Учет и анализ банкротств

Байкина Светлана Григорьевна

В зарубежных научных направлениях анализа финансовой отчетности выделяют пять относительно самостоятельных подходов, научных школ (J. O. Horrigan). [36] Такое деление является достаточно условным, поскольку в той или иной степени эти подходы пересекаются и взаимно дополняют друг друга:

• школа эмпирических прагматиков (empirical Pragmatists School);

• школа статистического финансового анализа (Ratio Statisticians School);

• школа мультивариантных аналитиков (Multivariate Modelers School);

36

Гиляровская Л. Т., Вехорева А. А. Анализ и оценка устойчивости коммерческого предприятия. – СПб: Питер, 2003. С. 46.

• школа

аналитиков, занятых диагностикой банкротства компаний (Distress Predictors School);

• школа участников фондового рынка (Capital Marketers School).

Представители первой школы (например, Роберт Фоулк), работая в области анализа кредитоспособности компаний, пытались обосновать набор относительных показателей, пригодных для анализа. Их цель состояла в отборе таких индикаторов, которые могли бы помочь аналитику ответить на вопрос, сможет ли компания расплатиться по своим краткосрочным обязательствам. Данный аспект анализа деятельности компании рассматривался представителями этой школы как наиболее важный, поэтому анализ базировался на показателях оборотных средств, собственного оборотного капитала, краткосрочной кредиторской задолженности. Важным вкладом представителей этой школы в теорию систематизированного анализа финансовой отчетности является то, что они впервые рассчитали по данным бухгалтерской (финансовой) отчетности многообразие аналитических коэффициентов, которые стали полезными для принятия управленческих решений финансового характера.

Появление второй школы связывают с работой Александра Уолла, посвященной разработке критериев кредитоспособности. Главная идея представителей этой школы состоит в том, что аналитические коэффициенты, рассчитанные по данным бухгалтерской отчетности, должны соответствовать определенным нормативным значениям или диапазонам значений. Целью исследований стала разработка подобных нормативов для коэффициентов в разрезе отраслей, подотраслей и групп однотипных компаний на основе использования статистических методов. Исследования показали, что коэффициентам свойственна пространственно-временная мультиколлинеарность. Это вызвало необходимость классифицировать всю совокупность коэффициентов по группам, внутри каждой из которых показатели коррелируются между собой, а показатели разных групп относительно независимы.

Идеи теории анализа финансовой отчетности представителей третьей школы (например, Джеймса Блисса, Артура Винакора) базируются на взаимосвязи частных коэффициентов, характеризующих финансовое состояние и эффективность текущей деятельности компании, и обобщающих показателей финансово-хозяйственной деятельности. Главная задача этой школы состоит в построении пирамиды (системы) финансовых показателей и разработке на ее основе имитационных моделей.

Представители четвертой школы сделали основной упор на анализе финансовой устойчивости компании, предпочитая перспективный анализ ретроспективному. По их мнению, ценность бухгалтерской отчетности заключается исключительно в ее способности обеспечить предсказуемость возможного банкротства. Первые попытки анализа деятельности фирм-банкротов были предприняты в 30-е годы, в наиболее законченном виде методика и техника прогнозирования банкротства представлена в работах Эдварда Альтмана и Уильяма Бивера. Исследования зарубежных ученых в области предсказания банкротства предприятий позволяют сделать вывод о том, что из множества используемых коэффициентов можно выбрать лишь несколько полезных и более точно предсказывающих банкротство. Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, который проанализировал за пятилетний период 30 коэффициентов по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Наибольшую известность в этой области получила работа известного западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего с помощью аппарата множественного дискриминантного анализа методику расчета кредитоспособности, которая позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов. При построении индекса банкротства Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась, а половина работала успешно. Впервые в 1968 г. Э. Альтман по данным 33 компаний исследовал 22 финансовых коэффициента, базировавшихся данных одного периода перед банкротством, отобрал из них 5 наиболее значимых

для прогноза, которые включил в линейную дискриминантную функцию: рентабельность, оборачиваемость активов, задолженность кредиторам, реинвестирование прибыли в активы, доля собственных средств в активах. На основе данных коэффициентов Альтман создал окончательную Z-модель (счета), которая является одним из основных методов оценки вероятности банкротства предприятий и широко используется в США. Позднее, в 1983 г., Э. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже. Данные модели позволяют высказать суждения о возможном в обозримом будущем (2–3 года) банкротстве одних и достаточно устойчивом финансовом положении других.

В 1972 г. Дж. Блисс разработал собственную четырехфакторную модель оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства для Великобритании.

В 1977 г. британские ученые Р. Тафлер и Г. Тишоу апробировали подход Альтмана на данных 80 британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов.

Одно из приложений метода множественного дискриминантного анализа (МДА) – оценка платежеспособности фирм на основе модели французов Ж. Конана и М. Голдера, позволяющей оценить вероятность задержки платежей предприятием.

За последние 30 лет зарубежными бухгалтерами и экономистами было разработано множество модификаций таких моделей, поскольку оценить с помощью МДА можно не только организацию, но отрасли в регионах.

Пятая школа представляет собой самое новое по времени появление научного направления в систематизированном анализе финансовой отчетности. Последователи этой школы (например, Джордж Фостер) считают, что ценность отчетности состоит в возможности ее использования для прогнозирования уровня эффективности инвестирования в те или иные ценные бумаги и степени связанного с ним риска.

Исследования зарубежных ученых в области предсказания банкротства предприятий показывают, что из множества финансовых показателей можно выбрать лишь несколько полезных и более точно предсказывающих банкротство.

Как уже было сказано, одной из первых попыток было использование аналитических коэффициентов для прогнозирования банкротства в работе У. Бивера.

Он проанализировал за пятилетний период 20 коэффициентов по группе компаний, половина из которых обанкротилась.

Система показателей У. Бивера для оценки финансового состояния предприятия представлена в табл. 9.

С помощью этих показателей используются тренды показателей для диагностики предприятий.

Таблица 9

Система показателей диагностики банкротства У. Бивера

Коэффициент Бивера имеет следующее значение:

0,4–0,45 – благополучное состояние предприятия;

0,17 – настораживающий норматив, по которому вероятность банкротства возможна в течение пятилетнего периода;

0,15 (отрицательное значение норматива) – это уже вероятность кризиса, который может наступить в течение текущего года.

Существует простая двухфакторная модель, для которой выбирают два ключевых показателя. От этих показателей, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства.

Формула двухфакторной модели записывается в виде:

Z = – 0,3877 – 1,0736 · X₁ + 0,0579 · X₂

X1 – коэффициент покрытия (характеризует ликвидность), отношение текущих активов к текущим обязательствам;

Х2 – коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость), отношение заемных средств к общей величине пассивов.

Если результат расчета значения Z < 0, то вероятность банкротства невелика, если Z > 0, то высока вероятность банкротства, если Z=0, то вероятность банкротства равна 50 %.

Достоинство модели – в возможности применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как не учитывает влияние на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности).