Оценка платежеспособности и финансовой устойчивости предприятия.

 

Признаки кризиса в деятельности предприятия обнаруживаются прежде всего в показателях ликвидности (платежеспособности) и финансовой устойчивости. Поэтому углубленный финансовый анализ начинается с рассмотрения именно этих показателей.

Под ликвидностью (платежеспособностью) понимается способность предприятия своевременно и в полном объеме произвести расчеты по краткосрочным обязательствам. К последним относятся, например, расчеты с работниками по оплате труда, с поставщиками за полученные товарно-материальные ценности и оказанные услуги, с банками по ссудам и т.п. Неплатежеспособность может быть как случайной, временной, так и длительной, хронической. Ее причины: нехватка финансовых ресурсов, малый объем продаж и соответственно выручки, недостаток оборотных средств, задержки в поступлении платежей от контрагентов и др.

Признаки неплатежеспособности можно обнаружить уже при чтении баланса по наличию "больных" статей и отражению убытков. Однако более строго и обоснованно ликвидность оценивается с помощью системы показателей. Общая идея такой оценки заключается в сопоставлении текущих обязательств и активов, используемых для их погашения. К текущим активам относятся активы (обязательства) с временем обращения (сроком погашения) до одного года. Показатели ликвидности представляют собой относительные коэффициенты, в числители которых - текущие активы, а в знаменателе - текущие (краткосрочные) обязательства.

Наиболее обобщающим показателем платежеспособности (ликвидности) является коэффициент текущей ликвидности, который показывает, какую часть краткосрочных обязательств предприятия можно погасить, если мобилизовать все оборотные средства. Расчет этого показателя производится по формуле 3.1.

Коэффициент текущей ликвидности характеризует общую обеспеченность предприятия оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств предприятия. Оптимальное значение коэффициента текущей ликвидности равно 2.

Для характеристики платежеспособности применяют еще несколько показателей. Рассмотрим основные из них. При рассмотрении не будем останавливаться на конкретизации расчета тех показателей, которые не используются для прогнозирования вероятности банкротства. Подробно расчет ниже представленных показателей приведен в [5].

Коэффициент быстрой ликвидности или "критической" оценки - разновидность коэффициента ликвидности или покрытия, когда в числителе к учету принимаются только денежные средства, а товарно-материальные запасы исключаются. Это вызвано тем, что денежные средства, которые можно выручить в случае вынужденной реализации производственных запасов, оказываются существенно ниже затрат по их приобретению. Так, по данным западных экономистов, при ликвидации обанкротившихся предприятий удается выручить не более 40% от учетной стоимости производственных запасов. Формула расчета коэффициента быстрой ликвидности следующая:

(3.5)

 

где ОДС - денежные средства, расчеты и прочие активы предприятия,

КДО - краткосрочные долговые обязательства предприятия.

Считается, что значение этого коэффициента должно быть не менее единицы. Правда, чрезмерно высокий коэффициент быстрой ликвидности может быть результатом неоправданного роста дебиторской задолженности.

Коэффициент абсолютной ликвидности представляет собой отношение денежных средств, которыми располагает предприятие на счета в банках и в кассе, к краткосрочным обязательствам. Это наиболее жесткий критерий платежеспособности, показывающий, какая часть краткосрочных обязательств может быть погашена немедленно. Считается, что значение этого коэффициента не должно опускаться ниже 0,2. Рассчитывается этот коэффициент следующим образом:

(3.6)

 

где ДС - денежные средства предприятия.

Ухудшение финансового состояния предприятия сопровождается "проеданием" собственного капитала и неизбежным "залезанием в долги". Тем самым падает финансовая устойчивость предприятия. Оценить финансовую устойчивость можно по соотношению собственных и заемных средств в активах, по темпам накопления собственных средств, по соотношению долгосрочных и краткосрочных обязательств предприятия, по обеспеченности оборотных средств собственными источниками.

Показатели ликвидности и финансовой устойчивости взаимодополняют друг друга и в совокупности дают представление о финансовом положении предприятия. Если у предприятия обнаруживаются неблагоприятные показатели ликвидности, но оно сохраняет финансовую устойчивость, то у него есть шансы выйти из затруднительного положения. Но если неудовлетворительны и показатели ликвидности, и показатели финансовой устойчивости, то такое предприятие - вероятный кандидат в банкроты. Преодолеть финансовую неустойчивость весьма непросто: нужно время и инвестиции. Для хронически больного предприятия, потерявшего финансовую устойчивость, любое негативное стечение обстоятельств может привести к роковой развязке. Отметим основные показатели финансовой устойчивости.

Коэффициент автономии - доля собственных средств предприятия в общей сумме активов баланса. Показывает, насколько все обязательства предприятия могут быть покрыты собственными средствами. Формула расчета:

(3.7)

где СС - собственные средства предприятия, которые определяются как разность между строками баланса 490, 640, 650, 660 и строкой 390,

ОА - общая сумма активов, это разница между балансом активов (строка 399) и убытками (строка 390).

Коэффициент автономии характеризует степень финансовой независимости от кредиторов. Существует мнение, что коэффициент автономии не должен снижаться ниже 0,5 - 0,6. Считается, что при малом значении этого коэффициента невозможно рассчитывать на доверие к предприятию со стороны банков и других инвесторов.

Производными от коэффициента автономии являются такие показатели, как коэффициент соотношения собственных и заемных средств и коэффициент финансовой зависимости.

Коэффициент соотношения собственных и заемных средств - это отношение привлеченного капитала к собственному капиталу:

(3.8)

где ПК - привлеченный капитал предприятия, который определяется как разность между строками баланса 590, 690 и 640,650,660.

Естественно, что при допустимом значении коэффициента автономии 0,5 коэффициент соотношения собственных и заемных средств не должен превышать 1.

Коэффициент финансовой зависимости рассчитывается как разность между единицей и коэффициентом автономии (то есть как доля заемных средств в активах):

(3.9)

 

Финансовая устойчивость предприятия-должника оценивается так же с помощью коэффициента обеспеченности собственными средствами, который рассчитывается по формуле 3.2.

В аналитической практике учета применяются и другие показатели финансовой устойчивости, но приведенных выше показателей вполне достаточно для того, чтобы выявить признаки финансовой неустойчивости предприятия с точки зрения опасности возникновения банкротства.

Не следует забывать, что при углубленном финансовом анализе необходимо проанализировать не только показатели ликвидности и финансовой устойчивости, но и показатели рентабельности, деловой и рыночной активности, отдачи активов. Только комплексное обследование деятельности предприятия может дать полную картину его экономического состояния, выявить скрытые неблагоприятные процессы, которые могут повлечь за собой серьезные неприятности в ближайшей и отдаленной перспективе.

 

Глава 4.

Полученная в результате финансового анализа система показателей позволяет выявить слабые места в экономике предприятия, охарактеризовать состояние дел этого предприятия (его ликвидность, финансовую устойчивость, эффективность используемых ресурсов, отдачу активов и рыночную активность). Причем одни показатели могут находиться у критической зоне, а другие быть вполне удовлетворительными. Однако на основе такого анализа сделать однозначный вывод о том, что данное предприятие обязательно обанкротится в ближайшее время или, наоборот, выживет, обычно очень трудно. Выводы о вероятности банкротства можно делать только на основе сопоставления показателей данного предприятия и аналогичных предприятий, обанкротившихся или избежавших банкротства. Однако в России подыскать в каждом случае подходящий аналог для сравнения весьма затруднительно, или такого аналога может и не быть вообще. Надежность выводов о банкротстве может быть существенно повышена, если дополнить финансовый анализ прогнозированием вероятности банкротства предприятия с использованием методов многофакторного статистического анализа.

Одним из таких методов является метод дискриминантного анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, то есть разбиения некоторой совокупности анализируемых объектов на классы путем построения так называемой классифицирующей функции в виде корреляционной модели.

Процесс построения модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия с использованием метода дискриминантного анализа включает в себя следующие этапы:

1. Формирование выборки предприятий аналогичного типа, содержащей как обанкротившиеся предприятия, так и избежавшие банкротства.

2. Определение состава показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия.

3. Разбиение сформированной совокупности предприятий на две группы: предприятия-банкроты и предприятия, преодолевшие кризис и выжившие, и их описание с помощью выбранной системы финансовых показателей.

4. Формализованное представление исходных данных в виде некоторых формальных конструкций.

5. Построение дискриминантной (разделяющей, классифицирующей) функции и ее идентификация.

6. Определение статистических оценок параметров распределения дискриминантной функции.

Постановка и решение задачи прогнозирования банкротства предприятия были предложены американским экономистом Э. Альтманом в 1968 году.

Исходную выборку для построения модели прогнозирования вероятности банкротства составили данные о финансовом состоянии 19 предприятий, одна часть из которых обанкротилась, а другая смогла выжить.

Факт банкротства определялся двумя показателями:

1. Коэффициентом покрытия - К_п, равным отношению текущих активов к краткосрочным обязательствам, то есть это коэффициент текущей ликвидности, определяемый по формуле 3.1.

2. Коэффициентом финансовой зависимости - К_фз, равным отношению заемных средств к общей стоимости активов, или рассчитанному по формуле 3.9.

Первый показатель характеризует ликвидность, второй - финансовую устойчивость. Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, чем больше коэффициент покрытие и меньше коэффициент финансовой зависимости. И наоборот, предприятие с большей вероятностью станет банкротом при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости.

Задача состоит в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса:

· сочетания показателей, при которых предприятие обанкротится;

· сочетания показателей, при которых банкротство предприятию не грозит.

Приемами дискриминантного анализа Альтман определил параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами предприятий в пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости:

Z=a₀+a₁К_п+a₂К_фз, (4.1)

 

где Z - показатель классифицирующей функции,

a₀ - постоянный фактор,

К_п - коэффициент покрытия (текущей ликвидности),

К_фз - коэффициент финансовой зависимости, %,

a₁ и a₂ - параметры, показывающие степень и направленность влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства соответственно.

В результате обработки статистических данных была получена следующая корреляционная зависимость:

Z = -0,3877 - 1,0736К_п + 0,0579К_фз. (4.2)

 

При Z=0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z=0, вероятность обанкротиться равна 50%. Если Z<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с увеличением Z.

Знаки параметров a₁ и a₂ классифицирующей функции связаны с характером влияния соответствующих показателей. Параметр a₁ имеет знак "минус", поэтому чем больше коэффициент покрытия, тем меньше показатель Z и тем меньше вероятность банкротства предприятия. В то же время параметр a₂ имеет знак "плюс", поэтому чем выше коэффициент финансовой зависимости, тем больше Z и, следовательно, выше вероятность банкротства предприятия.

Прогнозирование вероятности банкротства конкретного предприятия осуществляется следующим образом. Значения дискриминантной функции представляют собой реализацию случайной величины Z. Распределение вероятностей указанной величины аппроксимируется нормальным распределением и далее обычными приемами с помощью таблиц нормального распределения определяются вероятности банкротства для фиксированных значений Z.

Решение данной модели лучше представить в виде таблицы 4.1. В таблице приведены исходные данные (столбцы 1, 2, 3, 6) и результаты расчетов показателя Z и вероятности банкротства (столбцы 4, 5).

 

 

Таблица 4.1 - Исходные данные и результаты расчета вероятности банкротства предприятий

 

В силу того, что двухфакторная модель не полностью описывает финансовое положение предприятия, прогнозные (расчетные) и фактические показатели могут расходиться. Так, предприятие №8 имело Z=-0.648 и вероятность банкротства чуть более 20% (то есть не должно было обанкротиться, так как имело мало на это шансов), в действительности же это предприятие стало банкротом. В то же время предприятие №9 и №12 имели положительные значения Z (0,510 и 0,244 соответственно) и вероятности банкротства 71,5% и 60,1% соответственно, но они сумели избежать банкротства.

На рисунке 4.1 представлено корреляционное поле и положение на нем дискриминантной линии для двух показателей - коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости.

 

 

Рисунок 4.1 - Дискриминантная линия на корреляционном поле показателей К_п и К_фз

Из рисунка 4.1 видно, что предприятия, у которых значения показателей К_п и К_фз располагаются ниже и правее дискриминантной линии, вероятнее всего обанкротятся (вероятность их банкротства превышает 50%). При этом, чем дальше отстоит точка показателей от дискриминантной линии, тем выше вероятность банкротства. Для предприятий, у которых сочетание показателей К_п и К_фз находится выше и левее дискриминантной линии, почти нет угрозы банкротства. Например, точка 2 расположена над дискриминантной линией и достаточно далека от нее; она отражает состояние предприятия №2, у которого К_п =3 и К_фз =20%. Точка 19 показывает финансовое состояние предприятия №19, у которого К_п =1 и К_фз =66%. Предприятие №19 имеет высокую вероятность банкротства (около 98%), и оно действительно обанкротилось.

Прогнозирование банкротства с помощью двухфакторной модели, включающей коэффициенты покрытия и финансовой зависимости, не обеспечивает высокой точности. Это объясняется тем, что данная модель не учитывает влияния на финансовое положение предприятия других важных показателей, характеризующих, например, эффективность использования ресурсов, отдачу активов, деловую и рыночную активность предприятия. Дискриминантная граница между банкротами и небанкротами в общем случае имеет более сложный вид, например, представляет собой размытую область, а не прямую. Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом D Z=± 0,65. Чем больше факторов будет учтено в модели, тем, естественно, точнее рассчитанный с ее помощью прогноз.

В западной практике для предсказания банкротства широко используются многофакторные модели Э. Альтмана. В 1968 году была опубликована его пятифакторная модель прогнозирования банкротства. Э. Альтман исследовал финансовое состояние 33 обанкротившихся предприятий, показатели которых сравнивались с аналогичными по размеру предприятиями в данной отрасли, которым удалось сохранить платежеспособность. Сопоставлялись пять показателей, которые характеризовали разные стороны финансового положения предприятия. В результате была получена следующая модель:

Z = 1,5К_об + 1,4К_нп + 3,3К_р + 0,6К_п + 1,0К_от, (4.3)

где К_об - доля чистого оборотного капитала в активах, то есть отношение собственного оборотного капитала (разница между текущими активами и текущими пассивами) к общей сумме активов,

К_нп - рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли, то есть отношение нераспределенной прибыли (чистая прибыль за вычетом дивидендов) прошлых лет (строка 470 баланса формы №1) и отчетного периода (строка 170 формы №2) к общей сумме активов,

К_р - рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли, то есть отношение балансовой прибыли (до вычета налогов) к общей сумме активов,

К_п - коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала, то есть отношение рыночной стоимости акционерного капитала (суммарная рыночная стоимость акций предприятия) к заемному капиталу (стоимость долгосрочных и краткосрочных заемных средств),

К_от - отдача всех активов, то есть отношение выручки от реализации к общей сумме активов.

В данную модель включены показатели ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности (эффективности использования ресурсов) и рыночной активности. В зависимости от значения Z прогнозируют вероятность банкротства:

Z<1,81 - вероятность банкротства очень высокая,

1,81<Z<2,765 - вероятность банкротства средняя,

2,765<Z<2,99 - вероятность банкротства невелика,

Z>2,99 - вероятность банкротства ничтожна.

На основе пятифакторной модели Альтмана в России разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства.

В этой версии модели Альтмана второй показатель принят равным нулю. Это обосновывается тем, что деятельность наших предприятий как акционерных только начинается. Изменен и четвертый показатель, который рассчитывается как отношение объема активов к величине заемных средств, в связи с отсутствием в России информации о рыночной стоимости акций.

При применении модели Альтмана возможны два типа ошибок прогноза:

· прогнозируется сохранение платежеспособности предприятия, а в действительности происходит банкротство;

· прогнозируется банкротство, а предприятие сохраняет платежеспособность.

По мнению Альтмана, с помощью пятифакторной модели прогноз банкротства на горизонте в один год можно установить с точностью до 95%. При этом ошибка первого типа возможна в 6%, а ошибка второго типа - в 3% случаев. Спрогнозировать банкротство на горизонте в 2 года удается с точностью до 83%, при этом ошибка первого типа имеет место в 28%, а второго - в 6% случаев.

В 1977г. Альтман со своими коллегами разработал более точную семифакторную модель. Эта модель позволяет прогнозировать банкротство на горизонте 5 лет с точностью до 70%. В модели в качестве переменных используются: рентабельность активов, изменчивость (динамика) прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам, кумулятивная прибыльность, коэффициент покрытия (текущей ликвидности), коэффициент автономии, совокупные активы. В таблице 4.2 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной и семифакторной моделей.

При проведении финансового анализа и прогнозирования банкротства практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя.

Таблица 4.2 - Точность прогнозирования банкротства (в процентах)

Количество лет до банкротства	Прогноз по пятифакторной модели		Прогноз по семифакторной модели
	Банкрот	Небанкрот	Банкрот	Небанкрот
1	93,9	97,0	96,2	89,7
2	71,9	93,9	84,9	93,1
3	48,3	-	74,5	91,4
4	28,6	-	68,1	89,5
5	36,0	-	69,8	82,1

 

В какой мере предложенные формулы могут быть использованы в наших условиях? Согласно этим формулам предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью "непотопляемыми". В российских условиях рентабельность одного отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний. Нужно отметить также, что чистая прибыль предприятия, если она остается после выплаты всех налогов условиях инфляции уходит на текущие расходы. По-видимому, эти формулы в наших условиях должны иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.

Разработанные на Западе модели прогнозирования банкротства соответствуют условиям развитой рыночной экономии. Для условий переходной экономики России необходимо разработать адекватные прогнозные модели. Актуальность этой задачи усиливается по мере вхождения страны в рынок, развития процессов приватизации и создания здоровой конкурентной среды.

 

 

1234	Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: