Далее осуществим сравнительную экономическую характеристику методов антикризисной диагностики, в ходе которой к каждому из них применялась следующая система критериев оценки:

1) соответствие принципам антиципативного менеджмента организаций, главными из которых в корреспонденции с задачами антикризисной диагностики являются: возможность рассмотрения процесса формирования кризисного состояния как целостной системы; учет отраслевых характеристик деятельности;

многокритериальность диагностирования; возможность получения динамической оценки;

2) возможность получения однозначной результативной характеристики диагностирования;

3) максимальная объективность результата диагностирования;

4) ориентация на внутрифирменное использование.

При этом сравнительная оценка методов антикризисной диагностики осуществляется на основе определения преимуществ и недостатков каждого.

Итак, применение стохастического факторного анализа в целях диагностики вероятности банкротства является в условиях однородности и представительности статистических данных наиболее приемлемым в современных условиях. При этом необходимо учитывать:

1) достаточно высокую точность прогноза;

2) многокритериальность данных моделей, обеспечивающую охват широкого круга симптомов возможного кризисного состояния;

3) возможность оценки их одновременного влияния;

4) возможность исключения тех факторов, которые оказывают взаимное влияние друг на друга;

5)простоту применения: практически все модели можно рассчитать, обладая информацией, содержащейся в бухгалтерской отчетности.

Однако его использование в отечественной аналитической практике связано с рядом трудностей. Все эти методики объединяет одна черта: они основаны на анализе большого массива статистических данных. Кроме того, как отмечают некоторые исследователи данной проблемы, практика применения этих методик в развитых странах показывает, что веса в Z-индексах и пороговые значения сильно различаются не только от страны к стране, но и год от года, а также по отраслям экономики в рамках одной страны. Это свидетельствует о том, что методики, основанные на построении Z-моделей, не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных.

Таким образом, выделим основные специфичные недостатки, присущие методам стохастического факторного анализа в целях антикризисной диагностики организаций:

1) весовые константы зарубежных моделей установлены на основе статистических данных, отражающих динамику развития предприятий в иных, коренным образом отличных от российских условиий функционирования, а в этой связи они не позволяют адекватно оценить степень воздействия каждого из факторов на оценочную характеристику вероятности банкротства, что в свою очередь делает некорректным сложившиеся критериальные значения Z-индексов;

2) весовые константы отечественных моделей, а следовательно, и критериальные их границы, требуют периодического уточнения по истечении времени, для чего необходима специфичная, а главное представительная, статистическая информация о деятельности организаций-банкротов; при этом попытка практического решения данной задачи в рамках проведенного исследования натолкнулась на проблему отсутствия в органах статистики такой информации в необходимом разрезе и объеме;

3) проблематичным представляется установление рыночной стоимости собственного капитала (в частности, при расчете пятифакторного Z-индекса Альтмана, использование которого получило наибольшее распространение на практике);

4) специфичные условия функционирования организаций различных отраслей экономики делают некорректной для диагностики вероятности их банкротства применяемую систему коэффициентов, которая у зарубежных аналитиков имеет унифицированный характер, без дифференциации по отраслям.

Детерминированные однокритериальные модели предполагают построение оценки вероятности банкротства на основе расчета и интерпретации одного частного показателя — коэффициента, в той или иной степени характеризующего ликвидность организации. Однако, ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Многообразие экономических процессов в деятельности предприятий, множественность показателей характеристики их финансовой стабильности (отражающих, как правило, лишь один из аспектов функционирования предприятий), а также различия в уровне оптимального значения коэффициентов вызывают в данном случае трудности антикризисной диагностики.

Таким образом, оценка вероятности банкротства организаций на основе однокритериального подхода не может быть объективной по следующим причинам:

- ограниченность индикаторов диагностирования;

- фактическое значение коэффициентов ликвидности недостаточно объективно отражает уровень финансового состояния предприятий по причине: неоднородности и условности дифференциации активов по уровню ликвидности активов, а пассивов — по сроку их изъятия из оборота;

- моментного характера значения коэффициентов.

Детерминированные модели, основанные на расчете комплексного показателя, дают возможность проведения более глубокого анализа. При этом надо учитывать, что они основаны на:

1) многокритериальном подходе к диагностированию вероятности банкротства;

2) возможности учета отраслевых особенностей деятельности изучаемой совокупности организаций.

В совокупности оба преимущества повышают точность и адекватность оценки ситуации на основе методов обратного детерминированного факторного анализа. Однако практика их применения обнаружила характерный недостаток, который присущ всем представителям данной группы. Это определение весов значимости частных показателей системы, методика расчета которых в условиях ограниченности статистической информации и невозможности использования в данных целях корреляционно-регрессионного анализа, строится по большей части на основе экспертных оценок, для которых типична высокая степень субъективизма.

Проведение скоррингового анализа как разновидности сравнительного позволяет:

1) учесть комплексный подход к диагностированию признаков формирования кризисной ситуации;

2) определить «рейтинг» банкротства;

3) установить (в отдельных случаях, а именно при использовании методики У. Бивера) возможный временной интервал его наступления, т. е. получение векторного результата диагностирования, вследствие чего можно сформировать «некоторое подобие динамической оценки».

Вместе с тем с применением многокритериального подхода в скорринговом анализе, справедливость которого бесспорна, возникают трудности в формировании точной обобщающей характеристики сложившейся ситуации по причине:

1) наличия вероятности принадлежности организации к разным классам кредитоспособности по каждому из включенных в систему критериев;

2) необходимости сравнения фактически рассчитанных значений коэффициентов с нормативными;

3) невозможности объективного определения значений отдельных коэффициентов системы из-за ограниченности информации об исходных показателях.

При присущей качественным методам диагностирования вероятности банкротства возможности решения проблемы в условиях ограниченности исходной информационной базы и новизны изучаемой проблемы, а также универсальности относительно области применения, что, безусловно, является сильными сторонами аналитических возможностей качественных методов, ограниченность методов экспертных оценок состоит в том, что в них присутствует повышенная вероятность ошибочного суждения. Причиной этому могут быть: субъективные предпочтения эксперта; склонность к игнорированию новых фактов и гипотез, которые не вписываются в его научное мировоззрение; излишняя подверженность коллективному мнению. Кроме того, при некорректности постановки задачи перед экспертами со стороны аналитика или при большом массиве экспертных оценок в ходе их обработки могут быть допущены ошибки, снижающие качество (согласованность) экспертного решения.

Из изложенного следует, что качественные методы антикризисной диагностики имеют следующие характерные недостатки, которые придают результатам оценки, полученным исключительно только на их изолированном применении, недостоверный характер:

- трудность решения многокритериальных задач;

- субъективность прогнозного решения;

- рассчитанные значения критериев носят характер информации к размышлению, а не основы для принятия немедленных решений;

- отсутствие интерпретации полученных результатов.

Рассмотрев специфические недостатки, характерные отдельно для каждой группы методов антикризисной диагностики, стоить отметить, что им свойственны и общие, в частности:

1. Ни одна из существующих методик антикризисной диагностики не исходит из того, что банкротство является высшим проявлением трех кризисов предприятия — управленческого, экономического и финансового, т.е. ни одна из рассмотренных методик не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса. Все они идентифицируют только определенную форму кризиса организации (в основном все — финансовый, иногда в сочетании с экономическим кризисом, и только метод А-счета — управленческий). Однако другие аспекты деятельности организации, учет которых необходим в целях диагностирования вероятности банкротства, в данном случае во внимание авторами не принимается, что ограничивает их практическое применение.

2. Методическое содержание большей части методов не подвержено корректировке с учетом особенностей деятельности организаций различных отраслей экономики.

3. Получение оценок моментного характера: оценка вероятности банкротства на какую-либо дату или за один период .

Правомерно подчеркнуть, что отдельные рассмотренные методы диагностики вероятности банкротства содержат в себе рациональное начало, развитие которого лежит в основе направлений их совершенствования. Речь в данном случае идет о методе А-счет, который единственный из всех содержит попытку увязать вероятность банкротства с качеством управления (хотя и на основе поверхностной оценки качества менеджмента).

Таким образом, мы приходим к заключению о том, что существующая проблема упорядочения процесса применения методик, необходимости адаптации и уточнения некоторых из них для эффективного достижения целей, антикризисного антиципативного управления требует их совершенствования в направлении устранения вышеуказанных недостатков, но при сохранении явных преимуществ отдельных подходов.

Данное обстоятельство предопределяет необходимость дальнейшего исследования, приоритетными направлениями которого будут являться следующие:

- определение форм и этапов развития кризиса организаций;

- обоснование целесообразности и необходимости, а также создание методической основы формирования антикризисной диагностики на основе системного подхода;

- определение состава ее критериев в соответствии с целями превентивного выявления признаков развития управленческого, экономического и финансового кризисов.

В соответствии с приоритетными направлениями на сегодняшний день разработана комплексная модель оценки риска банкротства предприятия, построение которой предполагало последовательную реализацию ряда этапов.

На первом этапе, представляющем собой формирование обучающих статистических выборок российских предприятия (банкроты-небанкроты) и массивов данных в ретроспективном периоде, был сформирован массив данных из 48 показателей, характеризующих различные аспекты деятельности предприятия, а также макроэкономическую ситуацию в России.

Второй этап – отбор на основе факторного анализа (с предварительным анализом на мультиколлинеарность) индикаторов, обуславливающих наибольший вклад в дисперсию результирующего показателя, характеризующего факт банкротства предприятия.

Формирование с использованием logit-регрессии на основе показателей, отобранных с помощью указанных выше процедур, многофакторного комплексного критерия оценки риска банкротства (CBR), обладающего наилучшей прогностической способностью - это третий этап, который предполагает непосредственно процесс построения модели.

На четвертом этапе определяются диапазоны критерия CBR, используемые для классификации анализируемых предприятий в зависимости от уровня риска банкротства.

Выборка предприятий для построения комплексной модели оценки риска банкротства состояла из 350 объектов и формировалась таким образом, чтобы избежать включения «однотипных предприятий»: компании, вошедшие в данную выборку, различаются по ряду признаков (масштабы деятельности, определяемые объемом годовой выручки, а также отраслевая принадлежность). Данный подход позволил, с одной стороны, построить объективную модель, с другой – учесть тот факт, что нормативные значения показателей финансового состояния отличаются для предприятий с разной отраслевой принадлежностью. В результате исходный массив данных для построения модели включил в себя 100 предприятий торговли, 100 сельскохозяйственных предприятий, а также 150 предприятий промышленности (в том числе 50 - ТЭК).

В настоящее время в России существует достаточно большое количество баз данных, содержащих финансовую отчетность предприятий различной отраслевой принадлежности.

Ключевым принципом реализации предложенной модели оценки риска банкротства является расчет комплексного критерия риска банкротства на основе модели следующего вида:

,

C^BR – комплексный критерий риска банкротства предприятия;

Corp age - фактор, характеризующий «возраст» предприятия. Принимает значение 0, если предприятие было создано более 10 лет назад, и значение 1 – если менее 10 лет;

Cred - фактор, характеризующий кредитную историю предприятия. В случае, если кредитная история предприятия является положительной, то данный фактор принимает значение 0, в противном случае ему присваивается значение 1;

Current ratio - коэффициент текущей ликвидности;

EBIT/INT - отношение прибыли до уплаты налогов и процентов к уплаченным процентам;

ln E - натуральный логарифм собственного капитала предприятия;

R - ставка рефинансирования ЦБ;

Re g - фактор, характеризующий деятельность предприятия с точки зрения его региональной принадлежности. Принимает значение 0, если предприятие находится в Москве или Санкт-Петербурге, и 1-если в других регионах России;

ROA - рентабельность активов предприятия;

ROE - рентабельность собственного капитала предприятия;

T E - темп прироста собственного капитала предприятия;

T A – темп прироста активов предприятия.

Сравнение итогового показателя C^BR, рассчитанного на основе данной модели, с пороговыми значениями позволяет сделать вывод о риске банкротства предприятия в течение одного года с момента расчетов.

Параметры модели в зависимости от отраслевых сегментов представлены в таблице 1.

Таблица 1 Значение коэффициентов комплексной модели оценки риска банкротства предприятий в зависимости от отраслевых сегментов.

 

Фактор модели	Коэффициент	Наименование отраслевого сегмента
		Промышленность	ТЭК	Торговля	Сельское хозяйство
Константа	α0	10,2137	30,7371	35,0326	13,5065
Corp age	α1	0,0303	3,7033	4,1834	0,2753
Cred	α2	6,7543	8,9734	9,0817	6,6637
Current ratio	α 3	-3,7093	-8,6711	-8,7792	-7,0113
EBIT/INT	α4	-1,5985	-7,0110	-8,5601	-2,3915
ln E	α5	-0,5640	-1,6427	-1,6834	-1,0028
R	α6	-0,1254	-0,1399	-0,4923	-0,2900
Re g	α7	-1,3698	-0,6913	-0,8023	-1,5742
ROA	α8	-6,3609	-5,0894	-8,4776	-6,1676
ROE	α9	-0,2833	-15,3882	-10,8005	-2,3624
T E	α10	2,5966	7,3667	7,1862	2,8715
T A	α11	-7,3087	-22,0294	-22,7614	-6,9339

 

Предложенная модель содержит ряд ключевых факторов, позволяющих учесть наиболее важные аспекты деятельности предприятия при оценке риска банкротства, к которым относятся макроэкономическая ситуация в стране, эффективность, ликвидность, финансовая устойчивость, а также динамика масштабов деятельности предприятия и его отраслевая специфика. Данные факторы характеризуют деятельность предприятия с различных сторон, что на наш взгляд, позволяет провести комплексную оценку риска банкротства. Более того, в ней впервые принимается во внимание фактор, характеризующий кредитную историю предприятия, который ранее не учитывался ни в зарубежных, ни в российских моделях. Включение данного фактора в модель позволяет оценить риск банкротства предприятия не только с точки зрения прогноза деятельности, но и, что очень важно, учесть его кредитоспособность в прошлом. Поскольку в России на сегодняшний день существует институт бюро кредитных историй, получение данных подобного рода относительно того или иного предприятия не представляет каких-либо затруднений.

В соответствии с комплексной моделью оценки риска банкротства зоны риска банкротства делятся на 5 категорий (табл. 2).

Таблица 2 Диапазоны принятия решений в соответствии с комплексной моделью оценки риска банкротства предприятий

 

Значение комплексного критерия	Характеристика риска банкротства предприятия
0,8 < CBR <1	Максимальный риск банкротства
0,6< CBR ≤0,8	Высокий риск банкротства
0,4< CBR ≤0,6	Средний риск банкротства
0,2 < CBR ≤0,4	Низкий риск банкротства
0< CBR ≤0,2	Минимальный риск банкротства

 

В целях обеспечения объективности результатов, полученных на основе комплексной оценки риска банкротства, предложенная модель была апробирована на примере специально сформированной многоотраслевой выборки из 300 предприятий, отличной от той, которая использовалась для построения модели.

Как показала проведенная апробация, точность оценки риска банкротства на основе предложенной модели составила 85,6%. На сегодняшний день большинство применяемых подходов позволяет правильно спрогнозировать вероятность банкротства в 70-75 % случаев.

Наряду с достаточно высокой точностью, модель имеет еще ряд преимуществ. Она изначально разработана для российских предприятий, позволяет учесть их кредитную историю, качественные показатели и специфику деятельности, а также макроэкономическую ситуацию в стране. Кроме того, модель базируется на общедоступных данных официальной отчетности, не требует расчета большого количества показателей, предполагает легкость интерпретации результатов и характеризуется достаточно длинным горизонтом прогнозирования.

Такое разнообразие подходов к оценке вероятности банкротства организаций указывает на повышенный интерес, востребованность и целесообразность заострения внимания на данной проблеме.

Список литературы

1. Бобрышев А.Н., Дебелый Р.В. Методы прогнозирования вероятности банкротства организации//Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. – 2010. - №1. С. 21.

2. Дягель О. Ю. Теория экономического анализа: Учеб. пособие. Краснояр. гос. торг. -экон. ин-т. — Красноярск, 2005. - 170с.

3. Тришкина Н.А. Учет и анализ банкротств. - Московский институт экономики, менеджмента и права.2002. С.231-233.

4. Хайдаршина Г.А. Комплексная модель оценки риска банкротства.//Финансы. – 2009. - №2. С. 67-68.