Вопросы для самопроверки. Литература. Нормативные правовые акты и нормативные документы. Основная литература. Дополнительная литература

10.  Назовите сущность и формы реструктуризации предприятий.

Литература

Нормативные правовые акты и нормативные документы

1. Конституция Российской Федерации (принята всенародным голосованием 12. 12. 1993) // Российская газета. 21. 01. 2009. № 7.

2. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая) от 30. 11. 1994 № 51-ФЗ (ред. от 30. 11. 2011) // Собрание законодательства Российской Федерации, 05. 12. 1994. № 32. Ст. 3301.

3. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 26. 01. 1996 № 14-ФЗ (ред. от 30. 11. 2011) (с изм. и доп., вступающими в силу с 01. 01. 2012) // Собрание законодательства Российской Федерации, 29. 01. 1996. № 5.

4. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть третья) от 26. 11. 2001 № 146-ФЗ (ред. от 30. 06. 2008) // Собрание законодательства Российской Федерации, 03. 12. 2001. № 49. Ст. 4552.

5. Арбитражный процессуальный кодекс Российской Федерации от 24. 07. 2002 № 95-ФЗ (ред. от 08. 12. // Собрание законодательства Российской Федерации, 29. 07. 2002. № 30. Ст. 3012.

6. Федеральный закон от 26. 10. 2002 № 127 ФЗ (ред. от 06. 12. 2011) «О несостоятельности (банкротстве)» // Собрание законодательства Российской Федерации, 28. 10. 2002. № 43. Ст. 4190.

7. Постановление Правительства РФ № 537 от 01. 06. 1998 «О Федеральной службе России по делам о несостоятельности и финансовому оздоровлению».

8. Распоряжение Федеральной службы России по делам о несостоятельности и финансовому оздоровлению от 13. 03. 1999 № 13-р «О введении мониторинга финансового состояния организаций и учета их платежеспособности».

9. Комментарий к ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» / под ред. В. В. Залесского. М. : Юринформцентр, 2009. С. 147.

Основная литература

1. Балдин К. В., Быстров О. Ф., Рукосуев А. В. Антикризисное управление: макро- и микроуровень: учеб. пособие. М. : Издательско-торговая корпорация «Дашков и K », 2010.

2. Буга А. В. Куприн А. А. Финансовый менеджмент на предприятие в состоянии банкротства: учеб. пособие. СПб. : СЗАГС (филиал г. Сосновый Бор): Астерион, 2010.

3. Зуб А. Т., Панина Е. М. Антикризисное управление организацией: учеб. пособие. М. : ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2007.

4. Куприн А. А., Буга А. В., Самодуров А. А. Управление экономической безопасностью организации: монография. СПб. : Речь, 2010.

5. Коротков Э. М. Антикризисное управление: учебник. 2-е изд., доп. и перераб. / под ред. Э. М. Короткова. М. : ИНФРА-М, 2009.

Дополнительная литература

1. Антикризисный менеджмент / под редакцией А. Г. Грязновой. М. : Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ»: ЭКМОС, 2007. 368 с.

2. Бочаров В. В. Финансовый анализ. СПб. : Питер, 2005. 240 с.

3. Бархатов А. П., Назарян Е. Н., Малыгина А. Н. Процедура банкротства: бухгалтерский учет. М. : Маркетинг, 2004. 132 с.

4. Бобылёва А. З. Финансовое оздоровление фирмы: теория и практика: учеб. пособие. М. : Дело, 2006.

5. Белых В. С., Дубинчин А. А., Скуратовский М. Л. Правовые основы несостоятельности (банкротства). М. : Норма, 2008.

6. Карелина С. А. Правовое регулирование несостоятельности (банкротства): учеб. -практ. пособие. М. : Волтерс Клувер, 2011.

7. Кован С. Е. Предупреждение банкротства организаций: монография / С. Е. Кован. М. : из-во ИНФРА-М, 2011.

8. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Изд. 4-е, доп. и перераб. Минск: ООО «Новое знание». 2009. 688 с.

9. Юн Г. Б. Методология антикризисного управления: учебн. -практ. пособие / Г. Б. Юн. М. : Дело, 2004.

Глава 9. Модели и методы прогнозирования риска

Финансовой несостоятельности и оценки банкротства предприятия

9. 1. Зарубежные оценки риска и прогнозирование вероятности

банкротства предприятия

В зарубежных странах для оценки риска банкротства широко используются дискриминантные факторные модели Альтмана[149], Бивера[150], Таффлера и др. Основной идеей создания моделей факторного анализа является то, что по данным наблюдений тренда и поведения некоторых коэффициентов различных фирм до момента банкротства можно делать прогнозы. Считается, что признаки ухудшения обстановки, о которых сигнализируют изменения коэффициентов, можно выявить достаточно рано для того, чтобы принять меры и избежать значительного риска банкротства.

Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем. Затем результаты складываются с постоянной величиной, полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение указывает на высокую вероятность банкротства. Такая модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, поэтому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности.

К ранним исследованиям поведения коэффициентов, предшествующего краху фирмы, относятся работы А. Винакора и Р. Смитира (университет Иллинойс), и являются одними из первых, кто предложил исследовать финансово-хозяйственные коэффициенты для диагностики риска банкротства, анализируя деятельность 183 фирм, испытывавших финансовые трудности на протяжении 10 лет. Ученые пришли к выводу, что соотношение чистого оборотного капитала и суммы активов является одним из наиболее точных и надежных показателей банкротства.

П. Фитцпатрик анализировал 3- и 5-летние тренды 13 коэффициентов у 20 фирм, которые потерпели крах в 1920–1929 гг. Он, сравнивая их с показателями деятельности контрольной группы из 19 успешно действующих фирм, сделал вывод о том, что все анализируемые коэффициенты в некоторой степени предсказывали крах. Однако оказалось, что наилучшими показателями несостоятельности являются коэффициенты соотношения прибыли и чистого собственного капитала и чистого собственного капитала и суммы задолженности[151].

К. Мервин изучил опыт 939 фирм за период 1926–1936 гг. В процессе анализа нескольких основных коэффициентов он обнаружил, что три из них были наиболее приемлемыми для предсказания прекращения деятельности фирмы за 4–5 лет до этого события. Он выделил три коэффициента: 1) коэффициент покрытия, 2) отношение чистого оборотного капитала к сумме активов и 3) чистого собственного капитала к сумме задолженности. Все они характеризуются снижающимися трендами перед прекращением деятельности и все время показывают значение ниже нормального уровня.

В. Хикман, сосредоточив внимание на опыте компаний, которые испытали трудности с выплатой задолженности и банковских кредитов, изучил опыт выпуска корпоративных облигаций за период 1900–1943 гг. и пришел к выводу о том, что коэффициент покрытия процентных выплат и отношение чистой прибыли к объему продаж оказались весьма полезными предсказателями невыполнения условий выпуска облигаций.

В. Бивер применил более сильную статистическую методику, чем его предшественники, и обнаружил, что финансовые коэффициенты оказались полезными для прогнозирования банкротства и невыполнения обязательств по облигациям по меньшей мере за пять лет до краха. Он определил, что коэффициенты можно использовать для точного разграничения фирм, которые терпят крах и избегают его, в значительно большей степени, чем это возможно при случайном предсказании. Одним из его выводов было то, что и в краткосрочной, и в долгосрочной перспективах отношение потоков денежных средств к сумме задолженности было наилучшим предсказателем; следующими по важности были коэффициенты структуры капитала, далее –– коэффициенты ликвидности, а наихудшими — коэффициенты оборачиваемости.

Среди многокритериальных моделей выделяется модель, предложенная в 1968 г. Э. Альтманом. Он первым использовал мультипликативный дискриминантный анализ для создания модели прогнозирования несостоятельности с высокой степенью точности. Чаще всего для оценки вероятности банкротства предприятия используются Z-модели, предложенные известным западным экономистом Эдвардом Альтманом, который предполагает расчет индекса кредитоспособности. Самой простой из этих моделей является двухфакторная.

Для нее выбирается два основных показателя, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства:

1) коэффициент покрытия (характеризует ликвидность);

2) коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость).

На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов.

Z = -0, 3877 – 1, 0736 К_п + 0, 579К_фз,

где

К_п — коэффициент покрытия (отношения текущих активов к текущим обязательствам);

К_ф — коэффициент финансовой зависимости, определяемой как отношение заемных средств к общей величине пассивов.

Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность банкротства 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 ростом Z.

Достоинство модели заключается в возможности применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии. К сожалению, данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, т. к. не учитывает влияние на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельности, отдачи активов и деловой активности).

В западной практике чаще используются многофакторные модели Э. Альтмана. Им была предложена пятифакторная модель прогнозирования. При построении Z-счета Альтман обследовал 66 фирм, из которых одна половина обанкротилась за период 1946–1965 гг., а другая работала успешно. Он исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть использованы для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное уравнение.

Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом по данным статистической выборки; оно составило 2, 675. Сопоставление с этой величиной расчетного значения индекса Z для конкретной фирмы позволяет говорить о возможном в будущем (2–3 года) банкротстве одних фирм (Z < 2, 675) и устойчивом положении других (Z > 2, 675).

Модель Альтмана имеет вид: [152]

Z = 1, 2 А + 1, 4B + 3, 3C + 0, 6D + 0, 999E,

где:

A = (Собственные оборотные средства) / (Всего активов);

B = (Неопределенная прибыль) / (Всего активов);

C = (Прибыль до уплаты налога и процентов) / (Всего активов);

D = (Рыночная стоимость собственного капитала) / (Всего кредиторской задолженности);

E = (Оборот) / (Всего активов).

Адаптированная формула для акционерных обществ открытого типа может выглядеть так:

Z = 1, 2 К_об + 1, 4 К_нп + 3, 3 К_р + 0, 6 К_п+ 1, 0 К_ом

где

К_об — доля оборотных средств в активах: т. е. отношение текущих активов к общей сумме активов;

К_нп — рентабельность активов, исчисленная исходя из нераспределенной прибыли: т. е. отношение нераспределенной прибыли к общей сумме активов;

К_р — рентабельность активов, исчисленная по балансовой стоимости: т. е. отношение прибыли до уплаты процентов к сумме активов;

К_п — коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала: т. е. отношение рыночной стоимости акционерного капитала к краткосрочным обязательствам.

К_ом — отдача всех активов: т. е. отношение выручки от реализации к общей сумме активов.

Данный показатель не может быть рассчитан для большинства предприятий, поскольку в России отсутствует информация о рыночной стоимости эмитентов. По мнению многих ученых, следует провести замену рыночной стоимости акций на сумму уставного и добавочного капитала, т. к. увеличение стоимости активов предприятия приводит либо к увеличению его уставного капитала (увеличение номинала или дополнительный выпуск акций), либо к росту добавочного капитала (повышение курсовой стоимости акций в силу роста их надежности).

Для акционерных обществ закрытого типа и предприятий, акции которых не котируются на рынке, рекомендуется следующая модель Альтмана:

Z = 0, 7 К_об + 0, 8 К_нп + 3, 1 К_р + 0, 4 К_п+ 1, 0 К_ом,

где

К_об — доля оборотных средств в активах: т. е. отношение текущих активов к общей сумме активов;

К_нп — рентабельность активов, исчисленная исходя из нераспределенной прибыли: т. е. отношение нераспределенной прибыли к общей сумме активов;

К_р — рентабельность активов, исчисленная по балансовой стоимости: т. е. отношение прибыли до уплаты процентов к сумме активов;

К_п — коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала: т. е. отношение рыночной стоимости акционерного капитала к краткосрочным обязательствам;

К_ом — коэффициент менеджмента, рассчитывающийся как отношение прибыли от реализации к выручке.

Константа сравнения — 1, 23.

Если Z < 1, 23, это является признаком высокой вероятности банкротства.

Если Z > 1, 23, то это свидетельствует о малой его вероятности.

Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года — до 83%, что говорит о достоинстве данной модели. Однако существуют мнения, согласно которым, в условиях переходной экономики использовать модель Альтмана нецелесообразно.

Аргументами сторонников этих мнений служат:

¾ несопоставимость факторов, генерирующих угрозу банкротства;

¾ различия в учете отдельных показателей;

¾ влияние инфляции на их формирование;

¾ несоответствие балансовой и рыночной стоимости отдельных активов и другие объективные причины.

Надо заметить, что модель Альтмана и до сих пор является наиболее известной, однако она имеет и недостатки: ее можно применять лишь в отношении предприятий, акции которых котируются на фондовых биржах, т. к. только для таких компаний можно получить рыночную оценку стоимости собственного капитала.

    Далее представлена модель Таффлера, имеющая следующий вид:

Z = 0, 53x1 +0, 13х2 +0, 18х3 +0, 16х4,

где

x1 — прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

х2 — оборотные активы / сумма обязательств;

х3 — краткосрочные обязательства / сумма активов;

х4 — выручка / сумма активов.

Если величина Z больше 0, 3, это говорит о том, что у фирмы — хорошие долгосрочные перспективы. Если Z < 0, 2, это свидетельствует о высокой вероятности банкротства.

В 1978 г. была разработана модель Спрингейта. Он использовал мультипликативный дискриминантный анализ для выбора 4 из 19 самых известных финансовых показателей, которые наибольшим образом различаются для успешно действующих фирм и фирм-банкротов.

Модель Спрингейта имеет вид: [153]

Z = 1, 03A + 3, 07B + 0, 66C + 0, 4D,

где:

A = (Собственные оборотные средства) /(Всего активов)

B = (Прибыль до уплаты налога и процентов) / (Всего активов)

C = (Прибыль до налогообложения) / (Текущие обязательства)

D = (Оборот) / (Всего активов)

Критическое значение Z для данной модели равно 0, 862. Точность этой модели составляет 92, 5% для 40 компаний, исследованных Г. Спрингейтом.

Американский экономист Д. Фулмер в 1984 г. предложил модель, полученную при анализе 40 финансовых показателей 60 компаний — из них 30 действующих успешно и 30 фирм-банкротов со средней стоимостью активов, равной 455 000 долл.

Модель Фулмера имеет вид[154]:

Z= 5, 528A + 0, 212B + 0, 073C + 1, 270D – 0, 120E + 2, 335F + 0, 575G + 1, 083H + 0, 8941 – 6, 075,

где:

A = (Нераспределенная прибыль) / (Всего активов);

B = (Оборот) / (Всего активов);

C = (Прибыль до налогообложения) / (Собственный капитал);

D = (Изменение остатка денежных средств) / (Кредиторская задолженность);

E = (Заемные средства) / (Всего активов);

F = (Текущие обязательства) / ( Всего активов);

G = (Материальные внеоборотные активы) / (Всего активов);

H = (Собственные оборотные средства) / (Кредиторская задолженность);

I = (Прибыль до уплаты процентов и налога) / (Проценты).

Критическим значением Z является 0. Фулмер объявил точность для своей модели в 98% при прогнозировании банкротства в течение года и в 81% — при прогнозировании банкротства за период больше года.

Интересная модель предсказания банкротства была разработана под руководством канадского специалиста Ж. Лего. При создании этой модели были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн долл.

Модель Лего имеет вид: [155]

Z = 4, 5913 А + 4, 5080B + 0, 3936С – 2, 7616,

где:

A = (Акционерный капитал) / (Всего активов);

B = (Прибыль до налогообложения + Издержки финансирования) / (Всего активов);

C = (Оборот за два предыдущих периода) / (Всего активов за два предыдущих периода).

Критическим значением для Z является 0, 3. Точность данной модели составляет 83%. Она может быть использована только для прогнозирования банкротства промышленных компаний.

Британский ученый Э. Таффлер в 1977 г. предложил четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход. С помощью компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых показателей деятельности корпорации (прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность). Модель платежеспособности, объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, производит точную картину финансового состояния корпорации.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Performance Analysys Score): т. е. в коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. При изучении PAS-коэффициента как выше, так и ниже критического уровня легко определить моменты упадка и возрождения компании.

PAS-коэффициент представляет собой относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, — тогда как PAS-коэффициент, составляющий 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

В практике предсказания банкротства, помимо перечисленных моделей, используются и другие: в частности, показатель Аргента (А-счет).

Этот показатель характеризует кризис управления. Согласно методике исчисления показателя Аргента (А-счета), процесс банкротства подразделяется на три стадии:

1) предприятия, идущие к банкротству, годами демонстрируют ряд очевидных недостатков задолго до фактического банкротства;

2)  вследствие накопления этих недостатков предприятие может совершить ошибку, ведущую к банкротству (предприятия, не имеющие недостатки, не совершают ошибки, ведущие к банкротству);

3)  совершенные предприятием ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей, признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, период которого часто составляет от 5 до 10 лет.

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенту: т. е. каждому фактору каждой стадии присваивается определенное количество баллов и рассчитывается агрегированный показатель А-счет.

Ориентация на один индекс или критерий не всегда оправданна, поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, для своих аналитических оценок используют системы критериев.