вторым – кредиторов и инвесторов. Кредиторы предоставляют займы, принимают векселя или покупают облигации, по которым получают проценты. Они рассчитывают на погашение займов в соответствии с заключенным соглашением. Инвесторы покупают акции в расчете на получение дивидендов и на увеличении их рыночной стоимости те и другие подвергают себя риску: кредитор тем, что должник может и не вернуть долга, инвестор, что высоких дивидендов или вообще или рыночная цена на акции упадет.

Чтобы свести риск к минимуму при осуществлении вложений анализируют финансовое положение каждого отдельного предприятия.

Результаты деятельности фирмы в прошлом часто являются хорошим индикатором перспектив развития. По этому инвестора или кредитора интересуют имевшие место в прошлом тенденции реализации товаров и услуг, издержек, движений денежных средств и прибыли от осуществленных инвестиций. Кроме того, анализ текущего состояния компании позволяет оценить положение на данный момент, например, состояние и структуру активов, денежных средств, соотношение между задолженностью компании и ее капиталом, разумность величины материально – производственных запасов и дебиторской задолжности. Знание финансового состояния фирмы в прошлом и настоящем является необходимым для выполнения другой задачи анализа финансового положения – оценки перспектив развития компании.

Многие аналитики используют приблизительные оценки определения важнейших финансовых коэффициентов. Например, долгое время считалось, что если текущий коэффициент (отношения оборотных средств к краткосрочным обязательствам) равен 2, то это хорошо. Хотя подобные показатели помогают при подготовке дальнейших исследований, нельзя утверждать, что они подходят любой компании. Фирма с текущим коэффициентом большим, чем 2:1, может иметь слабое финансовое положение: слишком большая дебиторская задолженность, значительные, несоответствующие требованиям времени материальные запасы, слабый контроль за денежными операциями. Другая компания имеет коэффициент покрытия меньше 2:1, но благодаря хорошему управлению находиться в прекрасном финансовом состоянии, таким образом, подобные оценки должны применяться с большой осторожностью.

Метод сравнения финансовых результатов одной и той же компании за определенный период времени имеет преимущество перед приемом, рассмотренным выше. Этот прием позволяет увидеть изменения в лучшую или худшую сторону, а также прогнозировать будущие тенденции развития. Однако в переломные периоды деятельности следует осторожно делать прогнозы на будущее. Другой недостаток заключается в том, что хорошие результаты в прошлом могут оказаться неприемлемыми в настоящем или будущем, например, даже если доходы с инвестиций выросли с 3 до 4 %, уровень доходов в 5 % может оказаться недостаточным в отраслевых показателей необходимо учитывать следующее отчетном периоде.

Использование отраслевых показателей, в какой-то степени позволяет устранить негативные стороны предшествующих способов оценки. Этот метод предполагает сопоставление итогов деятельности фирмы с другими компаниями той же отрасли. При использовании Во-первых, хотя две компании действуют в одной отрасли промышленности, они могут несопоставимы. Во-вторых, большинство крупных компаний действуют больше чем в одной отрасли. Некоторые из них диверсифицировали свою деятельность, превратились в конгломераты, функционирующие во многих не связанных отраслях. Различные подразделения такой компании имеют не одинаковые уровни рентабельности и риска. При применении сводных финансовых отчетов для финансового анализа часто становится невозможным использовать в качестве ориентира отраслевые показатели.

Но, несмотря на все эти недостатки, при отсутствии данных о деятельности компании в прошлом наилучшим является использование отраслевых показателей для оценки текущей деятельности.

Внешний анализ осуществляется на основе данных публикуемых отчетов компаний, информации комиссии по ценным бумагам и биржевым операциям, экономической периодики и консультаций фирм, оказывающих услуги по вопросам кредитования и осуществления инвестиций [39, c. 122].

Методика проведения зарубежного анализа во многом схожа с принципами оценки финансового состояния в отечественной практике.

Различия наблюдаются в информационном обеспечении лиц, проводящих анализ. За рубежом практически каждое заинтересованное лицо может получить информацию о деятельности любой фирмы.

В зарубежной экономической литературе предлагается большое количество всевозможных методик и математических моделей диагностики финансового состояния предприятий. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. В связи с отсутствием статистики банкротства предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране затруднены собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства [38, с.65]. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные У. Бивером и Э. Альтманом. Финансовым аналитиком У. Бивером была предложена своя система показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства. Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые обязательства. У. Бивер создал базу данных, которую использовал потом в своей модели для статистического тестирования надежности 30 коэффициентов. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем, сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились. Система показателей Бивера приведена в таблице 9.

В оценке вероятности банкротства (американская практика) используется двухфакторная модель. Для нее выбирают два ключевых показателя, по которым оценивается вероятность банкротства организации. В американской практике для определения итогового показателя вероятности банкротства (Z₂) используют показатель текущей ликвидности и показатель удельного веса заемных средств в активах. Они умножаются на соответствующие константы – определенные практическими расчетами весовые коэффициенты (α, β, γ). В результате получается следующая формула:

Z₂ = α + β * Коэффициент текущей ликвидности + γ * Удельный вес заемных средств в активах (в долях единицы) (34)

где α = - 0,3877;

β = - 1,0736;

γ = + 0,0579.

Если в результате расчета значение Z₂ < 0, то вероятность банкротства не

Таблица 9-Система показателей Бивера, применительно к российской отчетности

Показатель	Расчет	Значение показателя
		Группа 1: нормальное финансовое положение	Группа 2: среднее (неустойчивое) финансовое положение	Группа 3: кризисное финансовое положение
Коэффициент Бивера	(Чистая прибыль + Амортизация) / Заемный капитал	Больше 0,4	Около 0,2	До – 0,15
Коэффициент текущей ликвидности (L4)	Оборотные активы / Текущие обязательства	2 ≤ L4 ≤ 3,2 и более	1 ≤ L4 ≤ 2	L4 ≤ 1
Экономическая рентабельность (R4)	(Чистая прибыль / Баланс) *100%	6÷8 и более	5÷2	От 1% до -22%
Финансовый леверидж	(Чистая прибыль / Баланс) * 100%	Меньше 35%	40% - 60%	80% и более
Коэффициент покрытия оборотных активов собственными оборотными средствами	(Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные средства	0,4 и более	0,3 ÷ 0,1	Менее 0,1 (или отрицательное значение)

 

велика. Если же Z₂ > 0, то существует высокая вероятность банкротства анализируемого предприятия. Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель - рентабельность активов. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям - банкротам в России не были определены. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов [13, с.19].

Исходя, из формулы № 34 рассчитаем двухфакторную модель Альтмана на примере ОАО «НМУ-3» за 2007 – 2009 год.

Z₂₀₀₇ = -0,3877 + (-1,0736 * 2,32) + (0,0579 * 0,12) = (-0,3877) + (-2,49) +0,007 = -2,9;

Z₂₀₀₈ = -0,3877 + (-1,0736 * 5,3) + (0,0579 * 0,16) = (-0,3877) + (-5,7) + 0,01 = -6,1;

Z₂₀₀₉ = -0,3877 + (-1,0736 * 2,7) + (0,0579 * 0,28) = (-0,3877) + (-2,8) + 0,01 = -3,2.

Таким образом, рассчитав двухфакторную модель на примере ОАО «НМУ-3» следует, что в 2007 году Z = -2,9, в 2008 году -6,1, в 2009 году – -3,2. Следовательно, для данного предприятия вероятность банкротства невелика.

Двухфакторная модель не обеспечивает комплексной оценки финансового положения организации. Поэтому зарубежные аналитики используют пятифакторную модель (Z₅) Альтмана. Она представляет собой линейную дискриминантную функцию.

Z₅ = 1,2((Текущие активы – Текущие обязательства) / Все обязательства) + 1,4(Нераспределенная прибыль / Все активы) + 3,3(Прибыль до уплаты процентов и налогов / Все активы) + 0,6(Рыночная стоимость обыкновенных и привилегированных акций / Все активы) + 1,0(Объем продаж / Все активы)

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах (-14, +22). В зависимости от значения «Z – счета» по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

если Z₅ < 1,8 – вероятность банкротства очень высока;

1,81 < Z₅ < 2,7 – вероятность банкротства средняя;

2,8 < Z₅ < 2,9 – банкротство возможно, но при определенных обстоятельствах;

Z₅ > 3,0 – очень малая вероятность банкротства.

Итоговый показатель – «показатель Z» Альтмана является результатом дискриминантной функции. Очевидно, что «более здоровыми» являются компании, у которых больше «число Z». Профессор Альтман установил, что предприятия, у которых «показатель Z» превышал 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в их деятельности каких – либо осложнений не наблюдалось. Фирмы у которых данный показатель был меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно приходили к банкротству. Лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с показателем между 1,81 и 2,99 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз.

При этом Z – коэффициент имеет общий серьезный недостаток - по существу, его можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Существует и другая модель Альтмана, которую можно использовать для расчетов не только в акционерных обществах открытого типа. В нее также включены пять показателей, но с другими константами.

Z^F = 0,717 х₁ + 0,847 х₂ + 3,107 х₃ + 0,42 х₄ + 0,995 х₅ (36)

где х₁ – отношение собственного оборотного капитала к величине активов предприятия;

х₂ – отношение чистой прибыли к величине активов предприятия, т.е. экономическая рентабельность (R₄), в долях единицы;

х₃ – отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к величине активов предприятия;

х₄ – отношение величины собственного капитала к величине заемного капитала предприятия;

х₅ – отношение выручки от продажи продукции к величине активов предприятия, т.е. ресурсоотдача (d₁).

Если значение показателя Z^F < 1,23, то вероятность банкротства очень высокая. А если Z^F > 1,23, то банкротство не грозит предприятию в ближайшее время. Следует отметить, что весовые коэффициенты – константы в этих моделях рассчитаны исходя из финансовых условий, сложившихся в США [13, с.22].

Согласно формуле № 36 рассчитаем пятифакторную модель (Z^F) Альтмана на примере ОАО «НМУ-3» за 2007- 2009 год.

Z^F₂₀₀₇ = (0,717*0,86) + (0,847*0,32) + (3,107*0,43) + (0,42*7,72) + (0,995*3,21) = 0,62 + 0,28 + 1,34 + 3,25 + 3,20 = 8,69;

Z^F₂₀₀₈ = (0,717*0,69) + (0,847*0,27) + (3,107*0,37) + (0,42*5,18) + (0,995*1,9) = 0,49 + 0,23 + 1,14 + 2,17 + 1,9 = 5,9;

Z^F₂₀₀₉ = (0,717*0,49) + (0,847*0,22) + (3,107*0,29) + (0,42*2,54) + (0,995*3,1) = 0,35 + 0,18 + 0,9 + 1,06 = 2,49.

Таким образом, Z^F за 2007 год равен 8,69, за 2008 год – 5,9, на конец 2009 года – 2,49. Это свидетельствует об очень малой вероятности банкротства.

Практика показывает, что в отдельных случаях можно использовать модель Коннана – Гольдера, которая описывает вероятность наступления кризисной ситуации для различных значений индекса КG:

КG = - 0,16 * х₁ – 0,22 * х₂ + 0,87 * х₃ – 0,10 * х₄ – 0,24 * х₅(37)

где х₁ – доля быстро реализуемых ликвидных средств (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения + краткосрочная дебиторская задолженность) в активах;

х₂ – доля долгосрочных источников финансирования в пассивах;

х₃ – отношение финансовых расходов (уплаченные проценты по заемным средствам + налог на прибыль) к нетто-выручке от продаж;

х₄ – доля расходов на персонал в валовой прибыли;

х₅ – соотношение накопленной прибыли и заемного капитала.

Отсутствие в России статистических материалов по организациям банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путем, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности [38, с.70].

Российские ученые Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предприняли попытку адаптировать модель «Z - счет» Э. Альтмана к российским условиям. Они предложили использовать для оценки финансового состояния предприятия рейтинговое число:

R = 2 Ко + 0,1 Ктл + 0,08 Ки + 0,45 Км + Кпр (38)

где Ко – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

Ки – коэффициент оборачиваемости активов;

Км – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр – рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровнем рейтинговое число будет равно единице и организация будет иметь удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова является наиболее точной из всех представленных моделей, однако небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя («рейтингового числа») на:

R₁ = (0,2 – 0,1) * 2 = 0,2 пункта

К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной ликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия:

R₂ = (2 - 0) * 0,1 = 0,2 пункта

Используя формулу № 38, рассчитаем модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова на примере ОАО «НМУ-3».

R₂₀₀₇ = (2 * 0,89) + (0,1 * 2,32) + (0,08 * 2,8) + (0,45 * 14,7) + 33,3 = 1,78 + 0,24 + 0,23 + 6,62 + 33,3 = 42,17;

R₂₀₀₈ = (2 * 0,9) + (0,1 * 5,3) + (0,08 * 2,1) + (0,45 * 20) + 41,1 = 1,8 + 0,53 + 0,17 + 9 + 41,1 = 52,6;

R₂₀₀₉ = (2 * 0,64) + (0,1 * 2,74) + (0,08 * 3,6) + (0,45 * 9,3) + 33,6 = 1,28 + 0,27 + 0,28 + 4,2 + 33,6 = 39,63.

В Республике Беларусь также разработана дискриминантная факторная модель диагностики риска банкротства предприятий:

Z^Б = 0,111 х₁ + 13,239 х₂ + 1,676 х₃ + 0,515 х₄ + 3,80 х₅ (39)

где х₁ – отношение собственного оборотного капитала к величине активов предприятия;

х₂ – отношение оборотных активов к величине внеоборотных активов предприятия;

х₃ – отношение выручки от продажи продукции к величине активов предприятия, т.е. ресурсоотдача (d₁);

х₄ – отношение чистой прибыли к величине активов предприятия, т.е. экономическая рентабельность (R₄), %;

х₅ – отношение величины собственного капитала к величине совокупного капитала предприятия, т.е. коэффициент финансовой независимости (U₃).

Если величина Z^Б > 8, то предприятию банкротство не грозит;

Если 5 < Z^Б < 8, то риск есть, но небольшой;

Если 3 < Z^Б < 5, то финансовое состояние среднее, риск банкротства имеется при определенных обстоятельствах;

Если 3 < Z^Б < 1, то финансовое состояние неустойчивое, существует реальная угроза несостоятельности в ближайшее время;

Если Z^Б < 1, то такое предприятие – банкрот.

Преимуществом методов, подобных модели Альтмана, является высокая вероятность, с которой предсказывается банкротство приблизительно за два года до фактического объявления конкурса, недостатком – уменьшение статистической надежности результатов при составлении прогнозов относительно отдаленного будущего.

Таким образом, рассмотрев зарубежные модели диагностики финансового состояния предприятий и рассчитав вероятность банкротства по ним используя данные ОАО «НМУ-3» можно сделать вывод, что ОАО «НМУ-3» в ближайшее время имеет малую вероятность стать банкротом. Обобщив зарубежный опыт оценки финансового состояния, перейдем к разработке путей улучшения финансового состояния ОАО «НМУ-3».

Предыдущая12345678910Следующая

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: