По мнению В.Н. Эйтингона и С.А. Анохина в зависимости от характеристики используемых показателей методические подходы к прогнозированию банкротства предприятия можно разделить на "количественный" и "качественный". В свою очередь в рамках количественного подхода выделяет два направления: модели, основанные на финансовых коэффициентах (модели Э. Альтмана, и др.), а также углубленный анализ финансовой отчетности. Качественное направление основано на последовательном сравнении анализируемой компании с данными по неблагополучным компаниям-аналогам.

Использование в количественном подходе финансовых коэффициентов и умение анализировать финансовую отчетность является доступным и эффективным. Однако необходимо отметить и некоторые ограничения при его применении. Во-первых, возможные задержки предоставления финансовой отчетности. Во-вторых, возможность фальсификации данных указанных в финансовой отчетности, данные могут оказаться "творчески обработанными". Аналитику необходимо особое умение выделить массивы данных, подвергнутых обработке. В-третьих, необходимо сказать о специфичности использования подхода для прогнозирования банкротства предприятия только в определенной отрасли, так как значения финансовых коэффициентов в разных отраслях могут существенно различаться.

Второе направление основано на сравнении признаков обанкротившихся компаний с аналогичными показателями анализируемой компании.

"Качественный" подход к прогнозированию банкротства предприятия предполагает изучение отдельных характеристик, присущих бизнесу. Преимуществом является ориентация на целую систему критериев. Главный недостаток - при условии многокритериальности задачи встает вопрос о ее субъективности. Значения критериев, полученные расчетным путем, должны представлять собой достоверную и содержательную информацию, необходимую для принятия управленческих решений, направленных на предупреждение несостоятельности предприятия.

В развитие классификации методов предприятия свой взгляд предлагают О.Ю. Дягель, Е.О. Энгельгардт (таблица 2.1).



Таблица 2.1 - Классификация методов диагностики кризисного состояния организаций

Признак классификации		Группы методов диагностирования
По степени формализованности методического подхода	Количественные	Качественные	Комбинированные
По характеру зависимости результативного и факторных признаков	Детерминированные	Стохастические
По составу критериев	Однокритериальные	Многокритериальные
По степени участия судебных органов (или по месту в арбитражном процессе)	Методы досудебной диагностики	Методы судебной диагностики
По территориальному происхождению	Зарубежные	Отечественные
По статусу	Авторские	Законодательно регламентированные
По возможности практического применения к сферам деятельности организаций	Общерекомендуемые	Специально ориентированные
По степени доступности исходной информации	Внутренние	Внешние
По характеру получаемой аналитической информации	Предсказательные (предикативные)	Описательные (дескриптивные)

По убеждению авторов, наиболее существенным признаком в основе всех типологий существующих методов диагностики кризисного состояния предприятия является признак формализуемости и разделение методов на:

- количественные, методы анализа в основе которых лежат строгие формализованные зависимости, взаимосвязь анализируемых показателей и определяющих их факторов выражается с помощью формул.

- качественные или неформализованные методы анализа, основаны на описании причин и условий деятельности предприятий на логическом уровне, характеризуется субъективизмом, большое значение имеют знания, опыт, интуиция специалиста.

- комбинированные методы, включают первые два.

Д. А. Мурадов предлагает свой вариант классификации методических подходов к прогнозированию возможного банкротства предприятия. Основой предложенной классификации является различие принципов определения экономической устойчивости компании (таблица 2.2).

Таблица 2.2 - Классификация подходов к прогнозированию банкротства предприятия

Применяемые подходы	Критерии банкротства	Количество показателей оценки	Использование весовых коэффициентов
Системы критериев	Нарушение одного (или нескольких) критериев	В среднем 2-4, иногда доходит до 30	Нет
Системы комплексного коэффициентного анализа	Значение итого комплексного показателя ниже или выше установленного порога	2-10 (до 15)	Да
Сложносоставные системы (сочетают в себе приемы обоих подходов)	В сумме: нарушение критериев, значение комплексного показателя, анализ финансовых потоков.	Масса формализованных и неформализованных критериев и индикаторов, а также индексов и показателей (более 30)	Да

Основная идея использования подхода системы критериев состоит в контроле ряда ключевых экономических параметров, нарушение которых приведет к утрате организацией платежеспособности. В литературе нет единого мнения о количественном и качественном составе этих параметров.

Все модели в рамках комплексного коэффициентного анализа базируются на расчете единого итогового показателя, содержащего в себе весовые значения отдельных частных показателей. На основании числового результата этого комплексного показателя формируется вывод об экономическом состоянии предприятия, его финансовой устойчивости и вероятности наступления банкротства.

В рамках подхода сложносоставных систем используются приемы первых двух подходов, оперируют большим количеством разнообразных критериев, индикаторов и показателей. Учитывая используемый объем информации, необходимо отметить сложность применения данного подхода.

Еще один взгляд на классификацию методов диагностики банкротства предприятий предложен Н.А. Львовой.

В зависимости от анализируемого объекта: комплексные методы - оцениваются экономические и не экономические аспекты финансово -хозяйственной деятельности предприятия; финансовые методы - диагностика банкротства осуществляется на основании финансовых показателей (финансовых коэффициентов). Диагностика банкротства предприятия с использованием финансовых методов предполагает использование финансовых моделей, позволяющих дать оценку предприятию на основе общедоступной финансовой информации. Общеизвестные модели, используемые в странах с развитой экономикой. зачастую не приемлемы для формирующихся рынков, по причине недостаточной точности. В этом случае комплексные методы имеют особую ценность, позволяют учесть внутренние и внешние факторы оказывающие влияние на финансовую устойчивость предприятия.

В зависимости от базовых показателей: рыночные методы - предложены для публичных компаний. Считается, что финансовую устойчивость публичной компании отражает фондовый рынок, в связи с этим главным индикатором выступает рыночная капитализация; нерыночные или учетные методы - основаны на учетных оценках, которые в большей степени ориентированы на кредиторов. Основным критерием позволяющим начать процедуру банкротства предприятия является неплатежеспособность. Следовательно учетные критерии возможно использовать при диагностике несостоятельности предприятия.

Необходимо отметить, что возможно сочетание в моделях диагностики оценки риска банкротства рыночных и нерыночных показателей. В качестве примера можно привести модель Э. Альтмана 1968 г., в которой используются данные финансовой отчетности и рыночной капитализации предприятия. Примечательно, что по итогам исследования У. Бивера и соавторов был сделан вывод о том, что, более высоким потенциалом прогноза обладают смешанные методы.

В зависимости от подхода к формированию модели: структурные методы - в основе лежит идея, что стоимость акций компании является опционом call на активы компании с ценой сделки, равной стоимости ее обязательств. Модели основанные на данном методе, позволяют с высокой точностью оценить вероятность банкротства. Примером выступает модель КМВ-Мертона; неструктурные (эмпирические) методы - ограничиваются статистическими закономерностями динамикой финансового состояния кризисной фирмы.

По виду прогнозной модели можно выделить: эмпирические модели, основанные на традиционном коэффициентном анализе; модели, позволяющие оценить вероятность банкротства на основе определения обобщающего (интегрального) показателя. Класс эмпирических моделей представлен интегральными кредит - скоринговыми моделями, построенные на данных финансовой отчетности с использованием аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (МДА). Ярким примером являются известные модели Э. Альтмана, Р. Таффлера.

По количеству используемых показателей: однофакторные; многофакторные.

В зависимости от вида используемых показателей: формализованные; неформализованные.

По используемым математическим методам: статистические (МДА, логит-модели); на основе искусственного интеллекта (нейронные модели, деревья решений).

М.Ф. Салахиева, Л.Ю. Николаева предлагают следующую классификацию (таблица 2.3):



Таблица 2.3 - Классификация методов прогнозирования банкротства предприятия

№	Признак классификации	Методы диагностики
1	В зависимости от географии происхождения	-модели, разработанные в странах с развитой рыночной экономикой; -модели, разработанные в странах с переходной экономикой.
2	В зависимости от используемой информации	-дистанционные модели (требующие инсайдерской информации); -не дистанционные.
3	В зависимости от горизонта прогнозирования	-краткосрочные (до 6 месяцев); -среднесрочные (от 6 месяцев до 1 года); -долгосрочные (от 1 года и более).
4	В зависимости от масштабов деятельности анализируемого предприятия	-для предприятий малого бизнеса; -для предприятий среднего бизнеса; -для предприятий крупного бизнеса; -модели для предприятий любого типа.
5	В зависимости от отраслевой принадлежности анализируемого предприятия	- универсальные модели -для любых отраслей народного хозяйства; -модели, разработанные для предприятий определенной отрасли.
6	В зависимости от степени формализации	- количественные; - качественные; - смешанные.
7	В зависимости от применяемых способов обработки данных	-модели, требующие специального программного обеспечения; - модели, не требующие программного обеспечения.

В предложенной классификации несколько классификационных признаков, поэтому любая модель прогнозирования банкротства предприятия может быть отнесена к нескольким видам в зависимости от признака. В своей работе авторы классификации дают характеристику целому ряду моделей как зарубежных, так и отечественных авторов. В качестве примера рассмотрим модель Э. Альтмана (таблица 2.4).



Таблица 2.4 - Характеристика моделей прогнозирования банкротства в соответствии с предложенной классификацией

Название метода	Признак классификации
	В зависимости от географии происхождения	В зависимости от возможности дистанционного программирования	В зависимости от горизонта прогнозирования	В зависимости от масштаба деятельности анализируемого предприятия	В зависимости от отраслевой принадлежности анализируемого предприятия	В зависимости от степени формализации	В зависимости от способа обработки данных
Модель Э. Альтмана, 1968	Разработана в стране с рыночной экономикой	Дистанционный	Долгосрочнойный	Для предприятий любого масштаба	Универсальный	Количественный, статический, дискриминантный	Не требует специального программного обеспечения

Чаще всего классификации методических подходов касаются финансовых методов и моделей. Интересный взгляд на классификацию подходов на основе которых возможно моделирование банкротства предприятия предлагают Т.И. Пугановская и А.В. Галямин, которые считают, что все методы подразделяются на классические статистические методы и альтернативные к ним. Классификация и состав каждой группы методов представлены в таблице 2.5.

Таблица 2.5 - Методы прогнозирования банкротства предприятия

Классические статистические методы	Альтернативные методы
-одномерный дискриминантный анализ; -множественный дискриминантный анализ; - логит - анализ; - пробит - анализ	-декомпозиционный анализ; -нейросетевой анализ; -теория приближенных множеств; -многомерное шкалирование; - дерево решений; - самоорганизующие карты; - экспертные системы; - смешанный логит-анализ; -линейное программирование; - анализ выживания

По нашему мнению наиболее полную классификацию подходов предлагает К.М. Тотьмянина. В классификации выделено пять подходов: на основе рыночных показателей, на основе фундаментальных показателей, модели на основе показателей бухгалтерской и финансовой отчетности, модели построенные на основе рейтинга, современные подходы к оценке вероятности дефолта заемщика, на основе продвинутых подходов (advanced models) с использованием непараметрических методов.

На основе рыночных показателей: структурные модели вероятности банкротства (Ф. Блэк и М. Шоулз, 1973; Р. Мертон, 1974); модели сокращенных форм (Р. Джерроу и С. Тернбул, 1995; Д. Даффи и К. Синглтон, 1999).

На основе фундаментальных показателей: на базе макроэкономических показателей, в этой группе моделей можно выделить модели на основе экзогенных (Т. Уилсон, 1997) и эндогенных факторов; на базе показателей финансовой и бухгалтерской отчетности; на базе показателей внешних рейтинговых агентств.

Модели на основе показателей финансовой отчетности: скоринговые модели (Д. Дюрана, 1941); линейные модели дискриминантного анализа, где возможно выделить модели однопеременного дискриминантного анализа (У. Бивер, 1966) и множественного дискриминантного анализа (Э. Альтман, 1968; Р. Чессер, 1974; Р. Лис, 1972; Р. Таффлер и Г. Тишоу, 1977); модели бинарного выбора: probit -модели; logit- модели.

Модели построенные на основе рейтинга: зарубежные модели (М. Тамари, 1966; Мозес, Лиао, 1987), а также модели отечественных ученых (Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова, 1996; А.В. Колышкина, 2003).

Современные подходы к оценке вероятности дефолта заемщика, на основе продвинутых подходов (advanced models) с использованием непараметрических методов: модели нейронных сетей; модели нечеткой логики.

2.2 Финансовые методы прогнозирования банкротства предприятия

Прогнозирование банкротства предприятия наиболее часто осуществляется с использованием финансовых методов. Финансовые модели, основанные на статистических методах получили наибольшее практическое применение. В рамках финансового метода все модели можно разделить на две основные группы:

- модели, основанные на использовании системы финансовых показателей, не предусматривают построение интегрального показателя (в основе используется метод коэффициентного анализа);

- модели, предполагающие построение интегрального показателя вероятности банкротства (например, с использованием метода мультипликативного дискриминантного анализа).

В случае если для диагностики банкротства используются модели, не предполагающие определение обобщающего показателя, то формирование прогнозной модели предполагает следующий порядок действий:

1. Определяется система показателей (финансовых коэффициентов), отражающих признаки финансовой несостоятельности предприятия.

2. Определяются нормативные (критические) значения для каждого показателя.

3. Решение о вероятности банкротства принимается путем сравнения фактических значений показателей с их критическими значениями.

Примером прогнозирования финансовой несостоятельности предприятия является шестифакторная модель предложенная У. Бивером. Модель содержала следующие показатели: коэффициент достаточности денежного потока - отношение денежного потока к совокупному долгу; коэффициент рентабельности активов - отношение чистой прибыли к активам; уровень финансового левериджа - доля совокупного долга в общем объеме обязательств; коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами - доля собственных оборотных средств в активах; коэффициент текущей ликвидности; период обращения собственных оборотных средств - отношение собственных оборотных средств к операционным расходам без учета амортизации.

Значения показателей для анализируемого предприятия сопоставляются с нормативными, которые были рассчитаны У. Бивером для трех состояний предприятия: благополучные, обанкротившиеся в течение года и обанкротившиеся в течение пяти лет. У Бивер доказал, что ряд финансовых коэффициентов кризисных предприятий задолго до признания несостоятельности отличаются от соответствующих коэффициентов финансово устойчивых предприятий. В отечественной литературе модель У. Бивера представлена как пятифакторная.

При построении моделей, предполагающих построение интегрального показателя вероятности банкротства, наиболее популярным методом является множественный (мультипликативный) дискриминантный анализ (МДА). Впервые для прогнозирования банкротства данный метод был предложен Э. Альтманом в 1968 г. Сущность метода:

1. составляется выборка схожих по характеристикам предприятий, которые либо обанкротились, либо выжили в течение некоторого периода времени;

2. определяются наиболее значимые для диагностики банкротства финансовые коэффициенты;

3. строится дискриминантная функция, отражающая распределение предприятий выборки по двум группам: благополучных и финансово неустойчивых;

4. по результату обработки данных устанавливается нормативное значение функции;

5. оценка вероятности банкротства осуществляется путем сравнения значения интегрального показателя анализируемого предприятия с критическим значением функции.

Наиболее известной и цитируемой в отечественной литературе можно назвать двухфакторную модель для оценки вероятности банкротства. При ее построении используется два показателя: коэффициенты текущей ликвидности (покрытия) и финансовой зависимости (доля заемных средств в пассивах). Модель выглядит следующим образом:

Z = -0,3877-1,0736·X1 + 0,0579·X2 , (2.1)

где Z - показатель вероятности банкротства;

X1 - коэффициент текущей ликвидности (покрытия);

X2 - коэффициент финансовой зависимости (доля заемных средств в пассивах).

Коэффициент текущей ликвидности = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства = стр.1200/ (стр.1510+стр.1520)

Коэффициент капитализации =(Долгосрочные обязательства + Краткосрочные обязательства) / Собственный капитал = (стр.1400+стр.1500)/ стр.1300

Коэффициент капитализации иногда в отечественной литературе называет коэффициентом самофинансирования или отношению заемных средств к активу.

Оценка по двухфакторной модели Альтмана:

Z<0 -- вероятность банкротства меньше 50% и уменьшается по мере уменьшения значения Z, Z>0 - вероятность банкротства больше 50% и увеличивается по мере увеличения значения Z, Z=0 - вероятность банкротства равна 50%.

Пятифакторная модель Альтмана. В 1968 году профессор Эдвард Альтман предлагает свою, ставшую классической, пятифакторную модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия. Формула расчета интегрального показателя следующая:

Z= 1.2*X₁ + 1.4*X₂ + 3.3*X₃ + 0.6*X₄ + X₅ , (2.2)

Таблица 2.6 - Расчет вероятности банкротства по пятифакторной модели Альтмана

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ
X1	Х1=Оборотный капитал/Активы	(стр.1200-стр.1500)/ стр.1600
Х2	Х2=Нераспределенная прибыль/Активы	стр.2400/ стр.1600
Х3	Х3=Операционная прибыль/Активы	стр.2300/ стр.1600
Х4	Х4=Собственный капитал/Заемный капитал	стр.1300/ (стр.1400+стр.1500)
Х5	Х5= Выручка/Активы	стр.2110 /стр.1600

Оценка по пятифакторной модели Альтмана:

Если Z>2,9 - зона финансовой устойчивости ("зеленая" зона).

Если 1,8<Z<2,9 - зона неопределенности ("серая" зона).

Если Z<1,8 - зона финансового риска ("красная" зона).

Модель позволяла спрогнозировать банкротство предприятия за один год с точностью 95%, за два года до 70%, за три до 50%. Существенным недостатком модели является возможность ее использования только в отношении публичных компаний.

Модель Альтмана для частных компаний: в 1983 году Альтман предложил модель для частных компаний, не размещающих свои акции на фондовом рынке. Формула расчета интегрального показателя следующая:

Z = 0.717*X₁ + 0.847*X₂ + 3.107*X₃ + 0.420*X₄ + 0.998*X₅ , (2.3)



Таблица 2.7 - Расчет вероятности банкротства по модели Альтмана для частных компаний

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ
X1	Х1= Оборотный капитал/Активы	(стр.1200-стр.1500)/ стр.1600
Х2	Х2= Нераспределенная прибыль/Активы	стр.2400/ стр.1600
Х3	Х3= Операционная прибыль/Активы	стр.2300/ стр.1600
Х4	Х4= Собственный капитал/ Обязательства	стр.1300/ (стр.1400+стр.1500)
Х5	Х5= Выручка/Активы	стр.2110 /стр.1600

Точность пятифакторной модифицированной модели Альтмана - 90,9% в прогнозировании банкротства предприятия за 1 год до его наступления.э Экономисты из множества стран, проверяющие на практике его модель, соглашаются с ее универсальностью и надежностью.

Оценка по пятифакторной модифицированной модели Альтмана:

Если Z*>2,9 - зона финансовой устойчивости ("зеленая" зона).

Если 1,23<Z*<2,9 - зона неопределенности ("серая" зона).

Если Z*<1,23 - зона финансового риска ("красная" зона).

Модель Альтмана для непроизводственных предприятий: в 1993 году Альтмана предложил модель для непроизводственных предприятий. Формула расчета интегрального показателя следующая:

Z = 6.56*X1 + 3.26*X2 + 6.72*X3 + 1.05*X4 , (2.4)

Таблица 2.8 - Расчет вероятности банкротства по модели Альтмана для непроизводственных предприятий

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ
X1	Х1 = Оборотный капитал/Активы	(стр.1200-стр.1500)/ стр.1600
Х2	Х2= Нераспределенная прибыль/Активы	стр.2400/ стр.1600
Х3	Х3 = Операционная прибыль/Активы	стр.2300/ стр.1600
Х4	Х4 = Собственный капитал/ Обязательства	стр.1300/ (стр.1400+стр.1500)

Точность модели Альтмана для непроизводственных предприятий - 90,9% в прогнозировании банкротства предприятия за 1 год.

Корректировка для модели для развивающих рынков и России: для развивающихся рынков Альтман добавляет к формуле константу +3.25.Формула получается следующая:

Z = 3.25+6.56*X1 + 3.26*X2 + 6.72*X3 + 1.05*X4 , (2.5)

Данная формула подходит для развивающихся стран, куда можно отнести и российскую экономику.

Оценка по четырехфакторной модели Альтмана:

Если Z**>2,6 - зона финансовой устойчивости ("зеленая" зона).

Если 1,1<Z**<2,6 - зона неопределенности ("серая" зона).

Если Z**<1,1 - зона финансового риска ("красная" зона).

Метод множественного дискриминантного анализа получил широкое распространение (точность, использование общедоступных данных для построения модели, простота применения и интерпретации полученных результатов), ряд зарубежных ученых предложили свои модели: четырех факторные модели Р. Таффлер 1977 г., Г. Спрингейт 1978 г. и Р. Лис, многофакторная модель Д. Фулмера. По мнению отечественных ученых, зарубежные модели Э. Альтмана и других зарубежных авторов содержат значения показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных, в связи с этим зарубежные модели не могут соответствовать современной экономической ситуации в России.

В связи с этим возникает насущная потребность в создании и апробации собственных моделей по диагностике и прогнозированию банкротства предприятий. Одними из первых российских экономистов, создавших свою модель определения вероятности банкротства, были Р.С. Сайфулин и Г.Г. Кадыков. В качестве синтетического критерия оценки вероятности банкротства предприятия ими было разработано "рейтинговое число":



R = 2 · Х1 + 0,1 · Х2 + 0,08 · Х3 + 0,45 · Х4 + Х5 , (2.6)

где R - рейтинговое число;

Х1 - коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Х2 - коэффициент текущей ликвидности;

Х3 - коэффициент оборачиваемости активов, равный отношению среднегодовой суммы активов к выручке от реализации и деленному на 360;

Х4 - коммерческая маржа (отношению валовой прибыли к выручке от

реализации);

Х5 - коэффициент рентабельности собственного капитала, рассчитываемый как отношение чистой прибыли к собственному капиталу.

Таблица 2.9 - Расчет вероятности банкротства по модели Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова.

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ
Х1	Х1 = (Собственный капитал -- Внеоборотные активы) / Оборотные активы	(стр.1300-стр.1100) / стр.1200
Х2	Х2= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
Х3	Х3 = Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активовобязательства)	стр.2110 / [(стр.1600н.п.+стр.1600кп.)*0.5]
Х4	Х4 = Чистая прибыль / Выручка	стр.2400 / стр.2110
Х5	Х5 = Чистая прибыль / Собственный капитал	стр.2400 / стр.1300

Таблица 2.10 - Оценка вероятности банкротства по модели Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова

Значение R	Вероятность наступления банкротства
R < 1	Финансовое состояние предприятия неудовлетворительное
R > 1	Финансовое состояние считается удовлетворительным

Другими отечественными учеными также были предложены модели оценки вероятности прогнозирования банкротства.

Представляет интерес модель, представленная в диссертации ученого Иркутской государственной экономической академии А.Ю. Беликова (1997 г., научный руководитель Г.В. Давыдова). В научной литературе часто данную модель называют моделью Давыдовой-Беликова или моделью ИГЭА. Модель разработана по выборке торговых предприятий и имеет следующий вид:

Z= 8,38·K1 + 1·K2 + 0,054·K3 + 0,63·K4, (2.7)

Где, К1 = Оборотный капитал / Активы;

К2 = Чистая прибыль / Собственный капитал;

К3 = Выручка / Активы;

К4 = Чистая прибыль / Себестоимость.

Интерпретация рейтингового показателя Z представлена в таблице. 2.11.

Таблица 2.11 - Оценка вероятности банкротства по модели Давыдовой-Беликова

Показатель Z	Риск банкротства
Z<0	максимальный (90-100%)
0<Z<0.18	высокий (60-80%).
0.18<Z<0.32	средний (35-50%).
0.32<Z<0.42	низкий (15-20%).
Z>0.42	минимальный (до 10%)

Одной из первых отечественных моделей прогнозирования банкротства предприятия была модель О.П. Зайцевой (1998). В основе модели лежит синтетический показатель, полученный методом рейтинговой оценки. Весовые значения коэффициентов определяются специалистом, экспертно. Модель имеет следующий вид:

К_факт = 0.25*К₁ + 0.1*К₂ + 0.2*К₃ + 0.25*К₄ + 0.1*К₅ + 0.1*К_6, (2.8)

Таблица 2.12 - Расчет вероятности банкротства по модели О.П. Зайцевой.

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ	Норматив
К1	К1 = Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал	стр. 2300 / стр. 1300	К1 = 0
К2	К2= Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность	стр. 1520 / стр. 1230	К2 = 1
К3	К3 = Краткосрочные обязательства / Наиболее ликвидные активы	(стр.1520+стр1510)/ стр. 1250	К3 = 7
К4	К4 = Прибыль до налогообложения / Выручка	стр. 2300 / стр. 2110	К4 = 0
К5	К5 =Заемный капитал / Собственный капитал	(стр.1400+стр.1500)/стр.1300	К5 = 0,7
К6	К6 = Активы / Выручка	стр. 1600 / стр. 2110	К6=К6 прошлого года

Оценка предприятия по модели прогнозирования банкротства Зайцевой:

для определения вероятности банкротства предприятия необходимо произвести сравнение фактическое значение интегрального показателя с нормативным. К_факт сравнивается с К_{норматив}. Нормативное значение К_{норматив} рассчитывается по следующей формуле:

К_норм= 0.25 * 0 + 0.1 * 1 + 0.2 * 7 + 0.25 * 0 + 0.1 * 0.7 + 0.1 * К_{6прошлого года,} (2.9)

Если все сократить, то получается:

Кнорматив =1.57 + 0.1 * К_{6прошлого года} (2.10)



Если К_факт> К_{норматив}, то высока вероятность банкротства предприятия. Если наоборот, то риск банкротства незначительный.

В качестве преимуществ данной модели можно назвать: доступность использования, так как основана на данных публичной отчетности; ее универсальность, поскольку она ориентирована на разные предприятия (убыточные, нестабильные); возможность применения для сравнительной оценки организаций и их ранжирования по риску несостоятельности (платежеспособности в зоне банкротства, приближающиеся к банкротству, стабильные).

Отсутствие статистически обоснованной методики определения веса коэффициентов, является недостатком модели О.П. Зайцевой, которая ориентировалась исключительно на свой опыт в данной области. В связи с этим возможны погрешности в прогнозировании банкротства предприятия.

Преподавателем СПбГУ экономического факультета А.В. Колышкиным (2003) были разработаны 3 модели прогнозирования банкротства предприятия. Идея построения моделей заключалась в выборе показателей, которые чаще всего встречаются в других моделях прогнозирования банкротства предприятия. На основе этого фактора автор придал соответствующий вес каждому показателю. Модели имеют следующий вид (таблица 2.13):

Таблица 2.13 - Модели прогнозирования банкротства А.В. Колышкина

Модель № 1	Z = 0.47·K1 + 0.14·K2 + 0.39·K3
Модель № 2	Z = 0.61·K4 + 0.39·K5
Модель № 3	Z = 0.12·K2 + 0.19·K3 + 0.49·K4 + 0.19·K6

где , K1 - рабочий капитал, отнесенный к активам;

K2 - доходность собственного капитала;

K3 - денежный поток, отнесенный к задолженности;

K4 - коэффициент покрытия;

K5 - доходность активов;

K6 - доходность продаж.

Таблица 2.14 - Критические рейтинговые значения для моделей

А. В. Колышкина

Модель	Успешные	Несостоятельные	"Серая" зона
1	0,08-0,16	(-0,20)-(-0,08)	(-0,08)-0,08
2	1,07- 1,54	0,35-0,49	0,49-1,07
3	0,92-1,36	0,25 - 0,38	0,38-0,92

У моделей прогнозирования банкротства, построенных при помощи метода дискриминантного анализа, был выявлен целый ряд недостатков, не позволяющих эффективно использовать их при прогнозировании банкротства предприятия. Данные модели не в состоянии дать количественной оценки вероятности банкротства, способны дать только лишь качественную степень - как низкую, высокую, очень высокую.

Во всех моделях, использующих дискриминантный анализ, существует "зона неопределенности", при попадании в которую расчетного итогового показателя нельзя сделать однозначный вывод о вероятности банкротства. Необходимость более точной оценки вероятности банкротства предприятия привело к адаптации моделей бинарного выбора, основанных на эконометрических инструментах с использованием аппарата логистической регрессии (линейный логарифмический регрессионный анализ, logit-модели), а также с использованием функции стандартного нормального распределения (probit-модели).

Идея заключается в выявлении факторов влияющих на финансовое состояние предприятия, чтобы затем на основе их значений оценить вероятность банкротства. Основоположником использования моделей прогнозирования банкротства, построенных на основании аппарата логистической регрессии, впервые применившим их в международной практике, считается Джеймс Олсон в 1980 г. Общая формула логистической функции, имеет вид:

P=1/(1+e--^y) , (2.11)

где P ? вероятность наступления события (банкротства);

e - основание натурального логарифма (равно значению 2,71828);

Y - коэффициент - интегральный показатель, вычисляемый в зависимости от разработанной модели.

График логистической функции имеет вид (рисунок. 1).

Рисунок 1 - График логистической функции.

Логистическая регрессия предназначена для предсказания вероятности (Р) возникновения некоторого события по значениям множества признаков. Логистическая функция (Y) может принимать любые значения от минус бесконечности до плюс бесконечности, вероятность (Р) ограничена диапазоном [0;1]. Переменная (Y) отражает зависимость от некоторого набора факторов риска и является мерой вклада всех факторов риска, применяемых в модели, ее называют logit и имеет вид:



Y = в0 + в1 ·Х1+ в2 ·Х2 + в3 ·Х3 + …. + вn ·Хn , (2.12)

где в0 - "точка пересечения" вероятности (Р) с осью ординат; в1, в2, в3 - коэффициенты регрессии для факторов риска; Х1, Х2, Х3 - факторы риска. Значения коэффициентов регрессии указывают на величину вклада соответствующего фактора риска. Положительное значение коэффициента регрессии означает, что данный фактор увеличивает общий риск, отрицательное значение коэффициента говорит, что этот фактор уменьшает риск. Большое значение коэффициента регрессии означает, что данный фактор существенно влияет на совокупный риск, в то время как нулевое значение коэффициента регрессии означает небольшое влияние на итоговый показатель логистической функции. Интерпретация логит-моделей, как правило, выполняется исходя из следующих интервалов (таблица. 2.15).

Таблица 2.15 - Интерпретация логит-моделей

Значение Р	Вероятность наступления события
P < 0,5	вероятность считается низкой
Р > 0,5	вероятность считается высокой

Отметим, что в логит-моделях прогнозирования банкротства порог отсечения P = 0,5 является не вполне корректным. Поэтому оценка области высокой вероятности банкротства отдана на субъективное усмотрение аналитика. Logit-модели показали высокую точность в странах, где были разработаны. В этих моделях также отсутствует "зона неопределенности". Среди отечественных ученых занимающихся разработкой логистических моделей для оценки вероятности банкротства предприятия можно отметить Т.К. Богданову и Ю.А. Алексееву, В.Ю. Жданова и О.А. Афанасьеву.



2.3 Комплексные методы прогнозирования банкротства предприятия

Финансовые методы диагностики прогнозирования банкротства предприятия, рассмотренные выше, являются наиболее популярными, как в литературе, так и на практике. Финансовые показатели - это общепринятый язык бизнес-общения. Тем не менее, ограничиваться только финансовыми методами, не используя другую общедоступную информацию, будет некорректно. Диагностика финансовой несостоятельности должна носить комплексный характер. Комплексный метод несет в себе черты как количественного, так и качественного подходов. В частности, алгоритм комплексной бальной оценки включает следующие этапы:

1) составляются вопросы по разным сферам деятельности предприятия, предполагающие односложные ответы "да" или "нет";

2) ответам на вопросы присваиваются баллы;

3) устанавливается критическое значение суммы баллов с точки зрения угрозы финансовой несостоятельности предприятия;

4) фактическая сумма баллов определенная по анализируемой компании, сравнивается с критическим значением.

Родоначальником комплексной балльной оценки выступает методика А-счета предложенная Дж. Аргенти в 1976 г. Расчет показателя Аргенти начинается с предположений, что:

а) на предприятии идет процесс, ведущий к банкротству;

б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет;

в) процесс может быть разделен на три стадии.

Недостатки. Деятельность предприятий, идущих к банкротству, в течение нескольких лет характеризуется недостатками, которые очевидны для аналитика задолго до фактического банкротства.

Ошибки. При накоплении таких недостатков руководство предприятия может совершать ошибки, которые непосредственно становятся причиной банкротства (причем предполагается, что предприятия, не имеющие недостатков, не допускают подобных ошибок).

Симптомы. Фатальные ошибки постепенно способствуют проявлению явных симптомов несостоятельности: неудовлетворительной динамике финансовых показателей и, прежде всего, недостаточности денежных средств.

Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который зачастую занимает значительное время (иногда до десяти лет). При расчете А-счета конкретной компании в расчет принимается либо количество баллов согласно методики Аргенти, либо ноль, тогда как промежуточные значения не допускаются. По расчетному баллу можно судить не только об устойчивости финансового положения компании, но и о слабых местах в системе управления, а также какие факторы могут приблизить компанию к кризисному состоянию. Показатели, применяемые для прогнозирования банкротства по методу А-счета, представлены в Приложении А.

Свой вариант методики комплексной оценки кредитоспособности предприятия был разработан В. В. Ковалевым. Предложенные им показатели и критерии оценки были основаны на разработках иностранных аудиторских компаний. Зарубежные рекомендации были адаптированы к условиям функционирования российского бизнеса.

В результате, показатели были разделены на две группы. В первую группу вошли показатели, значения или динамика которых позволяют судить о значительных финансовых затруднениях. Во вторую группу - не столь критические показатели, которые, тем не менее, могут свидетельствовать о возможном изменении ситуации в худшую сторону при возникновении определенных условий или бездействии руководства предприятия. Часть рекомендованных показателей может быть оценена на основании финансовой отчетности, для оценки других необходима дополнительная информация.

Еще один вариант комплексной оценки прогнозирования банкротства предприятия предложен А.Э. Дешко. Сделана попытка адаптировать методику Аргенти к условиям российской экономики, с целью ранней диагностики и предупреждения неплатежеспособности предприятия, а также профилактики в будущем подобных ситуаций. Предложенная модель в большей степени ориентирована на внутренних пользователей, осуществления постоянного мониторинга и выявления причин неплатежеспособности (Приложении Б).

Оценка предприятия может быть определена через систему баллов, за точку отсчета берется ноль. Чем больше баллов, тем лучше значение показателя. Возможен и другой способ оценки в виде цветов "светофор". Например, красный цвет информирует о критической ситуации. По мнению автора не следует включать в цветовую гамму белый и черный. Эти цвета разными оценщиками могут восприниматься по разному, что повлечет искажение в оценке, как результат некорректная интерпретация данных.

Учитывая вышеизложенное, можно сделать следующие выводы. Нами были проанализированы модели известных западных экономистов Э. Альтмана, Р. Таффлера, Г. Тишоу, У. Бивера. Однако применение их к оценке вероятности наступления банкротства предприятия в российской экономике затруднительно. Все модели разработаны с учетом особенностей зарубежных предприятий. Весовые значения коэффициентов и пороговые значения синтетических показателей в моделях Э. Альтмана, У. Бивера и других авторов зачастую рассчитаны на основе устаревшей статистики. Учитывая изменения параметров внешней и внутренней среды предприятия, рассчитанные значения коэффициентов и пороговых показателей имели актуальность именно в тот период времени. На данный момент вышеуказанные модели требуют как минимум апробации, подтверждающей возможность их использования.

Двух-, трехфакторные модели, построенные методом многофакторного дискриминантного анализа не является достаточно точными, необходимо использование большего количества факторов. Одним из решений могла бы стать адаптация зарубежных моделей к условиям российской экономики, но отсутствие статистических баз по банкротству предприятий не позволяют скорректировать вес коэффициентов и пороговые значения показателей, определение их экспертным путем не обеспечит их необходимой точности.

Ни одна из моделей, предложенных зарубежными учеными, не может объективно соответствовать российским экономическим условиям и тем более учитывать отраслевую принадлежность предприятия. Можно сделать вывод о необходимости дополнения количественных показателей качественными, а также продолжить разработку собственных методов и моделей диагностики прогнозирования банкротства на основе и с учетом отраслевой принадлежности российских предприятий. Качественный подход должен включать в себя анализ отдельных подсистем управления предприятия: финансы, производство и логистика, маркетинг и сбыт, кадры.

Подводя итог изложенному, считаем, что перспективным направлением диагностики является разработка комплексной методики оценки деятельности предприятия, которая позволит дать характеристику финансовому состоянию, а также оценить вероятность наступления банкротства.



3. Оценка вероятности банкротства организации ООО "Новотелеком"

3.1 Характеристика финансово-хозяйственной деятельности ООО "Новотелеком"

ООО "Новотелеком" - это телекоммуникационная компания регионального масштаба, предоставляющая услуги связи, и осуществляющая свою деятельность под торговой маркой "Электронный город" с 2003 года. На сегодняшний день ее сети расположились в таких городах, как Новосибирск, Бердск и Искитим, а также в таких районах, как Краснообск и Кольцово.

ООО "Новотелеком" является самым крупным оператором Интернет связи на Новосибирском рынке. Численность сотрудников на настоящий момент превышает 900 человек, а абонентская база компании по данным января 2017 года составляет около 185 300 абонентов.

1 апреля 2003 года группой Новосибирских предпринимателей было создано Общество с Ограниченной Ответственностью (ООО) "Новотелеком" - новая телекоммуникационная компания в городе Новосибирске. Группа предпринимателей совершила покупку другого оператора связи - компании "CityNet", которая к тому моменту уже исчерпала все свои идеи и шла к разорению. На ее основе они создали собственную организацию, оставив практически полный штат сотрудников (за исключением нескольких директоров), оборудование и здание офиса, и вложили собственную, новую идею продвижения телекоммуникационных услуг.

В апреле 2004 года началось строительство сети массовым способом, появилась торговая марка "Электронный город" и первый ее логотип. А также был запущен сайт компании www.cn.ru.

В период 2005 - 2009 годов происходит набор абонентской базы, выстраивание внутренних процессов, подтверждение бизнес-модели и выход на операционный доход. Компания получает лидерство на новосибирском рынке, а ее основной конкурент "Ростелеком" уходит на второе место и продолжает заметно терять долю рынка.

2010 год дарит компании увеличение инвестиционного бюджета. За год она практически удваивает территорию распространения сети и заметно увеличивает темп прироста абонентской базы.

В 2011 году компания начинает оказывать полноценную услугу Цифрового телевидения, а также услуги по продажам телевизионных приставок. Параллельно начинается строительство сети аналогового (кабельного) телевидения (КТВ), которое выходит на рынок под торговой маркой "Жираф ТВ".

После насыщения рынка - 2012 - 2013 год- меняется стратегия работы с абонентами, теперь усилия компании концентрируются на повышении ARPU (средней выручки на одного пользователя) и снижении оттока. Основными целями компании становятся повышение качества и развитие услуги телевидения.

В 2015 году Новотелеком выводит на рынок новую услугу - видео- контроль, в 2016 появляются такие услуги, как охрана и "Мой дом", последняя позволяет управлять домофонами, калиткой и шлагбаумами с помощью мобильного приложения. В 2017 году на рынке появляется еще одна новая услуга от Новотелекома - "Мои счета", с помощью которой абоненты могут оплачивать все коммунальные услуги с экрана мобильного телефона, на данный момент находится еще только в стадии внедрения. В настоящее время Интернет-провайдер "Новотелеком" остается лидером на рынке телекоммуникационных услуг на Новосибирском рынке, успешно развивая и улучшая свою деятельность

За все годы своего развития компания увеличивала ассортимент предоставляемых услуг, и на данный момент он состоит из следующих продуктов:

· широкополосный доступ в Интернет (ШПД);

· IP- телевидение;

· кабельное телевидение (КТВ);

· IP- телефония;

· торговля абонентским оборудованием (телевизионные приставки Peers TV и маршрутизаторы);

· аренда каналов и вланов (для других операторов связи);

· видео- контроль;

· сервисный центр;

· охрана;

· "Мой дом";

· "Мои счета"

Из всего приведенного списка, главной услугой организации, на которую в основном и направлена вся ее деятельность, остается предоставление доступа в Интернет, а также цифровое и кабельное телевидение. Все остальные услуги являются дополнительными или вспомогательными.

Цифровое телевидение - это услуга, позволяющая не только смотреть цифровые телеканалы, это также возможность смотреть телепередачи в любое удобное для потребителя время, с помощью функции автоматической записи и хранения их в течение определенного времени.

В дополнении ко всему вышеперечисленному, в компании работает бесплатная круглосуточная телефонная линия, предназначенная для помощи абонентам. А также отличительным принципом организации от своих конкурентов является услуга предоставления бесплатной компьютерной помощи на дому, которая внутри компании носит сокращение - КПД. Работник службы КПД может не только подключить какую-либо услугу, но и выполнить любую работу, связанную с компьютером, например, установка антивируса, подключение принтера и другое.

Общество точно и в полном объеме ведет бухгалтерский учет, в материалах которого отражаются все поступления и расходы, активы и пассивы, доходы и убытки, сделки в иностранной валюте, товарно-материальные запасы и другие статьи, необходимые для точного учета и ревизии его деятельности. Основой бухгалтерской отчетности предприятия является - бухгалтерский баланс, который представляет собой сводную двустороннюю таблицу всех бухгалтерских счетов предприятия, в которой отражено его финансовое состояние на день составления по сравнению с началом отчетного года. Бухгалтерский баланс содержит два основных раздела - "Актив" и "Пассив", и таким образом позволяет получить представление о состоянии и составе хозяйственных средств предприятия, входящих в актив, и источниках их образования, составляющих пассив. Бухгалтерская отчетность представлена в приложение В и Г в виде бухгалтерского баланса (форма№1) и отчета о прибылях и убытках (форма№2).

3.2 Практические аспекты оценки вероятности банкротства ООО "Новотелеком"

Рассчитаем важнейшие показатели финансовой деятельности организации - показатели ликвидности, платежеспособности.

Ликвидность активов представляет собой их возможность при определенных обстоятельствах обратиться в денежную форму (наличность) для возмещения обязательств.

Анализ предприятия проводился с использованием документов финансовой отчетности формы №1 и №2 (Приложение В и Г) по данным за 2014-2016 года на примере ООО "Новотелеком".

Рассчитаем коэффициенты ликвидности для каждого года:

Коэффициент абсолютной ликвидности

Финансовый коэффициент, равный отношению денежных средств и краткосрочных финансовых вложений к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам). Источником данных служит бухгалтерский баланс компании аналогично, как для текущей ликвидности, но в составе активов учитываются только денежные и приравненные к ним средства, формула расчета имеет вид:

Коэффициент абсолютной ликвидности = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Текущие обязательства

Каб = (стр. 1240 + стр. 1250) / (стр. 1520 + стр. 1510 + стр. 1550)

Абсолютная ликвидность

Коэффициент быстрой (срочной) ликвидности

Коэффициент характеризует способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт оборотных активов. Он сходен с коэффициентом текущей ликвидности, но отличается от него тем, что в состав используемых для его расчета оборотных средств включаются только высоко - и средне ликвидные текущие активы (деньги на оперативных счетах, складской запас ликвидных материалов и сырья, товаров и готовой продукции, дебиторская задолженность с коротким сроком погашения).

К подобным активам не относится незавершенное производство, а также запасы специальных компонентов, материалов и полуфабрикатов. Источником данных служит бухгалтерский баланс компании аналогично, как для текущей ликвидности, но в составе активов не учитываются материально-производственные запасы, так как при их вынужденной реализации убытки будут максимальными среди всех оборотных средств:

Коэффициент быстрой ликвидности = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения + Краткосрочная дебиторская задолженность) / Краткосрочные обязательства

или

Коэффициент быстрой ликвидности = (Оборотные активы - Запасы) / Краткосрочные обязательства

Кбл = (стр. 1230 + стр. 1240 + стр. 1250) / (стр. 1520 + стр. 1510 + стр. 1550)

Быстрая ликвидность

Коэффициент текущей ликвидности

Коэффициент текущей ликвидности или Коэффициент покрытия или Коэффициент общей ликвидности - финансовый коэффициент, равный отношению текущих (оборотных) активов к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам). Источником данных служит бухгалтерский баланс компании (форма № 1). Коэффициент рассчитывается по формуле:

Коэффициент текущей ликвидности = Оборотные активы, без учета долгосрочной дебиторской задолженности / Краткосрочные обязательства

Ктл = стр. 1200 / (стр. 1520 + стр. 1510 + стр. 1550)

Текущая ликвидность

Далее в таблице 3.1 приведены коэффициенты ликвидности ООО "Новотелеком".

Таблица 3.1 - Коэффициенты ликвидности ООО "Новотелеком" за 2014-2016 г.

Коэффициенты	Норматив	2014	2015	2016
Абсолютной ликвидности	?0,2	0,0003	0,0004	0,001
Быстрой ликвидности	?0,7-1,0	0,18	0,16	0,17
Текущей ликвидности	?2,0	0,74	0,82	0,76

Коэффициенты абсолютной ликвидности за 2014-2016 гг. не соответствуют нормативному значению ? 0,2, это значит, что предприятие не является платежеспособным.

Коэффициент быстрой ликвидности в 2014-2016 годах не соответствует нормативному показателю, это значит, что большую долю ликвидных средств составляет дебиторская задолженность, часть которой трудно своевременно взыскать.

Коэффициент текущей ликвидности, ниже нормативного показателя, это говорит о том, что данное предприятие неспособно покрывать часть краткосрочной задолженности за счет имеющихся денежных средств и краткосрочных финансовых вложений, быстро реализуемых в случае надобности, сократилась гарантия погашения долгов. Так как при расчетах получили коэффициент текущей ликвидности ниже нормативного значения, то в данном случае необходимо рассчитать и коэффициент восстановления платежеспособности за период, равный шести месяцам.

Где К_вп - коэффициент восстановления платежеспособности;

К_тл1, К_тл0 - фактическое значение коэффициента текущей ликвидности в конце и в начале отчетного периода соответственно;

К_{тл (норм)} - нор...