Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 24(68)

Рубрика журнала: Экономика

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3

Библиографическое описание:
Турукина Ю.С. БАНКРОТСТВО КОМПАНИЙ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2019. № 24(68). URL: https://sibac.info/journal/student/68/148250 (дата обращения: 29.03.2024).

БАНКРОТСТВО КОМПАНИЙ

Турукина Юлия Сергеевна

магистрант, кафедра экономической теории и прикладной экономики ТюмГУ,

РФ, г. Тюмень

С каждым годом наша страна развивается: происходит прирост населения, наука и техника прогрессируют, осваиваются новые территории, наблюдается прирост новых жилых и нежилых помещений, что позволяет населению покупать или арендовать такие помещения для вновь образовавшихся компаний, способных в той или иной мере удовлетворять человеческие потребности. Несмотря на то, что компаний на рынке услуг достаточно много, каждый из нас делает выбор в пользу более привлекательной для него по условиям компании. Формирование новых компаний на рынке чаще всего приводит к потере клиентов и прибыли фирм, существовавших на рынке продолжительное время. Нестабильные, маленькие фирмы в большей мере подвержены банкротству вследствие потери устойчивости и платежеспособности на рынке, нежели зарекомендовавшие себя перед потребителями крупные компании.

Истоки банкротства зародились еще в период Древней Руси. Многие авторы часто интерпретируют банкротство как несостоятельность, несмотря на то, что это не совсем одно и то же. В наше время экономисты утверждают, что «несостоятельность – финансовое состояние, при котором организация не может выполнить свои долговые обязательства…». Банкротство же признается «результатом юридической квалификации акта несостоятельности…» [4].

Ниже представим информацию о количестве созданных и обанкротившихся компаний за период 2014-2018 гг. по данным центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (далее – ЦМАКП) [7] и данным федеральной службы государственной статистики (далее – ГКС) [6].

Проанализировав информацию, можно сделать вывод, что за период 2014-2018 гг. число вновь зарегистрированных компаний сократилось на 13,74 %. Наибольший прирост новых компаний наблюдается в 2015г. (5 043,6 тыс. ед.), наименьший уровень прослеживается в 2018 г. (4 214,7 тыс. ед.). Снижение количества вновь созданных компаний к 2018 г. можно объяснить влиянием структурного кризиса в экономике, страхом потенциального юридического лица «рискнуть и потерять все», большой конкуренцией на рынке. Количество банкротств юридических лиц на протяжении 2014-2018 гг. уменьшилось на 1,19 %. Пик банкротств юридических лиц приходится на 2015 г. и составляет 12,59 тыс. ед. Наименьший уровень банкротств наблюдается в 2016г. и составляет 12,16 тыс. ед. Касательно периода 2014-2015 гг. можно отметить сильное влияние экономического кризиса в стране и санкций на динамику вновь созданных компаний, и на динамику банкротств в совокупности в сторону роста. Рассчитанный показатель по количеству обанкротившихся на единицу созданных компаний свидетельствует о том, что на протяжении периода 2014-2018 гг. уровень банкротств на единицу созданных компаний увеличивается, следовательно, информация о положительной динамике банкротств не совсем корректна.

Таблица 1.

Соотношение вновь созданных и обанкротившихся юридических лиц в России

 Год

Показатель

2014

2015

2016

2017

2018

Количество зарегистрированных компаний (тыс.ед.)

4 886,00

5 043,60

4 764,50

4 561,70

4 214,70

Количество обанкротившихся компаний (тыс.ед.)

12,51

12,59

12,16

12,55

12,36

Количество обанкротившихся на единицу созданных компаний (в %)

0,26

0,25

0,26

0,28

0,29

 

Таким образом, по представленным выше данным в целом прослеживается положительная динамика по числу банкротств и вероятность к еще большему снижению числа обанкротившихся юридических лиц. Однако, прогнозы условны, поскольку влияние внешних и внутренних факторов может резко изменить ситуацию. К таким факторам можно отнести нестабильную экономическую ситуацию в стране, кредитную и налоговую политику государства, уровень инфляции, изменчивость курса валюты, спроса, снижение доходов населения, трансформация потребительской корзины населения и другие.

На первый взгляд может показаться, что в целом на протяжении периода 2014-2018 гг. уровень банкротств в России имеет тенденцию к снижению, и картина оптимистична. Однако, возникает вопрос об уровне банкротств по отдельным отраслям экономики. Специалисты ЦМАКП проводили исследования в области банкротства юридических лиц промышленных и непромышленных отраслей на конец 2018г. и выявили некоторую тенденцию. Так, среди непромышленных отраслей умеренное снижение уровня банкротств наблюдается в отрасли строительства, коммерческих услуг, оптовой и розничной торговли; заметное снижение показателя прослеживается по транспорту и связи; в значительной степени ситуация не изменилась по сельскому хозяйству, охоте и лесному хозяйству. Среди промышленных отраслей (электроэнергетика, пищевая промышленность, металлургия, машиностроительный комплекс) изменения не существенны.

Каждая отрасль имеет свои особенности, поэтому судить о ситуации банкротства в целом не совсем верно. В некоторых отраслях ситуация в определенный момент может резко измениться в лучшую (низкий уровень банкротства) или в худшую сторону (высокий уровень банкротства). Это связано с влиянием внутренних (конкретных для отрасли) факторов. К примеру, на производственную деятельность строительной отрасли оказывают влияние такие внутренние факторы, как уровень налогов, стоимость материалов, изделий и конструкций, отсутствие спроса (связано с сезонностью), недостаток финансирования. Деятельность сельского хозяйства зависит от количества земельных участков, климатических условий, быстрого износа производственных фондов, поддержки со стороны государства.

Для многих компаний остается актуальным вопрос о сущности банкротства и его прогнозировании. Определить вероятность банкротства фирмы можно с помощью различных подходов и моделей банкротства. В отечественной литературе чаще всего разграничивают два подхода к диагностике банкротства: количественный и качественный подход [3].

Качественный подход применяют при сравнении данных функциональных подсистем управления оцениваемой фирмы с данными обанкротившихся компаний, после чего формируется мнение о вероятности наступления банкротства оцениваемой фирмы. Расчеты производятся посредством применения эвристических моделей. К критериям расчета можно отнести маркетинг компании, ее производство, кадры и финансы. Представителями качественного подхода являются модель Аргенти и экспертная модель О. П. Зайцевой.

Количественный подход ориентирован на количественные расчеты, то есть оцениваются финансовые данные оцениваемой компании и определяется соответствие полученных данных с нормативными значениями. Подход может быть применен при использовании экономико-математических методов ограниченного круга показателей и интегральных показателей, рассчитанных с помощью:

- скоринговых моделей (Д. Дюран, 40-е гг.);

- многомерного рейтингового анализа;

- мультипликативного дискриминантного анализа (Э. Альтман, Р. Тафлер и Г. Тишоу, Р.С. Сайфулин и Г.Г. Кадыков, Г.В. Савицкая, М. Голдер и Ж. Конан, Чессер, Ж. Депалян и другие).

Скоринговые модели базируются на классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга этих показателей, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Многомерный рейтинговый анализ применим для выявления степени финансового риска.

Метод мультипликативного дискриминантного анализа является популярным и чаще всего применяемым. Он основан на расчете нескольких переменных, оказывающих существенное влияние на деятельность фирмы, и построении функции, при которой оценивается вероятность банкротства компании. Поскольку мультипликативный дискриминантный анализ из перечня количественного подхода диагностики банкротства является наиболее популярным среди студентов остановимся на раскрытии моделей данного направления. Преимущество применения мультипликативного дискриминантного анализа состоит в высокой точности определения вероятности наступления банкротства и возможности прогнозирования банкротства по общедоступным сведениям. К недостаткам можно отнести изменчивость показателей во времени и отсутствие публичности предоставления информации о деятельности некоторых компаний.

Оценку вероятности банкротства проведем на примере строительной компании АО «Сибстройсервис» [2]. АО «Сибстройсервис» - одна из надежных строительных компаний г. Тюмени, офис которой расположен по адресу: ул. Республики, д. 252, к. 10. Предприятие с 1992г. занимается проектированием и строительством монолитных и кирпичных зданий, а также зарекомендовало себя как успешный девелопер. Приоритет компании по мнению сотрудников прослеживается в возведении комфортного и доступного жилья, полностью соответствующего всем нормам и стандартам строительства. Среди основных значимых объектов компании стоит отметить жилые комплексы «Москва», «Олимпия», «Восточная широта», «Московский», «Восточный-2» и другие. Особенность строительной деятельности фирмы прослеживается в формировании комфортной инфраструктуры, а именно в оснащении объектов зонами для спорта и отдыха, подземными паркингами, системами безопасности. Компания тесно сотрудничает с банками по поводу кредитования населения, предоставляет ипотечное кредитование, а также рассрочку, что является весьма приятным дополнением.

Ниже представим расчет некоторых моделей определения вероятности банкротства на примере АО «Сибстройсервис».

Расчет произведем по алгоритму.

1. Сформируем базу исходных данных для расчета необходимых показателей, исходя из того, какие модели нами выбраны для расчета. Для этого используем информацию, представленную в бухгалтерском балансе и отчете о прибылях и убытках компании за период 2015-2017 гг.

2. На основе исходной базы производим расчет необходимых показателей (для выбранных моделей банкротства).

3. Производим расчет индекса по выбранным моделям банкротства, оцениваем его по установленным авторами критериям и делаем соответствующие выводы.

Пятифакторная модель Альтмана (1968 г.) [5] может быть представлена формулой (1).

,                         (1)

где Z – дифференциальный индекс;

Х1 – отношение оборотного капитала к сумме активов;

Х2 – отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

Х3 – отношение суммы прибыли до налогообложения и процентов к уплате к величине общих активов;

Х4– отношение рыночной стоимости собственного капитала к величине общего заемного капитала;

Х5– отношение выручки от продажи к величине общих активов.

Низкая угроза банкротства наблюдается при значении показателя более 2,99, возможно банкротство – в диапазоне от 2,8 до 2,9, высокая вероятность банкротства – от 1,81 до 2,7, очень высокая вероятность банкротства – от 1,8 и менее.

Французская модель Ж. Депаляна [1] представлена по формуле (2).

,                     (2)

где Х1 – отношение разницы величины оборотного капитала и материально-производственных запасов к величине текущих обязательств;

Х2 – коэффициент финансирования;

Х3 – отношение собственного капитала к сумме основных средств и долгосрочных финансовых вложений;

Х4 – отношение себестоимости к материально-производственным запасам;

Х5 – отношение выручки к дебиторской задолженности.

Значение коэффициента должно быть больше 1 для снижения риска.

Методика определения вероятности банкротства А.Д. Шеремета, Р. С. Сайфулина, Г.Г. Садыкова [5] представлена по формуле (3).

,                               (3)

где Х1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Х– коэффициент текущей ликвидности;

Х– отношение выручки к валюте баланса;

Х– рентабельность продаж;

Х рентабельность собственного капитала.

Значение показателя должно быть больше 1 для снижения риска.

Ниже представим результаты расчетов в табличной форме.

Таблица 2

Сводные результаты расчета дифференциального индекса по моделям банкротства

Статьи

2015г.

2016г.

2017г.

1

2

3

4

1. Основные расчетные показатели

1.1. Основные средства

3 918

2 796

1 908

1.2. Внеоборотные активы

18 715

18 741

17 815

1.3. Запасы

5 769

17 099

39 286

1.4. Дебиторская задолженность

68 863

164 049

162 890

1.5. Оборотные активы

82 675

223 417

245 116

1.6. Баланс

101 390

242 158

262 931

1.7. Нераспределенная прибыль

15 935

5 711

322

1.8. Собственный капитал

15 945

5 721

332

1.9. Краткосрочные текущие обязательства

85 446

236 437

262 581

1.10. Заемный капитал

85 446

236 437

262 599

1.11. Выручка

507 013

484 455

661 989

1.12. Себестоимость

489 128

462 659

644 050

1.13. Проценты к уплате

6

58

0

1.14. Прибыль до налогообложения

4 349

2 377

1 565

1.15. Чистая прибыль

2 769

84

476

2. Расчет коэффициентов

2.1. Коэффициент маневренности [п.1.5./п.1.6]

0,815

0,923

0,932

2.2. Доля нераспределенной прибыли в валюте баланса [п. 1.7/п.1.6]

0,157

0,024

0,001

2.3. Отношение прибыли до налогообложения и процентов к уплате к величине всех активов [(п.1.14+п.1.13)/п.1.6]

0,043

0,010

0,006

2.4. Коэффициент финансирования [п.1.8/п.1.10]

0,187

0,024

0,001

2.5. Коэффициент оборачиваемости активов [п.1.11/п.1.6]

5,001

2,001

2,518

2.6. Коэффициент быстрой ликвидности [(п.1.5-п.1.3)/п.1.9]

0,900

0,873

0,784

2.7. Коэффициент иммобилизации собственного капитала [п.1.8/п.1.2]

0,8520

0,3053

0,0186

2.8. Оборачиваемость запасов [п.1.12/п.1.3]

85

27

16

2.9. Оборачиваемость дебиторской задолженности [п.1.11/п.1.4]

7

3

4

2.10. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами [(п.1.8-п.1.2)/п.1.5]

-0,034

-0,058

-0,071

2.11. Коэффициент текущей ликвидности [п.1.5/п.1.9]

0,968

0,945

0,933

2.12. Рентабельность продаж [п.1.15/п.1.11]

0,005

0,000

0,001

2.13. Рентабельность собственного капитала [п.1.15/п.1.8]

0,174

0,015

1,434

3. Расчет индекса по моделям банкротства

3.1. Пятифакторная модель Альтмана

6,453

3,188

3,659

3.2. Французская модель Ж. Депаляна, получившая название credit-men

18,787

6,257

4,290

3.3. Методика определения вероятности банкротства А. Д. Шеремета, Р. С. Сайфулина, Г. Г. Садыкова

0,606

0,153

1,586

 

В результате проведенных расчетов по выбранным моделям определения вероятности банкротства можно заключить, что на предприятии АО «Сибстройсервис» в 2017 г. наблюдается низкая вероятность наступления банкротства. Согласно пятифакторной модели Альтмана на предприятии за период 2015-2017 гг. наблюдается низкая угроза банкротства, поскольку значение индекса превышает 2,99. Французская модель Ж. Депаляна, подобно пятифакторной модели, свидетельствует о низком уровне риска банкротства за весь анализируемый период (показатель превышает единицу). В соответствии с методикой А.Д. Шеремета, Р.С. Сайфулина и Г.Г. Садыковой, низкая угроза банкротства прослеживается только в 2017г., за период 2015-2016гг. угроза банкротства высока, поскольку значение индекса не превышает единицу. Различие результатов по моделям банкротства можно объяснить методикой расчета интегрального показателя, а именно совокупности расчета количественных показателей. В каждой из трех моделей банкротства выбраны показатели, которые в основном не повторяются в остальных моделях. Выбранные модели позволяют провести анализ уровня банкротства компании с разных позиций.

Существует огромное множество моделей определения вероятности наступления банкротства и все они уникальны. Некоторые модели применимы для компаний только определенной отрасли, другие модели называют общепринятыми и используют для расчетов любых компаний. Тем не менее, оценка вероятности наступления банкротства фирмы в полной мере должна проводиться в совокупности как качественного, так и количественного подхода, поскольку анализ только одной составляющей не раскрывает полную картину функционирования компании и приводит к ложным мнениям. Кроме того, для снижения уровня банкротства компаний, необходим контроль в совокупности и государства, и самих компаний, а также создание благоприятных условий для совместной деятельности крупных и малых предприятий на рынке.

 

Список литературы:

  1. Васильев В. Д. Оценка, диагностика и прогнозирование риска банкротства фирмы (краткий обзор моделей) // Актуальные вопросы экономической политики (часть II). – 2012. – С.53-57.
  2. Интерфакс [Электронный ресурс]. – Режим доступа. – URL: https://www.e-disclosure.ru (дата обращения: 09.05.19)
  3. Кокорев Н. А. Учет и анализ банкротств: учебное пособие. – М.: КНОРУС, 2010. – 192 с.
  4. Метелев С. Е. Учет и анализ банкротств: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 080109 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит». – Омск: Омский институт (филиал) РГТЭУ, 2012. – 387 с.
  5. Учет и анализ банкротств: учебник для бакалавров; [под ред. Г.В. Федорова]. – 3-е изд., испр. и доп. – М.: Омега-Л, 2013. – 295 с.
  6. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. – Режим доступа. – URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 09.05.19)
  7. Центр Макроэкономического Анализа и Краткосрочного Прогнозирования [Электронный ресурс]. – Режим доступа. – URL: http://www.forecast.ru/default.aspx (дата обращения: 08.04.19)

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.