Прогнозирование и оценка банкротства нефтегазовых компаний тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование и оценка банкротства нефтегазовых компаний"

005004792

МУР АДОВ Дмитрий Александрович

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА БАНКРОТСТВА НЕФТЕГАЗОВЫХ КОМПАНИЙ

Специальность 08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством (экономика и управление предприятиями, отраслями и комплексами - промышленность)

- 8 ДЕН 2011

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва -2011

005004792

Работа выполнена в Российском государственном университете нефти и газа имени И.М. Губкина

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Зубарева Валентина Дмитриевна Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Грачёва Марина Владимировна

кандидат экономических наук, доцент Грачёв Алексей Васильевич

Ведущая организация:

Институт системного анализа РАН

Защита состоится 27 декабря 2011 года в 15 часов на заседании диссертационного совета Д.212.200.13 при Российском государственном университете нефти и газа им. И.М. Губкина по адресу: 11991, ГСП-1, Москва, Ленинский проспект, 65, аудитория 1318.

Отзывы на диссертацию и автореферат, заверенные печатью, просим направлять в двух экземплярах по указанному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке Российского государственного университета нефти и газа им. И.М. Губкина. Автореферат разослан 28 ноября 2011 г.

Объявление о защите диссертации и автореферат размещены на официальном сайте РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина (www.gubkin.ru) и направлены на размещение в сети Интернет Министерством образования и науки Российской Федерации по адресу: référât vak@mon.gow.ru .

Ученый секретарь диссертационного совета,

доктор экономических наук, профессор

В.Д. Зубарева

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. В современных условиях развития экономических отношений России важным становится осознание того, что устойчивость состояния российских компаний должна сделаться объектом внимательного научного изучения и пристальных исследований, в том числе и специального экономико-математического моделирования. Мировой финансовый кризис, спад экономического роста и чрезмерная волатильность на финансовых рынках стали причиной резкого увеличения числа банкротств компаний. В связи с этим для обеспечения стабильного функционирования компании в условиях сложной, постоянно меняющейся макроэкономической ситуации необходимо не только осуществлять анализ ее текущего финансового состояния, но и проводить раннюю диагностику возможного банкротства в будущем.

При этом, специально подготовленные и рассчитанные экономические модели устойчивости, финансовой состоятельности и степени банкротства компаний пока еще не получили должного и достаточного распространения. Для подробного, тщательного исследования экономического состояния компании недостаточно учета одних денежных потоков. Экономику компании образуют не только сами потоки, но и лица, непосредственно ими управляющие. Также она подвержена влиянию внешней среды и рыночной конъюнктуры. В этих условиях своевременное распознавание текущего экономического состояния и состояния финансов компании снижает риски неопределенности, нестабильности и неустойчивости, которые могут привести ее, как к временной неплатежеспособности, так и к реальному банкротству.

Данные факторы заставляют вопросы диагностики экономического состояния и оценки несостоятельности действующих компаний оставаться весьма и весьма актуальными. Наличие методологической недоразработанности данных проблем подтверждает и тот факт, что в последнее время им, а также проблеме антикризисного управления, посвящается все большее количество работ теоретического и эмпирического направлений. Вместе с этим, следует

констатировать отсутствие в большинстве подобных работ конкретных методик и рекомендаций, позволяющих осуществить системный экономический и финансовый анализ, провести оценку банкротства компании, что, в свою очередь, также подтверждает высокую актуальность темы данного исследования.

Степень разработанности проблемы. Анализ научной литературы, посвященной проблемам прогнозирования и оценки банкротства компаний показал, что данное направление представляет значительный интерес, как для отечественных, так и для зарубежных ученых-экономистов. Вместе с этим, на текущий момент область адекватной и эффективной оценки банкротства в особенности российских компаний является недостаточно изученной.

Среди зарубежных и отечественных ученых в области оценки и прогнозирования банкротств в первую очередь следует отметить теоретические и практические работы Э. Альтмана, Дж. Аргенти, Р. Лиса, Дж. Олсона, Д. Чессера, Дж. Минга, а также труды Г.В. Давыдовой, О.П. Зайцевой, Л.Г. Злотниковой, A.B. Донцовой и H.A. Никифоровой, Г.В. Савицкой, P.C. Сайфуллина, A.B. Грачёва, О.Б. Брагинского, А.О. Недосекина, и других.

Тем не менее, несмотря на разнообразие различных подходов к прогнозированию и методик оценки «степени» банкротства компаний, так широко представленных в зарубежной и отечественной научной литературе, исследования, посвященные вопросам их адаптации и применения в российской практике, носят немногочисленный характер. Разработанные модели и рекомендации не в полной мере отражают текущее состояние экономических условий в России, также как и отраслевой специфики, и поэтому, не совсем адекватны и эффективны.

Цели и задачи исследования. Цель исследований состоит в развитии и совершенствовании методологии комплексного коэффициентного анализа компаний путем разработки методических аппаратов и экономико-математических моделей исследования устойчивости экономического

состояния, платежеспособности и прогнозирования банкротства нефтегазовых компаний.

Для реализации данной цели были поставлены следующие научные задачи:

• провести анализ существующих методологических подходов к оценке состояния компаний и составить их общую классификацию в зависимости от используемых в них методик, средств анализа и инструментариев;

• разработать классификацию систем комплексного коэффициентного анализа и оценки банкротства компаний, учитывающую различия в используемых инструментариях разработки;

• выявить особенности и возможности использования инструментария метода главных компонент как оптимального для построения комплексных моделей прогнозирования и оценки банкротства компаний в текущих экономических условиях;

• построить комплексную модель прогнозирования и оценки банкротства отечественных нефтегазовых компаний, провести апробацию и оценить ее точность.

Объектом исследования являются компании нефтегазового сектора России.

Предметом исследования избран методический аппарат прогнозирования и оценки банкротства нефтегазовых компаний.

Методологическая, теоретическая и эмпирическая база исследования. В работе применяются системные подходы к изучению механизмов определения устойчивости экономического состояния компаний и прогнозирования возможного банкротства, базирующиеся на комплексных методах анализа и синтеза, индукции и дедукции, обобщения, классификации, систематизации, сопоставления, и пр.

Эмпирической базой исследований, отражающей достоверность выводов и практических рекомендаций, стали методические и нормативные документы федеральных органов власти, постановлений Правительства в области

экономического и финансового анализа, определения платежеспособности субъектов экономических отношений, разработки российских и зарубежных экономистов, экспертные оценки ученых, исследования и материалы Министерств финансов, экономического развития, промышленности и торговли Российской Федерации, Федеральной службы государственной статистики РФ, а также годовые финансовые и прочие отчеты о деятельности компаний нефтегазового сектора России.

Основные результаты работы и их научная новизна:

1. Проведена классификация существующих методических подходов и комплексных систем моделирования для прогнозирования и оценки банкротства компаний;

2. Выполнен анализ существующих подходов и методик прогнозирования банкротства, который позволил выявить их достоинства и недостатки, а также обосновать их неэффективность и неприменимость для оценки отечественных компаний;

3. Научно обосновано применение метода главных компонент, как эффективного инструмента для разработки экономико-математических моделей, способных адекватно прогнозировать и оценивать банкротство компаний в текущих экономических условиях;

4. Разработана эконометрическая модель, позволяющая прогнозировать и оценивать степень банкротства отечественных компаний нефтегазового сектора;

Достоверность и обоснованность результатов исследования

обеспечивается использованием современных методов сбора и обработки исходной информации; статистической информацией исследуемых компаний за последние годы; правильным выбором объектов наблюдения. Обоснованность результатов исследования подтверждается научной методологией исследования, последовательными подходами к решению поставленных задач, использованием известных, эффективных и апробированных положений теорий и практик, апробацией полученных результатов в ходе всероссийских и

международных конференций, конгрессов, круглых столов и научных семинаров.

Практическая значимость исследования заключается в ориентированных на широкое применение в текущих экономических условиях основных положений работы, в т.ч. обоснованных подходов прогнозирования и оценки банкротства компаний, выведенной эмпирическим путем комплексной модели, а также выводов и рекомендаций.

Апробация результатов исследований. Основные положения и результаты исследования, полученные в ходе подготовки и написания диссертационной работы, были освещены в рамках различных научно-практических конференций, международных конгрессов, круглых столов и семинаров, а также получили положительную оценку в т.ч.:

- на заседании Научного семинара «Инвестиционное проектирование!» ММАЭ ЭФ МГУ (г. Москва, ноябрь 2011 года);

- на Научном семинаре отдела №7 ИСА РАН «АНАЛИЗ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ» (г. Москва, ноябрь 2011 года);

- на IX-ой Всероссийской конференции молодых ученых, специалистов и студентов по проблемам газовой промышленности России (г. Москва, октябрь 2011 года);

- на 31-ом, и 30-м Европейских Конгрессах «EUROCORR» (г. Стокгольм, сентябрь 2011 года, г. Москва, сентябрь 2010 года);

- на 2-гм WPC Youth Forum "Energiseyourfuture" (международный форум молодых ученых и специалистов "Energiseyourfuture" при Всемирном Нефтяном Конгрессе, г. Париж, ноябрь 2009 года);

- на семинарах TotalSummerSchool 2009 (международная летняя школа нефтегазовой компании Тоталь, г. Шантии, июнь 2009 года);

- на заседаниях Международной Топливной Энергетической Ассоциации, (г. Москва, май 2008 года);

- на 61-ой, и 60-ой Студенческих Научных Конференциях «Нефть и Газ -2007,2006» (г. Москва, апрель 2007, 2006 года);

Кроме того, разработанные диссертантом модели, а также прочие материалы работы активно используются в учебном процессе на кафедрах Российского государственного университета нефти и газа им. И.М. Губкина.

Публикации. По теме исследования опубликовано 9 печатных работ, общим объемом 4 п.л., в т.ч. 6 (3,85 п.л.) статей в ведущих отраслевых периодических изданиях, из них 4 (2,45 пл.), входящих в перечень ведущих рецензируемых журналов, рекомендованных ВАК РФ.

Структура диссертации определяется .целями исследования, логикой и методами решения поставленных задач и состоит из введения, трех глав, выводов и рекомендаций, перечня цитируемых источников и 5 приложений. Общий объем работы составляет 175 страниц, в т.ч. 75 формул, 15 рисунков и 25 таблиц.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Классификация методических подходов и комплексных систем моделирования для прогнозирования и оценки банкротства компаний.

Современная экономическая наука выработала большое количество разнообразных приемов и методов прогнозирования и оценки банкротства компаний. Однако во всех теориях экономического и финансового анализа не существует единой общепринятой классификации данных методик, что заставляет исследователей использовать несколько методик одновременно, комбинируя конечные результаты для получения более адекватных итоговых оценок.

Для решения этой проблемы по итогам анализа большинства из существующих ныне методик и моделей оценки банкротства компаний автором была предложена следующая классификация (табл. 1). Основой предложенной классификации является различие принципов определения экономической устойчивости компании, а также различия подходов к прогнозированию в части количества анализируемых показателей, их качественного содержания,

применения весовых коэффициентов, использования денежных потоков при оценке и др.

Таблица 1

Классификация подходов прогнозирования возможного банкротства предприятия

Применяемые подходы Критерий банкротства Количество показателей оценки Использование весовых коэффициентов

Системы критериев Нарушение одного из (или нескольких) критериев В среднем 2-4, (но иногда доходит и до 30) Нет

Системы комплексного коэффициентного анализа Значение итогового комплексного показателя ниже или выше установленного порога 2-10 (до 15) в основном 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) В том числе

Источник: составлено автором.

При этом центральная идея подхода прогнозирования банкротства с использованием системы критериев состоит в том, что существует ряд ключевых экономических параметров, нарушение которых приведет в перспективе к утрате организацией платежеспособности. Но единого мнения о количественном и качественном составе этих параметров, об их нормативном значении экономическая теория и практика еще не выработала. Так, в рамках данного подхода существует огромное разнообразие методик, ряд из которых был предложен государством и его органами исполнительной власти, другие же в большом количестве были разработаны и предложены как отечественными, так и зарубежными учеными в области экономического и финансового анализа.

Все системы прогнозирования и оценки банкротства компаний в рамках подхода комплексного коэффициентного анализа базируются на расчете единого итогового показателя, содержащего в себе весовые значения отдельных

частных показателей. В зависимости от конечного числового результата этого комплексного показателя делается итоговый вывод об экономическом состоянии, финансовой устойчивости и степени банкротства анализируемой компании. Исходя из различий в инструментариях, применяемых для расчета данного итогового показателя, количества его параметров, вида используемых весовых коэффициентов и конечной интерпретации полученного результата, подобные системы также можно разделить на несколько групп. В диссертации предложена «Классификация существующих систем моделирования для прогнозирования и оценки банкротства нефтегазовых компаний» (табл. 2).

Сложносоставные системы сочетают в себе приемы первых двух подходов, оперируют большим количеством разнообразных критериев, индикаторов и показателей. Кроме того, данные системы нередко учитывают и денежные потоки компаний. При этом они более сложны в применении, не подходят для быстрого «экспресс-анализа» банкротства, а также, порой, дают противоречивые и не совсем адекватные результаты.

2. Обоснование нецелесообразности применения существующих инструментариев для построения более совершенных моделей, способных эффективно и адекватно прогнозировать и оценивать банкротство в отечественных экономических условиях.

Анализ используемых в настоящее время методик и моделей прогнозирования и оценки банкротства, проведенный в исследовании позволил выявить следующее:

• все существующие методики способны идентифицировать только один определенный вид кризиса в компании (в основном лишь финансовый, без учета экономического и управленческого), а также не учитывают важные с точки зрения возможного банкротства аспекты деятельности компаний, в т.ч. их особенностей и отраслевой специфики. Все это ограничивает применение данных методик на практике;

Таблица 2

Классификация существующих комплексных систем моделирования для прогнозирования и

оценки банкротства компаний

Системы комплексного коэффициентного анализа Применяемый инструментарий (вид инструмента) Краткая характеристика

Среднее количество параметров для расчета итогового показателя оценки Вид используемых в модели весов Годы первого появления и типы моделей, качественная интерпретация конечного результата модели в уровень финансового состояния и степень банкротства компании, наличие «зон неопределенности»

Дискриминантные модели (Мультипликативный) Дискриминантный анализ (математический) 5-7 коэффициенты 60-е годы XX века, количественные модели. Итоговое число интерпретируется с помощью заданных интервалов значений модели, отображающих состояние компаний. Существуют интервалы неопределенности.

Ьс^И-модели (+ ргоЫьмодели) Логистическая регрессия (математический) 8-12 коэффициенты Конец 70-х, 80-е годы XX века, количественные модели. Итоговое число является вероятностью наступления банкротства компании, которая также может быть интерпретирована с помощью -заданных интервалов. Интервалов неопределенности нет.

Модели нечетко- множественных описаний Аппараты нечетких множеств (экспертно-математический) 4-6 коэффициенты Начало XXI века, качественно-количественные модели. Итоговое число является вероятностью «ненаступления» банкротства, а также может быть интерпретировано с помощью заданных интервалов модели. Интервалов неопределенности нет.

Скоринговые модели Кредитный скоринг (экслертно- математический) 4-15 баллы 40-е годы XX века, количественные модели. Итоговое число является суммой баллов, далее интерпретируемой с помощью заданных интервалов модели, выраженных в классах финансового состояния. Классов неопределенности нет.

Рейтинговые модели Построение рейтингов (математический) 2-12 используются редко, в виде коэффициентов Начало XX века, количественные модели. Итоговое число одной компании сравнивается с числами других, на основании чего строится рейтинг компаний. Финансовое состояние и степень банкротства определяется исходя из положения компании в рейтинге. Интервалов неопределенности нет.

Модели балльных оценок Использование баллов (экспертный) 25-30 баллы 70-е годы XX века, качественные модели. Итоговое число является суммой баллов, набранных компанией, которое далее интерпретируется с помощью заданных интервалов модели. Интервалов неопределенности нет.

Источник: составлено автором.

• большинству методик и моделей характерно получение оценок статического (моментного) характера, не учитывающего динамический фактор вероятности наступления банкротства;

• сравнение практических результатов применения большинства методик и моделей между собой показывает их противоречивость и приводит к необъективности принимаемых решений.

Что же касается самих подходов, применяемых к прогнозированию и оценке, то анализ позволил выделить их конкретные преимущества и недостатки. Так, использование подхода систем критериев при прогнозировании и оценке банкротства компаний довольно трудоемко. Это связано с большим объемом анализируемой информации и количеством коэффициентов, а также сложности и субъективности в принятии единого решения по большому количеству расчетных параметров. При этом, рассчитанные значения критериев скорее носят характер информации к размышлению, нежели побудительных стимулов для принятия немедленных решений.

Исследование данного подхода позволило автору выделить его характерные недостатки:

1. излишнее количество анализируемых критериев, которое затрудняет провести быструю «экспресс-оценку» состояния компании;

2. отсутствие общего методического подхода к определению критериев;

3. необходимость привлечения к расчету критериев не только бухгалтерской и финансовой отчетности, но и дополнительной информации, которая в ряде случаев является строго конфиденциальной;

4. высокие значения отдельных критериев не всегда являются свидетельством отсутствия экономической устойчивости компаний;

5. сложность, связанная с определением нормативов критериев, в т.ч. и для отраслевых компаний с разными параметрами структуры капитала, фондо-, трудо- и энергоемкости производств, налоговым бременем, производительностью труда и проч.

Наряду с этим, данный подход обладает и своим неоспоримым достоинством. Из всех трех подходов ему характерен наиболее полный и всесторонний анализ экономического и финансового состояния компании.

Что касается подхода с использованием систем комплексного коэффициентного анализа, ему характерны следующие основные недостатки:

1. Существует риск заблуждения в принятии решений, связанный с тем, что данные системы в основном носят универсальный характер и не учитывают специфику деятельности конкретных отраслей экономики, параметров структуры капитала и экономическую ситуацию в стране в целом;

2. Использование зарубежных моделей, как бы хорошо они себя не проявляли на международной арене, в российских условиях, как правило, дает неадекватные, необъективные и спорные результаты. Критерии и пороговые значения иностранных моделей также не пригодны для нашей страны.

3. При этом отечественные модели в основном базируются на использовании методик, предложенных западными учеными. Практика их использования показывает, что веса и пороговые значения в моделях изменяются как во времени, так и по отраслям экономики и свидетельствует о том, что данные модели не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных.

4. У большинства, как зарубежных, так и отечественных методик присутствует высокая мультиколлинеарность факторов включенных в модели, проявление которой является одним из основных препятствий к их адекватному применению и вызывает искажения в итоговых оценках.

При этом к основному достоинству данного подхода следует отнести простоту в использовании его методик и моделей, а также возможность проведения быстрого «экспресс-анализа» экономического состояния компании.

Подход с использованием сложносоставных систем, сочетающий в себе элементы и приемы предыдущих двух, обладает в основном теми же достоинствами и недостатками, описанными выше. При этом недостатки, связанные с трудоемкостью процесса анализа и принятия единого и адекватного решения, а также невозможность его использования в качестве

быстрого «экспресс-анализа» характерны данному подходу в значительно большей степени.

Далее в диссертации подробно рассмотрены существующие инструментарии подхода с использованием систем комплексного коэффициентного анализа, который на взгляд автора является наиболее обоснованным и эффективным в решении поставленных задач прогнозирования и оценки банкротства нефтегазовых компаний, в т.ч:

a. Мультипликативный (многомерный) дискриминантный анализ (MDA);

b. Математический аппарат логистической регрессии (logit regression);

c. Аппараты нечетких множеств и нечетко-множественных описаний;

d. Кредитный скоринг (credit score);

e. Рейтинговая оценка;

f. Оценка с помощью баллов.

Подробный анализ позволил выявить в общей сложности 24 различных критерия оценки каждого инструмента (приведены в таблице 3), характеризующих его как с положительной, так и с отрицательной стороны.

Стоит отметить, что, по мнению автора, два отдельных критерия (критерий №1 - способность инструмента дать количественную оценку вероятности банкротства в %, и критерий №13 - субъективность оценки), не могут быть однозначно охарактеризованы ни с положительной, ни с отрицательной стороны. Так, получение результата вероятности наступления банкротства компании в виде определенного числа процентов с одной стороны, может, как позволить аналитику легче охарактеризовать ее состояние, так и привести его в некоторое замешательство. Например, в случае с получением вероятности равной 50%. С одной стороны это значение является общепринятым «порогом отсечения», выше которого состояние компании рекомендовано определять как банкрот. С другой же, тщательное исследование использования данного порога на практике показывает, что при его принятии доля неверно классифицированных компаний (те компании, в отношении которых, в действительности, не были открыты процедуры банкротства)

Таблица 3

Достоинства и недостатки существующих инструментариев с точки зрения разработки комплексных моделей прогнозирования и оценки банкротства компаний

№ Достоинства

2 Возможность и учет слабо идентифицируемых и плохо измеримых с количественной точки зрения (качественных) параметров деятельности компании

3 Возможность и учет макроэкономической ситуации

4 Возможность и учет специфики отраслей и деятельности отдельных компаний

5 Универсальность инструмента, широта области применения, возможность эконометрического тестирования

6 Возможность использования нелинейных моделей прогнозирования (Возможность условия не подчинения переменных модели многомерному нормальному закону распределения)

7 Учет системности и комплексного подхода к пониманию экономического состояния компаний

8 Учет конкурентного характера отношений и конкурентоспособности компании

9 Возможность и наглядность сравнительной оценки состояния нескольких компаний

10 Достаточно длинный горизонт планирования полученных моделей

11 Возможность и быстрота разработки конкретных путей совершенствования деятельности компаний исходя из полученного в моделях результата

12 Возможность и учет динамики в показателях деятельности компаний

Недостатки

14 Сложность и трудоемкость расчета итогового результирующего показателя, разработанного в моделях

15 Наличие зоны неопределенности («серой зоны») в интервалах оценки полученных моделей

16 Сложность интерпретации полученных результатов и принятии итогового единого решения относительно состояния компании

17 Выделение слишком большого количества показателей (параметров) для расчета в моделях, делающих их громоздкими

18 Базирование параметров модели на большом количестве информации, в т.ч. и строго конфиденциальной

19 Жесткие ограничения в использовании самого инструментария моделирования

20 Отсутствие учета «будущего» компании и его влияния на перспективы ее экономического состояния

21 Требование специального программного обеспечения для разработки моделей и дальнейших расчетов итогового показателя

22 Требование большого объема исходной информации по компаниям (статистической выборки) для применения аппарата разработки моделей

23 Сложность и трудоемкость самой разработки и выведения итогового результирующего показателя моделей

24 Необходимость периодического уточнения параметров и критериальных границ в полученных моделях

Отдельные критерии, интерпретирующиеся двояко (как е положительной, так и с отрицательной стороны)

1 Итоговый результат моделей, полученный в виде количественной оценки (в %) вероятности наступления банкротства

13 Большая доля субъективности, закладываемая, как в рассчитываемые параметры моделей, так и в итоговый расчетный результат и принятие окончательного решения о состоянии проанализированной компании

Источник: составлено автором.

составляет внушительные 25%, которые, в свою очередь, указывают на наличие существенной вероятности сделать неверный прогноз. Это позволяет сделать вывод, что итоговое принятие решения о степени банкротства компании, основанное на полученном количественном значении вероятности банкротства отличается высокой субъективностью и статистически необоснованно.

Что касается самого фактора субъективности, то в работе было выделено следующее. С одной стороны, присутствие в некоторых инструментах субъективных экспертных оценок (характерны нечетко-множественному подходу, скоринговым моделям и в наибольшей степени - балльным оценкам) позволяет аналитикам наилучшим образом формализовать свои представления по поводу рассматриваемого ими критерия (в основном, когда критерий -качественный и его сложно идентифицировать и измерить количественно). С другой стороны, такая сугубо субъективная оценка может внести в итоговый расчет дополнительную погрешность (в этом случае в итоговый результат будет заложена погрешность уже на нескольких уровнях), а кроме того, адекватность данной оценки полностью зависит от профессионализма, компетентности и объективности аналитика-эксперта. В этом плане субъективные оценки также необоснованны и скорее допустимы в бытовых условиях, чем в науке и процедурах принятия решений.

На рисунке 1 в виде диаграмм отображены все проанализированные достоинства и недостатки каждого из существующих инструментариев. Их авторская оценка (принималась по 5-ти балльной шкале) отложена по осям, соответствующим их номеру из таблицы 3. Для удобства и наглядности представленной оценки все достоинства расположены сверху, а недостатки снизу, при этом неоднозначность определения критериев №1 и №13 также соблюдена - они расположены посередине. Таким образом, данный рисунок позволяет быстро и в наглядной форме оценить совокупность положительных и отрицательных факторов каждого инструментария, а также сравнить их между собой.

ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ СУЩЕСТВУЮЩИХ ИНСТРУМЕНТ АРИЕВ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ

Нечетко-множественный аппарат

Дискриминантный анализ

Логистическая регрессия

Оценка с помощью баллов

Кредитный скоринг

Источник: составлено автором.

Рис.1. Диаграммы достоинств и недостатков инструментариев разработки моделей

□ достоинства

Щ недостатки

При этом, исходя из проведенного анализа, стоит отдельно выделить

особо значимые моменты, характерные определенным инструментариям. Так:

• использование дискриминантного анализа возможно лишь при необходимом условии - подчинении дискриминантных переменных многомерному нормальному закону распределения. Зачастую, особенно для несостоятельных компаний, такое условие невыполнимо. Кроме того, в дискриминантных моделях - единственных из всех проанализированных -присутствует «зона неопределенности», при попадании итогового показателя в интервалы которой нельзя сделать однозначный вывод о степени банкротства компании.

• использование логистической регрессии снимает данную проблему, но так как результатом является количественная оценка вероятности банкротства, возникает необходимость проведения дополнительных сложных исследований по определению адекватного «порога» данной вероятности для каждой конкретной модели. При этом, доказано, что 1о§к-регрессия слабо устойчива к излишней подгонке, ее применение приводит часто к невысокому проценту корректной классификации, а математический аппарат всегда выделяет слишком большое количество значимых параметров (в среднем 11-13), делая 1о§к-модели громоздкими, сложными для расчета и проведения быстрого «экспресс-анализа»;

• несомненным достоинством нечетко-множественных аппаратов являются используемые в них субъективные лингвистические оценки, позволяющие аналитику формализовать качественные характеристики состояния экономической устойчивости в количественные числовые данные (при этом двойственность субъективности подобных оценок, описанная выше сохраняется);

• кредитный скоринг чаще всего учитывает лишь финансовые аспекты деятельности компаний (в основном параметры кредитоспособности, без учета управленческих, макроэкономических и др.), и для его проведения необходима представительная статистическая информация, которая чаще

всего отсутствует в необходимом разрезе и объеме. Кроме того, скоринг также субъективен в части параметров, входящих в состав его моделей и оцениваемых экспертным путем в баллах, благодаря чему критериальные границы подобных моделей требуют периодического уточнения во времени;

• достоинством рейтинговых оценок является то, что при построении рейтинга многих компаний в него изначально заложена их взаимная конкуренция, а следовательно, и весь конкурентный характер рыночной экономики. Дополнительным преимуществом данного инструмента является и возможность «настройки» оценки под конкретную специфику предприятий и отрасли. При этом данная процедура лишь ранжирует исследуемые компании, не учитывая их «будущего» и не определяя качество оценки. Кроме того, для построения рейтинга требуется большое количество исходной информации, часто составляющей коммерческую тайну, а также сложные многоуровневые расчеты;

• достоинствами оценок с помощью баллов являются системность и комплексный подход к пониманию экономического состояния компании, которые заключаются в возможности измерения всех аспектов деятельности компаний, в т.ч. и мало-наблюдаемых, слабо-идентифицируемых и плохо-измеримых факторов (к примеру - качественных, таких как управленческие аспекты деятельности компании). С другой стороны, данные оценки всегда выставляются экспертным путем и поэтому сугубо субъективны, при их использовании обязательно возникают трудности в получении единого решения и принятии итоговых рекомендаций.

3. Обоснование применения инструментария метода главных компонент, как эффективного, для разработки экономико-математических моделей, способных адекватно оценивать банкротство нефтегазовых компаний в российских условиях.

По мнению диссертанта, любой инструментарий, содержащий в своей основе применение субъективных оценок аналитика-эксперта (аппарат нечетких множеств, кредитный скоринг и, тем более, экспертная оценка) не

может быть избран в основу разработки адекватных и объективных моделей прогнозирования банкротства. Это объясняется тем, что, используя данные инструментарии, каждый аналитик, исходя из собственных «вольных» оценок и предпочтений, способен получить свой уникальный результат, который по своей природе, изначально, не может быть независимым, а значит, не является ни объективным, ни математически и статистически обоснованным.

В качестве искомого инструмента не может быть выбрана и рейтинговая оценка, в силу того, что она в принципе не способна дать качественного ответа на вопрос об экономическом состоянии анализируемых компаний, а лишь выстраивает их по определенному «ранжиру», определяя слабых и сильнейших.

Что же касается математических аппаратов дискриминантного анализа и логистической регрессии, то стоит отметить, что они могли бы претендовать на эффективность в решении поставленных задач, если бы не следующее. Существенным фактором данных инструментариев, делающим их малопригодными для построения адекватных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях, является то, что, во-первых, они требуют достаточно большого объема исходной информации (исходной выборки компаний), а во-вторых, они также требуют, чтобы данные компании были предварительно четко разделены на «банкротов» и «небанкротов». Проблема состоит в том, что, несмотря на конкурентный характер экономических отношений в России последних лет, официальных процессов по несостоятельности и банкротству российских компаний, а в особенности в нефтегазовом секторе, в этот период практически не было. Те же процессы, что существовали - были либо излишне политизированы, либо не могут с должной степенью относиться к нефтегазовой сфере - объекту анализа.

При этом стоит отметить, что, сами по себе, эти инструменты способны выделить некоторые компании из общей анализируемой совокупности и, таким образом, расположить их по некоторым группам. Однако, с учетом отсутствия предварительных данных о том, какие компании в действительности являются «банкротами», а какие успешно функционируют, становится невозможным

четко определить качественную принадлежность этих групп (классифицировать их, именно, как группа «банкротов» и группа «небанкротов»).

Таким образом, именно отсутствие в нужном объеме базовой информации по компаниям - «банкротам» не позволяет существующим математическим инструментам построить результирующую функцию (искомую модель), которая была бы способна эффективно и адекватно оценивать банкротство отечественных нефтегазовых компаний в текущих условиях.

Возникает необходимость применения другого инструмента, отвечающего следующим параметрам:

1. он должен требовать для своей оценки намного меньшее, по сравнению с существующими инструментариями, количество базовой информации (исходной выборки наблюдений и показателей);

2. не должен требовать предварительного разделения компаний на группы «банкротов» и «небанкротов»;

3. должен позволять выделить результирующую функцию, с определенной точностью характеризующую анализируемые компании с позиции их устойчивости, финансовой платежеспособности и возможного банкротства.

С учетом нецелесообразности применения используемых инструментариев для решения поставленных задач, был избран иной подход -факторный анализ, а именно - метод главных компонент (Principal Components Analysis, РСА), как наиболее оправданный его инструмент, который, к тому же, удовлетворяет и всем поставленным условиям. Изобретенный К. Пирсоном в 1901 г., данный метод является одним из основных способов выявить наиболее значимые факторы и уменьшить размерность данных, потеряв при этом наименьшее количество важной информации. Он применяется во многих областях, таких как распознавание образов, компьютерное зрение, сжатие данных и т.п.

Инструментарий метода главных компонент выделяется простой логической конструкцией, и в то же время на его примере становятся понятными общая идея и целевые установки многочисленных методов

факторного анализа. Сущность метода состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами. Другой важной характеристикой является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами и исключить остальные из анализа, что упрощает итоговую интерпретацию результатов. Таким образом, метод главных компонент позволяет решить две важные проблемы исследования -описать объект измерения (экономическое состояние компаний) всесторонне и в то же время компактно. Достоинство данного метода также в том, что он -единственный математически обоснованный метод факторного анализа.

Математическая модель метода главных компонент базируется на логичном допущении, что значения множества взаимосвязанных признаков порождают некоторый общий результат. Вычисление главных компонент сводится к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных.

Процесс математических расчетов с использованием метода главных компонент, произведенных в диссертации, может быть представлен поэтапным преобразованием матрицы исходных данных А (рисунок 2).

Источник: состаалено автором.

Рис.2. Схема математических преобразований

Описание:

А - матрица исходных данных размерностью п*т(п- число объектов наблюдения, т -

число элементарных аналитических признаков);

В - матрица центрированных и нормированных значений признаков, элементы матрицы

.

вычисляются по формуле: Ь , = —-;

а,

С-матрица парных корреляций: С = (1/п)*В'*В;

СУ - матрица стандартизированных данных (вычисляется, если предварительная стандартизация данных не проводилась) С5 = (1/п)*А'*А (элементы матрицы А для расчета будут центрированными величинами);

О - диагональная матрица собственных (характеристических) чисел;

С - матрица ненормированных собственных векторов;

II - матрица нормированных собственных векторов;

Е - матрица факторного отображения, ее элементы еп - весовые коэффициенты (вначале Е имеет размерность т*п - по числу элементарных признаков Ар затем в анализе остается г наиболее значимых компонент, г <т. Вычисляют матрицу Е по известным данным матрицы собственных чисел О и нормированных собственных векторов Н по формуле Е = 1Ю1'.);

К- матрица значений главных компонент размерностью г*п, Р = Е'в'.

На основе расчетов, проведенных согласно данному рисунку была разработана авторская экономико-математическая модель оценки нефтегазовых компаний.

4. Новая эконометрическая модель прогнозирования и оценки банкротства отечественных компаний нефтегазового сектора.

С помощью математического аппарата метода главных компонент была разработана модель (многофакторное уравнение для прогнозирования и оценки банкротства компаний) следующего вида:

где: коэффициенты ~ весовые значения показателей, являющиеся

главными компонентами;

Х,,Х.,...,Х - непосредственно анализируемые показатели компаний, а также макроэкономические индикаторы и за отчетный период.

Апробирование модели проводилось по 25 заранее отобранным и рассчитанным экономическим, финансовым и прочим специфическим показателям деятельности (учитывая и макроэкономические индикаторы) для 7 основных компаний отечественного нефтегазового сектора по данным отчетности за 2005-2010 годы. Кроме того, в исходную выборку были включены две эталонных компании - отрицательная, сочетающая в себе минимальные уровни показателей всех компаний и положительная, соответственно сочетающая в себе максимальные уровни показателей всех проанализированных компаний.

В итоге после всех вычислений, с учетом структуризации и отбора значимых параметров была получена конечная матрица значений главных компонент, которая, по сути, представляет собой набор девяти

десятифакторных искомых моделей - по количеству оставшихся значимых признаков (10) и анализируемых компаний (9).

Из полученных моделей необходимо выбрать одну, или несколько и привести их к линейному виду. Учитывая, что вектор ^ - это собственный вектор корреляционной матрицы С, соответствующий собственному значению с11, предлагается следующий алгоритм решения данной задачи.

1. Если рассчитанное в работе собственное значение с(учитывая упорядоченность с!„с12,..,,с1р) является преобладающим (т.е. более чем в 2 раза превосходит все другие значения), то в качестве весов в искомой модели Р возможно выбрать модель первой главной компоненты из получившейся матрицы значений главных компонент.

2. Если же первое условие не выполняется (т.е. ни одно из чисел </,,</2,...,«/ не является преобладающим), то искомую модель F следует получать в виде:

^ = + а^.лх2 +... +, (2)

где - соответствующие собственные числа диагональной матрицы, -

соответствующие значения компонент из матрицы главных компонент, а Х,,Х2,...,Хр - анализируемые показатели.

Поскольку рассчитанное в работе собственное значение не превосходит другие более чем в два раза, (т.е. не является преобладающим), то с учетом формулы 2 была получена следующая итоговая модель: ^ = 2,65Х, +1,99Х2 + 3, ЗОХ3 + 2,2IXА + 0,62Х} + +1,47Х6 + 2,28Х7 + 0,48Х8+2,32Х9+0,54Х10 ' (3)

где коэффициенты Х1 - Хю- оставшиеся 10 значимых показателей из 25 исследованных. Этими показателями в итоге оказались: X,— отношение прибыли к основным и производственным средствам

(рентабельность активов); Хг- отношение чистой прибыли к полной себестоимости (рентабельность продукции);

X. - отношение собственного оборотного капитала к оборотным активам; X,- отношение собственного капитала к заемному капиталу (структура капитала);

Х5- отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам

(коэффициент текущей ликвидности); Хь- отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к уплаченным

процентам;

X,- отношение собственного капитала к совокупным активам (коэффициент

(финансовой независимости); X,- отношение рыночной стоимости к заемному капиталу; X,- отношение денежного потока к заемному капиталу;

Хю- отношение стоимости выпущенной продукции к среднегодовой стоимости основных средств (коэффициент оборачиваемости основных средств или фондоотдача).

По результатам многочисленных расчетов для полученной модели были определены следующие интервалы (табл. 4):

Таблица 4

Интервалы модели и их интерпретация

Интервал попадания результата Интерпретация результата

Р < 6,23 компания неплатежеспособна, фактически - «банкрот», кризисная ситуация

6,23 < К < 9,42 платежеспособность компании на низком уровне, высокая вероятность наступления банкротства

9,42 <Р< 12,55 компания платежеспособна, средняя вероятность наступления банкротства

12,55 < Р < 15,53 компания с высоким уровнем платежеспособности и финансовой устойчивости, вероятность наступления банкротства низка

Р> 15,53 компания практически «непотопляема», вероятность наступления банкротства в обозримой перспективе крайне мала

Статистическая значимость весовых коэффициентов в модели

оценивалась с помощью Р-статистики Фишера, при условиях значимости и = 0,001; ОС = 0,01 и ОС = 0,05. На всех данных уровнях коэффициенты

оказались статистически значимыми, что подтверждает правильность выбора, как самих параметров, входящих в модель, так и методики расчета их весовых коэффициентов.

Таким образом, в результате предложенного инструментария и его методического аппарата была выведена модель глубокой оценки экономического состояния компании, использующая 10 значимых показателей из 25 исследованных.

Также в диссертации была произведена попытка оценить точность разработанной модели. Анализ полученных результатов позволяет отметить высокий уровень точности и достоверности модели. Кроме того, основываясь на сравнении расчетных результатов модели отчетного года с данными отчетностей рассматриваемых компаний за предшествующие годы, возможно определить примерную точность модели на 5-летнем горизонте прогнозирования (табл. 5).

Таблица 5

Точность полученных моделей в зависимости от длительности горизонта

прогнозирования

Горизонт прогнозирования, годы Приблизительная точность моделей, %

1 >90

2 80

3 55

4 35

5 30

Анализ данной таблицы позволяет рекомендовать для получения точных и адекватных оценок экономического состояния и степени банкротства отечественных нефтегазовых компаний, производить мониторинг и прогнозирование с помощью разработанной модели не реже одного раза в год, а также при существенном изменении одного или нескольких показателей, входящих в состав модели.

III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Изложенные в диссертации исследования позволяют сделать следующие

выводы:

1. Предложенные классификации подходов оценки и прогнозирования банкротства предприятия, а также комплексных систем моделирования позволяют сделать осознанный выбор в пользу того или иного подхода оценки или инструментария построения модели, который является оптимальным с точки зрения предстоящих исследований, поставленных задач, а также личных предпочтений аналитиков-экспертов.

2. Выделенные и качественно проанализированные в работе достоинства и недостатки как подходов, существующих комплексных методик и моделей оценки, так и инструментариев разработки данных моделей, позволяют обосновать необходимость совершенствования существующего методического аппарата прогнозирования и оценки банкротства компаний.

3. В условиях недостаточности исходной информации и в текущих отечественных экономических условиях, для разработки эффективных и адекватных комплексных моделей прогнозирования и оценки банкротства компаний обоснована целесообразность использования инструментария и математического аппарата метода главных компонент.

4. Проведенное исследование позволяет с определенной степенью объективности и точности оценивать появление кризисных ситуаций в деятельности компаний нефтегазового сектора России.

5. Полученная экономико-математическая комплексная модель учитывают специфические особенности отечественных нефтегазовых компаний и макроэкономической ситуации в стране, и позволяет эффективно и адекватно спрогнозировать и оценить их экономическую устойчивость и степень банкротства.

IV. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

Статьи в научных изданиях из перечня ВАК:

1. Мурадов Д.А., Зубарева В.Д. «Анализ использования различных подходов к оценке степени банкротства компаний» // Журнал Нефть, газ и бизнес, № 7,2006, С. 35 - 39

2. Мурадов ДА., Зубарева В.Д. «Построение факторной модели для анализа финансового состояния нефтегазовых компаний в рыночных условиях» // Журнал Нефть, газ и бизнес, № 1,2008, С. 36-41

3. Мурадов Д А. «Скоринговые модели прогнозирования банкротства» // Журнал Нефть, газ и бизнес, № 11, 2011

4. Мурадов ДА. «Logit-регрессионные модели прогнозирования банкротства предприятий». Сборник «Труды РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина», № 4,2011.

Прочие публикации:

5. Мурадов ДА., Зубарева В.Д. «Моделирование финансового состояния нефтегазовых компаний» // Журнал Финансовый менеджмент № 6,2007, С. 15-21.

6. Мурадов ДА. «Экономике - математическое моделирование. Методика построения экономических моделей для оценки степени банкротства нефтегазовых компаний в условиях российской действительности». Сборник трудов студенческого научного общества за 2007 год. - М.: РГУ нефти и газа, 2008. - С. 74 - 83.

7. Мурадов Д. А. «Анализ использования различных подходов к оценке степени банкротства компаний». Сборник тезисов докладов 60-й юбилейной студенческой научной конференции нефть и газ - 2006. - М.: РГУ нефти и газа, 2006. - С. 7.

8. Мурадов Д.А. «Построение факторной модели для анализа финансового состояния нефтегазовых компаний в рыночных условиях». Сборник тезисов докладов 61-й студенческой научной конференции нефть и газ - 2007. - М.: РГУ нефти и газа, 2007.

9. Мурадов Д.А. «Совершенствование методов прогнозирования наступления банкротства российских предприятий нефтегазовой отрасли на основе комплексного моделирования в современных условиях». Сборник тезисов докладов IX-ой Всероссийской конференции молодых ученых, специалистов и студентов по проблемам газовой промышленности России - 2011. - М.: РГУ нефти и газа, 2011.

Подписано в печать 24.11.2011. Формат 60x90/16.

Бумага офсетная Усл. п.л.

Тираж 100 экз. Заказ № 518

Издательский центр РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина 119991, Москва, Ленинский проспект, 65 Тел.: 8(499)233-95-44

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Мурадов, Дмитрий Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ БАНКРОТСТВА И НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ.

1.1. понятия несостоятельности и банкротства, их сущность.

Несостоятельность и банкротство, как экономические категории.

1.1.1. История и сущность понятий несостоятельности и банкротства.

1.1.2. Банкротство и несостоятельность, как экономические категории.

1.1.3. Экономическая сущность банкротства.

1.2. Институт банкротства.

1.3. Правовые основы несостоятельности и банкротства в России и мире.

1.4. Зарубежные и отечественные школы прогнозирования банкротства.

1.5. Выводы по главе.

ГЛАВА 2. МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ БАНКРОТСТВА КОМПАНИЙ.

2.1. Классификация методических подходов прогнозирования и оценки банкротства компаний.

2.1.1. Некоторые методики прогнозирования банкротства. подхода с использованием систем критериев.

2.1.2. Краткая характеристика методик прогнозирования банкротства подхода с использованием сложносоставных систем.

2.1.3. Критический анализ подходов, согласно классификации, предложенной в таблице 2.2.

2.2.Классификация существующих комплексных систем моделирования для прогнозирования и оценки банкротства компаний.

2.2.1. Методики и модели, основанные на мультипликативном (многомерном) дискриминантном анализе (MDA).

2.2.2. Методики и модели, основанные на математическом аппарате логистической регрессии.

2.2.3. Методики и модели, основанные на аппаратах нечетких множеств и нечетко-множественных описаний.

2.2.4. Методики и модели, основанные на аппаратах. кредитного скоринга (credit-score).

2.2.5. Методики и модели прогнозирования банкротства,. основанные на рейтинговой оценке.

2.2.6. Экспертная методика и модель прогнозирования банкротства, основанная на балльных оценках.

2.2.8 Общий критический анализ всех представленных методик и моделей.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ БАНКРОТСТВА ОТЕЧЕСТВЕННЫХ НЕФТЕГАЗОВЫХ КОМПАНИЙ.

3.1. Обоснование нецелесообразности применения существующих инструментариев для прогнозирования и оценки банкротства нефтегазовых компаний в отечественных условиях.

3.2. Обоснование применения инструментария факторного анализа и его метода главных компонент, как эффективного для разработки эконометрических моделей, способных адекватно оценивать банкротство нефтегазовых компаний в отечественных условиях.

3.3. Краткая характеристика нефтегазового комплекса и основных нефтегазовых компаний россии.

3.3.1. ОАО Газпром.

3.3.2. ОАО НКРоснефть.

3.3.3. ОАО НК Лукойл.

3.3.4. ТНК-BP Холдинг.

3.3.5. ОАО Сургутнефтегаз.

3.3.6. ОАО Газпром нефть.

3.3.7. ОАО Татнефть.

3.4. Новая экономико-математическая модель прогнозирования и оценки банкротства отечественных компаний нефтегазового сектора.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Прогнозирование и оценка банкротства нефтегазовых компаний"

Актуальность исследования. В современных условиях развития экономических отношений России важным становится осознание того, что устойчивость состояния российских компаний должна сделаться объектом внимательного научного изучения и пристальных исследований, в том числе и специального экономико-математического моделирования. Мировой финансовый кризис, спад экономического роста и чрезмерная волатильность на финансовых рынках стали причиной резкого увеличения числа банкротств компаний. В связи с этим для обеспечения стабильного функционирования компании в условиях сложной, постоянно меняющейся макроэкономической ситуации необходимо не только осуществлять анализ ее текущего финансового состояния, но и проводить раннюю диагностику возможного банкротства в будущем.

При этом, специально подготовленные и рассчитанные экономические модели устойчивости, финансовой состоятельности и степени банкротства компаний пока еще не получили должного и достаточного распространения. Для подробного, тщательного исследования экономического состояния компании недостаточно учета одних денежных потоков. Экономику компании образуют не только сами потоки, но и лица, непосредственно ими управляющие. Также она подвержена влиянию внешней среды и рыночной конъюнктуры. В этих условиях своевременное распознавание текущего экономического состояния и состояния финансов компании снижает риски неопределенности, нестабильности и неустойчивости, которые могут привести ее, как к временной неплатежеспособности, так и к реальному банкротству.

Данные факторы заставляют вопросы диагностики экономического состояния и оценки несостоятельности действующих компаний оставаться весьма и весьма актуальными. Наличие методологической недоразработанности данных проблем подтверждает и тот факт, что в последнее время им, а также проблеме антикризисного управления, посвящается все большее количество работ теоретического и эмпирического направлений. Вместе с этим, следует 5 констатировать отсутствие в большинстве подобных работ конкретных методик и рекомендаций, позволяющих осуществить системный экономический и финансовый анализ компании, провести оценку близости/отдаленности возможного банкротства, что, в свою очередь, также подтверждает высокую актуальность темы данного исследования.

Степень разработанности проблемы. Анализ научной литературы, посвященной проблемам прогнозирования и оценки банкротства компаний показал, что данное направление представляет значительный интерес, как для отечественных, так и для зарубежных ученых-экономистов. Вместе с этим, на текущий момент область адекватной и эффективной оценки банкротства в особенности российских компаний является недостаточно изученной.

Среди зарубежных и отечественных ученых в области оценки и прогнозирования банкротств в первую очередь следует отметить теоретические и практические работы Э. Альтмана, Дж. Аргенти, Р. Лиса, Дж. Олсона, Д. Чессера, Дж. Минга, а также труды Г.В. Давыдовой, О.П. Зайцевой, Л.Г. Злотниковой, A.B. Донцовой и H.A. Никифоровой, Г.В. Савицкой, P.C. Сайфуллина, A.B. Грачёва, О.Б. Брагинского, А.О. Недосекина, и других.

Тем не менее, несмотря на разнообразие различных подходов к прогнозированию и методик оценки «степени» банкротства компаний, так широко представленных в зарубежной и отечественной научной литературе, исследования, посвященные вопросам их адаптации и применения в российской практике, носят немногочисленный характер. Разработанные модели и рекомендации не в полной мере отражают текущее состояние экономических условий в России, также как и отраслевой специфики, и поэтому, не совсем адекватны и эффективны.

Цели и задачи исследования. Цель исследований состоит в развитии и совершенствовании методологии комплексного коэффициентного анализа компаний путем разработки методических аппаратов и экономико-математических моделей исследования устойчивости экономического состояния, платежеспособности и прогнозирования банкротства нефтегазовых компаний.

Для реализации данной цели были поставлены следующие научные задачи:

• провести анализ существующих методологических подходов к оценке состояния компаний и составить их общую классификацию в зависимости от используемых в них методик, средств анализа и инструментариев;

• разработать классификацию систем комплексного коэффициентного анализа и оценки банкротства компаний, учитывающую различия в используемых инструментариях разработки;

• выявить особенности и возможности использования инструментария метода главных компонент как оптимального для построения комплексных моделей прогнозирования и оценки банкротства компаний в текущих экономических условиях;

• построить комплексную модель прогнозирования и оценки банкротства отечественных нефтегазовых компаний, провести апробацию и оценить ее точность.

Объектом исследования являются компании нефтегазового сектора России.

Предметом исследования избран методический аппарат прогнозирования и оценки банкротства нефтегазовых компаний.

Методологическая, теоретическая и эмпирическая база исследования. В работе применяются системные подходы к изучению механизмов определения устойчивости экономического состояния компаний и прогнозирования возможного банкротства, базирующиеся на комплексных методах анализа и синтеза, индукции и дедукции, обобщения, классификации, систематизации, сопоставления, и пр.

Эмпирической базой исследований, отражающей достоверность выводов и практических рекомендаций, стали методические и нормативные документы федеральных органов власти, постановлений Правительства в области экономического и финансового анализа, определения платежеспособности субъектов экономических отношений, разработки российских и зарубежных экономистов, экспертные оценки ученых, исследования и материалы Министерств финансов, экономического развития, промышленности и торговли Российской Федерации, Федеральной службы государственной статистики РФ, а также годовые финансовые и прочие отчеты о деятельности компаний нефтегазового сектора России.

Основные результаты работы и их научная новизна:

1. Проведена классификация существующих методических подходов и комплексных систем моделирования для прогнозирования и оценки банкротства компаний;

2. Выполнен анализ существующих подходов и методик прогнозирования банкротства, который позволил выявить их достоинства и недостатки, а также обосновать их неэффективность и неприменимость для оценки отечественных компаний;

3. Научно обосновано применение метода главных компонент, как эффективного инструмента для разработки экономико-математических моделей, способных адекватно прогнозировать и оценивать банкротство компаний в текущих экономических условиях;

4. Разработана эконометрическая модель, позволяющая прогнозировать и оценивать степень банкротства отечественных компаний нефтегазового сектора;

Достоверность и обоснованность результатов исследования обеспечивается использованием современных методов сбора и обработки исходной информации; статистической информацией исследуемых компаний за последние годы; правильным выбором объектов наблюдения. Обоснованность результатов исследования подтверждается научной методологией исследования, последовательными подходами к решению поставленных задач, использованием известных, эффективных и апробированных положений теорий и практик, апробацией полученных результатов в ходе всероссийских и международных конференций, конгрессов, круглых столов и научных семинаров.

Практическая значимость исследования заключается в ориентированных на широкое применение в текущих экономических условиях основных положений работы, в т.ч. обоснованных подходов прогнозирования и оценки банкротства компаний, выведенной эмпирическим путем комплексной модели, а также выводов и рекомендаций.

Апробация результатов исследований. Основные положения и результаты исследования, полученные в ходе подготовки и написания диссертационной работы, были освещены в рамках различных научно-практических конференций, международных конгрессов, круглых столов и семинаров, а также получили положительную оценку в т.ч.:

- на Научном семинаре отдела №7 ИСА РАН «АНАЛИЗ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ» (г. Москва, ноябрь 2011 года);

- на заседании Научного семинара «Инвестиционное проектирование!» ММАЭ ЭФ МГУ (г. Москва, ноябрь 2011 года);

- на IX-ой Всероссийской конференции молодых ученых, специалистов и студентов по проблемам газовой промышленности России (г. Москва, октябрь 2011 года);

- на 31-ом, и 30-м Европейских Конгрессах «EUROCORR» (г. Стокгольм, сентябрь 2011 года, г. Москва, сентябрь 2010 года);

- на 2-ом WPC Youth Forum "Energiseyourfuture" (международный форум молодых ученых и специалистов "Energiseyourfuture" при Всемирном Нефтяном Конгрессе, г. Париж, ноябрь 2009 года);

- на семинарах TotalSummerSchool 2009 (международная летняя школа нефтегазовой компании Тоталь, г. Шантии, июнь 2009 года);

- на заседаниях Международной Топливной Энергетической Ассоциации, (г. Москва, май 2008 года);

- на 61-ой, и 60-ой Студенческих Научных Конференциях «Нефть и Газ -2007,2006» (г. Москва, апрель 2007,2006 года);

Кроме того, разработанные диссертантом модели, а также прочие материалы работы активно используются в учебном процессе на кафедрах Российского государственного университета нефти и газа им. И.М. Губкина.

По теме исследования опубликовано 9 печатных работ в т.ч. 4 статьи в журналах, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных изданий, рекомендованных ВАК РФ.

Структура диссертации определяется целями исследования, логикой и методами решения поставленных задач и состоит из введения, трех глав, основных выводов и рекомендаций, списка использованных источников и 2 приложений. Общий объем работы составляет 217 страниц, в т.ч. 33 формулы, 5 рисунков и 27 таблиц.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Мурадов, Дмитрий Александрович

выводы:

1. Предложенные классификации подходов оценки и прогнозирования банкротства предприятия, а также комплексных систем моделирования позволяют сделать осознанный выбор в пользу того или иного подхода оценки или инструментария построения модели, который является оптимальным с точки зрения предстоящих исследований, поставленных задач, а также личных предпочтений аналитиков-экспертов.

2. Выделенные и качественно проанализированные в работе достоинства и недостатки как подходов, существующих комплексных методик и моделей оценки, так и инструментариев разработки данных моделей, позволяют обосновать необходимость совершенствования существующего методического аппарата прогнозирования и оценки банкротства компаний.

3. В условиях недостаточности исходной информации и в текущих отечественных экономических условиях, для разработки эффективных и адекватных комплексных моделей прогнозирования и оценки банкротства компаний обоснована целесообразность использования инструментария и математического аппарата метода главных компонент.

4. Проведенное исследование позволяет с определенной степенью объективности и точности оценивать появление кризисных ситуаций в деятельности компаний нефтегазового сектора России.

5. Полученная экономико-математическая комплексная модель учитывают специфические особенности отечественных нефтегазовых компаний и макроэкономической ситуации в стране, и позволяет эффективно и адекватно спрогнозировать и оценить их экономическую устойчивость и степень банкротства.