АНАЛИЗ И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА КОМПАНИИ В ЭНЕРГЕТИЧЕСКОМ СЕКТОРЕ

АННОТАЦИЯ

В статье проведено исследование прогнозирования вероятности банкротства компании в энергетическом секторе. Автор анализирует методы прогнозирования банкротства, применив их на примере ПАО «Россети Ленэнерго».

Ключевые слова: анализ, прогнозирование, банкротство в организации, риски.

На сегодняшний день существует большое количество разного рода математических методов, с помощью которых можно спрогнозировать банкротство. Стоит начать с метода Альтмана, который является одним из самых распространённых методов и применяется для оценки риска банкротства. В данном методе будут рассмотрены три модели.

Первая которую мы рассмотрим — это двухфакторная модель Альтмана. Основное ее преимущество, это простота в использовании и что немаловажно для российских компаний — это возможность использования модели в тех условиях, когда данных о работе компании ограниченное количество. В данной модели используются несколько коэффициентов, а именно коэффициент соотношения заемных средств и активов, коэффициент текущей ликвидности. Рассмотрим данную модель ниже:

Z₁=-0,3877-1,0736*x₁+0,579*x₂,

где:

x₁- коэффициент текущей ликвидности (Ктл). Его можно рассчитать следующим образом:

К_тл = ;

x₂- это коэффициент финансовой независимости, который является отношением собственного капитала и резервов к величине активов фирмы.

С помощью представленной формулы выше, при небольшом объеме корпоративной информации является возможным формирование начального представления о состоянии компании в целом. Стоит отметить, что основной недостаток данной модели заключается в низкой точности прогноза.

Оценочная шкала вероятности, если:

Z=0, то вероятность банкротства 50/50;

Z<0, то вероятность банкротства менее 50%;

Z>0, то вероятность банкротства более 50%.

Далее- это пятифакторная модель Альтмана. Такая модель является приоритетной для определения риска банкротства таких организаций, как «ООО» и «ПАО». Именно в данной модели количество переменных отражено больше и дает возможность учитывать большее количество ключевых аспектов компании. Модель имеет следующий вид:

Z=1,2*x₁+1,4*x₂+3,3*x₃+0,6*x₄+0,99*x5,

где:

X₁- отношение оборотного капитала к сумме активов компании;

X₂- отношение нераспределенной прибыли к активам;

X₃- операционная прибыль;

X₄- отношение рыночной стоимости акций фирмы к заемным пассивам;

X₅- отношение выручки к величине активов компании.

Если значение Z≤1,8, то вероятность банкротства, достаточно, высока. Если 2,7<Z<2,9, то стоит расценивать как возможное возникновение банкротства. Иначе, если Z≥2,9, то вероятность банкротства низкая.

Также рассмотрим следующий метод - это модифицированный Альтмана и предназначен он для частных компаний, чьи акции не размещаются на фондовом рынке. И такая модель имеет следующий вид:

Z=0,717x₁+0,847x₂+3,107x₃+0,42x₄+0,995x₅,

где:

X₁- это отношение собственных оборотных средств и суммы активов;

X₂- это отношение нераспределённой прибыли и суммы активов;

X₃-это отношение рентабельности собственных активов;

X₄- это отношение значения собственного капитала на заемный капитал;

X₅- это отношение выручки и суммы активов.

В таком случае, если Z≤1,23, то банкротство предприятия наступит незамедлительно. Если 1,23≤Z≤2,89, то организация находится в зоне неопределённости банкротства. Иначе, если Z≥2,9, то банкротство организации маловероятно. Большим преимуществом данной модели является то, что если ее планировать на год, то достоверность модели составляет – 95%, а на два года, в свою очередь – от 80%.

Далее рассмотрим математическую модель Спрингейта, которая состоит из четырех коэффициентов и выглядит следующим образом:

Z=1,03x₃+3,07x₂+0,66x₃+0,4x₄,

где:

X₁- отношение оборотного капитала и баланса;

X₂ – отношение суммы прибыли до налогообложения и процентов к уплате;

X₃- отношение прибыли до налогообложения к краткосрочным обязательствам;

X₄- отношение выручки с реализации к балансу.

Если коэффициент ≤ 0,862, организация скорее всего банкрот. Данная модель точна на 92% в годовом диапазоне и практически не отличается от модели Альтмана.

После того, как разобрали несколько моделей зарубежных экономистов, рассмотрим метод, который имеет в себе шесть факторов, с помощью которых рассчитывается комплексный коэффициент несостоятельности, а именно модель О.П. Зайцевой. Модель выглядит следующим образом:

K=0,25x₁+0,1x₂+0,2x₃+0,25x₄+0,1x₅+0,1x₆,

где:

X₁ – коэффициент убыточности организации. Такой показатель показывает способность организации формировать прибыль;

X₂- коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности;

X₃- показатель соотношения краткосрочных обязательств и ликвидных активов;

X₄- данный показатель указывает на убыточность реализации продукции;

X₅- коэффициент финансового риска;

X₆- коэффициент загрузки активов как величина, которая обратна коэффициенту оборачиваемости активов. Данный показатель определяет эффективность обращения активов.

По сравнению с вышерассмотренными моделями, можно сказать, что модель Зайцевой по применимости в России наиболее актуальна, так как ориентирована и учитывает российскую специфику. При этом стоит сказать, что помимо преимуществ у данной модели есть недостатки, а именно возможная неточность при анализе крупных организаций.

Следующую российскую модель прогнозирования, которую мы рассмотрим- это модель Беликова-Давыдовой. Данная модель является четырехфакторной моделью прогнозирования банкротства и разработана в 1998 году. Формула расчета выгляди следующим образом:

R=8,38*X₁+1*X₂+0,054*X₃+0,63*X₄,

где:

X₁- коэффициент отношения оборотного капитала к сумме активов;

X₂- коэффициент рентабельности собственного капитала;

X₃- коэффициент отношения выручки от реализации к сумме активов;

X₄- коэффициент отношения чистой прибыли к себестоимости.

В данной модели вероятность банкротства оценивается в соответствии со следующими значениями, а именно: если значение меньше 0 или от 0 до 0,18, то вероятность банкротства находится на максимальном уровне, если значение от 0,18 до 0,32, то вероятность банкротства средняя, если значение больше 0,32, то вероятность банкротства низкая. Данная модель дает точность на 81%, что позволят определить банкротство за три квартала.

Рассмотрев некоторые математические модели прогнозирования несостоятельности организации, проведем анализ банкротства по Российской Федерации в целом среди юридических лиц.  Для этого рассмотрим таблицу 1.

Таблица 1.

О признании юридических лиц банкротами

Анализируя данную таблицу, можно сказать, что рекордным число банкротства за весь период стал 1 и 2 квартал 2022 года. На данный рекордный показатель за последние три года повлияли следующие аспекты:

- Влияние санкций. Многие компании, которые ориентируются на внешние связи потерпели убытки из-за санкций. Например, судоходство, туризм, торговля.

- Уход с российского рынка компаний. Данный аспект привел к тому, что множество услуг стали невостребованными. Например, грузоперевозки.

- Влияние моратория. Данная мера сократила количество банкротств, но при этом если бизнес не оправился после санкций, стоит также не забывать и о COVID-19, который негативно сказался на бизнесе, то банкротство наступало несвоевременно.

Также, стоит отметить, если анализировать 2024 год, то в третьем квартале число корпоративных банкротств составило 2029, что на 10,6% меньше, чем во втором квартале 2024 года и всего на 3,8% больше, чем в третьем квартале 2023 года, что говорит о средней стабильности банкротств компаний.

Проведем исследование ПАО «Россети Ленэнерго», данная компания является одной из крупнейших и старейших распределительных сетевых компаний страны. Предприятие большое и включает в себя 9 филиалов и 34 района электрических сетей. Так как ПАО «Россети Ленэнерго» крупная организация, следовательно, достаточно, устойчивое, но стоит отметить, что все организации подвержены риску.

Прибегая к правовой базе, в Федеральном законе от 26.10.2002 № 127 «О несостоятельности (банкротстве)» специальных правил для энергетических компаний не содержится, что является упущением. На отношения энергетических компаний действуют общие нормы. Тем не менее финансовое положение энергетических компаний отличается особенными моментами, которые не могут не учитываться в правовом регулировании. Если говорить конкретно, то действующая система тарифов дает возможность обеспечения устойчивого финансового положения и иметь относительно стабильную рентабельность. Следовательно, именно от распространенного такого явления, как уклонение физических и юридических лиц от оплаты потребляемой энергии, происходит ухудшение финансовых показателей и является первоочередной причиной неплатежеспособности организации. В отношении таких лиц устанавливаются ограничения или расторжение договора, статья 546 Гражданского кодекса Российской Федерации от 26.01.1996 N 14-ФЗ (ред. от 13.12.2024). При этом данные меры не особо эффективны и применяются крайне редко, в результате компания получает хроническую неплатежеспособность, что дает кредиторам данных компаний право подавать на них в суд о банкротстве. Подытоживая, можно сказать, что с одной стороны данные компании не подвержены банкротству, но с другой стороны они зависимы от потребителей энергии, от их уровня жизни и другое. Именно на таких больших корпорациях отражается состояние экономики в стране в целом.

Для проведения исследования по банкротству мы используем две модели, а именно модель Зайцевой О.П. и модель Беликова-Давыдова. Данные модели были выбраны, так как вычисления производятся на разных показателях и имеют разную структуру, следовательно, анализ получится разносторонним.

Таблица 2.

Модель прогнозирования банкротства Беликова-Давыдова

Благодаря модели можно сделать вывод, что вероятность банкротства минимальная- менее 10%, так как R-модель ≥0,42. В 2023 году показатель изменился на 0,17, но при этом организация также остается на минимальном уровне банкротства.

Далее мы исследуем риск банкротства организации на основе модели О.П. Зайцевой.

Таблица 3.

Модель прогнозирования банкротства О.П. Зайцевой

На основе таблицы 3, в которой расписана модель Зайцевой можно сделать вывод, что вероятность банкротства низкая и само предприятие, достаточно, устойчивое, так как в 2022 году и в 2023 году К факт<К норм.

Благодаря расчетам двух моделей, мы видим, что организация находится в минимальной зоне риска наступления банкротства. При расчете модели прогнозирования банкротства Беликова-Давыдова, что в 2022, что в 2023 году организация находится в стабильном положении, а показатели при расчете находятся в нормативном значении. При проведении расчетов по модели Зайцевой расчет строиться немного иначе и показатели, в свою очередь, меняют свои значения, но при этом организация также остается на минимальном уровне банкротства.

Подытоживая вышесказанное, отдавать приоритет какой-либо определенной модели будет не совсем корректно, поскольку каждая модель имеет свою уникальность, особенно в случае больших корпораций. Стоит сказать, что, проводя анализ лучше всего использовать несколько моделей для достоверности и точности определения будущего организации в сфере банкротства, а также для более точного и верного планирования по улучшению, оздоровлению и устранению недостатков в организации. В случае таких организаций, как ПАО «Россети Ленэнерго», стоит обращать внимание на внешние факторы экономики страны в целом.

Список литературы:

1. Гузнов А. Г., Рождественская Т. Э. Регулирование, контроль и надзор на финансовом рынке в Российской Федерации. М.: Юрайт, 2024. 584 с.
2. Енькова Е. Е., Ершова И. В. Правовое регулирование банкротства. Учебник. М.: Проспект, 2021. 720 с.
3. Ершова И. В. Банкротство хозяйствующих субъектов. М.: Проспект, 2021. 336 с.
4. Ряховская А. Н. Банкротство и финансовое оздоровление субъектов экономики. М.: Юрайт, 2020. 154 с.