СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ АНАЛИТИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ В ОЦЕНКЕ РИСКА БАНКРОТСТВА

Кудинова Д.А., Мартынова Т.А.

Кубанский государственный технологический университет

Россия, г. Краснодар, ул. Красная, 135

 

Аннотация.  В условиях рыночных отношений, при наличии конкуренции и возникновении порой  непредсказуемых  ситуаций, хозяйственная, производственная или коммерческая деятельность невозможна без рисков.  

Одной из актуальных проблем, требующих решения, является наиболее ранняя диагностика риска банкротства предприятия с целью иметь достаточный запас времени для принятия управленческого решения по его устранению.

В данной статье рассмотрены современные методы оценки риска банкротства, выявлены их достоинства и недостатки, а также предложены пути совершенствования аналитического инструментария в оценке риска банкротства с помощью метода расстояний. Результаты исследования апробированы на примере АО «Вимм-Билль-Данн».

Ключевые слова: банкротство, риск, методы оценки риска, минимизация рисков, диагностика риска.

 

Введение. Оценка и анализ финансовых рисков на основе данных финансовой отчетности играют решающую роль в сфере управления и принятия эффективных стратегических решений, направленных на достижение поставленных целей (стабильный рост организации, улучшение экономических показателей, увеличение прибыли и т.д.). Достоверная информация о различных видах финансовых рисков необходима не только собственникам, руководителям, менеджерам, но и инвесторам, акционерам, покупателям, аудиторам [6].

Финансовые риски многообразны. Существуют следующие виды: риск снижения финансовой устойчивости, инвестиционный риск, валютный риск, кредитный риск, налоговый риск и др. Среди них риск банкротства представляет собой опас­ность в результате неправильного выбора вложения капи­тала, полной потери предпринимателем собственного капитала и невозможности его рассчитываться по взятым на себя обязательствам.

Банкротство организации – это неспособность в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанности по уплате обязательных платежей [1]. Далеко не каждая организация, которая испытывает финансовые трудности, может считаться банкротом. Основным признаком банкротства является долг в размере более 300 000 рублей, срок расчета по которому наступил более чем 3 месяца назад. Компания признается банкротом по решению арбитражного суда. Обратиться в суд могут не только кредиторы или налоговая инспекция, само предприятие-должник также может потребовать признать себя банкротом.

Одной из важных задач, требующих решения, является наиболее ранняя диагностика риска банкротства предприятия.

В связи с этим, актуальна проблема разработки инструментария для своевременной диагностики  несостоятельности предприятия.

В настоящее время не существует универсального подхода к анализу и оценке финансовых рисков. Исследования и разработка методов, концепций и подходов идентификации и оценки угроз особенно актуальны для хозяйствующих экономических субъектов, поскольку это позволит выявить события или условия, способные негативно отразиться на финансово-экономической деятельности организации. Умение оценивать, контролировать и эффективно управлять рисками является сильным конкурентным преимуществом любого предприятия, чем и обусловлена важность и актуальность темы исследования.

В современных условиях хозяйствования  банкротство представляет собой во многом неизбежный и объективно обусловленный результат развития рыночных отношений. Причин для такого утверждения множество. К ним, в первую очередь, относится неумение и неспособность организации наладить эффективное производство пользующихся спросом товаров из-за отсутствия должных знаний и опыта.

Анализ современных  методов оценки риска банкротства. В процессе диагностики финансовой несостоятельности организации рекомендуется использовать подходы, основанные на применении обширной системы критериев и признаков, ограниченного круга показателей, а также интегральных показателей.

В настоящее время существуют множество моделей для прогнозирования банкротства компаний. Наиболее широкое распространение в западных методиках прогнозирования риска банкротства нашли модели, разработанные известными экономистами Альтманом, Лисом, среди отечественных моделей следует отметить такие, как иркутская модель, модель Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова и белорусская модель Савицкой.

При оценке вероятности банкротства нужно четко понимать, что не может быть универсальных моделей, которые бы идеально подходили для всех отраслей экономики. Поэтому при оценке вероятности банкротства в работе использовались как общепризнанные методы (двухфакторная и пятифакторная модели Альтмана), так и менее известные, но более современные модели.

В процессе выбора моделей для оценки вероятности риска банкротства был проведен анализ множества существующих вариаций. Представим выводы, которые были сформулированы в процессе анализа, а также причины, по которым модели, упомянутые ниже, не нашли практического применения в данной работе.

Во-первых, не все показатели можно легко получить из бухгалтерской (финансовой) отчетности, составленной по РСБУ. Например, в модели Ж. Конана и М. Голдера используется показатель добавленной стоимости, которую можно рассчитать приблизительно и только по данным Пояснений к бухгалтерскому балансу и отчету о финансовых результатах.

Во-вторых, некоторые модели не просты для применения на практике из-за наличия специализированных математических расчетов. Например, в модели Фулмера необходимо рассчитывать логарифмы.

В-третьих, авторы методик не всегда заботятся о простоте их применения. В описаниях моделей нередко используются сложные названия показателей, которые, при рассмотрении порядка их расчета, оказываются аналогами более широко известных коэффициентов. Мы считаем, что лучше использовать название показателя в таком виде, какое оно встречалось раньше, чтобы пользователям было легче проводить аналогии. Например, коэффициент менеджмента у Р.С. Сайфуллина, Г.Г. Кадыкова – это рентабельность продаж, рабочий капитал у А.В. Колышкина – это оборотные активы.

На наш взгляд, методика может содержать также другие коэффициенты для анализа, при этом каждый из них должен найти своего пользователя, нести реально полезную информацию.

Отобранные модели были использованы для оценки вероятности банкротства АО «Вимм-Билль-Данн».

Главной целью анализа финансового состояния в оценке риска банкротства является заблаговременно обнаружение кризисных явлений еще до того, как они стали необратимыми.

Организация АО «Вимм-Билль-Данн» достаточно крупная, основным видом деятельности которой является производство молочной продукции, безалкогольных напитков и детского питания, их реализация, а также организация производства данной продукции [8].

Компания занимает лидирующее место среди конкурентов данной отрасли и не имеет высокой вероятности наступления банкротства. Доказательством этому является проведенный анализ на основании зарубежных и отечественных методик.

Рассмотренная динамика экономических показателей деятельности предприятия и отрасли за 2015-2017гг. показала, что молочный рынок России в настоящее время достаточно стабильно и успешно развивается и  его лидером в последние годы является компания АО «Вимм-Билль-Данн». Об этом свидетельствуют следующие факты:

- темп роста прибыли предприятия стабилен, что говорит о повышении эффективности финансово-хозяйственной деятельности;

- величина оборотных активов выше суммы задолженности предприятия внешним кредиторам, что свидетельствует о повышении ликвидности и платежеспособности предприятия;

- сумма краткосрочных обязательств предприятия составляет более 40% от суммы всего имущества АО «Вимм-Билль-Данн», что говорит о прочном финансовом положении и высоком уровне финансовой независимости;

- предприятие на протяжении 3-х рассматриваемых лет не испытывало недостатка собственных средств в обороте. К 2017 г. собственные оборотные средства составили 54,23 % от суммы собственных средств предприятия.

Таблица 1 – Результаты оценки риска банкротства АО «Вимм-Билль-Данн» 2015-2017гг.

Дискриминантная модель	2015 г.	2016 г.	2017 г.	Вероятность банкротства (норма)
Пятифакторная модель Альтмана	2,64	2,41	2,47	Z > 2,9 – зона финансовой устойчивости, к которой близка компания
Модель Таффлера	1,27	1,29	1,19	Z > 0,3 – вероятность банкротства малая
Модель Лиса	0,12	0,12	0,11	Z > 0,037 – вероятность банкротства малая
Иркутская модель	4,82	4,82	4,52	Z > 0,42 – вероятность банкротства минимальная (до 10%).
Модель Сайфуллина и Кадыкова	1,7	1,6	1,5	Z >1, финансовое состояние организации – удовлетворительное

 

Итоги примененных методик представлены в таблице 1, где Z – итоговый коэффициент, в зависимости от значения которого, по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства.

Как показал результат проведенной оценки, при применении в отношении АО «Вимм-Билль-Данн» различных моделей, мы получили одинаковые результаты, которые свидетельствуют об отсутствии высокой вероятности банкротства.

Таким образом, необходимость разработки новых методик, несмотря на наличие довольно широкого инструментария в данной области, объясняется тем, что комплекс причин финансовой несостоятельности предприятия в большинстве случаев индивидуален. Следовательно, при выборе того или иного методического обеспечения необходим ситуационный подход. Для этого, скорее всего, потребуется предварительная оценка внешних и внутренних условий деятельности предприятия, с целью выделить слабые области управления и существующие угрозы. Выбор методики необходимо осуществлять уже исходя из этих знаний. Критериями выбора методов антикризисной диагностики должны быть: учет вида деятельности предприятия, учет внешних и внутренних условий деятельности предприятия на момент диагностики, наличие экономической информации, необходимой для расчетов показателей в используемых моделях.

Разработка и апробация комплексной модели в оценке  риска банкротства  организации. Методом, применение которого может усовершенствовать аналитическое  обеспечение диагностики финансовой несостоятельности предприятия, на наш взгляд, является использование метода расстояний в анализе вероятности банкротства. У метода есть преимущества: он, с одной стороны, позволяет получить комплексный показатель в виде расстояния до наилучших значений показателей (эталона), а, с другой –  не ограничивает число и направленность факторов, включаемых в комплексную модель [7]. Кроме того, наилучшие значения, присваиваемые предприятию эталону, могут быть установлены с учетом особенностей сферы деятельности предприятия и специфики экономической ситуации.

Рассмотрим пример использования метода расстояний в оценке  риска банкротства  АО «Вимм-Билль-Данн». R – это расстояние от точки эталона до значений показателей предприятий, которое характеризует близость значений показателей к наилучшим значениям эталона. Чем ближе предприятие к показателям эталона, тем меньше его расстояние до точки эталона и тем выше рейтинг. Результаты расчетов по выбранному набору показателей представлены в таблице 2.

Общий вид формулы:

             R = √ (1- (а_1: а _э)) ² + (1- (а_2: а _2э)) ² + ... + (1- (а_n: а _nэ)) ²  ,                   (1)

где    а1,…, аn – фактические значения показателей;

          аэ,…, аnэ – эталонные значения показателей.

Применение формулы 1 позволило определить расстояние до эталона в 2016 году на уровне 0,697, в 2017 году - на уровне 0,772.

Исходя из содержания формулы, при получении фактических значений показателей на уровне нуля, мы бы, например, получили максимальное расстояние до эталона √10 = 3,162 (при условии, что в расчете участвует 10 показателей).

Таблица 2 –  Диагностика риска финансовой несостоятельности методом расстояний АО «Вимм-Билль-Данн» за 2016-2017гг.

Показатель	2016 г.	2017 г.	Эталон
Темп роста валюты баланса, %	104	108	100
Доля оборотных активов в общем имуществе, %	44,9	45,8	60
Коэффициент абсолютной ликвидности	0,3	0,3	0,4
Коэффициент текущей ликвидности	1,3	1,1	1,5
Коэффициент автономии	0,57	0,6	0,7
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	0,06	0,07	0,05
Оборачиваемость запасов в днях	117	120	90
Темп прироста прибыли от продаж, %	162	168	160
Рентабельность продаж, %	4,7	7,8	8
Рентабельность активов, %	7,4	10,6	8

 

Тогда для расчета фактического расстояния в процентах нам необходимо полученное расстояние до эталона разделить на максимально возможное расстояние, в результате получим: 22 % в 2016 году и 24,4% в 2017 году. В данном случае, чем выше процент, тем больше вероятность наступления банкротства предприятия. Таким образом, финансовое состояние исследуемого предприятия можно считать благополучным, а риск финансовой несостоятельности – низким.

Рассмотренная методика не является идеальной, требует профессионального суждения. Однако, если применять ее регулярно и устанавливать критерии в соответствии с целями развития предприятия, она может иметь наибольшую практическую ценность для конкретного предприятия по сравнению с общепринятыми моделями.

Использование метода расстояний позволяет оценить финансовое состояние организации, выявить угрозы и слабые стороны и предпринять меры по минимизации финансовых рисков. При этом следует отметить легкость и информативность расчета, а также свободу в выборе необходимых показателей в том количестве и качестве, которое необходимо для конкретного предприятия с учетом отраслевой специфики.

Заключение. В современных условиях развития изучение методов и моделей оценки финансовых рисков заслуживает особого внимания. В рамках данной работы был предложен комплексный подход диагностического анализа с помощью метода расстояний, в основе которого лежат элементы, представляющие собой индексы (эталоны) основных показателей финансово-хозяйственной деятельности.

Применение данного метода позволит всесторонне проанализировать финансово-хозяйственную деятельность организации, выявить сильные и слабые стороны и на основе данных, полученных в результате анализа, оценить риск ликвидности, платежеспособности, риск снижения финансовой устойчивости и может иметь наибольшую практическую ценность для конкретного предприятия по сравнению с более универсальными моделями.

Таким образом, наибольшую практическую ценность имеют те методы диагностики финансовой несостоятельности, которые учитывают не только отклонения от стандартных значений, но и конкретные условия и виды деятельности предприятия.

Ни одна из рассмотренных моделей не имеет самостоятельного значения для окончательной идентификации ситуации по прогнозированию банкротства и носит характер поддерживающей иллюстрации. Поэтому модели желательно использовать в сочетании с традиционными методиками коэффициентного финансового анализа, а традиционные методики, в свою очередь, нуждаются в дополнении неформализованными методами анализа.

Список использованной литературы:

1.                Российская Федерация. Государственная Дума. Гражданский кодекс Российской Федерации. [Текст] Части первая, вторая и третья: по состоянию на 31 янв. 2016 г: офиц. текст / М-во юстиции Рос. Федерации. – Москва : Юрайт, 2016. – 480 с.

2.                О несостоятельности (банкротстве) [Электронный ресурс]: Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» № 127-ФЗ, от 26.10.2002. // Справочная правовая система «Консультант Плюс».

3.                Банкротство предприятия: понятие, виды, процедура ликвидации компаний с долгами [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.kp.ru/guide/bankrotstvo-predprijatija.html (дата обращения  06.08.2018)

4.                Диагностика банкротства по моделям Лисса и Таффлера [Электронный ресурс]  – Режим доступа: https://knowledge.allbest.ru (дата обращения 11.01.2019)

5.                Мартынова Т.А., Рыбянцева М.С. Финансовый анализ. [Текст] / Т.А. Мартынова, М.С.  Рыбянцева // Практикум. – Краснодар : ФГБОУ ВО «КубГТУ». – 2017. – С.171.

6.                Наниз К.Р. Комплексный метод оценки финансовых рисков на основе данных финансовой отчетности [Текст] / К.Р. Наниз //Аудиторские ведомости. – 2018. – №1. – С. 39-47.

7.                Наниз К.Р., Мартынова Т.А. Комплексный подход к оценке риска банкротства промышленного предприятия [Текст]  / К.Р. Наниз, Т.А. Мартынова Т.А. // Российская экономическая модель-5: настоящее и будущее аграрного, индустриального и постиндустриального секторов Сборник статей по материалам Международной научно-практической конференции, посвященной 55-летию экономического факультета КубГАУ. – Краснодар: 2015. – С. 391-396.

8.                Официальный сайт АО «Вимм-Билль-Данн» [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.wbd.ru (дата обращения 18.12.2018)

Сведения об авторах:

Кудинова Дарья Александровна – Магистрант Кубанского государственного технологического университета, e-mail: kudinova.d94@yandex.ru

Мартынова Татьяна Алексеевна – Кандидат экономических наук, профессор, заведующий кафедрой учета, анализа и аудита Кубанского государственного технологического университета, e-mail: m.students15@gmail.ru

THE IMPROVEMENT OF ANALYTICAL TOOLS IN ASSESSING THE RISK OF BANKRUPTCY

Kudinova D.A., Martynova T.A.

Abstract. In the conditions of market relations, in the presence of competition and sometimes unpredictable situations, economic, industrial or commercial activity is impossible without risks.

One of the urgent problems that need to be solved is the earliest diagnosis of the risk of bankruptcy of the enterprise in order to have sufficient time to make a management decision to eliminate it.

This article describes the modern methods of assessing the risk of bankruptcy, their advantages and disadvantages, as well as ways to improve the analytical tools in assessing the risk of bankruptcy using the distance method. The results of the study were tested on the example of  «Wimm-Bill-Dann».

Keywords: bankruptcy, risk, risk assessment methods, risk minimization, risk diagnosis.

References:

1.      Russian Federation. state Duma. Civil code of the Russian Federation. [Text] Parts one, two and three: as at 31 January. 2016: official. text / M-in justice Grew. Confederations. – Moscow: Yurayt, 2016. – 480 p.

2.      Insolvency (bankruptcy) [Electronic resource]: Federal law «on insolvency (bankruptcy)» № 127-FZ, dated 26.10.2002. // Legal reference system "Consultant Plus".

3.      Bankruptcy: concept, types, procedure of liquidation of companies with debts [Electronic resource] – Access mode: http://www.kp.ru/guide/bankrotstvo-predprijatija.html (date of application 06.08.2018)

4.      Diagnostics of bankruptcy of the model of Liss and Taffler [Electronic resource] – Mode of access: https://knowledge.allbest.ru (accessed 11.01.2019)

5.      Martynova T. A., Rybyantseva M. S. Financial analysis. [Text] / T. A. Martynova, M. S. Rybyantseva // Workshop. – Krasnodar : IN FGBOU "Kuban state University". – 2017. – P. 171.

6.      Comprehensive method of financial risk assessment based on the financial statements data [Text] / K. R. Nanis //Audit statements. – 2018. – №1. – P. 39-47.

7.      Nanis K. R., Martynova T. A. an Integrated approach to the assessment of risk of bankruptcy of industrial enterprises [Text] / K. R. Nanis, T. A. Martynova T. A. // Russian economic model-5: the present and the future of agrarian, industrial and post-industrial sectors Collection of articles on materials of International scientific-practical conference dedicated to the 55th anniversary of the economic faculty of the Kuban state agrarian University. – Krasnodar: 2015. – P. 391-396.

8.      Official website of JSC «Wimm-Bill-Dann». [Electronic resource] – Access mode: http://www.wbd.ru (date of application 18.12.2018)