2014-02-05
375
Пример
Протестировать классические модели прогнозирования банкротства
Разработка системы индикаторов, которая предупредит о банкротстве
Не существует универсального метода, позволяющего оценить риски банкротства. Каждый бизнес уникален, и те тенденции, которые опасны для одного предприятия, – норма для другого. Тем не менее менеджменту нужны индикаторы, позволяющие судить о здоровье компании. Выстроить такую систему оповещения об угрозе банкротства можно, если выполнить пять простых шагов.
В книгах по финансовому менеджменту можно найти множество отечественных и западных методик диагностики банкротства. Среди них показатель Аргенти (А-счет), модель Альтмана, система индикаторов Бивера, метод Credit-men. Прежде чем приступать к разработке собственной системы, стоит протестировать существующие подходы. Для этого придется применить методики в отношении компании-аналога (действует в том же сегменте, сопоставима по объемам бизнеса и виду деятельности), о которой известно, что она на грани банкротства. Не исключено, что одна из систем окажется эффективной. Хотя шансы на успех невелики, и вот почему:
|
|
|
· как правило (особенно если о предприятии нельзя с уверенностью сказать, что оно банкрот), результаты методик будут значительно отличаться, что заставляет усомниться в их применимости;
· достоверность прогнозов, составленных с применением зарубежных методик, сомнительна из-за специфических условий, в которых работают российские компании (особенности налогообложения, неразвитый рынок финансовых инструментов, сомнительная оценка активов).
Финансисты ГК «Забайкальская зерновая компания» (далее – ЗЗК) протестировали популярные модели прогнозирования риска банкротства на примере машиностроительного завода, финансовое состояние которого было близко к банкротству. Но предприятие еще держалось на плаву благодаря государственной поддержке и реализации плана антикризисных мер. Достоверность анализируемой отчетности была подтверждена аудиторской проверкой. Другими словами, аналитики знали о глубоком кризисе и риске банкротства завода, оставалось найти отдельные показатели или систему диагностики, которая показала бы реальное положение дел. Результаты тестирования представлены в таблице 1. Практически все методики показали низкий или средний риск банкротства завода.
Таблица 1 Результаты тестирования классических моделей прогнозирования банкротства
| Наименование методики прогнозирования банкротства | Оценка состояния завода (реальное положение дел – завод находится на грани банкротства) |
| Показатель Аргенти (А-счет) | Указывает на наличие недостатков, ошибок и симптомов кризиса в управлении предприятием. А-счет составил 52 балла, что гораздо больше, чем у предприятий, которые подвержены риску банкротства в течение пяти лет. Результат достоверен |
| Двухфакторная модель Альтмана | Малая вероятность банкротства в течение одного года. Результат недостоверен |
| Усовершенствованная модель Альтмана для производственных предприятий | Средний риск банкротства в течение одного-двух лет. Результат лишь отчасти отражает реальное положение дел |
| Коэффициент Бивера | Компания не испытывает сколько-нибудь серьезных трудностей. Результат недостоверен |
| Система индикаторов Бивера | Банкротство возможно в течение двух-пяти лет. Результат лишь отчасти отражает реальное положение дел |
Чаще всего, когда речь заходит о прогнозировании банкротства, специалисты вспоминают Z-счет Альтмана. Но эта методика вряд ли даст приемлемые результаты. Дело в том, что индекс основан на анализе показателей обанкротившихся американских компаний. Можно было бы взять ту же логику на вооружение – вывести зависимость между несколькими коэффициентами, изучив финансовые показатели российских компаний-банкротов (подробнее о практике использования модели Альтмана см. «Финансовый директор» № 3, 2009. – Прим. ред.). Но, увы, статистическая база для проведения подобного анализа сильно искажена заказными и фиктивными банкротствами, поэтому попытка адаптации провалилась.
|
|
|
Недостаток многих систем индикации риска банкротства в том, что они сконцентрированы на финансовых показателях. И в лучшем случае позволяют сделать вывод о проблемах предприятия, когда признаки банкротства заметны невооруженным глазом.
Предсказать проблемы будет проще, если в модель включить показатели, характеризующие различные аспекты деятельности. Кроме финансовых коэффициентов, имеет смысл использовать индикаторы, характеризующие управленческие решения, бизнес-процессы, кадровые тенденции, внешнюю среду. То, как влияет внешняя среда на состояние компании, все ощутили за время кризиса. Высокая текучесть кадров, особенно там, где сотрудники – основной актив (консалтинговые компании, СМИ и т. д.), может стать причиной трудностей, которые скажутся на результатах. Что касается эффективности бизнес-процессов, в качестве примера можно привести коэффициент бракованной продукции (отношение количества брака к общему объему производства). Этот показатель можно использовать для отслеживания результатов работы производства.
По какому принципу выбирать показатели для групп? Многое зависит от экспертного суждения разработчика модели. Тем не менее можно рекомендовать руководствоваться несколькими простыми правилами, а именно:
· включенный в модель коэффициент (показатель) не обязательно должен быть расчетным. Показатели, определяемые на основе экспертных оценок, выставляемые в баллах, могут быть не менее эффективны;
· в каждой группе (внешняя среда, эффективность управления и т. д.) должно быть не более пяти-семи показателей. Усложнение модели не повысит точность прогноза, а лишь сделает более трудоемким анализ;
· имеет смысл взять на вооружение некоторые коэффициенты, которые используются в классических моделях. Причем отбирать те из них, которые достоверно реагируют на тенденции, складывающиеся в бизнесе;
· выбранные показатели нужно протестировать на релевантность. Проще говоря, применить модель к нескольким отчетным периодам. И если некоторые из показателей по мере ухудшения (улучшения) состояния компании меняются с некоторым запозданием, их лучше заменить;
· оценка финансовых и нефинансовых показателей имеет одинаковую направленность. Другими словами, увеличение значения любого коэффициента расценивается как улучшение ситуации в бизнесе;
· есть возможность установить нормативные значения для всех показателей, включенных в состав модели.
