<<
>>

Применение К-прогнозных методик для оценки финансового состояния предприятий

Весьма существенное значение для формирования эффективной систе­мы управления государственной собственностью имеет возможность обеспе­чить необходимое и достаточное качество оценки и прогнозирования финан­сового состояния предприятий, входящих в данный сектор экономики.

Это тем более важно для российской экономики, в которой отсутствует четкая критериальная база выделения государственного сектора экономики.

При формировании системы оценки финансового состояния предпри­ятий государственного сектора необходимо также учитывать многоцелевой характер использования государственной собственности, достаточно сильные территориальные различия в ее отраслевой структуре и динамические сдви­ги, происходящие в начале нынешнего столетия.

Ведущую роль для выбора методики оценки финансового состояния предприятий играют происходящие в экономике страны интенсивные струк­турные сдвиги на макро-, мезо- и микроуровнях, в том числе: рост числа бан­кротств в связи с резким сокращением военных заказов и изменением струк­туры государственного заказа, постоянное воспроизводство неплатежеспо­собности предприятий государствешюго и частного секторов, неравномер­ность развития отраслей, территориальных образований, отдельных предпри­ятий и их объединений, падающий спрос на продукцию традиционных от­раслей, усиление процессов глобализации и международной конкуренции.

В связи с этим представляются достаточно обоснованным и применение методов оценки финансового состояния предприятий на основе статистиче­ских данных по обанкротившимся компаниям и сравнение их с соответст­вующими параметрами анализируемых предприятий. Такие методы оценки

финансового состояния предприятий принято именовать моделями прогно­зирования банкротства. Но поскольку банкротство представляет собой не только, а зачастую не столько финансовое, сколько юридическое явление, то предпочтительнее употребление термина кризис-прогнозные (К-прогнозные) модели[203].

В соответствии с данным подходом если для анализируемого предприятия характерно наличие определенных, статистически установлен­ных характеристик, то можно сделать прогноз о неблагоприятных тенденци­ях развития предприятия.

В то же время следует отметить, что ни одна из моделей не может пре­тендовать на использование в качестве универсальной именно в силу акцен­тов на какой-либо вид кризиса или на совокупность отдельных показателей. Поэтому в общем случае, при акценте на тщательный анализ деятельности конкретного предприятия, целесообразно отслеживать динамику изменения результирующих показателей по целому ряду методик.

Естественно, что применение множества различных К-прогнозных мето­дик имеет как минимум два существенных недостатка: во-первых, достаточ­но высока трудоемкость сбора и обработки информации (этот недостаток по­степенно сглаживается по мере внедрения компьютерных технологий); во- вторых, сложна интерпретация противоречивых результатов, полученных по различным методикам. Поэтому мы полагаем, что достаточно применение небольшого количества методик, возможно, даже одной, акцентирующих внимание на той или иной группе показателей, важных для реализации кон­кретных целей, стоящих перед органами государственной власти и управле­нии и связанных с функционированием данного предприятия.

Рассмотрим в этой связи некоторые наиболее распространенные в отече­ственной практике методики.

где СК - собственный капитал, ДП - долгосрочные пассивы, ВА - вне­оборотные активы.

3. Коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности (Кв/у) характеризует наличие реальной возможности у предприятия восстановить либо утратить свою платежеспособность в течение определенного периода:

Кв/у = (Ктлі + (t / Т) х (Ктлі + Ктло)) / 2, где Ктлі - фактическое значение (в конце отчётного периода) коэффици­

ента текущей ликвидности; Ктло - значение коэффициента текущей лик­видности в начале периода; t - период восстановления платёжеспособности; Т - продолжительность отчётного периода.

Далее указанные коэффициенты рассматриваются, и положение пред­приятия оценивается с точки зрения наличия у него признаков банкротства. При этом «барьерными» значениями коэффициентов являются: Ктл - 2,0;

К сос - 0,1. Определенные значения придаются также коэффициентам вос­становления (утраты) платежеспособности. Отметим, что оценка финансо­вой состоятельности предприятия по этим показателям весьма условна.

Во-первых, нормативные показатели не учитывают специфику отдель­ных отраслей (длительность производственного цикла, характер используе­мого сырья и пр.). Для производств с длительным производственным циклом (например, тяжелого машиностроения) Ксос = 0,1 явно недостаточно, для предприятий легкой, пищевой промышленности, а тем более торговли - бо­лее чем достаточно.

Во-вторых, увеличение показателей Ктл и Косс может означать не улучшение, а ухудшение финансового положения предприятия. Например, при значительном росте дебиторской задолженности показатели возрастут, а финансовое положение может ухудшиться. Здесь многое зависит от состава задолженности, анализ которого методикой не предполагается.

В-третьих, при оценке коэффициентов не учитывается реальная эконо­мическая ситуация в России. Ктл = 2 - нормальная ликвидность предприятия, работающего в условиях стабильного рынка и высокой доли «длинных» де- нег в активах предприятия. Для российских предприятий Ктл > 1 уже доста­точно хорош. Это тем более важно учитывать для государственных предпри­ятий, финансирование которых можно строить по принципу «с колес». А на­личие «длинных» денег в составе денежных средств предприятия нецелесо­образно, поскольку государство в данном случае отвлекает свои денежные средства от финансирования текущих расходов и предоставляет частному сектору не продукцию и услуги, а собственно, денежные средства. Это вряд ли можно отнести к функциям предприятий государственного сектора эко­номики. Обеспечивать денежными средствами экономику - задача Цен­трального банка страны.

В-четвертых, методика не учитывает динамики производства и рента­бельности. В то же время несомненным достоинством методики является четкость в определении величины конкретных показателей, что и обеспечило длительность ее практического применения.

Значительный интерес для анализа финансового состояния предпри­ятий с участием государства представляет применение К-прогнозных моде­лей Альтмана, Лиса, Таффлера и др. Рассмотрим их применение на примере хлебопекарной промышленности Воронежской области, представленной пя­тью предприятиями с участием государства. Это позволит нам продиагно- стировать как отрасль, так и сами методики.

Весьма распространенными для прогнозирования банкротства и, соот­ветственно, оценки финансового состояния предприятия являются предло­женные известным западным экономистом Э. .Альтманом Z-модели. Одной из простейших, но вполне пригодной к применению является двухфакторная модель[204]. 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. Полученные результаты корректируются на некоторую постоянную величи­ну, также полученную опытно-статистическим путем. Если результат (Z) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положи­тельное значение Z указывает на высокую вероятность банкротства.

В американской практике выявлены и используются следующие 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

Z = -0,3877 + Кп х (-1,0736) + Кз х 0,0579.

Если Z = 0, вероятность банкротства равна 50 %. Если Z < 0, вероят­ность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z > 0, вероятность банкротства больше 50 % и возрастает с ростом Z.

Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается ин­тервалом AZ = ±0,65.

Естественно, что в общем случае возможности данной модели ограни­чены в силу действия двух групп факторов. С одной стороны, в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также уров­ни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. С другой - состав принимаемых во внимание факто­ров весьма ограничен. Поэтому невозможно механически использовать при­веденные выше значения коэффициентов в российских условиях.

Применение двухфакторной модели показало высокую степень устой­чивости значительного числа анализируемых предприятий. Это связано, на наш взгляд, с двумя обстоятельствами. Во-первых, в модели дается извест­ный «аванс» на устойчивость в силу применения свободного члена уравне­ния, имеющего отрицательное значение. Во-вторых, весовой коэффициент при показателе текущей ликвидности имеет значение, на два порядка превы­шающее значение коэффициента при показателе удельного веса заемных средств. При этом значение первого коэффициента отрицательное, а второго - положительное. Следовательно, весомость ликвидности предполагается многократно более высокой, чем финансовой устойчивости, связанной с при­влечением заемных средств.

Оценка финансового состояния предприятий, на наш взгляд, выглядит при применении данной модели существенно упрощенной. В известном смысле можно сделать вывод, что модель работает достаточно хорошо, если для предприятия не принципиально важны источники, из которых получены привлеченные средства и уровень его прибыльности.

Модель можно использовать в тех случаях, когда предприятие выпол­няет роль процессингового звена в системе бизнеса и средства привлекаются именно из смежных звеньев общего бизнеса. Это обусловливает возможно­сти и ограничения в применении двухфакторной модели для анализа финан­сового состояния предприятий государственного сектора экономики.

Те же самые факторы, обусловливающие ограниченность модели, мо­гут быть продуктивно использованы для моделирования нескольких важных параметров, характеризующих финансовую устойчивость предприятия: объ­ема привлеченных средств для формирования основных производственных фондов и оборотных средств при заданной величине собственного капитала предприятия. Такое моделирование становится реально возможным, по­скольку с величиной заемных средств связаны как первая, так и вторая неза­висимые переменные в модели.

Анализ хлебопекарных предприятий с участием государства по сводному балансу с применением двухфакторной модели показал, что предприятия весьма устойчивы. Значения коэффициента: -1,668 на 01.01.2000 г. и -1,678 на 01.01.2003 г. - показывают чрезмерную устойчивость с точки зрения со­отношения собственных и привлеченных источников.

Не менее известна в составе К-прогнозных моделей пятифакторная мо­дель Альтмана, представляющая собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его

252

Кроме того, прибыльность предприятий государственного сектора эко­номики может являться результатом развития государственно- монополистических процессов и препятствовать развитию смежных отраслей экономики, пользующихся товарами и услугами государственных предпри­ятий. Иначе говоря, повышенная микроэкономическая эффективность госу­дарственных предприятий может привести к снижению общей эффективно­сти экономики на макро- и мезоуровне.

Поэтому перспективы данной модели для управления предприятиями государственного сектора мы видим в обосновании решений по условиям сдачи предприятий в траст, продажи акций и приватизации ГУПов. В по­следнем случае для расчетов К4 вместо балансовой стоимости акций при­меняется величина уставного капитала.

Расчеты, произведенные нами применительно к предприятиям хлебопе­карной промышленности по пятифакторной модели Альтмана показали, что предприятия финансово неустойчивы, вероятность банкротства велика, так как значения интегрального коэффициента составляли 0,861 на 01.01.2000 г., 1,112 на 01.01.2003 г. Коэффициент несколько вырос, но все же ниже допус­тимого значения 1,81. Этого следовало ожидать, поскольку предприятия де­монстрируют низкий уровень рентабельности, что фиксируют и другие мето­дики. Впрочем, низкий уровень рентабельности в этой отрасли свидетельст­вует, скорее, о социальной эффективности данной подотрасли в регионе, кон­тролируемой в значительной степени государством.

Дополнительные возможности для принятия решения об условиях про­дажи акций или предприятия может обеспечить применение PAS- коэффициента (Perfomans Analysis Score) - показателя, позволяющего отсле­живать деятельность компании во времени. PAS-коэффициент представляет собой относительный уровень деятельности компании, выведенный на осно­ве ее Z-коэффициента за определенный отчетный период и выраженный в процентах от 1 до 100. PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается как средняя или удовлетворительная. В

253

ряде анализируемых предприятий. PAS-коэффициент, равный 10, свидетель­ствует о том, что лишь 10 % компаний находятся в худшем положении (не­удовлетворительная ситуация). Рассчитав Z-коэффициент для государствен­ного предприятия, можно преобразовать абсолютную величину, характери­зующую его финансовое положение, в относительную характеристику фи­нансовой деятельности. Таким образом, можно сопоставить результаты его деятельности с результатами деятельности предприятий частного сектора, занимающихся аналогичными видами деятельности.

Сильной стороной данного подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в едином представительном соотношении. Так, предприятие рентабельное, но слабое с точки зрения структуры баланса, может быть сопоставлено с менее прибыль­ным, чей баланс уравновешен по источникам и направлениям их использова­ния. Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно оценить финансо­вые риски, связанные с эксплуатацией данного предприятия, и соответствен­но, варьировать условия купли-продажи пакетов акций или всего предпри­ятия.

Дополнительную возможность применения моделей Альтмана обеспе­чивает возможность использования «рейтинга риска», статистически опреде­ляющего в тех случаях, когда предприятие имеет отрицательный Z- коэффициент. Рейтинг вычисляется на основе динамики Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение кото­рых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на «риск, незначительную веро­ятность немедленного бедствия», а 5 — «абсолютную невозможность сохра­нения прежнего состояния», органы власти могут принять обоснованное ре­шение о необходимости сохранения предприятия в государственной собст­венности. Если предприятие со значительным финансовым риском служит только для получения доходов и не решает социально значимых задач, то его необходимо приватизировать. При выполнении предприятием какой-либо

социально значимой миссии важным критерием для принятия управленче­ских решений будет динамика риска. В случае его нарастания целесообразно ставить вопрос о качестве работы дирекции или представителя государства на данном предприятии.

В определенных случаях можно успешно применять подход Таффлера (Taffler), использовавшего для построения К-прогнозной модели статистиче­ский метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, и постро­ившего модель платежеспособности, основанную на некоторых частных со­отношениях[205]. В модели выделены некоторые ключевые параметры деятель­ности предприятия, такие, как прибыльность, соответствие оборотного капи­тала общей сумме активов, финансовый риск и ликвидность. Модель плате­жеспособности, объединяющая соответствующим образом эти показатели, характеризует финансовое состояние предприятия. Типичная модель для анализа предприятий, акции которых котируются на биржах, имеет вид:

Z = с о + cjKi + C2K2 + С3К3 + С4К4

где К] - отношение прибыли до налогообложения к текущим обязательствам (53 %); к2 - отношение текущих активов к общей сумме обязательств (13 %); кз - отношение текущих обязательств к общей сумме активов (18 %); к4 - отсутствие интервала кредитования (16%); со-..с4 - коэффициенты, характе­ризующие значимость показателей.

Модель представляется достаточно сбалансированной, поскольку от­ражает целый ряд важных финансовых характеристик предприятия: Кі пока­зывает рентабельность использования привлеченных средств; к2 - риск те­кущей деятельности предприятия; Кз - состояние оборотного капитала; Кд - ликвидность. Но недостатком модели, на наш взгляд, является ориентация интегрального показателя на положительные значения, только получение от­рицательного значения интегрального показателя считается отрицательной финансовой характеристикой предприятия. При условии, что все весовые ко- где: К, - доля собственного оборотного капитала в активах; К2 - рента­бельность собственного капитала (отношение чистой прибыли к собственно­му капиталу); Ку - фондоотдача, рассчитанная по всему объему активов (от­ношение выручки от реализации к сумме активов); К4 - рентабельность про­изводства (отношение чистой прибыли к интегральным затратам).

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом:

Значение R < 0 - вероятность банкротства максимальная (90... 100 %);

R = 0...0Д8 - вероятность банкротства высокая (60...80 %); R = 0,18...0,32 - вероятность средняя (35...50 %); R= 0,32...0,42 - вероятность низкая (15 - 20 %); R > 0,42 - вероятность минимальная (до 10 %). Анализ того же блока предприятий хлебопекарной промышленности показал высо­кую степень их финансовой устойчивости. Значения коэффициента 0,420 на 01.01.2000 г. и 0,463 на 01.01. 2003 г.

Достаточно очевидно, что Иркутская модель принципиально похожа на пятифакторную модель Альтмана. В то же время более существенное значе­ние придается такому параметру деятельности предприятия, как доля собст­венного капитала в активах: весовой коэффициент при данном показателе наиболее высок. Поэтому отсутствие собственного оборотного капитала од­нозначно определяет качественную сторону результатов анализа: вероят­ность банкротства оценивается в этом случае как максимальная (90... 100 %) или высокая (60...80 %), что принципиально не меняет дела. Достаточно ве­сом показатель прибыльности собственного капитала, усиливающий влияние предыдущего. Соотношение выручки и активов при неблагоприятных ре­зультатах, полученных по первым двум показателям, уже не может изменить общий результат. Коэффициент К4 просто не может иметь иной направлен­ности, чем коэффициент К2, исключение может составлять чисто теоретиче­ский случай убыточной работы предприятия на заемных средствах при край­не низкой, но положительной величине собственного оборотного капитала.

23/

К явно выраженным недостаткам модели следует отнести то, что очень незначительное с практической точки зрения изменение объема собственных оборотных средств, вызывающее изменение знака коэффициента К, с отри­цательного (при отсутствии собственных оборотных средств) на положи­тельное (при их недостаточном объеме) кардинально изменяет значимость фондоотдачи (К3) и, соответственно, выручки от реализации. Оказывается,

что при отрицательных значениях оцениваются перспективы «предприятия- бизнеса» (предприятия-одиночки), а при положительных - предприятия в бизнес-системе. Представляется, что наиболее перспективно использование данной модели для экспресс-анализа совокупности предприятий с акцентом на эффективность структуры и использования собственного капитала.

Р. С. Сайфуллин и Г. Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число:

R = 2К0 + ОДКтл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр, где Ко — коэффициент обеспеченности собственными средствами; Ктл

— коэффициент текущей ликвидности; Ки — коэффициент оборачиваемо­сти активов; Км — коммерческая маржа (рентабельность реализации про­дукции); Кпр — рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минималь­ным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, что по­зволяет оценить финансовое состояние предприятия как удовлетворительное. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

Применение модели Р. С. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова для анализа фи­нансового состояния предприятий представляется вполне возможным. Мо­дель довольно сбалансирована, учитывает различные характеристики пред­приятия: ликвидность, обеспеченность собственными средствами, рента­бельность собственного капитала, коэффициент оборачиваемости активов. Но представляется излишним акцент на обеспеченности собственными сред­ствами, так как при их отсутствии или незначительной величине никакие ре-

ально достижимые показатели текущей ликвидности, деловой активности (оборачиваемости) и прибыльности не могут обеспечить достижения инте­гральным показателем значения «единица».

В шестифакторной модели О. П. Зайцевой [206] предлагается использо­вать следующие частные коэффициенты:

Куп — коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;

Кз — соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;

Кс — показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее

ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показа­теля абсолютной ликвидности;

Кур — убыточность реализации продукции, характеризующийся отно­шением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;

Кфр — соотношение заемного и собственного капитала;

Кзаг — коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэф­

фициенту оборачиваемости активов.

Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается:

Ккомпл = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур + ОДКфр + ОДКзаг. Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций

определялись экспертным путем, а фактически полученное значение ком­плексного коэффициента банкротства сопоставляется с нормативным, рас­считанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных пока­зателей: Кур = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде. Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше — то веро­ятность банкротства мала.

Надо заметить, что определение весовых коэффициентов в модели

20U

ятий госсектора. Ориентация на получение положительного значения может привести к неоправданно высоким затратам на формирование собственного капитала предприятия. Полагаем, что данный недостаток методики проявил­ся и в нашем случае: значения коэффициента для анализируемых предпри­ятий составили 0,088 на 01.01.2000 г. и 0,091 на 01.01.2003 г. Что вполне ес­тественно, поскольку доля собственного капитала предприятий, на наш взгляд, чрезмерна.

Отметим, что ориентация на какой-то один критерий на практике не всегда оправдана. Поэтому часто бывает целесообразным использовать для аналитических оценок многокритериальные методики. В этом есть и извест­ные сложности, так как гораздо легче принять решенйе в условиях однокри­териальной задачи. Вместе с тем решения, основанные на результатах анали­за с использованием обширной информационной базы будут более объек­тивными и достоверными.

В связи с этим представляется весьма интересным предложение В. В. Ковалева и В. В. Патрова и ряда других авторов о применении для прогнози­рования неблагоприятных тенденций двухуровневой системы показателей218. К первой группе отнесены показатели, характеризующие неблагоприятные текущие значения:

— повторяющиеся существенные потери в основной производственной дея­тельности;

— превышение некоторого критического уровня просроченной кредитор­ской задолженности;

— чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

— устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

— хроническая нехватка оборотных средств;

— устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;

— неправильная инвестиционная политика;

— превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;

— хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредитора­ми и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);

— высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;

— наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных за­пасов;

— ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

— использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;

— применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;

— потенциальные потери долгосрочных контрактов;

— неблагоприятные изменения в портфеле заказов.

Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения кото­рых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем они указывают, что при определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может ухудшиться; К ним отно­сятся:

— потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

— вынужденные остановки, а также нарушения производственно­технологического процесса;

— недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмер­ная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретно­го проекта, типа оборудования, вида активов и др.;

— излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;

— участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

— потеря ключевых контрагентов;

— недооценка технического и технологического обновления предприятия;

— неэффективные долгосрочные соглашения;

— политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключе­выми подразделениями.

В качестве дополнительного критерия вероятности банкротства пред­лагается оценивать состояние бухгалтерского учета на предприятии. Практи­ка показывает, что предприятия, деятельность которых характеризуется низ­ким качеством учетной работы (неполным и несвоевременным отражением хозяйственных операций; необеспеченностью учетных данных документаль­ным подтверждением; небрежностью и запутанностью учета и др.), в боль­шей степени сталкиваются с финансовыми трудностями, имеют меньшую свободу маневра именно из-за отсутствия адекватной информации у лиц, принимающих управленческие решения.

На стадии снижения финансовой устойчивости начинаются трудности с денежными средствами, проявляются некоторые ранние признаки банкротст­ва, в частности резкие изменения в структуре баланса в любом направлении. Особую тревогу, на наш взгляд, должны вызвать:

— резкое уменьшение денежных средств на счетах и в расчетах;

— увеличение дебиторской задолженности (резкое снижение тоже не всегда благоприятно, так как может свидетельствовать о затруднениях со сбы­том, особенно если оно сопровождается ростом запасов готовой продук­ции);

— старение дебиторских счетов;

— разбалансирование дебиторской и кредиторской задолженности;

— снижение объемов продаж (в отдельных случаях рост объемов продаж может свидетельствовать о сбросе продукции перед ликвидацией пред­приятия).

— корреляции результатов аттестации с размерами должностных окла­дов и долями руководителей в прибылях предприятий.

В обосновании мер в рамках третьего направления Программы (рациона­лизация структуры управления государственной собственностью в регионе) следует исходить из потребностей современной практики построения и функционирования структуры управления. Последняя рассматривается как совокупность взаимосвязанных органов, имеющих определенные функции, полномочия и формы ответственности. Следовательно, здесь возникает, как минимум две основных задачи:

— обоснование целесообразного порядка распределения полномочий и от­ветственности по решению задач приватизации и национализации по уровням и органам государственного управления;

— уточнение полномочий органов федерального и регионального уровней в проведении приватизации и национализации.

Следует заметить, что они не оставлены без внимания собственника.

Обоснованию мер по их совершенствованию значительное место отведено, в частности, в «Концепции управления федеральной собственностью». К ос­новным мерам отнесены следующие:

— возложение на фонд федерального имущества функции проведения ак­тивной политики на рынке ценных бумаг в качестве не только продавца, но и покупателя, обеспечивающей эффективную реструктуризацию фе­деральной собственности в целом и портфеля активов названного фонда в частности;

— сохранение за другим федеральным органом (в период написания кон­цепции он именовался Комитетом государственного имущества) функции разработки и реализации планов приватизации государственных пред­приятий;

— передача функций по управлению объектами федеральной собственно­сти, не подлежащими акционированию, министерствам и ведомствам, ор­ганизованным по секторам экономики. В числе этих функций (точнее,

Метод выявления неудовлетворительной структуры баланса предложен официальными российскими структурами. Анализ структуры баланса пред­приятия проводится с целью выявления того, является ли это предприятие платежеспособным или нет, находится ли на грани банкротства или его мож­но охарактеризовать как состоятельное.

Постановлением Правительства РФ от 20 мая 1994 г. № 498 «О некото­рых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротст­ве) предприятий» была утверждена система критериев, на основании кото­рых принимаются решения: о признании структуры баланса предприятия не­удовлетворительной, а предприятия — неплатежеспособным; о наличии ре­альной возможности у предприятия-должника восстановить свою платеже­способность; о наличии реальной возможности утраты платежеспособности предприятия, когда оно в ближайшее время не сможет выполнить свои обяза­тельства перед кредиторами. Несмотря на длительный период времени, про­шедший с момента принятия Постановления, и его явные методические про­счеты, он применялся в практике работы органов ФСФО на протяжении поч­ти десяти лет и уже в силу этого заслуживает внимания.

Показателями для оценки удовлетворительности структуры баланса предприятия являются следующие:

1. Коэффициент текущей ликвидности (Ктл) характеризует общую обес­печенность предприятия оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств предпри­ятия:

Ктл = Аоб / (ЗС+КЗ)

где Аоб — оборотные активы (стр. 290 бухгалтерского баланса), ЗС - заёмные средства (стр. 610), КЗ - кредиторская задолженность.

2. Коэффициент обеспеченности собственными средствами (Косс.) ха­рактеризует наличие собственных оборотных средств у предприятия, необ­ходимых для его финансовой устойчивости:

Косс= (СК+ДП)-ВА)) / Аоб

работы за определенный период. В общем виде данная модель (Z-счет) имеет вид:

Z=1,2K, + 1,4K2 + 3,ЗК3+0,6К4 + К5,

где К і - доля оборотных средств в общей сумме активов; Кг - рента­бельность активов, рассчитанная по нераспределенной прибыли, выраженная в долях единицы (отношение нераспределенной прибыли к сумме активов); К3 - рентабельность активов, рассчитанная по операционной прибыли, вы­раженная в долях единицы, (отношение операционной прибыли к сумме ак­тивов); К4 - отношение рыночной стоимости акций к общей сумме задол­женности; К5 - фондоотдача, рассчитанная по общей сумме активов (отно­шение выручки от реализации к сумме активов).

Нормативные значения параметров модели: при Z > 2,99 предприятие финансово устойчиво, при Z < 1,81 предприятие безусловно несостоятельно, в интервале [1,81... 2,99] состояние предприятия неопределенно.

Применение данной модели для анализа финансового состояния пред­приятий государственного сектора может быть эффективным в нескольких случаях. Прежде всего, его можно использовать для крупных акционерных обществ с участием государства, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких предприятий можно получить объективную рыночную оценку соб­ственного капитала предприятия.

В случае искажающего действия рыночных и политических факторов на биржевой механизм можно использовать модифицированный вариант мо­дели Альтмана, разработанный для компаний, акции которых не котируются на бирже. Естественно, что он может быть использован для ГУПов и некруп­ных акционерных обществ с участием государства. В этом случае применя­ется модель, имеющая следующий вид:

Z = 0,717 К, + 0,847 К2 +3,107 К 3 +0,42tf4 + 0,995 К, (содержание независимых переменных то же, что в предыдущем случае, но К4 представляет балансовую, а не рыночную стоимость акций).

Данная пятифакторная модель принимает во внимание иные параметры деятельности предприятия, чем двухфакторная. Основные акценты делаются на соотношении собственных источников в составе активов и рентабель­ность. Это прямо или косвенно выражается в таких категориях, как собст­венный оборотный капитал, нераспределенная прибыль, операционная при­быль.

Существенное значение имеет также объем выручки в соотношении с объемом активов. Коэффициенты в составе показателей демонстрируют от­носительное «безразличие» модели к конкретным характеристикам деятель­ности предприятия - их весовые значения однопорядковы. В связи с этим пятифакторная модель в ряде случаев демонстрирует противоположный ре­зультат в прогнозировании неблагоприятной финансовой ситуации по срав­нению с прогнозом по двухфакторной модели[207].

Модель в большей степени ориентирована на анализ состояния предпри­ятия-одиночки, которое представляет бизнес целиком. Естественно, модель не является всеобъемлющей, но в ней представлены, на наш взгляд, наиболее существенные финансовые показатели, характеризующие состояние и пер­спективы предприятий такого рода.

Отметим, что особенностью данной модели является сильный акцент на уровень рентабельности, поэтому предприятия с рентабельностью выше не­которой границы выглядят как совершенно устойчивые независимо от вели­чины других параметров. В одних случаях высокая рентабельность не явля­ется очень важной для предприятий государственного сектора, других — может свидетельствовать о развитии неблагоприятных тенденций, в частно­сти о возможности обострения конкурентной борьбы на рынке прибыльного продукта, о перспективе сокращения рыночного сегмента из-за высокой цены или появления товаров-заменителей. Кроме того, обычным спутником высо­кой прибыльности, по нашим наблюдениям, является низкая оборачивае­мость капитала.

См., напр.: Рисин И. Е., Трещевский Ю. И., Ботвиньев В. И. Указ. соч. С. 94 - 95.

эффициенты положительны, получить отрицательное значение интегрально­го показателя в реальных условиях достаточно проблематично даже для предприятий со слабым финансовым состоянием. Для этого необходимо как минимум иметь значительные убытки от привлекаемых средств. Остальные пропорции по определению могут иметь только положительный знак. Реко­мендуемое значение, характеризующее достаточную степень устойчивости, равное 0,2, также легко преодолевается при низких значениях ликвидности и финансовой устойчивости. Поэтому не стоит обольщаться, если предприятие имеет положительный результат при применении модели Таффлера. Вполне естественно, что применение модели для анализа предприятий хлебопекар­ной промышленности, контролируемых государством, показало их достаточ­ную финансовую устойчивость - значения интегрального коэффициента со­ставили 0,425 на 01.01. 2000 г., и 0,450.на 01.01.2003 г.

В наибольшей степени, на наш взгляд, оправдано использование модели для оценки достаточности источников оборотных средств и эффективности их использования. Вполне реальный случай, когда можно применить данную модель - банковское или коммерческое кредитование. В этом случае можно судить о том, приведет ли к росту убытков дополнительное предоставление средства предприятию. Представляется, что модель можно использовать и для предприятия, функционирующего в бизнес-системе, так как предостав­ленные партнерами средства в отчете предприятия выступают как привле­ченные. Соответственно, при оценке перспектив предприятия, функциони­рующего в государственном секторе экономики, можно использовать модель при обосновании решения о наращивании объемов и диверсификации произ­водства.

Учеными Иркутской государственной экономической академии пред­ложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R)[208]: которая имеет следующий вид:

R = 8,38 х К, + К2 + 0,054х К3 + 0,63 х К4,

См., напр.: Эшпингон В. Н., Анохин С. А. Указ. соч.

2ЭУ

О. П. Зайцевой является не совсем обоснованным с теоретической точки зре­ния, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без уче­та относительной величины значений частных коэффициентов. Так, норма­тивное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убы­точности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из назван­ных выше показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение названных выше коэффициентов, хотя, по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны были иметь большее ве­совое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наи­более ликвидных активов.

Следует отметить, что обращение автора модели к показателям, кото­рые являются обратными величинами (или величинами с обратным знаком) хорошо известных коэффициентов (рентабельность собственного капитала, рентабельность реализации продукции, коэффициент абсолютной ликвидно­сти и коэффициент оборачиваемости активов), затрудняет ее использование. Усложняется понимание сути протекающих на предприятии финансовых из­менений.

Попытка применения на практике модели Лиса выявила ее чрезмерно жесткий характер. Весьма высокое пороговое значение интегрального коэф­фициента (0,04) при столь низких значениях весовых коэффициентов делает применение модели достаточно проблематичным. Если представить себе ус­ловное предприятие с долей оборотных средств в активах 0,2; рентабельно­стью активов 10 %; рентабельностью активов, рассчитанной по нераспреде­ленной прибыли 5 %; соотношением собственного и привлеченного капитала 1/1, то интегральный коэффициент окажется равным только 0,0056, что на порядок ниже рекомендуемого значения.

Модель Лиса, по нашему мнению, неоправданно жесткая и вряд ли стоит использовать ее в процессе анализа финансового состояния предпри-

Из состава нефинансовых показателей, свидетельствующих о неблаго­получном положении предприятия, следует указать:

— задержки с предоставлением отчетности (эти задержки, возможно, сигна­лизируют о плохой работе финансовых служб);

— конфликты на предприятии, увольнение кого-либо из руководства и т.д.

В настоящее время известны попытки интегрирования различного рода показателей, изменение которых можно использовать для характеристики финансового состояния предприятий, в том числе и государственных. Один из таких методов предложен У. Бивером219. Наиболее значимым показателем, по его мнению, является отношение величины финансового потока организа­ции к общей величине задолженности организации. В то же время следует использовать и другие показатели, в той или мере характеризующие совре­менное состояние предприятия и его предстоящую динамику. Система пока­зателей Бивера и их значения для диагностики банкротства представлены в табл. 23.

Таблица 23

Система показателей У. Бивера

Показатель Расчет Значения показателей
Благопо­

лучные

компании

За 5 лет до бан­кротства За 1 год до бан­кротства
1 2 3 4 5
Коэффициент Бивера Чис. приб. - Амор/

Долг. обяз. + Крат. обяз.

0,4-0,45 0,17 -0,15
Рентабельность активов Чис. приб. х 100/

Активы

6-8 4 -22
Финансовый левередж Долг. обяз. + Крат. обяз. / Активы £37
<< | >>

Еще по теме Применение К-прогнозных методик для оценки финансового состояния предприятий:

  1. ФИНАНСОВЫЙ АНАЛИЗ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
  2. 1.3. ОЦЕНКА КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ОБЪЕКТОВ РЫНКА
  3. 4.2. Оценка кредитоспособности заемщика на основе анализа финансовых коэффициентов
  4. Использование компьютерных программ для анализа финансовой отчетности
  5. А. Инструменты для анализа финансового состояния предприятия
  6. ОСОБЕННОСТИ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА ПРЕДПРИЯТИЙ, ИМЕЮЩИХ ПРИЗНАКИ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ (БАНКРОТСТВА)
  7. 1.5. Основные приемы и методы анализа финансово- хозяйственной деятельности хозяйствующих субъектов
  8. 1.7. Система показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации
  9. ОЦЕНКА СТОИМОСТИ БИЗНЕСА
  10. 16.1. Эволюция финансового планирования в России. Система финансового планирования за рубежом
  11. 14.1. Финансовый менеджмент как система управления. Финансовый механизм и его структура
  12. Предотвращение банкротства и меры финансового оздоровления предприятия
  13. 8. Финансовый менеджмент и стоимостная оценка бизнеса 8. 1. Методическое обеспечение стоимостного прироста финансовых ресурсов
  14. "Количественные" кризис-прогнозные методики
  15. СИСТЕМА ФУНДАМЕНТАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ ФИНАНСОВОГО КРИЗИСА ПРЕДПРИЯТИЯ
  16. ПОНЯТИЕ И МЕТОДЫ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА
- Антимонопольное право - Бюджетна система України - Бюджетная система РФ - ВЭД РФ - Господарче право України - Государственное регулирование экономики России - Державне регулювання економіки в Україні - ЗЕД України - Инвестиции - Инновации - Инфляция - Информатика для экономистов - История экономики - История экономических учений - Коммерческая деятельность предприятия - Контроль и ревизия в России - Контроль і ревізія в Україні - Логистика - Макроэкономика - Математические методы в экономике - Международная экономика - Микроэкономика - Мировая экономика - Муніципальне та державне управління в Україні - Налоги и налогообложение - Организация производства - Основы экономики - Отраслевая экономика - Политическая экономия - Региональная экономика России - Стандартизация и управление качеством продукции - Страховая деятельность - Теория управления экономическими системами - Товароведение - Управление инновациями - Философия экономики - Ценообразование - Эконометрика - Экономика и управление народным хозяйством - Экономика отрасли - Экономика предприятий - Экономика природопользования - Экономика регионов - Экономика труда - Экономическая география - Экономическая история - Экономическая статистика - Экономическая теория - Экономический анализ -