Обучение

Learning

Образование

Education

Исследования

Research

Комментарии

Commentaries

e-mail: info@lerc.ru
блог: lerc.livejournal.com

«Проблемы региональной экономики»

Выпуск № 44

Корчагин Ю.А.

РОССИЙСКОЕ ГОСУДАРСТВО, ЭКОНОМИКА, ВОЕННЫЕ РАСХОДЫ И ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ

Логунов В.Н.

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФАКТОРОВ ПРОИЗВОДСТВА В ЭКОНОМИКЕ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ

Полозова А.Н., Корниенко А.Е., Горковенко Е.В.

РЕГЛАМЕНТНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ КАК БАЗОВЫЙ ЭЛЕМЕНТ КОНТРОЛЛИНГА

Меделяева З.П., Жарковская И.Г.

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ ФОРМАХ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА

Власов А.Б., Летуновский К.П.

Приоритетные направления ИНВЕСТИЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ В ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ

Дуванова Ю.Н., Дмитриева Л.Н.

Структурные составляющие экономического потенциала предприятия

Нуждин Р.В., Бурлаков С.Н.

УПРАВЛЕНЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ БИЗНЕС-ОТНОШЕНИЙ ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ

Власов А.Б, Дуванова Ю.Н., Летуновский К.П.

совершенствование организации инвестиционного процесса в Воронежской области

Совик Л.Е., Совик И.И.

ОЦЕНКА РИСКА ДЕФОЛТА ХЛЕБОПЕКАРНЫХ ПРОИЗВОДСТВ

Совик Л.Е., Совик И.И.16.09.2017

ОЦЕНКА РИСКА ДЕФОЛТА ХЛЕБОПЕКАРНЫХ ПРОИЗВОДСТВ

 

Вопросы диагностики финансовой состоятельности хлебопекарных производств представляют интерес как для самих организаций, так и для коммерческих банков, кредитующих их деятельность. Происходящие изменения в нормативно-правовом обеспечении института несостоятельности (банкротства), попытки перенести на российскую почву зарубежные методики оценки вероятности угрозы банкротства, появление в этой области новых разработок российских ученых, использование кредитными организациями внутренних рейтингов в отношении корпоративных заемщиков и при оценке рисков, осознание необходимости отражения производственной специфики – все это актуализирует проблему оценки риска дефолта хлебопекарных производств.

Изучение зарубежного опыта диагностики банкротства актуально для российских исследователей как необходимый этап для собственных разработок в данной области, учитывающих состояние рынка, особенности деятельности российских организаций, а также развитие нормативно-правового обеспечения института банкротства в российской экономике. Специалисты предостерегают, что попытки использования Z-моделей, полученных зарубежными исследователями, для прогнозирования банкротства российских организаций часто приводят к неадекватным выводам. Причины этого, на наш взгляд, кроются в том, что состав факторов, весовые коэффициенты и пороговые значения интегрированных показателей зарубежных Z-моделей ориентированы на рыночные и нормативно-правовые условия отдельных стран и отражают конкретно-экономические особенности структуры имущества и источников средств исследуемых организаций.

Таблица 1 – Обзор зарубежных многофакторных моделей диагностики риска дефолта

Критерии признания отсутствии угрозы возникновения признаков несостоятельности (банкротства)

1. Модель Г. Спрингейта (1978 год)

,

где А = Собственные оборотные средства/ Всего активов;
В = Прибыль до уплаты налогов и процентов(EBIT)/Всего активов;
С = Прибыль до налогообложения;
D = Оборот/всего активов. Критическое значение Z для данной модели равно 0,862, если Z ≥ 0,862, то вероятность банкротства невелика

2. Модель Ж. Лего

,

где А = Акционерный капитал/Всего активов;
В = (Прибыль до налогообложения + Проценты за кредит)/Всего активов

С = Оборот за 2 предыдущих периода/Всего активов за 2 предыдущих периода.

Критическим значением для CA-Score является 0,3, если CA-Score >0,3, то вероятность банкротства низкая.

3. Формула Z-счета Романа Лиса, разработанная для Великобритании (1972 г.)

,

где Х1 – оборотный капитал/сумма активов;

Х2 – прибыль от реализации/сумма активов;

Х3 – нераспределенная прибыль/сумма активов;

Х4 – собственный капитал/заемный капитал

Предельное значение равняется 0,037, если Z < 0,037 банкротство неизбежно.

4. Четырехфакторная прогнозная модель Таффлера и Тишоу (1977 г.)

Модель для анализа, представлена в следующем виде:

,

где Х1 – прибыльность = прибыль до уплаты налога / текущие обязательства (С1=0,53); Х2 – состояние оборотного капитала = текущие активы / общая сумма обязательства (С2=0,13);

Х3 – финансовый риск = текущие обязательства / общая сумма активов (С3=0,18);

Х4 – ликвидность = отсутствие интервала кредитования (С3=0,16);

С1, …С4 – коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели.

Если величина Z-счета больше 0,3, - вероятность дефолта низка; если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно, от 0,2 до 0,3 – вероятность банкротства имеется, но она невелика

 

В качестве расчетного эксперимента, проведем диагностику вероятности банкротства по каждой из приведенных в таблице 1 зарубежных моделей, используя в качестве фактологической базы данные бухгалтерской отчетности 5 хлебопекарных организаций Воронежской области за 2001-2010 годы.

Для того, чтобы обеспечить сопоставление полученных модельных оценок угрозы дефолта, мы использовали двоичную систему их представления:

+1 –вероятность банкротства низка или отсутствует;

-1 – угроза банкротства велика или неизбежна

В таблице 2 приведены результаты диагностики угрозы дефолта по зарубежным моделям за 2008-2010 годы для рассмотренных 5 из 10 исследованных хлебопекарных производств, которые были получены нами после преобразования оценок в двоичное представление.

Как видно из таблицы 2, примененные зарубежные методы дали достаточно согласованные оценки низкой угрозы дефолта для 4 из 5 исследованных организаций. В отношении состоятельности ХЗ2 в 2008-2010 годах оценки расходятся: по модели Ж. Лего вероятность банкротства низка или отсутствует, а по моделям Спрингейта и Р. Лису и Тафлера-Тишоу угроза банкротства велика или неизбежна. Проверим согласованность оценок, полученных по 4 зарубежным методикам, используя коэффициент конкордации, определяющий степень взаимосвязи (согласованности) оценок экспертов. Для этого оценки угрозы банкротства объектов (хлебозаводов) будем рассматривать как экспертные в конкретном периоде по каждой из методик. Значение коэффициента конкордации может находиться в диапазоне от 0 (полное отсутствие согласованности мнений экспертов) до 1 (полное совпадение мнений экспертов). В рассматриваемом случае мы остановились на формуле рангового коэффициента конкордации (W):

где k – количество выборок: k=4 – по количеству задействованных методик);

n – длина выборки: n=7 – количество заводов-сахаропроизводи-телей;

Rij – ранг i-ого элемента в xj выборке: xj=x1j,x2j,…,xnj.

 

Таблица 2 - Оценки угрозы дефолта хлебозаводов в 2008-2010 годы

по зарубежным методикам (преобразованные)

Хлебозаводы

Формула Z-счета Р. Лиса

Модель Спрингейта

Модель Ж. Лего

Модель Тафлера-Тишоу

2010 год

ХЗ1

+1

+1

+1

+1

ХЗ2

+1

-1

+1

-1

ХЗ3

+1

+1

+1

+1

ХЗ4

+1

+1

+1

+1

ХЗ5

+1

+1

+1

+1

2009 год

ХЗ1

+1

+1

+1

+1

ХЗ2

-1

-1

+1

-1

ХЗ3

+1

+1

+1

+1

ХЗ4

+1

+1

+1

+1

ХЗ5

+1

+1

+1

+1

2008 год

ХЗ1

+1

+1

+1

+1

ХЗ2

-1

-1

+1

-1

ХЗ3

+1

+1

+1

+1

ХЗ4

+1

+1

+1

+1

ХЗ5

+1

+1

+1

+1

 

Согласно выполненным нами расчетам, коэффициент конкордации за 2010 год составил W=0,69.

В таком же порядке мы определили коэффициенты конкордации для каждого из 10 лет исследуемого периода. Их среднее значение составило 0,65, что является приемлемым уровнем согласованности, причем при переходе от 2001 к 2010 году расхождения в оценках увеличиваются.

Несмотря на то, что в проведенном расчетном эксперименте 3 из 4 моделей показывали неизбежность банкротства для ХЗ2 в каждом годовом периоде из 10 летнего интервала исследования, это не помешало указанной организации продолжать свою деятельность с теми же параметрами результативности.

Показанная противоречивость оценок отдельных зарубежных методик при диагностике угрозы банкротства организаций, по нашему мнению, косвенно свидетельствует о необходимости критического подхода к их применению с учетом следующих особенностей.

Во-первых, показатели деятельности российских организаций подвергаются значительному искажению в результате инфляции, высокий уровень которой характерен для нашей экономики. Одним из последствий инфляции является занижение балансовой стоимости внеоборотных активов по сравнению с ее текущим значением, поскольку она определяется по их первоначальной (восстановительной) стоимости за вычетом суммы амортизации. Это значит, что сравнения как между организациями, так и между различными периодами, будут некорректными. Если аналогичные активы сравниваемых организаций приобретались в разное время, то воздействия инфляционного фактора на их стоимость в балансе будет различным, следовательно и все сопоставляемые показатели, рассчитываемые на основе внеоборотных активов и активов в целом, подвергнутся искажению. Между тем, большинство факторов зарубежных Z-моделей (таблица 1) построено на использовании балансовой стоимости активов, что стало одной из причин противоречивости их результатов, получаемых на материалах отечественных организаций.

Во-вторых, суммы амортизационных отчислений в составе себестоимости реализованной продукции, рассчитываемые на основе первоначальной (восстановительной) стоимости основных средств, заниженной вследствие инфляции в сравнении с текущей, также искажаются, что приводит к завышению всех показателей прибыли и рассчитываемых на их основе показателей рентабельности.

В-третьих, инфляция приводит к искажениям измерения прибыли, так как выручка от реализации за период сопоставляется с затратами, стоимость которых определена в ценах более ранних периодов. Это происходит вследствие временного разрыва между приобретением конкретного ресурса и отражением затрат на его приобретение и хранение в составе себестоимости реализованной продукции. В условиях инфляции это означает, что затраты на ресурсы не отражают текущих цен их приобретения. В результате в текущем отчете о прибылях и убытках затраты занижаются, что в свою очередь приводит к завышению налогооблагаемой прибыли и сумм начисляемого налога на прибыль.

По нашему мнению, при оценке риска дефолта организации необходимо следовать не формальным походам, построенным на исторических исследованиях и обобщениях материала зарубежной хозяйственной практики, а складывающимся в текущем периоде в результате рыночной конкуренции конкретно-экономическим характеристикам объектов, получаемым с применением инструментария бенчмаркинга. Использование текущих средних по виду деятельности и региону значений параметров как ориентиров для оценки положения отдельных организаций позволяет, во-первых, отразить различия в условиях деятельности различных производств по параметрам сезонности, давления импорта сырья и готовой продукции; во-вторых, обеспечить динамичность оценок, необходимую для обеспечения адекватности выбранного эталона изменяющимся на достаточно коротких интервалах времени внутренним и внешним условиям деятельности.

В развитие предложенного подхода определим состав и алгоритмы формирования показателей для оценки параметров операционной деятельности и ее финансового обеспечения хлебопекарных производств, руководствуясь приведенными в таблице 3 базовыми принципами (под операционной деятельностью нами понимается текущая (уставная) деятельность хозяйствующего субъекта, под финансовым обеспечением - политика финансирования операционной деятельности.

 

Таблица 3 - Базовые принципы формирования системы показателей

для оценки несостоятельности организации

Базовый принцип

Комментарий

1. Минимальные инфляционные искажения

Базовые показатели, используемые при оценке несостоятельности организации должны быть в минимальной степени подвержены инфляционным искажениям.

2. Отражение специфики вида экономической деятельности

Критериальные значения при оценке несостоятельности должны формироваться на основе материалов отдельных сфер деятельности организаций

3. Отражение региональной специфики сферы деятельности

Критериальные значения при оценке несостоятельности должны быть дифференцированы с учетом региональной специфики
сферы деятельности организации

4. Дифференциация организационных бизнес процессов

Показатели должны адекватно оценивать исследуемый бизнес-процесс

5. Отражение текущих рыночных условий деятельности (исторический подход)

Критериальные значения при оценке несостоятельности должны быть динамичными и отражать изменяющиеся рыночные условия деятельности

6. Интерпретируемость (экономическая содержательность) полученной оценки и ее критериального значения

Критериальные значения и полученные оценки несостоятельности должны иметь ясную экономическую интерпретацию и «прозрачный» алгоритм формирования

 

Ключевыми параметрами оценки результатов операционной деятельности и ее финансового обеспечения в организации являются доходность и риски. Для оценки доходности операционной деятельности хлебопекарных производств нами предлагается использовать показатель рентабельности, исчисляемый на основе EBITDA – прибыли до вычета амортизации, процентов за финансирование и налогов, который наименее подвержен искажениям, возникающим вследствие инфляции и отличий в политике организаций по формированию стоимости внеоборотных активов и начислению амортизации (таблица 4). В качестве индикатора рисков операционной деятельности нами выбран показатель степени платежеспособности по текущим обязательствам (в месяцах), исчисляемый как отношение суммы краткосрочных обязательств, уменьшенных на величину доходов будущих периодов, к среднемесячной выручке, рассчитываемой как отношение выручки отчетного периода, к количеству месяцев в отчетном периоде. Этот индикатор наряду с показателем текущей ликвидности используется в нормативных документах последнего времени как ключевой при диагностике вероятности банкротства организации. Мы полагаем, что следует отказаться от попыток разработки единых для всех сфер производства нормативных значений коэффициентов платежеспособности как не соответствующих их текущей деловой практике.

 

Таблица 4 – Состав показателей, предлагаемых для текущей оценки

доходности и рисков операционной деятельности и ее финансового

обеспечения сахаропроизводителей

Направление оценки

Операционная деятельность

Финансовое обеспечение

Доходность

Рентабельность продаж по EBITDA

Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли

Риски

Коэффициент платежеспособности

Коэффициент ликвидности


Для приближения получаемых оценок доходности и рисков операционной деятельности к текущим рыночным условиям и особенностям сферы деятельности и региона считаем необходимым использовать их критериальные уровни на основе складывающихся средних значений по соответствующим группам.


 

Яндекс цитирования