§3. Постановка задачи прогнозирования банкротства предприятия

В практике финансового анализа хорошо известен ряд показателей, характеризующих отдельные стороны текущего финансового положения предприятия. Сюда относятся показатели ликвидности, рентабельности, устойчивости, оборачиваемости капитала, прибыльности и т.д.

известны некие нормативы, характеризующие их значение положительно или

отрицательно. Например, когда собственные средства предприятия превышают половину всех пассивов, соответствующий этой пропорции коэффициент автономии больше 0.5, и это его значение считается "хорошим" (соответственно, когда оно

меньше 0.5 - "плохим"). Но в большинстве случаев показатели, оцениваемые при

анализе, однозначно нормировать невозможно. Это связано со спецификой отраслей экономики, с текущими особенностями действующих предприятий, с состоянием экономической среды, в которой они работают.

Тем не менее, любое заинтересованное положением предприятия лицо (лицо, принимающее решение - ЛПР), не довольствуется простой количественной оценкой

показателей. Для ЛПР важно знать, приемлемы ли полученные значения, хороши ли

они, и в какой степени. Кроме того, ЛПР стремится установить логическую связь количественных значений показателей выделенной группы с риском банкротства. То есть ЛПР не может быть удовлетворено бинарной оценкой "хорошо - плохо", его

интересуют оттенки ситуации и экономическая интерпретация этих оттеночных

значений. Задача осложняется тем, что показателей много, изменяются они зачастую

разнонаправлено, и поэтому ЛПР стремится «свернуть» набор всех исследуемых частных финансовых показателей в один комплексный, по значению которого и можно будет судить о степени благополучия («живучести») фирмы и о том, насколько далеко или близко предприятие отстоит от банкротства [7].

Успешный анализ риска банкротства предприятия возможен лишь на основе

следующих основных предпосылок:

1.

2. Учетные формы, используемые при анализе, должны достоверно отображать подлинное финансовое состояние предприятия.

3. Для анализа используются лишь те показатели, которые в наибольшей степени критичны с точки зрения их относимости к банкротству данного предприятия. А это возможно, когда ЛПР оценивает не только финансовое состояние

предприятие, но и его отраслевое положение.

⅜∙

4. Лицо, производящее анализ, должно располагать представительной статистикой банкротств, которая также должна быть верифицирована на относимость к банкротству данного предприятия - с точки зрения отрасли,

страны и периода времени, за который проводится анализ.

Все перечисленное говорит о том, что при разработке моделей необходимо в

каждом конкретном случае составить представление о том, что является допустимым

уровнем показателя или недопустимым в масштабе отрасли, к которой относится

данное предприятие.

Главную роль в антикризисном управлении фирмой играет своевременное рас- • познавание ее кризисного состояния с требуемым уровнем достоверности для

ф своевременного принятия мер по предупреждению и предотвращению кризиса.

В общем, виде можно полагать, что исследуемая фирма может принимать одно из двух взаимоисключающих состояний: Si — нормальное (бескризисное) и S2 — кризисное. Распознавание представляет собой отнесение наблюдаемого неизвестного состояния, заданного совокупностью X_n наблюдений над его признаками X_i, X₂,..., Х_р

к одному из двух взаимоисключающих состояний S₁ и S₂

Каждый столбец матрицы X_n представляет собой р-мерный вектор

наблюдаемых значений р признаков X_b X₂,..., Х_р отражающих наиболее важные для ф распознавания свойства. Набор признаков р, как правило, является одинаковым для

всех распознаваемых классов S_l, S₂.

этот процесс можно представить в виде схемы принятия решения о потенциальном

• банкротстве фирмы (см. Приложение 2).

Таким образом, рассматривается задача принадлежности наблюдаемого состояния к одному из двух классов Si, S₂, описываемых одинаковым для всех классов набором признаков X_b Х_2> ..., Х_р. При этом различие между классами будет проявляться только в том, что у разных объектов одни и те же признаки будут иметь различные характеристики (количественные, качественные и др.), и для любого набора признаков X_b X₂, ..., Х_р можно задать правила, согласно которым двум классам Si и S₂ ставится в соответствие вектор d¹²,

б/,

состоящий из р скаляров (dj¹² ..., d_p¹²), называемых межклассовыми расстояниями и выражающих степень отличия у этих классов характеристик данных

признаков.

Общим необходимым условием при создании методик прогнозирования, распознавания банкротства является наличие набора показателей, наиболее емко и всесторонне описывающих финансовое положение предприятия. Необходимо заметить, что это является причиной возникновения конфликта. Для обеспечения более точного представления о финансовом состоянии исследуемого объекта требуется как можно большее количество разносторонних показателей, характеризующих различные аспекты функционирования финансов предприятия. С другой стороны, построение модели, основывающейся на многих показателях,

представляется довольно сложным и, кроме того, существенно повышает затраты на

сбор информации, проведение предварительных вычислений и к тому же предъявляет повышенные требования к наличию сопоставимой статистической информации.

Также необходимо заметить, что при разработке методик банкротства должны непосредственным образом учитываться рекомендации государственных органов по проведению подобных процедур и законодательно закрепленные нормативные значения отдельных показателей финансового состояния предприятий. Ведь юридический факт банкротства предприятия в каждой отдельной стране определяется

именно на основании таких нормативных значений, и прогноз потенциального

банкротства предприятия имеет практический смысл лишь с учетом этого

обстоятельства.

При постановке задач по моделированию кризисных ситуаций на предприятиях

необходимо учитывать некоторые потенциальные препятствия, связанные с тем, что информация о функционировании предприятия в финансовой сфере обычно представлена в формализованном виде и имеет ряд существенных недостатков.

Таким образом, в первой главе было рассмотрено банкротство как экономическое явление и объект моделирования, проведен анализ существующих на данный момент и нашедших наибольшее практическое применение моделей прогнозирования банкротства разработанных как зарубежными учеными, так и

отечественными специалистами. Были представлены основные характеристики

моделей, выявлены их недостатки, рассмотрены предпосылки практического

использования в условиях современной российской экономики. В принципиальной • форме определена задача прогнозирования банкротства. В качестве дальнейшего

ф объекта исследования была за основу взята модель прогнозирования банкротства на

основании Z-счета Эдварда Альтмана.