Прогнозирование развития банкротства в современной России тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование развития банкротства в современной России"

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

Колышкин Александр Викторович

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ БАНКРОТСТВА В СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ

08.00.05.- Экономика и управление народным хозяйством -экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - промышленность.

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2003

Работа выполнена на кафедре экономики предприятия и предпринимательства Санкт-Петербургского государственного университета.

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор Бойко Иван Петрович

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор экономических наук, профессор Галенко Валентин Павлович

кандидат экономических наук, Кальварский Георгий Владимирович

Санкт-Петербургский инженерно-экономический университет

Защита состоится у>спом/) 2003 г. в /&часов на заседании диссертационного совета Д.212.232.38 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора экономических наук при Санкт-Петербургском государственном университете по адресу: 191123, Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д. 62, ауд. 415

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке им. М.Горького Санкт-Петербургского государственного университета

Автореферат разослан >> 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д.212.232.38, к.э.н., доцент

Чернова Е.Г.

1оо?-Д

Актуальность темы исследования. Неотъемлемой чертой предпринимательства в рыночной экономике является риск, связанный с возможностью банкротства предприятия. Риск распространяется не только на лицо или фирму, которые понесли убытки как результат своей хозяйственной деятельности, но и на лиц, предоставивших им средства в той или иной форме (через покупку акций, коммерческий или денежный кредит и т.п.).

Очевидно, чем раньше будет обнаружена тенденция движения предприятие к банкротству, и, соответственно, чем раньше будут предприняты определенные процедуры по спасению предприятия, тем больше вероятность выхода компании из кризиса. Следовательно, возникает вопрос об определении показателей, способных предсказать развитие событий на ранних стадиях.

В то время как институт банкротства давно и с успехом работает за рубежом, в нашей стране эта проблема стала актуальной только сравнительно недавно.

Не вызывает сомнений тот факт, что основной целью института банкротства является попытка минимизировать потери экономики в целом: либо путем вывода «терпящего бедствие» предприятия из кризиса, либо, по возможности, максимальным удовлетворением требований кредиторов.

Однако, на практике, эти цели часто подменяются другими, направленными на передел собственности, либо на ликвидацию конкурента.

Все вышесказанное дает основание считать, что необходима глубокая научно-методическая проработка процедур и механизмов, направленных на предсказание банкротства предприятия на ранних стадиях, а также направления развития событий.

Степень разработанности проблемы. Проблема предсказания банкротства предприятий широко исследовались зарубежными учеными (Альтман, Бивер, Аргенти, Тафлер и др.) Как уже отмечалось, данная проблема доста-

РОС. НАЦИОНАЛЬНА.! !

БИБЛИОТЕКА С.Петербург |

09

точно нова для России, однако можно отметить работы и отечественных экономистов (Р.С.Сайфуллин и Г.Г.Кадыков, О.П.Зайцева, В.В.Ковапев, А.П.Ковалев, В.Г.Белолипецкий и др.). Эти работы дают богатый теоретический и методический материал для дальнейших исследований. Однако, очевидна необходимость углубления исследований по данной тематике, в частности, в сфере адаптации зарубежных методик к современным российским реалиям, а также разработка методики, направленной на прогнозирование передела собственности, либо ликвидации предприятия.

Отмеченные обстоятельства обусловили выбор темы и целей данного диссертационного исследования.

Пели и задачи исследования. Основными целями диссертационного исследования являются:

• Разработка модели предсказания неплатежеспособности предприятия;

• Разработка подходов к прогнозированию развития процедуры банкротства (передел собственности, ликвидация или продолжение хозяйствования)

• Формирование предложений по совершенствованию законодательной базы, направленной на повышение эффективности применения процедур банкротства.

В соответствие с этим, диссертационное исследование направлено на решение следующих задач:

• Определение задач, поставленных перед методами предсказания банкротства;

• Анализ существующих методов предсказания неплатежеспособности предприятия;

• Выявление тенденций, характерных для предприятия-потенциалыюго банкрота;

• Установление критерия, позволяющего сравнить различные методы предсказания;

• Выявление целей, преследуемых «агрессором» при захвате предприятия через процедуру банкротства;

Объект и методы исследования. В качестве объекта исследования рассматривались процедура банкротства, а также методы его предсказания

Для проведения исследований применялись методы статистического, регрессионного и корреляционного анализа

Теоретические и методологические основы исследования.

В процессе работы над диссертацией автор использовал научные исследования зарубежных и отечественных авторов по проблемам предсказания банкротства. •

Нормативно-правовую основу диссертационного исследования составили Законы РФ, законодательные и нормативные акты Правительства РФ, а также другие материалы, связанные с исследуемой проблемой.

Эмпирической базой исследования послужили официальные данные Госкомстата России, а также данные отчетности ряда предприятий.

Научная новизна работы.

В процессе исследования получены следующие результаты, обладающие научной новизной:

• Показано, что банкротство неоднородное явление. Выявлены основные стадии банкротства. Первой стадией является неплатежеспособность предприятия. В дальнейшем процедура банкротства может развиваться по пути смены собственника, либо ликвидации предприятия. И то, и другое на-

правление развития может быть как следствием, так и целью инициирования процедуры банкротства

• Выявлены закономерности изменения структуры активов и пассивов предприятия, приближающегося к кризису, состоящие в «сжатии» предприятия и утрате им оборотных средств. Определены скорость протекания указанных процессов, свидетельствующие о приближении предприятия к банкротству. Указанные закономерности подтверждены статистическими данными.

• Предложен подход, основанный на корреляционно-регрессионном анализе и анализе статистических данных, позволяющий уточнить нормативное значение коэффициента покрытия.

• Предложен принципиально новый метод выбора коэффициентов и весов, включаемых в модель предсказания неплатежеспособности, состоящий в рассматривании экономистов, работавших когда-либо в области предсказания неплатежеспособности в качестве экспертов. На основании данного метода построена модель предсказания неплатежеспособности.

• Введено понятие «индекса предсказательной силы» модели предсказания неплатежеспособности. Показано, что важность ошибок в предсказании неплатежеспособности неодинакова. Важность ошибки, возникающей при классификации предприятия-банкрота как благополучного, превышает важность обратной ошибки. С использованием индекса предсказательной силы проведено сравнение некоторых моделей предсказания неплатежеспособности.

• Выявлены цели, преследуемые при умышленном банкротстве предприятий. На основании анализа этих целей предложена методика прогнозирования сценария развития процедуры банкротства, состоящая из двух блоков: предпосылки и симптомы.

• Уточнена классификация методов предсказания неплатежеспособности и банкротства предприятия. На основании данной классификации сформулированы требования, которьм должны отвечать методы предсказания неплатежеспособности предприятия и прогнозирования пути развития процедуры банкротства.

Практическая значимость работы определяется следующим:

• Рекомендации диссертационного исследования могут быть использованы при проведении анализа финансового состояния предприятия;

• Выводы и предложения относительно реформирования правовой системы, регулирующей вопросы финансового оздоровления и банкротства целесообразно использовать в дальнейшем совершенствовании нормативно-правовой базы;

• Основные научные результаты могут применяться в преподавании отдельных экономических дисциплин - Экономика предприятия, Антикризисное управление.

Апробация работы.

Основные положения диссертационного исследования докладывались на Всероссийской научной конференции «Экономическая наука и Санкт-Петербургский университет: история и современность» в 1999 г., конференции, посвященной 60-летию основания экономического факультета Санкт-Петербургского государственного университета «Экономический строй России: прошлое, настоящее и будущее» в 2000 г. и международной научной конференции «Экономическая наука: проблемы теории и методологии» в 20021.

Цель и задачи исследования предопределили следующую структуру работы:

Введение.

Глава 1. Методы прогнозирования несостоятельности.

1.1. Содержание и классификация методов прогнозирования несостоятельности

1.2. Эволюция методов прогнозирования неплатежеспособности предприятия

1.3. Прогнозирование неплатежеспособности предприятий в современной России

Глава 2. Исследование закономерностей в развитии предприятий, приближающихся к банкротству.

2.1. Моделирование предприятия, приближающегося к банкротству.

2.2. Анализ относительного влияния факторов неплатежеспособности предприятия

2.3. Проблемы измерения ликвидности в моделях прогнозирования несостоятельности

2.4. Ошибки в предсказании банкротства.

Глава 3. Построение модели для оценки вероятности банкротства предприятий в современной России

3.1. Построение модели прогнозирования неплатежеспособности предприятия

3.2. Некоторые вопросы прогнозирования банкротства как процесса смены собственника.

Выводы и предложения

Библиография

Приложения

Основные результаты исследования

1. Содержание и классификация методов прогнозирования несостоятельности

!3 настоящее время термины банкротство и неплатежеспособность часто рассматриваются как синонимы. Однако представляется, что это не совсем верно. Очевидно, не все компании, сталкивающиеся с трудностями, становятся банкротами. Некоторым компаниям в результате реструктуризации, введения жесткого режима экономии, принятия других чрезвычайных мер удается преодолеть кризис и вновь выйти на траекторию поступательного развития. Многие маленькие компании, особенно семейные, попав в затруднительное положение, просто прекращают свою деятельность.

Однако, с другой стороны, не всякая процедура банкротства заканчивается прекращением бизнеса - возможна ситуация, когда собственность переходит из одних рук в другие, в то время как компания продолжает существовать

Таким образом, следует выделить три стадии банкротства:

1. Неплатежеспособность, включая попытки, направленные на предотвращение дальнейших стадий.

2. Банкротство как процедура смены собственника.

3. Банкротство как ликвидация бизнеса.

Представляется, что вторая стадия, в свою очередь, также может протекать по-разному: по типу естественной смены собственника и типу умышленной смены, обычно понимаемой как передел собственности. В первом случае смена собственника выступает логическим завершением процесса банкротства предприятия, инициированного с целью взыскания с него долгов, в том случае, когда найдутся желающие в той или иной форме сохранить бизнес предприятия. Во втором случае переход предприятия к другим собс!-

венникам с самого начала был целью процедуры банкротства, часто искусственно инициированного.

Неоднородной является и третья стадия. Здесь также можно говорить о двух причинах ликвидации бизнеса: о ликвидации предприятия как следствия банкротства и ликвидации его как цели этой процедуры, например, для завладения земельной площадью, зданием, ликвидации конкурента и т.п.

Очевидно, что первая стадия (неплатежеспособность) является «пред-стадией» для двух других, т.е. после наступления неплатежеспособности события могут развиваться как по направлению смены собственника, так и к ликвидации бизнеса.

Отсюда следует, что проблему предсказания банкротства также следует рассматривать в четырех указанных плоскостях, а именно:

(1) Предсказание возможной неплатежеспособности предприятия, т.е возникновения у него определенных затруднений в исполнении обязательств.

(2) Предсказание того, что возникшие трудности приведут к кризису предприятия, к осуществлению предусмотренных законом процедур банкротства и завершатся сменой его собственников.

(3) Предсказание инициирования банкротства как процедуры «передела» собственности.

(4) Предсказание того, что в результате осуществления банкротства предприятие будет ликвидировано.

Проблема предсказания банкротства исследуется зарубежными учеными практически непрерывно в течение последних семидесяти лет. Среди большого множества работ, посвященных данному вопросу, следует выделить труды Бивера и Альтмана, как наиболее широко используемые.

Для России проблема предсказания банкротства стала актуальной сравнительно недавно, однако в настоящий момент уже существуют не-

и

сколько отечественных моделей, среди которых можно отметить работы Р.С.Сайфуллина и Г.Г.Кадыкова, О.П.Зайцевой.

Следует отметить, что и в западных, а вслед за ними и в отечественных трудах основное внимание уделяется именно предсказанию неплатежеспособности. Для западных исследователей это является вполне понятным, так как наличие выверенного законодательства и выработанных насчитывающей многие десятилетия практикой «правила поведения» в бизнесе делают связь между неплатежеспособностью и банкротством достаточно прозрачной и вполне прогнозируемой. Поэтому, рассчитывая те или иные показатели предсказания неплатежеспособности, западные ученые (в частности Альтман, Би-вер и т.д.), как правило, сопоставляли данные работающих и обанкротившихся предприятий, т.е. они практически ставили знак равенства между неплатежеспособностью и банкротством. Основным аргументом в пользу именно такого акцента следует считать тот факт, что неплатежеспособность является предпосылкой для банкротства. При этом в силу указанных выше причин западных авторов не волновало, по какому сценарию протекало банкротство.

Иное дело в России. Здесь в силу целого ряда обстоятельств связь между неплатежеспособностью и ее последствиями не носит ни однозначного, ни даже просто прозрачного характера.

Наличие большого количества методов предсказания банкротства ставит вопрос об их классификации и упорядочиванию. Мы предлагаем их классификацию по следующим критериям.

1. Степень заданности алгоритма получения результата и его трактовки. (Формализованные и неформализованные).

2. Характеристика показателей использующихся в модели. (Качественные и количественные).

3. Степень объективности исходных данных. (Объективные и субъективные).

4. Количество результативных факторов. (Аналитические и синтетические)

5. Степень возможности использования модели различными пользователями. (Открытые и закрытые)

6. Основа для создания модели.

7. (Статистические и экспертные).

8. Возможность внесения изменений и дополнений. (Изменяемые и неизменяемые).

9. Регламентирующий орган (Регламентируемые законодательством . или другим органом и нерегламентированные).

10. Цель предсказания. (Методы, предсказывающие возможные трудности, методы, предсказывающие банкротство как смену собственника, методы, предсказывающие ликвидацию бизнеса).

Как было показано выше, между предсказанием собственно неплатежеспособности предприятия и прогнозированием дальнейшего развития событий существуют принципиальные различия. Следовательно, для данных целей должны применяться различные методы. На основе предложенной классификации можно сформулировать, какими должны быть методы, предсказывающие неплатежеспособность предприятия и пути, которыми будет протекать процедура банкротства.

На наш взгляд, модель, предсказывающая неплатежеспособность предприятия, в соответствии с приведенной классификацией, должна быть: формализованной, количественной, объективной, синтетической, открытой.

В свою очередь, модель, прогнозирующая дальнейшее развитие событий, должна быть: формализованной, качественной, субъективной, аналитической, открытой.

На наш взгляд, желательно также, чтобы, по крайней мере, первая из этих моделей была регламентированной.

2. Закономерности изменения структуры активов и пассивов предприятия, приближающегося к кризису.

Модель Бивера представляет собой набор из пяти показателей (Денежный поток к задолженности, чистая рентабельность активов, задолженность к активам, рабочий капитал к активам и коэффициент покрытия), для каждого из которых даны значения для благополучных предприятий и предприятий-банкротов. На основании этих показателей можно однозначно сконструировать балансы благополучных предприятий и предприятий-банкротов (рис. 1,2)

Благополучное предприятия

Неблагополучное предприятие

Пассив

Актив

Пассив

Актив

внеоборотные

активы

45%

оборотные

активы

55%

Собственный] каптал''-1

В Т.ч.-

Р^Ш

Долгосрочн. Об-ва 21%

Краткосрочные Об-ва 17%

внеоборотные .Собственный

активы Чкашггал.16% ■

88%

долгосрочн.

* об-ва

ч 78%

Оборотные акт.

12% кр.об-ва 6%

Рис.1 Модель баланса кризисного предприятия за 1 год до банкротства в сравнении с благополучным (на основании показателей Бивера)

Благополучное предприятия Неблагополучное предприятие

Актив Пассив Актив Пассив

внеоборотные Собственный *>; «де .¿•¿и капитал внеоборотные Собственный

активы активы капитал ?«' '

42% 52% 52% :» »!•/' ' 1," "А-®!,' прибылью/о ^¿л

оборотные долгосрочн. об-ва 24% оборотные активы. 48% долгосрочн. об-ва 28%

активы 58% краткосрочные об-ва 17% краткосрочные об-ва 20%

Рис.2 Модель баланса кризисного предприятия за 5 лет до банкротства в сравнении с благополучным (на основании показателен Бивера)

Сравнительный анализ показал, что у предприятия, находящегося на грани банкротства, доля краткосрочных обязательств в три раза меньше, чем у благополучной фирмы. Кроме того, долгосрочные обязательства, т.е. обязательства, срок оплаты которых еще не подошел, у неблагополучного предприятия превышают долгосрочные обязательства "его счастливого соперника" в несколько раз и составляют три четверти пассивов компании. Объяснить этот факт, на наш взгляд, можно тем, что при приближении предприятия к краху поставщики и покупатели, а также финансовые институты отказываются предоставлять ему кредиты, поэтому доля краткосрочных обязательств снижается, а ранее предоставленных долгосрочных займов растет.

Сравнение изменений балансов в ретроспективе показывает, что у предприятия-будущего банкрота происходит уменьшение собственного капитала за счет убытков, что также увеличивает долю долгосрочных кредитов.

Вторая явная тенденция - резкое снижение доли оборотных активов, происходящее вследствие их утраты. Перед банкротством совершенно очевидно происходит «сжатие» предприятия, оно теряет оборотные средства. Если исходить из того, что размер внеоборотных активов за 5 лет остается без изменений, то степень утраты оборотных средств можно оценить.

Если исходить из того, что за 5 лет до банкротства соотношение оборотных и внеоборотных активов составляло 48:52, а за год до банкротства это соотношение стало 32:68, и при этом величина внеоборотных активов не изменилась, то получается, что оборотные активы уменьшились ровно в 2 раза.

Если считать, что потеря оборотных средств по годам происходит равномерно, то эту величину можно найти по следующей формуле: 1- . Где 0,51 - доля оборотных средств за год до банкротства в величине оборотных средств за 5 лет до банкротства, 4 - количество прошедших лет. Получается, что предприятие теряло ежегодно примерно 16% своих оборотных активов.

В действительности же скорость утраты активов была существенно выше, поскольку попавшее в кризис предприятие освобождается сначала от излишков внеоборотных активов (доли в других предприятиях, непрофильные активы и т.п.), а потом уже и не от излишних активов, содержать которые оно уже не в состоянии.

Приблизительную оценку скорости утраты активов можно дать в результате подобного же анализа структуры пассивов. Здесь, на наш взгляд, вполне правомерным является предположение о том, что абсолютная величина долгосрочной задолженности терпящего бедствие предприятия не может увеличиваться. Это следует из того предположения, что если платежеспособности этого предприятия не доверяют в краткосрочном аспекте, то ему тем более не должны доверять в достаточно продолжительной перспективе. А раз так, то в балансе отражена только та долгосрочная задолженность, которая была у него на момент начала кризиса (хотя, естественно, понятие «начало кризиса» может быть очень размытым).

Предположим, что, начиная с 5 лет до банкротства, долгосрочная задолженность предприятия не растет. Тогда мы можем исходить из соотношения, что за пять лет до банкротства на 1 рубль долгосрочных обязательств приходилось 2,57 рублей остальных пассивов (72/28). А за год до банкротства - только 28 копеек. Поскольку абсолютная величина долгосрочной задолженности считается постоянной, то получаем, что на 1 рубль остальных пассивов четырехлетней давности приходится приблизительно 11 копеек «современных» остальных пассивов. То есть их величина сократилась в 9 раз и составила 8% от величины всех пассивов за 5 лет до кризиса. Получается, что величина всех пассивов за год до банкротства составляет только лишь 36% (28+8) от величины четырехлетней давности. Если считать, что потеря пассивов по годам происходит равномерно, то эту величину можно найти по

следующей формуле: (1-^0'36). Где 0,36 - доля пассивов за год до банкротст-

ва в величине пассивов за 5 лет до банкротства, 4 - количество прошедших лет. Получается, что среднегодовая скорость сжатия пассивов предприятия, а, следовательно, и его активов составляет 22,6% в год.

Анализ показал, что средний темп утраты российскими предприятиями оборотных средств в период 1990-1995 г. составлял 27,7% в год, что примерно совпадает с данными, полученными выше на основании анализа зависимостей Бивера.

Таким образом, углубленный анализ показателей Бивера продемонстрировал, что существует вполне отчетливая тенденция, свидетельствующая о приближении предприятия к банкротству. Показателями, отражающими данную тенденцию, являются скорость утраты предприятием своих оборотных средств и скорость «сжатия» предприятия. Потеря предприятием свыше 16% оборотных средств ежегодно, а также скорость «сжатия», превышающая 20% могут служить индикаторами приближающегося банкротства. По-видимому, в условиях современной России именно эти показатели можно, в первую очередь, рассматривать в качестве ориентировочных критериев приближения к банкротству.

3. Проблемы измерения ликвидности в моделях прогнозирования несостоятельности

Коэффициент покрытия явился первым коэффициентом, использовавшимся в финансовом анализе. История его появления восходит к 1905 г. В тоже время, он до сих пор является основным показателем измерения ликвидности предприятия.

Принято считать, что минимально допустимая величина коэффициента покрытия должны быть 2. В частности, Постановление Правительства РФ от 20.05.94 №498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий» регламентировало именно это значение как нормативное. В тоже время, анализ показал, что данное значе-

ние коэффициента покрытия является завышенным не только для России, но и для западных стран.

В диссертационном исследовании мы предлагаем подход, который, по нашему мнению, позволяет подвести под «нормальную» величину коэффициента покрытия некоторую теоретическую и статистическую базу.

В теории финансового анализа считается нормой, когда кредиторская задолженность предприятия равна его дебиторской задолженности. Считается, что такое соотношение гарантирует предприятие от неприятностей, связанных с неплатежеспособностью. На основании данных госстатистики можно оценить, при каком коэффициенте покрытия величины указанных задолженностей совпадают. В таблице 1 приводятся данные о соотношении дебиторской и кредиторской задолженностей для предприятий, имеющих различные коэффициенты покрытия.

Таблица 1

Соотношение дебиторской и кредиторской задолженностей для предприятий с раз_личным коэффициентом покрытия (в %)._

Годы Предприятии с коэффициентом покрытая:

до 1,0 1,01-2,0 св.2,0

1995 44,5 75,4 201,2

1996 50,0 77,7 160,7

1997 45,0 83,0 200,6

1998 49,1 87,0 213,4

1999 46,7 82,8 201,3

2000 45,4 90,4 155,7

В среднем за 1995-2000 гг. 46,4 82,3 183,7

Если последнюю строку табл. 1 изобразить графически, то получится линия, представленная на рис. 3

Зависимость соотношения дебиторской и кредиторской задолженностей от коэффициента покрытия на предприятиях РФ в среднем за 1995-2000 гг.

Рисунок 3

Как видим, рассматриваемое соотношение достигает значения, равного 100%, недалеко от середины промежутка 1,01-2,0, а при коэффициенте покрытия, равном 2, дебиторская задолженность уже далеко превосходит кредиторскую.

На основании этих данных при помощи корреляционно-регрессионного анализа можно определить, что зависимость соотношения дебиторской и кредиторской задолженностей от коэффициента покрытия имеет вид:

У=71,0х,

где: V- соотношение дебиторской и кредиторской задолженностей (в процентах);

х - коэффициент покрытия.

Как видно из этого соотношения, У становится равным 100, т.е. дебиторская и кредиторская задолженности совпадают, при коэффициенте покрытия 1,4-1,5. Эту величину коэффициента, на наш взгляд, и можно считать «нормальной».

4. Построение модели прогнозирования неплатежеспособности предприятия

Построение модели предполагает, во-первых, выбор подходящих показателей, т.е. показателей, которые наилучшим образом позволяли бы отделить платежеспособные предприятия от неплатежеспособных, а во-вторых, построение системы весовых коэффициентов, позволяющих объединять эти показ а гели в синтетическую модель.

Анализ работ, выполненных до нас по проблеме предсказания неплатежеспособности, показал, что в рассмотренных методиках используется в основном ограниченный набор показателей, представленный в разных сочетаниях, которые с известной степенью условности можно классифицировать в 5 групп:

(1) показатели ликвидности

(2) показатели рентабельности

(3) показатели структуры баланса

(4) показатели оборачиваемости

(5) прочие показатели

Наличие такого большого количества работ, выполненных в русле рассматриваемой проблемы, позволяет нам совершенно по-особому подойти к построению своей модели. Мы можем рассматривать всех работавших до нас в этой области исследователей в качестве экспертов. Пользуясь этим накопленным коллективным опытом, мы сможем и отобрать показатели, наиболее часто встречавшиеся в аналогичных моделях, и определить веса, с которыми эти показатели должны входить в модель.

Работа предполагает 2 шага.

Определяются сравнительные веса различных групп показателей, исходя из частоты их включения в модели различных исследователей. Здесь мы предполагаем, что каждый исследователь до нас включал тот или иной пока-

затель в свои модели, руководствуясь своими представлениями о его значимости. Чем больше исследователей включали данный показатель в свою модель, ¡ем, следовательно, больше значимость этого показателя, тем больший удельный вес он должен иметь.

Первоначально, как уже указывалось, мы определим веса отдельных групп показателей из указанных 5 групп. Далее при взвешивании показателей их достаточно классифицировать по указанным 5 группам, присвоить каждому показателю соответствующий вес и трансформировать его так, чтобы сумма весов равнялась 100.

Проблема возникнет, если в модель включаются два или более показателей из одной группы. Мы считаем, что их суммарный вес должен равняться весу группы, а их частные веса определяются либо, исходя из их относительных весов в группе, либо из соображений исследователя.

На основе рассмотренных работ построим таблицу, в которой определим веса перечисленных пяти групп (табл. 2).

Таблица 2

Част (л а встречаемости групп показателей в работах, посвященных прогнозирова-

нию неплатежеспособности

Группа показателей Количество пока- Доля показателей

зателей группы

показатели ликвидности 36 29%

показат ели рентабельности 23 19%

показа 1 ели структуры баланса 32 26%

показатели оборачиваемости 16 13%

прочие показатели 16 13%

Итого 123 100%

Для построения модели мы отберем показатели, наиболее часто встречающиеся в моделях других исследователей, придадим им веса в соответствии с гем, что было описано выше, а затем уточним модель и проверим ее «разделительные» способности на материалах российских предприятий.

¡3 таблице 3 представлены наиболее часто встречающиеся в рассмотрении ч нами работах показатели.

Таблица 3

Наиболее часто встречающиеся показатели в работах, посвященных прогнозирова-

нию неплатежеспособности в убывающем порядке

Группа 1 Название Кол-во В %% В %% на-

рас1аю-

щим ито-

гом

1 Коэффициент покрытия 12 10% 10% 1

1 Рабочий капитал к активам 10 8% 18%

3 Чистая стоимость собственного капитала к общей величине задолженности 9 7% 25%

2 Рентабельность продаж 7 6% 31%

2 Рентабельность собственного капитала 7 6% 37%

2 Рентабельность активов б 5% 41%

4 Коэффициент оборачиваемости активов б 5% 46%

3 Собственный капитал к общей величине капитала 4 3% 50%

5 Тенденция прибыльности 4 3% 53%

1 Денежный поток к задолженности 3 2% 55%

8 показателей дают 50% суммарной встречаемости. Представляется,

что на основе 8 показателей и следует строить модель. Возможно, среди них есть лишние, однако эти лишние будут «отсечены» в результате проверки всей системы на мультиколлинеарность. В порядке исключения в качестве восьмого показателя возьмем не отношение собственного капитала к общей величине капитала предприятия, а отношение денежного потока к задолженности.

С нашей точки зрения, этот именно этот показатель наиболее адекватно отражает ликвидность предприятия. Его же относительная непопулярность, с нашей точки зрения, обусловлена некоторыми трудностями в получении соответствующих данных с одной стороны, и сравнительной новизной самого показателя с другой.

На основе данных по 17 российским предприятиям различных отраслей промышленности рассчитаем значения указанных выше коэффициентов. Ит этих предприятий 6 классифицированы как банкроты, 11 - как благополучные.

Корреляционный анализ показал, что коэффициент оборачиваемости активов и отношение чистой стоимости собственного капитала к общей величине задолженности не сильно различаются у благополучных предприятий и предприятий-банкротов. Кроме того, между некоторыми коэффициентами существует тесная связь. Анализ парных коэффициентов корреляции между показателями позволил выявить 3 модели, в которые входят линейно независимые показатели: Модель№1:

• Рабочий капитал к активам

• Рентабельность собственного капитала

• Денежный поток к задолженности

Модель№2:

• Коэффициент покрытия

• Рентабельность активов Модель№3:

• Коэффициент покрытия о Рентабельность продаж

• Рентабельность собственного капитала

• Денежный поток к задолженности

Для получения весов мы воспользуемся той методикой, которая была описана выше.

Таким образом, получим следующие модели: Модель№1=0,47К1+0,14К2+0,39К3 Модель№2=0,61К4+0,39К5 Модель№3=0,49К4+0,12К2+0,19К6+0,19К3, Где

К! - Рабочий капитал к актива

К2 - Рентабельность собственного капитала

К3 - Денежный поток к задолженности К4 - Коэффициент покрытия К5 - Рентабельность активов Кб - Рентабельность продаж

Для определения критических значений моделей рассчитаем каждую из них для рассматриваемых предприятии и построим доверительные интервалы с уровнем ошибки 5%.

Полученные результаты представлены в таблице 4 Таблица 4

Критические значения рассматриваемых моделей

Модель Благополучные Банкроты Зона неопределенности

I 0.08-0.16 (-0.20М-0.08) (-0.08)-0.08

П 1.07-1.54 0.35-0.49 0.49-1.07

Ш 0.92-1.36 0.25-0.38 0.38-0.92

Для сравнения моделей введем показатель «индекса предсказательной силы», рассчитываемый по следующей формуле: 1ПС = а+рхк+ух1, Где

а-ошибка 1-го рода, т.е. благополучное предприятие классифицировано как банкрот;

р-ошибка Н-го рода, т.е. предприятие-банкрот классифицировано как благополучное;

к-весовой коэффициент, отражающий сравнительную важность ошибки П-го рода, по сравнению с ошибкой 1-го;

у - доля значений, попадающих в границы зоны неопределенности; 1 - весовой коэффициент, отражающий важность значений, попавших в зону неопределенности

В качестве весовых коэффициентов мы предлагаем использовать следующие значения: к=2; 1=0,5.

Очевидно, что, чем меньше значение данного индекса, тем надежнее оцениваемая модель.

Используя индекс предсказательной силы, мы определили, что наилучший результат дает модель №3.

' Сравнение по этому показателю моделей других авторов показало, что они^ по крайней мере в рассматриваемых рамках, обладают меньшей предсказательной силой.

Отметим, что наиболее близко к модели №3 по индексу предсказательной силы находится отношение денежного потока к задолженности в аналитической модели Бивера. Все остальные рассмотренные показатели и модели оказались значительно хуже.

5. Прогнозирования банкротства как процесса смены собственника.

Для построения модели, прежде всего, необходимо выделить цели, которые может преследовать предприятие-агрессор, инициируя процедуру банкротства.

Представляется, что причины приобретения предприятия не принципиально отличаются в зависимости оттого, каким образом происхолит тп процесс: через процедуру банкротства или путем скупки пакета акций. Таким образом, мы можем воспользоваться целями, неоднократно описанными в литературе как мотивы слияний и поглощений. Преимущества использования процедуры банкротства для достижения рассматриваемых целей видятся нам в сравнительной дешевизне покупки «контрольного пакета» задолженности по сравнения с акциями, а также в невозможности поглощения через акции предприятий, не котирующих свои акции на бирже, либо совсем не имеющих таковы.

Подобными мотивами могут быть следующие:

1. Установление контроля над предприятием.

а) Создание концерна.

• Достижение эффекта синергии

• Диверсификация

• Обеспечение потока поставок и продаж

• Достижение эффекта плацдарма.

б) Ликвидация конкурента.

в) Оказание давления на конкурента путем подчинения его основного поставщика (потребителя).

г) Приобретение компании с целью дальнейшей перепродажи (спекуляция)

д) Возможность сэкономить на налогах. Предприятие-банкрот, как правило, убыточно, следовательно в процессе консолидирования убыток данного предприятия уменьшает прибыль всей группы, позволяя сэкономить на налогах.

е) Приобретение компании с целью увеличения размера группы, повышения ее престижа. Имеет эффект имиджевой рекламы.

2. Захват актива.

а) Дебиторская задолженность.

б) Собственный долг перед данным предприятием.

в) Захват ценного актива, которым владеет данное предприятие -«бриллианта»

Таким активом может являться следующее:

• Различные патенты, лицензии и т.п.

• Земля, здания, сооружения и т.п. в престижном месте.

г) Как ценный «актив» компании можно рассматривать менеджера или команду менеджеров, проявивших себя с лучшей стороны.

Таким образом, на основе всего вышесказанного, можно попытаться разработать систему критериев, оценивающих пути развития процедуры банкротства.

На наш взгляд, эта модель должна состоять из двух частей: предпосылки и симптомы.

Под предпосылками мы понимаем условия, при наличии которых компания может быть привлекательна для агрессора.

Предпосылки:

1. Наличие «бриллианта» (в том числе земли, зданий и сооружений в престижном месте).

2. Наличие дебиторской задолженности, превышающей кредиторскую.

3. Наличие большой дебиторской задолженности одного предприятия.

4. Наличие сильного конкурента.

5. Наличие сильного конкурента у основного поставщика (потребителя)

6. Предприяше являеюя важным звеном в технолог ической цепочке.

7. Предприятие является единственным производителем некого продукта (услуги) в регионе.

8. Наличие убытков.

9. Наличие «сильной» команды менеджеров.

10.Наличие «громкого» имени

Под симптомами, в свою очередь, следует понимать факторы, говорящие о том, что процесс «уже пошел».

Симптомы:

1. Скупка долгов (особенно если их скупает предприятия уже «зарекомендовавшее» себя как агрессор).

2. Предприятие получает исполнительный лист.

3. Наличие большой просроченной задолженности (очевидно, она в этом случае будет дешево стоить).

4. Ранее происходили попытки захватить данную компанию путем скупки акций.

5. Ранее происходили попытки приобретения сходного (по размеру, выпускаемой продукции, региону) предприятия.

6. Ранее прошел захват предприятия в соседнем регионе.

Диссертацию завершают выводы и предложения. Реализация данных

предложений позволит, в определенной степени, решить проблемы, связанные с прогнозированием банкротства и его возможным развитием.

Основные положения диссертационного исследования опубликованы в следующих работах.

1. Колыппсин A.B. Использование показателей Бивера в предсказании банкротства. Вестник Хакасского Государственного университета. Экономическая серия, 2000, №1, 0,5 п.л.

2. Колышкин A.B. Развитие методов предсказания банкротства. Директор Легпромбизнеса 2000, №10,0,3 п.л.

3. Колышкин A.B. Новые подходы к оценке вероятности банкротства. Бухгалтерские вести 2003, №3,0,3 п.л.

Подписано в печать 19 05.2003 Формат 60x84/16 Печать ризографическая Заказ № 352 Объем 1,56 п л Тираж 100 экз

Издательский центр экономического факультета СПбГУ 191123, С.-Петербург, ул Чайковского, 62

OS'Pi

»

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Колышкин, Александр Викторович

Введение.

Глава 1. Методы прогнозирования несостоятельности.

1. Содержание и классификация методов прогнозирования несостоятельности.

2. Эволюция методов прогнозирования неплатежеспособности предприятия.

3. Прогнозирование неплатежеспособности предприятий в современной России.

Глава 2. Исследование закономерностей в развитии предприятий, приближающихся к банкротству.

1. Моделирование предприятия, приближающегося к банкротству

2. Анализ относительного влияния факторов неплатежеспособности предприятия.

3. Проблемы измерения ликвидности в моделях прогнозирования несостоятельности.

4. Ошибки в прогнозировании банкротства.

Глава 3. Построение модели для оценки вероятности банкротства предприятий в современной России.

1. Построение модели прогнозирования неплатежеспособности предприятия.^.

2. Некоторые вопросы прогнозирования банкротства как процесса смены собственника.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Прогнозирование развития банкротства в современной России"

Актуальность темы исследования. Неотъемлемой чертой предпринимательства в рыночной экономике является риск, связанный с возможностью банкротства предприятия. Риск распространяется не только на лицо или фирму, которые понесли убытки как результат своей хозяйственной деятельности, но и на лиц, предоставивших им средства в той или иной форме (через покупку акций, коммерческий или денежный кредит и т.п.).

Очевидно, чем раньше будет обнаружена тенденция, ведущая предприятие к банкротству, и, соответственно, чем раньше будут предприняты определенные процедуры по спасению предприятия, тем больше вероятность выхода компании из кризиса. Следовательно, возникает вопрос об определении показателей, способных прогнозировать развитие событий на ранних стадиях.

В то время как институт банкротства давно и с успехом работает за рубежом, в нашей стране эта проблема стала актуальной только сравнительно недавно.

Не вызывает сомнений тот факт, что основной целью института банкротства является попытка минимизировать потери экономики в целом: либо путем вывода «терпящего бедствие» предприятия из кризиса, либо, по возможности, максимальным удовлетворением требований кредиторов.

Однако, на практике, эти цели часто подменяются другими, направленными на передел собственности, либо на ликвидацию конкурента.

Все вышесказанное дает основание считать, что необходима глубокая научно-методическая проработка процедур и механизмов, направленных на прогнозирование банкротства предприятия на ранних стадиях, а также направления развития событий.

Степень разработанности проблемы. Проблема прогнозирования банкротства предприятий широко исследовались зарубежными учеными (Альтман, Бивер, Аргенти, Тафлер и др.) Как уже отмечалось, данная проблема достаточно нова для России, однако можно отметить работы и отечественных экономистов (Р.С.Сайфуллин и Г.Г.Кадыков, О.П.Зайцева, В.В.Ковалев, А.П.Ковалев, В.Г.Белолипецкий и др.). Эти работы дают богатый теоретический и методический материал для дальнейших исследований. Однако, очевидна необходимость углубления исследований по данной тематике, в частности, в сфере адаптации зарубежных методик к современным российским реалиям, а также разработка методики, направленной на прогнозирование передела собственности, либо ликвидации предприятия.

Отмеченные обстоятельства обусловили выбор темы и целей данного диссертационного исследования.

Цели и задачи исследования. Основными целями диссертационного исследования являются:

• Разработка модели прогнозирования неплатежеспособности предприятия;

• Разработка подходов к прогнозированию развития процедуры банкротства (передел собственности, ликвидация или продолжение хозяйствования)

• Формирование предложений по совершенствованию законодательной базы, направленной на повышение эффективности применения процедур банкротства.

В соответствие с этим, диссертационное исследование направлено на решение следующих задач:

• Определение задач, поставленных перед методами прогнозирования банкротства;

• Анализ существующих методов прогнозирования неплатежеспособности предприятия;

• Выявление тенденций, характерных для предприятия-потенциального банкрота;

• Установление критерия, позволяющего сравнить различные методы прогнозирования;

• Выявление целей, преследуемых «агрессором» при захвате предприятия через процедуру банкротства;

Объект и методы исследования. В качестве объекта исследования рассматривались процедура банкротства, а также методы его прогнозирования.

Для проведения исследований применялись методы статистического, регрессионного и корреляционного анализа

Теоретической и методологической основой работы являются научные исследования зарубежных и отечественных авторов по проблемам прогнозирования банкротства.

Нормативно-правовую основу диссертационного исследования составили Законы РФ, законодательные и нормативные акты Правительства РФ, а также другие материалы, связанные с исследуемой проблемой.

Эмпирической базой исследования послужили официальные данные Госкомстата России, а также данные отчетности ряда предприятий.

Научная новизна диссертации заключается в следующем:

• Показано, что банкротство неоднородное явление. Выявлены основные стадии банкротства. Первой стадией является неплатежеспособность предприятия. В дальнейшем процедура банкротства может развиваться по пути смены собственника, либо ликвидации предприятия. И то, и другое направление развития может быть как следствием, так и целью инициирования процедуры банкротства

• Выявлены закономерности изменения структуры активов и пассивов предприятия, приближающегося к кризису, состоящие в «сжатии» предприятия и утрате им оборотных средств. Определены скорость протекания указанных процессов, свидетельствующие о приближении предприятия к банкротству. Указанные закономерности подтверждены статистическими данными.

• Предложен подход, основанный на корреляционно-регрессионном анализе и анализе статистических данных, позволяющий уточнить нормативное значение коэффициента покрытия.

• Предложен принципиально новый метод выбора коэффициентов и весов, включаемых в модель прогнозирования неплатежеспособности, состоящий в рассматривании экономистов, работавших до нас в области прогнозирования неплатежеспособности в качестве экспертов. На основании данного метода построена модель прогнозирования неплатежеспособности.

• Введено понятие «индекса предсказательной силы» модели прогнозирования неплатежеспособности. Показано, что важность ошибок в предсказании неплатежеспособности неодинакова. Важность ошибки, возникающей при классификации предприятия-банкрота как благополучного, превышает важность обратной ошибки. С использованием индекса предсказательной силы проведено сравнение некоторых моделей прогнозирования неплатежеспособности.

• Выявлены цели, преследуемые при умышленном банкротстве предприятий. На основании анализа этих целей предложена методика прогнозирования сценария развития процедуры банкротства, состоящая из двух блоков: предпосылки и симптомы.

• Уточнена классификация методов прогнозирования неплатежеспособности и банкротства предприятия. На основании данной классификации сформулированы требования, которым должны отвечать методы прогнозирования неплатежеспособности предприятия и прогнозирования пути развития процедуры банкротства.

Практическая значимость работы определяется следующим:

• Рекомендации диссертационного исследования могут быть использованы при проведении анализа финансового состояния предприятия;

• Выводы и предложения относительно реформирования правовой системы, регулирующей вопросы финансового оздоровления и банкротства целесообразно использовать в дальнейшем совершенствовании нормативно-правовой базы;

• Основные научные результаты могут применяться в преподавании отдельных экономических дисциплин - Экономика предприятия, Антикризисное управление.

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", Колышкин, Александр Викторович

Выводы и предложения

1. Методы, направленные на прогнозирование банкротства, должны прогнозировать не только несостоятельность как таковую, но и пути развития процедуры банкротства: будет ли процесс завершен переделом собственности, ликвидацией предприятия, либо у должника есть все шансы восстановить свою платежеспособность и продолжать хозяйствование.

2. Согласно, предложенной нами классификации методов прогнозирования банкротства, модель, прогнозирующая неплатежеспособность должна быть: формализованной, количественной, объективной, синтетической, открытой и, желательно, регламентированной. В свою очередь, модель, прогнозирующая дальнейшее развитие событий, должна быть: формализованной, качественной, субъективной, аналитической, открытой.

3. На основе показателей Бивера нами смоделированы балансы благополучных предприятий и предприятий, приближающихся к кризису. Анализ данных балансов показал, что существуют серьезные различия в тенденциях изменения структуры баланса у «здоровых» и «больных» предприятий. Основными различиями являются скорость утраты предприятием своих оборотных средств и скорость «сжатия» предприятия. Если скорость сжатия превышает 22,6% в год, а утрата оборотных активов - 16% в год, это может, на наш взгляд, свидетельствовать о том, что это предприятие может оказаться несостоятельным в самое ближайшее время.

4. Коэффициент покрытия, несмотря на обильную и, во многом, справедливую критику, по-прежнему остается основным показателем ликвидности предприятия. Однако, его нормативное значение, равное двум представляется нам существенно завышенным. На основе корреляционнорегрессионного анализа нами предложено снизить нормативное значение данного коэффициента до 1,4-1,5.

Также мы считаем более целесообразным использовать в качестве основных показателей ликвидности коэффициенты, рассчитанные на основе денежного потока.

5. На основе сравнения моделей прогнозирования неплатежеспособности с различным уровнем ошибок 1-го и П-го родов нами предложено в случае, если разница в ошибках не слишком велика, использовать для прогнозирования модель с меньшим уровнем ошибки Н-го рода (предприятие-банкрот классифицировано как нормальное). Если же ошибка 1-го рода одной модели намного превосходит подобную ошибку другой модели, то это может служить основанием для более подробного анализа.

6. На основе работ зарубежных и отечественных экономистов, а также анализа данных по ряду предприятий различных отраслей экономики РФ нами предложена модель прогнозирования неплатежеспособности предприятия, выглядящая следующим образом:

Модель=0,49К!+0,12К2+0,19К3+0,19К4,

Где

К1 - Коэффициент покрытия

К2 - Рентабельность собственного капитала

К3 - Рентабельность продаж

К4 - Денежный поток к задолженности

Предприятия, для которых величина данного показателя равняется больше, чем 0,92 могут быть с вероятностью 95% классифицированы как благополучные. Если величина показателя меньше, чем 0,38, то предприятие с той же степенью вероятностью можно считать банкротом. Зона неопределенности лежит между этими границами.

7. Сравнение эффективности моделей прогнозирования неплатежеспособности может осуществляться на основе индекса предсказательной силы. Данный индекс рассчитывается по следующей формуле:

1ПС = а+рхк+ух1,

Где а-ошибка 1-го рода, т.е. благополучное предприятие классифицировано как банкрот;

Р-ошибка П-го рода, т.е. предприятие-банкрот классифицировано как благополучное; к-весовой коэффициент, отражающий сравнительную важность ошибки И-го рода, по сравнению с ошибкой 1-го; у - доля значений, попадающих в границы зоны неопределенности;

1 - весовой коэффициент, отражающий важность значений, попавших в зону неопределенности

8. Основными целями, представляющими интерес для «агрессора» при переделе собственности являются установление контроля над предприятием (для создания концерна, ликвидации конкурента, оказание давления на конкурента) и захват актива, которым может являться патенты, здания, сооружения, земля, дебиторская задолженность.

9. Нами предложена система, состоящая из предпосылок и симптомов, позволяющая прогнозировать по какому сценарию пройдет процедура банкротства в случае ее инициации. Под предпосылками мы понимаем условия, при наличии которых компания может быть привлекательна для агрессора. Симптомы - это факторы, свидетельствующие, что процесс захвата предприятия уже инициирован.

10. На наш взгляд, необходимо реформирование нормативно-правовой базы, регулирующей банкротство предприятия. Основными направлениями реформирования видятся следующие:

• Законодательство о банкротстве должно состоять из двух самостоятельных законов. Первый должен регулировать финансовое оздоровление, ориентируясь на договорные процедуры. Второй - посвящен порядку ликвидации предприятия посредством конкурсного производства.

• На наш взгляд, необходимо обязать руководство предприятия отслеживать изменение специально регламентированного для этих целей критерия и, в случае неблагоприятных тенденций, подавать соответствующее заявление. По итогам такого заявления предприятие должно включаться в специальный реестр предприятий с критическим уровнем данного показателя. Этот критерий может также применяться для окончательного решения вопроса об инициировании процедуры банкротства арбитражным судом.

Таким критерием может являться отношение активов предприятия, взвешенных по степени ликвидности, к задолженности.