ИССЛЕДОВАНИЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДИК ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ

INVESTIGATION OF EXISTING METHODS FOR ASSESSING THE PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF METALLURGICAL ENTERPRISES

Nikita Khlebnikov

student, Department of Finance, Economics and Management, Tolyatti State University,

Russia, Tolyatti

АННОТАЦИЯ

В статье рассмотрены понятия риска и вероятности банкротства металлургических предприятий, а также классификация методик определения риска банкротства промышленных предприятий.

ABSTRACT

The article discusses the concepts of risk and probability of bankruptcy of metallurgical enterprises, as well as the classification of methods for determining the risk of bankruptcy of industrial enterprises.

Ключевые слова: вероятность банкротства, банкротство металлургических предприятий, риск банкротства, методика расчета вероятности банкротства.

Keywords: probability of bankruptcy, bankruptcy of metallurgical enterprises, bankruptcy risk, methodology for calculating the probability of bankruptcy.

Для оценки риска банкротства промышленных предприятий применяются разные подходы и методы. Они могут быть классифицированы по степени формализации на количественные, качественные и комбинированные. Также по способу оценки они могут быть поделены на методы, основанные на вероятностных шкалах, и методы, использующие рейтинговые системы. Изучение литературы свидетельствует о том, что каждый из этих подходов имеет свои достоинства и недостатки, которые характеризуют их и определяют выбор наиболее подходящего метода оценки в разных ситуациях.

Присваивание индустриальным предприятиям специфического числового показателя или класса рейтинга с целью выражения вероятности их банкротства является основой количественной оценки риска банкротства. Этот процесс включает в себя применение статистической модели, которая анализирует разнообразные аспекты деятельности компании.

Традиционная методика количественной оценки базируется на агрегации ключевых показателей деятельности, к которым применяются настроенные коэффициенты весомости. Это приводит к созданию комплексного показателя, отображающего экономическое благополучие организации. Отмечается, что предприятия с выше интегральным показателем имеют меньший риск банкротства, что облегчает сравнение их финансовых перспектив.

Применение количественных методик позволяет классифицировать предприятия по группам риска банкротства. Изначально эти методы нашли применение в секторе потребительского кредитования и затем расширили свое применение на анализ кредитоспособности индивидуальных заёмщиков и индустриальных предприятий. Такие модели предоставляют возможность точнее и объективнее оценить финансовую устойчивость компаний.

Ключевая цель данных количественных моделей заключается в комплексном изображении финансового положения организации и определении ее банкротства, идущем за пределы простого объяснения факторов, увеличивающих риск банкротства. Это дает возможность руководству компании своевременно реагировать на угрозы, анализировать их источники и разрабатывать стратегии снижения рисков.

Методология создания количественных моделей включает ряд шагов: сбор аналитической информации о компаниях, определение необходимого набора финансовых и экономических показателей, распределение предприятий по уровням риска, и последующее эконометрическое моделирование для оценки риска банкротства.

На рисунке 1 изложены ключевые стадии разработки количественной модели оценки риска банкротства. Каждый шаг в этом процессе выполняет свою уникальную роль, направленную на достижение общей цели - точное количественное предсказание риска банкротства предприятия.

Рисунок 1. Схема построения количественной модели оценивания вероятности банкротства

Основой для применения количественных методов оценки угрозы банкротства является создание гомогенной выборки из промышленных компаний и определение ключевых коэффициентов, способных наглядно показывать их финансовое положение. Варьирование методов моделирования, которые включают линейные вероятностные модели, логит и пробит-модели, в зависимости от типа связи между независимыми переменными и коэффициентами, а также учитывая степень риска банкротства, является важной частью процесса.

Добавление качественных критериев в анализ риска банкротства расширяет границы оценки, опираясь на оценки экспертов, которые используют интуитивно-логический подход, моделируют и проводят анализ различных альтернативных сценариев. Среди известных методик качественного анализа выделяются подходы В.В. Ковалева и аргентинские методики оценки угрозы банкротства предприятий [8; 12;13].

При анализе риска банкротства предприятия принимаются во внимание как количественные, так и качественные методы оценки, а также более комплексные системы, опирающиеся на рейтинговые данные от ведущих международных и национальных агентств, включая такие как Moody's, Fitch, Standard & Poor's, HPA, Эксперт РА и AK&M. Эти агентства присваивают компаниям разнообразные рейтинги, в том числе с точки зрения долгосрочных и краткосрочных обязательств, управленческой эффективности, поддержки, ответственности перед обществом и финансовой устойчивости.

На наличии положительного кредитного рейтинга строится конкурентное преимущество компании, способствующее снижению издержек на привлечение внешнего финансирования от инвесторов и кредиторов благодаря тому, что рейтинг подтверждает финансовую стабильность предприятия, его способность своевременно и в полном объеме выполнять обязательства, тем самым улучшая условия доступа к средствам на выгодных условиях.

Исследования в области вероятностных моделей оценки риска, проведенные А. Винакором и Р. Смитом в 1920-1930 годах, заложили основу для современных методик. Они доказали, что финансовая устойчивость является ключевым фактором в развитии и стабильности предприятия. Ими были определены критерии, такие как соотношение чистого оборотного капитала к общему объему активов и соотношение собственного капитала к величине долгов перед кредиторами, которые служат показателями риска банкротства для промышленных компаний.

После этого все больше исследователей, таких как Э. Альтман, Р. Лис, Р. Таффлер, Г. Тишоу, Дж. Фулмер, Спрингейт и другие, следовали этой тенденции. Популярной моделью оценки риска банкротства является модель Э. Альтмана, которая была представлена в 1968 году. Z-коэффициент Альтмана позволяет распределить компании по разным уровням риска банкротства. Вариации Z-коэффициентов в различных моделях в отечественных условиях включают элементы исследований Альтмана и других западных ученых с модификациями для учета специфических условий (как показано в таблице 1).

Таблица 1

Классические модели оценки вероятности банкротства

Ряд экспертов, специализирующихся на оценке рисков банкротства, отмечают сложности с внедрением стандартных моделей оценки рисков банкротства в российский контекст финансово-экономического анализа. Эти модели в значительной степени основаны на изучении огромного количества статистических данных, что имеет ряд ограничений. Во-первых, наборы данных, используемые для построения таких моделей, объединяют компании из разных секторов, разного размера и на разных стадиях жизненного цикла. Это приводит к отсутствию специфичности, поскольку используемая система коэффициентов универсальна для всех этих разнообразных моделей, что потенциально снижает точность [5].

Более того, в основе многих из этих моделей лежат статистические данные за десятилетия с 1960-х по 1980-е годы, отражающие эволюцию западных промышленных компаний в весьма специфических условиях. В отличие от этого, статистические данные о фирмах-банкротах, доступные на местном уровне и получаемые от статистических агентств, часто не обладают необходимой детализацией и широтой. Это несоответствие приводит к необходимости периодического пересмотра констант, используемых в местных моделях, для поддержания их актуальности.

Также, пятифакторная модель, разработанная Э. Альтманом, оказывается применимой преимущественно к тем компаниям, которые выпустили корпоративные ценные бумаги, в силу того, что она включает в себя элемент, учитывающий рыночную стоимость акций (например, через параметр X4). В контексте российского рынка это обстоятельство сужает круг применимости модели, поскольку большинство местных компаний не участвуют в биржевых торгах.

Кроме того, вызывает опасения разнообразие стандартов ведения бухгалтерского учета (например, GAAP в США и UK GAAP в Великобритании) и отличающиеся друг от друга законодательные подходы к процедуре банкротства, что может вносить искажения в оценку рисков банкротства.

В Российской Федерации существует отдельная категория регулируемых методологий, основанных на расчете множества финансовых показателей, в основном с помощью анализа соотношений. К этой категории относится методика, разработанная Правительством РФ в 1994 году, а также модели, представленные Правительством РФ в 1997 году, ФСФО в 2001 году и Министерством экономического развития РФ в 2006 году [2; 3; 4]. Присущий этим подходам высокий уровень субъективности можно объяснить слабыми логическими связями между избранной большинством переменных. Трудности в сопоставлении уровней банкротства отдельных промышленных компаний усугубляются отсутствием общепринятой метрики. Сложности также усиливаются за счет того, что эти модели не закрепляются за определенными отраслями.

Проблематичность этих методических подходов была выявлена в исследованиях таких ученых, как В.Ю. Жданов, М.Н. Крейнина, А.А. Ленская, Л.Л. Голунова и Н.П. Любушин [6; 7; 10; 11]. До сегодняшнего дня остается открытым вопрос о надежности этих методик в точности прогнозирования финансовой несостоятельности компаний, хотя их эффективность еще не была окончательно опровергнута.

Поэтому кажется логичным классифицировать эти методы оценки, исходя из уровня их формализации и применяемых инструментов оценки, которые могут варьироваться от вероятностных шкал до систем рейтингов. В сфере оценки риска банкротства в последнее время наблюдается заметный сдвиг в сторону использования логит-моделей. Эти модели заслужили признание благодаря своей точности в прогнозировании результатов, особенно в тех странах, где они были сформулированы и применены.

В результате проведенной нами систематизации и анализа основных методик оценки вероятности банкротства в сфере промышленности, были выделены ключевые достоинства и недостатки этих подходов, а также особенно подчеркнута их эффективность и ограниченность при применении на примере металлургических предприятий в России.

Результаты анализа указали на то, что иностранные методы оценки занимают лидирующие позиции по методологии и разработанным техникам, однако их непосредственное использование в условиях российского рынка сталкивается с трудностями. Кроме того, выявлено, что местные методики часто игнорируют специфику отрасли и размеры анализируемых компаний. Такое наблюдение подводит нас к выводу о срочной потребности в разработке новой модели оценки, которая будет интегрировать в себя не только специфические особенности отрасли, но и опираться на актуальную статистическую информацию о металлургических предприятиях разных масштабов.

Список литературы:

1. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 01.01.2019) «О несостоятельности (банкротстве)» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2019).
2. Методические рекомендации по разработке финансовой политики предприятия: Приказ Минэкономики РФ от 01.10.1997 № 118 «Об утверждении «Методических рекомендаций по реформе предприятий (организаций)»
3. Приказ ФСФО РФ от 23.01.2001 № 16 «Об утверждении «Методических указаний по проведению анализа финансового состояния организаций»
4. Приказ Минэкономразвития РФ от 21.04.2006 № 104 (ред. от 13.12.2011) «Об утверждении Методики проведения Федеральной налоговой службой учета и анализа финансового состояния и платежеспособности стратегических предприятий и организаций» (Зарегистрировано в Минюсте РФ 21.06.2006 № 7953)
5. Дягель, О.Ю. Диагностика вероятности организаций: сущность, задачи и сравнительная характеристика методов / О.Ю. Дягель, Е.О. Энгельгардт // Экономический анализ: теория и практика. – 2008. – №13. – С.49-57.
6. Журов, В.А. Процесс разработки моделей для прогнозирования банкротства предприятий (на примере японских публичных компаний) / В.А. Журов // Финансовый менеджмент. – 2007. – № 1. – С. 53-65.
7. Крейнина, М.Н. Финансовый менеджмент: учебное пособие / М.Н. Крейнина. – М.: Дело и сервис, 2001. – 304с.
8. Крылов С. И. Финансовый анализ: учебное пособие / С. И. Крылов; — Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2016. — 160 с.
9. Куку, Э. С. Система финансовых показателей в анализе потенциального банкротства / Э. С. Куку, В. И. Зубкова. С.: Финансы и страхование: сборник трудов преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов. 2017. С. 47-50.
10. Лошкарев, А. В. Экономическая целесообразность некоторых процедур несостоятельности (банкротства) в России: статистико-правовой анализ / А. В. Лошкарев. М.: Вопросы экономики и права, – 2015. – №1. – C. 11-17. с.
11. Любушин Н. П. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учеб. для вузов / Под ред. Любушина Н.П.-М.: ЮНИТИ, 2015– 371с.
12. Шеремет, А.Д. Теория экономического анализа: учебник / А.Д. Шеремет. – 2-е изд., доп. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 227 c.
13. Шеремет, Сайфулин. Методика финансового анализа. М: ИНФРА - М, 2018. -343 с.
14. Рейтинговое агентство «Fitch». [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.fitchratingscis.ru/ 76. Российский статистический ежегодник. – 2020. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://gks.ru/bgd/regl/b20_13/Main.htm