Причинно-следственная связь банкротства и фактора диверсифицированности бизнеса

Таблица 2.2.2 Предельный эффект для переменной SECTORS

Самая низкая вероятность проходить процедуру банкротства имеется у компаний с одним видом деятельности. Самая высокая вероятность возникновения несостоятельности у компаний, работающих в 7 сегментах. Если посмотреть на предельные эффекты, то можно заметить, что с увеличением с одного сегмента до двух, вероятность возрастает на 1,98%, с двух до трех еще на 2,35%, с трех до четырех на 2,74%, а с четырех до пяти увеличивается еще на 3,14%.Графически эти данные представлены на Рис. 3.

Рис. 3 Связь количества сегментов деятельности и вероятности банкротства

Рассмотрим все прогнозные вероятности по всем наблюдениям и выявим тренд, который представлен на Рис. 4.

Рис. 4 График распределения зависимости секторов от прогнозной вероятности

Как можно видеть из графика, наблюдается прямая зависимость между количеством сегментов, в которых работает компания и вероятностью ее банкротства. Посмотрим, настолько ли плохо быть конгломератом, перекрывают ли риски возможные преимущества. Сравним средние значения показателей по всем компаниям, работающим только в одном секторе и диверсифицированным компаниям. Попробуем поставить ограничение в выборке и описать компанию, которая имеет одно направление деятельности. Данные представлены в таблице 2.2.3.

Таблица 2.2.3 Средние данные по сегментам

Диверсифицированные компании образовались в среднем позднее, чем однонаправленные. Среднее значение рентабельности активов по компаниям колеблется, поэтому взаимосвязи выявить нельзя. Однако наибольшее значение рентабельности активов наблюдается у компаний, работающих в 4-5 секторах. Среднее значение TDTA меньше у диверсифицированных компаний, значит, общая сумма долга у таких компаний меньше. Доля прибыли до налогообложения в среднем выше у компаний, работающих в нескольких сегментах. Несмотря на то, что вероятность банкротства у таких компаний выше, коэффициент рентабельности активов и доля прибыли у них во много раз больше. Следовательно, риск оправдан получением прибыли во много раз больше, чем у обычного предприятия.

Рассмотрим модель вероятности банкротства отдельно для компаний-конгломератов и односегментных компаний, чтобы узнать есть ли различия в таких моделях. Для этого проведем LR-тест - статистический тест, используемый для проверки ограничений на параметры статистических моделей, оценённых на основе выборочных данных.

Построим модель отдельно для компаний, работающих в одном сегменте и отдельно для диверсифицированных компаний. Результаты теста представлены в таблице 2.2.4.

Таблица 2.2.4 Результаты по моделям

Примечание. *** - Коэффициент значим на уровне 1%. ** - Коэффициент значим на уровне 5%. * - Коэффициент значим на уровне 10%. В скобках представлены стандартные ошибки

LR-тест проводится для того, чтобы проверить, можно ли строить модель для компаний разных типов одновременно, или же необходимо формировать модель отдельно для компаний, работающих в одном сегменте и диверсифицированных компаний.

Тестируемые гипотезы:

H0: модели одинаковые и можно строить одну регрессию.

H1: модели разные, поэтому строить одну регрессию нельзя.

LR=2(Lur - Lr) = 2(-70,758-458,671) - (-553,712) = 24,283

Хи-квадрат критическое (12-7) = 11, 07

Полученное число больше критического значения, поэтому гипотезу о том, что модели одинаковые и можно строить одну регрессию следует отклонить. Можно сказать, что вероятность банкротства формируется по-разному для компаний, работающих в одном сегменте и для компаний сегментированных.

В модели только для диверсифицированных компаний не получилось ни одного значимого коэффициента, хотя сама модель в целом оказалась значима. Результаты можно объяснить тем, что имеется слишком мало наблюдений по таким организациям. Знаки перед всеми коэффициентами остаются прежними, кроме переменной возраста компании. Следует сказать, что чем моложе компания, тем меньше вероятность банкротства.

Глава 3. Анализ диверсифицированной компании и рекомендации по снижению риска банкротства

3.1 Экономический анализ диверсифицированной компании и вычисление прогнозной вероятности банкротства

В данной работе будет рассмотрена компания ОАО «Седьмой Континент», которая была основана в 1994 году и является российской розничной торговой сетью и одним из лидеров розничного рынка России. Магазины сети предлагают своим покупателям широкий ассортимент товаров и услуг высокого качества, гибкую ценовую политику, всегда отвечают требованиям рынка, являясь высокотехнологичными торговыми площадками. Основные данные по компании представлены в таблице 3.1.1., а основные виды деятельности в таблице 3.1.2.

Работа сразу в нескольких форматах позволяет компании не только постоянно расширять сферу своей деятельности, но и повышать конкурентоспособность магазинов, расширять круг постоянных покупателей с самыми разными потребительскими предпочтениями и доходами. Так заявляет о себе сама компания, мы же рассмотрим, каково в действительности ее финансовое состояние.

Таблица 3.1.1 Основные данные по компании

Таблица 3.1.2 Виды деятельности компании ОАО «Седьмой континент»

Расчет вероятности банкротства предприятия с помощью теоретических методов

Для анализа состоятельности компании из системы критериев были выбраны 3 наиболее представительные группы, которые представлены в таблице 3.1.3.

Таблица 3.1.3 Критерии оценки состоятельности организации

Для наибольшей наглядности выводы по группе критериев будут оформлены в таблицу 3.1.4.

Таблица 3.1.4 Оценка критериев состоятельности

В целом финансовое состояние компании неудовлетворительное, однако, не близкое к банкротству. Компания имеет значительную долю кредиторской задолженности банкам и другим организациям, собственных средств у нее не хватает для обеспечения успешной деятельности, но в это же время, она рентабельна, так как получает огромную прибыль. Далее попробуем оценить и спрогнозировать несостоятельность на основе многомерного дискриминантного анализа. Результаты оценки по различным отечественным и зарубежным методикам представлены в таблице 3.1.5.

Таблица 3.1.5 Сопоставимость результатов по различным методикам

Получилось, что 13 методик говорят о низкой вероятности банкротства, 8 - о средней и 7 - о высокой. Различие результатов можно объяснить тем, что методики были разработаны в разное время, некоторые в разных странах. Одни методики специально создавались для конкретных отраслей, другие - для расчета вероятности банкротства в общем случае, поэтому не учитывают специфику деятельности организации.

Авторами методик использовались различные финансовые коэффициенты и формулы их расчета, поэтому можно разобраться, какие показатели использовались в методиках, предсказавших высокую и низкую вероятность банкротства. Некоторые авторы сами давали границы для определения точной вероятности, другие вероятности были переведены из словесных выводов авторов в числовой формат для получения более точных выводов. Низкой вероятности назначались значения до 30%. Средней вероятности соответствовали 40-50%. До 90% рассматривалась высокая вероятность. Значения 0 или 100% никому не присваивались, потому что можно сделать лишь прогноз, точную вероятность определить нельзя, не учитывая все внешние и внутренние факторы.

Попробуем все-таки определить, что же будет с компанией в будущем, построив график плотности распределения полученных вероятностей (рис.5).

Рис. 5 Плотность распределения вероятностей возникновения банкротства

Среднее значение возникновения несостоятельности равно 26%, следовательно, риск для данной компании чуть ниже среднего. Но учитывая то, что некоторые методики все-таки показали высокую вероятность, компании следует улучшить свои финансовые показатели и воспользоваться мерами по предотвращению возникновения банкротства, чтобы успешно работать дальше.

Следует отметить, что недостаток таких методик заключается в том, что в них не учитываются сразу все коэффициенты, охватывающие финансовую деятельность компании. Например, в нашем случае, у компании высокая доля задолженности, но в это же время высокая рентабельность. Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. Однако и они не дают абсолютно точного результата.

Попробуем найти вероятность банкротства по построенной логит-модели, подставив известные значения из таблицы 3.1.6.

Таблица 3.1.6 Нахождение прогнозной вероятности банкротства для ОАО «Седьмой континент»

Прогнозное значение вероятности с 2009 года снизилось с 10,63% до 8,34%, значит, компания улучшила свои показатели за это время. Если сравнивать полученный результат с результатами по мультидискриминантному анализу, в данном случае вероятность банкротства несколько ниже. Методики не учитывают такие факторы, как диверсифицированность компании, возраст компании, а модель учитывает как их, так и показатели внутренней отчетности компании, например рентабельность, прибыль, текущую ликвидность и коэффициент финансовой зависимости. Однако также следует отметить, что большинство отечественных и зарубежных методик показывают вероятность банкротства около 10%, поэтому можно сказать, что результаты в некоторой степени сопоставимы.

Зарубежными учеными было эмпирически доказано, что модели, построенные с помощью нейронных сетей и логит-регрессий, демонстрируют самые высокие результаты. В частности, логит-регрессия показывает достаточно высокую эффективность: она правильно прогнозирует около 86% банкротств. На основе построенной модели, попробуем дать рекомендации для снижения вероятности банкротства.

3.2 Рекомендации по снижению риска банкротства

Возникновение риска банкротства зависит от многих факторов, как внешних, так и внутренних. Если на внешние факторы компания повлиять никак не может, то внутренние зависят от качества работы самой компании. Внутренние причины можно выявить, проведя финансово-экономический анализ предприятия, вычислив отдельные показатели, как мы и сделали.

В таблице 3.2.1 представлены общие меры по предотвращению риска банкротства с опорой на модель, полученную в главе 2 (10).

(10)

Таблица 3.2.1 Меры по снижению вероятности банкротства

Так как повлиять на все факторы сразу не представляется возможным, посмотрим на коэффициенты перед переменными в модели, полученной в главе 2 (11).

(11)

Из данной формулы можно увидеть, что наибольшее влияние на вероятность банкротства оказывают переменные, показывающие наличие убытков у компании и количество сегментов. С помощью данной информации можно сделать вывод о том, что наиболее эффективной рекомендацией для данной компании будет продажа бизнеса в одной из отраслей. Попробуем снова найти прогнозную вероятность банкротства, уменьшив лишь количество секторов, а так как убытков у компании нет, она сможет увеличить свою прибыль. В результате данной операции вероятность банкротства может быть снижена с 8,34 до 7,33%.

Таким образом, необходимо принять оздоровительные меры по предотвращению банкротства предприятия, которые должны помочь предприятию создать эффективное управление финансовыми ресурсами, определением стратегических целей, тактики и реализации.

Наконец, исследуя мнения авторов в первой главе работы, можно выявить рекомендации на основе причин, из-за которых диверсификация увеличивает вероятность финансового риска:

Ш Во-первых, покупая бизнес в совершенно новой отрасли, необходимо удостовериться, что покупаемая фирма - не банкрот, то есть она не потянет объединенную компанию к банкротству;

Ш Во-вторых, необходимо убедиться, что будет выстроена хорошая система координации и коммуникации между различными бизнес-единицами компании;

Ш В-третьих, менеджмент компании должен иметь соответствующие навыки, знания и таланта для управления объединенной компанией;

Ш И, наконец, следует принять во внимание все издержки, связанные со стратегией диверсификации.

Заключение

Не существует единого мнения относительно целесообразности корпоративной диверсификации. Ученые не приходят к согласию в вопросе, как корпоративная диверсификация влияет на вероятность банкротства.

Мы проанализировали мнения исследователей по данному вопросу, рассмотрели различные модели, построенные авторами по теме настоящей работы и, наконец, провели собственное исследование на российских данных, в ходе чего пришли к следующим выводам:

1) Резюмируя авторские позиции, можно сказать, что существует два противоположных мнения о том, как влияет корпоративная диверсификация на вероятность банкротства:

- Одни авторы считают, что диверсификация помогает компаниям снизить риск банкротства и повышает обеспеченность ее долговых обязательств.

- Другие авторы считают, что все преимущества конгломератов перекрываются издержками, которые несут в этом случае фирмы, вследствие чего риск несостоятельности увеличивается.

2) Существуют теоретические модели, которые эмпирическим путем с помощью построения бинарной модели приходят к различным выводам.

3) В настоящей работе, опираясь на результаты исследований R. Singhal и Y. Zhu, мы построили модели вероятности банкротства на основе российских данных.

4) Проведенные исследования позволяют сделать вывод о том, что у российских диверсифицированных компаний вероятность банкротства увеличивается, что доказывает правоту тех авторов [3,4,5,8], которые утверждали, что диверсификация в несвязанные отрасли увеличивает вероятность экономического краха компании.

5) У диверсифицированных компаний, работающих в двух до пяти сегментах, вероятность банкротства колеблется в диапазоне 9-17%, а в 6-7 сегментах вероятность увеличивается до 25%.

6) Рассматривая средние значения показателей компаний, оперирующих в одном сегменте и диверсифицированных компаний, было отмечено, наибольшее значение рентабельности и прибыли имеют диверсифицированные компании.

В ходе проведения LR-теста замечено, что вероятность банкротства односегментных и диверсифицированных компаний формируется по-разному. Знаки перед всеми коэффициентами остаются прежними, кроме переменной возраста компании. Молодые компании с современными руководителями имеют меньшую вероятность обанкротиться.

Подводя итоги работы, следует отметить, что главным вопросом работы было влияние диверсификации на вероятность банкротства компании. В ходе исследования мы пришли к выводу, что диверсификация увеличивает вероятность банкротства из-за:

Ш слияния успешной фирмы с фирмой с финансовыми затруднениями, которая может тянуть другую фирму к банкротству;

Ш рассеивание контроля, сложности осуществления мониторинга, координации и коммуникаций в силу наличия нескольких уровней управления;

Ш отсутствия необходимых соответствующих навыков, знания и таланта у менеджмента для управления объединенной компанией, а также правильно выстроенной системы управления;

Ш высоких транзакционных и бюрократических расходов, связанных с реализацией стратегии диверсификации;

Ш плохой реализации стратегии диверсификации и снижения производительности фирмы.

Размещено на Allbest.ur