ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ПРОЦЕССЕ ФОРМИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ФИНАНСОВОЙ СТРАТЕГИИ С УЧЕТОМ РЕГИОНАЛЬНОГО РИСКА

 

о «

и т

«

и

л м ч w

е

ета

СО «

ю о

е и н е н

ч о Я

с

о ч л

т с

а ес ^ *

я о & S

ЕГ О

с

S ю

о

г

о

к

о

с

S ю

а

п g

S «

ие тр

Я ° ри

Я ^

и н

к; 3

s  о

ит р

ей

ЕЗ ю

Л к;

G g

Ч И

е р

с ч о

е р

р

л

н

ю о

с

« 2 ет

а

о

г

о

2 - S дщ «

и

о

с

ти

О л-i

а

a и

2 Н и тс

ей Ч со <и « Ср

ис р

О И 0J о

CQ И

т

с н а н и

к S

ч ^ я-

^ 2 « а,

п

о <и р

с

Л Ч

е

ета

с

е

и ин ке

Ю  СО

О  «

О ю

о   о

т

«

р

С

к

се и ет

а о

ни с

о т и

с

с е

*

е

ета

ч с

н е

ЕТ

й 3 ю о

с н а н

е

X

и

итк

а р

С

н

л

4   

е

Н U

5  д £ g

^^ 3S5 X a

■л зЯ

ч       ЕУ

CD Ч

л   о

«   с

U

Я S

h iS

• m

Л &

я « й - 3 о 35

G и

я я о

т о

U

я я

О

г

о

ат к тс

Я ю о и к

ей

Ю «

ч

е

о

н

ч о с о

н

л р

о

т и ч

е р

к

а

5 'Я

с

и р

о

г е

к

СО к

к

л

ю

о

н

X

о

т

8 р

рн

ч ^ Hi Э л 2

е

г Еу

ч н ю « О ЕУ Л и рт С о

Систему рейтинговых методик целесообразно дополнить ком­плексом подходов к диагностике риска банкротства.

Потребность в оценке финансового состояния и прогнозирова­нии его изменений испытывают как сами предприятия, так и их контрагенты, инвесторы, заемщики, кредиторы и т.д. [116]

В мировой практике выработан простой, оперативный и доста­точно точный метод заблаговременного выделения компаний, кото­рым грозит банкротство, или, что не менее важно, подтверждение от­сутствия этого риска.

Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель [89]. 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, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат (С1) оказывается отрицательным, вероятность банкротства
невелика. Положительное значение С1 указывает на высокую вероят­ность банкротства.

В американской практике выявлены и используются такие весо­вые значения коэффициентов:

-  для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) - (-1,0736);

-  для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) - (+0,0579);

-  постоянная величина-(-0,3877).

Отсюда формула расчета С1 принимает следующий вид:

С1 = - 0,3877 + Кп*(-1,0736) + Кз*0,0579                     (14)

Однако, рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реально­сти. Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства (С1) и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый по­казатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне не­значительная.

Также следует иметь в виду, что в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро - и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго - и трудоемкости производства, производи­тельности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно ме­ханически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях.

Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей [89]. В прак­тике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Альтмана, который представляет собой пятифакторную модель, по­строенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США. При построении индекса Альт­ман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и иссле­довал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное рег­рессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представля­ет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих эко­номический потенциал предприятия и результаты его работы за ис­текший период. В общем виде Z-счет имеет вид [116]:

Z = 1,2 X1 + 1,4 Х2 + 3,3 Х3 + 0,6 Х4 + 1,0 Х5                (15)

где X1— прибыль до уплаты налога/текущие обязательства;

Х2 - текущие активы/общая сумма обязательств;

Х3 - текущие обязательства/общая сумма активов;

Х4 - отношение рыночной стоимости всех обычных и привиле­гированных акций предприятия к заёмным средствам;

Х5 - доля чистой выручки от реализации в объеме активов.

Использовать модель, выявляющую компании со сложным фи­нансовым положением, просто. Ключевые величины счета прибылей и убытков и балансового отчета анализируемых компаний заклады­ваются в систему. Искомые соотношения автоматически подсчиты - ваются, и вычисляется Z-коэффициент.

Если Z-коэффициент ниже «критического уровня платежеспо­собности», рассчитанного по данным обанкротившихся компаний, то риск кредитования такой компании очень велик.

Уровень угрозы банкротства предприятия в модели Альтмана определяется по оценочной шкале [116].

Таблица 5 - Оценочная шкала для модели Альтмана

Значение показателя «Z»

Вероятность банкротства

до 1.80

Очень высокая

1.81 - 2.70

Высокая

2.71 - 2.99

Возможная

3.00 и выше

Очень низкая

Таким образом, будущий риск, связанный с компанией, можно оценить на основе как ее прошлой, так и настоящей деятельности. Фактические данные свидетельствуют, что 98% банкротств в разви­тых странах за последние 15 лет точно предсказаны при помощи раз­личных моделей.

Применение данного коэффициента в оценке возможности бан­кротства предприятия эффективно, так как этот метод:

-  позволяет определить количественную меру банковского риска, которая дает возможность в каждом конкретном случае оце­нить и сравнить последствия и целесообразность тех или иных опе­раций;

дает возможность формализовать и накапливать опыт банка по заключению сделок, что позволит банку дифференцировать про­центные ставки по кредитам;

-  позволяет определить то отдельное множество сделок из всех потенциально возможных, которое обеспечит банку получение мак­симальной средней прибыли при минимуме риска, что соответствует реализации оптимальной стратегии распределения свободных бан­ковских ресурсов.

Позднее Альтман модифицировал свою модель и предложил вычислять индекс кредитоспособности компаний. В общем виде ин­декс кредитоспособности имеет вид:

Zк = 3,3К1 + 1,0К2 + 0,6К3 + 1,4К4 + 1,2К5                     (16)

где К1 - отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к величине активов;

К2 - отношение выручки от продаж к величине активов;

К3 - отношение рыночной стоимости собственного капитала к привлеченному капиталу по балансовой стоимости;

К4 - отношение нераспределенной прибыли к стоимости акти­вов;

К5 - отношение собственных оборотных средств к стоимости активов.

Известны другие модели прогнозирования вероятности банкрот­ства. Так британский ученый Таффлер предложил в 1977 г. четырех - факторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход.

При использовании 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 измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капи­тала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособ­ности производит точную картину финансового состояния корпора­ции. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котиру­ются на биржах, принимает форму:

Z = Х1 + С1Х1 + С2Х2 + С3Х3 + С4Х4,....                     (17)

где: Х1 = прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%). (проценты в скобках указывают на пропорции модели);

Х2 = текущие активы/общая сумма обязательств (13%);

Х3 = текущие обязательства/общая сумма активов (18%);

Х4 = отсутствие интервала кредитования (16%);

С1,.С4 - коэффициенты.

У данной модели есть существенный недостаток. В модели Таффлера только получение отрицательного значения показателя Z будет свидетельствовать о близости предприятия к банкротству. Но на практике для этого необходимо иметь очень значительные убытки от привлекаемых средств.

Модель Бивера также содержит систему показателей для выяв­ления признаков банкротства в компании за 5 лет и за год до кризиса [89].

Таблица 6 - Показатели Бивера

Значение

Показатель

благополучная компания

за 5 лет до банкротства

за 1 год до банкротства

1. Коэффициент Бивера

0,4 - 0,45

0,17

-0,15

2. Рейтинг активов

6 - 8

4

- 22

3. Финансовый леверидж

< 37

< 50

< 80

4. Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами

0,4

< 0,3

около 0,06

5. Коэффициент покрытия

< 3,2

< 2

< 1

П - А_

(18)

где П - чистая прибыль;

А - амортизационные отчисления;

До - долгосрочные обязательства;

Ко - краткосрочные обязательства.

В российской практике установлена официальная система кри­териев для оценки неплатежеспособности предприятия, состоящая из четырёх коэффициентов: коэффициента текущей ликвидности, коэф­фициента обеспеченности собственными средствами, коэффициента утраты платежеспособности и коэффициента восстановления плате­жеспособности.

Если первые два из этих показателей соответствуют норматив­ным значениям (Ктлнорм = 2 и Кобесп.сснорм = 0,1), то на основе дина­мики коэффициента текущей ликвидности рассчитывается третий по­казатель — коэффициент утраты платежеспособности (Куп), который оценивает, сможет ли предприятие в ближайшие три месяца выпол­нить свои обязательства перед кредиторами:

Ктпфа*т + /Т ■ (К л - К ) - гг _   /   тп факт            тп нач J

711                                    ТТ                                                '

тп норм                                                           (19)

где Т - отчётный период в месяцах;

Ктл факт. - фактическое значение коэффициента текущей лик­видности в конце отчётного периода;

Ктл нач. - значение коэффициента текущей ликвидности в нача­ле отчётного периода;

Ктл норм. - нормативное значение коэффициента текущей лик­видности.

Если Куп<1, то в ближайшие 3 месяца платежеспособность ут­ратится, а если Куп>1, то в течение 3 месяцев предприятие будет пла­тежеспособным.

Если же структура баланса по первым двум приведённым пока­зателям признаётся неудовлетворительной, то рассчитывается коэф­фициент восстановления платежеспособности (Квп) за период, рав­ный шести месяцам:

ТС          + 6 /. (if              — fc ^

тп факт y^Y Vх4 - тп факт  тп нач /

Бивера          Д +1

тп норм                       (20)

Если Квп<1, то организация за 6 месяцев не восстановит плате­жеспособность, а если Квп>1, то организация в течение 6 месяцев восстановит платежеспособность. Данный коэффициент показывает, будет ли прогнозное значение коэффициента текущей ликвидности соответствовать нормативу или нет.

Одной из стадий банкротства предприятия является финансовая неустойчивость. На этой стадии начинаются трудности с наличными средствами, проявляются некоторые ранние признаки банкротства, резкие изменения в структуре баланса в любом направлении. Однако особую тревогу должны вызвать:

-  резкое уменьшение денежных средств на счетах (кстати, уве­личение денежных средств может свидетельствовать об отсутствии дальнейших капиталовложений);

-  увеличение дебиторской задолженности (резкое снижение также говорит о затруднениях со сбытом, если сопровождается рос­том запасов готовой продукции);

-  старение дебиторских счетов;

-  разбалансирование дебиторской и кредиторской задолженно­сти;

-  снижение объемов продаж (неблагоприятным может оказать­ся и резкое увеличение объемов продаж, так как в этом случае бан­кротство может наступить в результате последующего разбалансиро - вания долгов, если последует непродуманное увеличение закупок, капитальных затрат; кроме того, рост объемов продаж может свиде­тельствовать о сбросе продукции перед ликвидацией предприятия).

Введем в методику оценки кредитоспособности заемщика, ис­пользуемую банком, коэффициенты диагностирования банкротства, а также коэффициенты утраты и восстановления платежеспособности. Таким образом, в Положение об оценке рисков, можно ввести пункт «Оценка факторов риска (F1         1), связанных с вероятностью банкрот­ства контрагента» Каждому значению коэффициента присвоим балльное значение [89]. Результаты сведем в таблицу.

Таблица 7 - Присвоение балльной оценки коэффициентам прогнози - _ рования банкротства_

Показатель

Значение

Балльная оценка

Двухфакторная модель

С1>0

1 бал.

С1<0

20 бал.

Пятифакторная модель Альтмана

Z<1,80

1 бал.

1,81<Z<2,70

4 балла

2,71<Z<2,99

8 бал.

Z>3,00

20 бал.

Модель Таффлера

Z>0

20 бал.

Z<0

1 бал.

Коэффициент утраты платежеспособности

Куп<1

4 бал.

Куп>1

16 бал.

Коэффициент восстановления платежеспособности

Квп<1

2 бал.

Квп>1

8 бал.

Определим интервальные значения в границах группы показате­лей вероятности банкротства и присвоим класс кредитоспособности потенциальному заемщику.

Таблица 8 - Присвоение класса кредитоспособности по итогам расче - та показателей вероятности банкротства__________________________

А

В

С

Д

Е

Значения границ группы

>60

41 - 59

28 - 40

10 - 27

<10

Т.к. мы оцениваем возможность банкротства по нескольким по­казателям, присвоим каждому из них вес для последующего введения показателей в методику банка и определения рейтинга кредитоспо­собности заемщика. Результаты сведем в таблицу. Для присвоения весов коэффициентам, характеризующим возможность банкротства предприятия заемщика, используем данные сравнительного анализа дискриминантных моделей прогнозирования банкротства, проведен­ного в КБГУ им. Х.М. Бербекова (г. Нальчик). Коэффициенты про­гнозирования банкротства по различным методикам вычислили на основе данные отчетности предприятия, которое заведомо является банкротом. По результатам анализа были сделаны выводы о том, на­сколько каждая из моделей адекватна и применима в российских ус­ловиях. Пятифакторная модель оценки вероятности банкротства Альтмана (Z-счет) адекватно оценили текущее финансовое состояние предприятия. Двухфакторная модель оценки угрозы банкротства и модель Таффлера показали низкую вероятность банкротства, что не соответствует действительности.

Таблица 9 - Присвоение весов коэффициентам прогнозирования бан­

кротства