Проблемы прогнозирования финансовой несостоятельности сельскохозяйственных организаций на основе количественных многофакторных моделей диагностики

А.В. Белокопытов, И.А. Цветков, Х.Г. Кибиров

ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ НА ОСНОВЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МНОГОФАКТОРНЫХ МОДЕЛЕЙ ДИАГНОСТИКИ

A.V. Belokopytov, I.A. Tsvetkov, Kh.G. Kibirov

Problems of Forecasting Financial Insolvency of Agricultural Organizations on the Basis of Quantitative Multi-Factor Models of Diagnosis

В современных условиях развития аграрной экономики Российской Федерации существенно актуализируется проблема объективного мониторинга финансового состояния сельскохозяйственных организаций. Именно в системе финансового анализа диагностируются возможности организации к самостоятельному финансированию своей операционной деятельности, степень эффективности использования материально-технических ресурсов, собственного и заемного капитала, а также способности субъекта хозяйствования к генерированию положительных денежных потоков и достижению посредством этого положительной динамики собственного капитала. Объективная и всесторонняя оценка финансового состояния хозяйствующих субъектов является одним из необходимых условий предупреждения кризисных явлений в финансово-хозяйственной деятельности, либо вывода сельхозорганизаций из уже создавшегося неблагополучного финансово-экономического положения.

Одним из ключевых направлений анализа финансового состояния является прогноз финансовой несостоятельности хозяйствующего субъекта.

Под финансовой несостоятельностью понимается состояние денежных средств и имущества организации, которое обусловлено негативным воздействием макроэкономических и внутрихозяйственных факторов, при котором отсутствует возможность своевременно и в полном объеме по- гасить краткосрочные долговые обязательства1. Следствием финансовой несостоятельности является банкротство.

После окончания Второй Мировой войны в ведущих развитых странах в связи с уменьшением оборонных заказов происходили массовые банкротства предприятий. Данная ситуация сделала актуальным вопрос решения проблемы оценки потенциального банкротства предприятий различных отраслей экономики.

Наиболее часто используемые зарубежные методики прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий являются модели таких экономистов как У. Бивер, Э. Альтман, Лис, Таффлер и др.

Выделяют две группы методов оценки потенциального банкротства: скоринговые модели и многофакторные интегральные модели.

Скоринговые модели оценки потенциального банкротства основаны на классификации экономических субъектов исходя из диапазонов колебаний определенных абсолютных и относительных характеристик финансовой отчетности, сведенных в единые системы показателей. Примером скоринговой модели служит система показателей У. Бивера.

Многофакторные интегральные модели прогнозирования банкротства разрабатываются на основе мультипликативного дискриминантного анализа и в общем виде записываются следующим образом:

Z = a1x1 + a2x2 + … + anxn, где: Z – интегральный показатель модели;

• x₁ – независимые переменныемодели;

• a₁ – коэффициенты независимых переменных.

Примерами многофакторных моделей служат модели Альтмана, Лиса, Таффлера, а также адаптированная российскими учеными (Л.И. Маслова и Д.Ф. Чангли) к условиям нашей страны и Белорусская модель ² .

Пятифакторная модель Альтмана, которая была им модернизирована в 1983 г., имеет следующий вид:

Z = 0,717*x1 + 0,847*x2 + 3,107x3 + 0,42x4 + 0,995x5

где: х ₁ – отношение собственного оборотного капитала к величине оборотных активов;

• х ₂ – отношение чистой прибыли к величине активов предприятия, т. е. экономическая рентабельность;

• х ₃ – отношение прибыли до уплаты налогов к величине активов предприятия;

• х ₄ – отношение величины собственного капитала к величине заемного капитала предприятия;

• х ₅ – отношение выручки от продаж к величине активов предприятия.

Если Z < 1,23, то вероятность банкротства предприятия очень высокая, при Z ∈ (1,23; 2,9) организация находится в зоне неведения, если Z > 2,90, то вероятность банкротства организации низкая ³ .

Модель Альтмана, адаптированная к Российским условиям, имеет следующий вид:

СОК ПНД НВ СК

Z =      ×1,2 +      ×3,3 +     +     ,

А       А       А А где: СОК – собственный оборотный капитал;

ПДН – прибыль до налогообложения;

НВ – нетто – выручка от продаж;

СК – собственный капитал;

А – сумма всех активов (валюта баланса).

Нормативные значения показателя те же, что и у модели Альтмана, горизонт планирования – шесть месяцев.

Модель прогнозирования банкротства экономического субъекта, разработанная Лисом имеет вид:

Z = 0,063 x ₁ + 0,092 x ₂ + 0,057 x ₃ + 0,001 x ₄

где: x ₁ – соотношение оборотных активов и общей стоимости имущества; x ₂ – соотношение прибыли от продаж и общей стоимости имущества; x ₃ – отношение нераспределенной прибыли к общей стоимости имущества;

• x ₄ – соотношение собственного и заемного капитала.

При Z > 0,037 вероятность банкротства низкая, если Z < 0,037, вероятность банкротства высокая.

Модель Таффлера имеет вид:

Z = 0,53 x ₁ + 0,13 x ₂ + 0,18 x ₃ + 0,16 x ₄

где: x ₁ – соотношение прибыли от продаж и краткосрочных обязательств; x ₂ – соотношение оборотных активов и общей суммы обязательств; x ₃ – соотношение краткосрочных обязательств и общей суммы активов;

• x ₄ – соотношение выручки от продаж и общей суммы активов.

При Z > 0,3 вероятность банкротства невысокая, если Z < 0,2 организация имеет высокую вероятность банкротства.

Белорусская модель оценки потенциального банкротства имеет следующий вид:

Z = 0,111 x ₁ + 13,239 x ₂ + 1,676 x ₃ + 0,515 x ₄ + 3,80 x ₅

где: х j - соотношение собственного оборотного капитала и оборотных активов;

• х ₂ - соотношение стоимости оборотных и внеоборотных активов;

• х ₃ - отношение выручки от продаж к общей стоимости имущества (валюте баланса);

• х₄ - отношение чистой прибыли к общей стоимости имущества (валюте баланса);

• х₅ - отношение величины собственного капитала к величине совокупного капитала.

Данная модель имеет следующие нормативные значения:

При Z > 8 вероятность банкротства организации отсутствует; если Z е (5; 8), то имеется небольшой риск банкротства; при Z е (3; 5), предприятие находится в устойчивом финансовом положении и имеет определенный риск банкротства; если Z ∈ (1; 3), то экономический субъект имеет неустойчивое финансовое положение и высокую вероятность банкротства; если Z < 1, то предприятие банкрот. При этом все модели оценивались с точки зрения надежности по различным критериям ⁴ .

В данной статье нами ставится задача выяснить, каким образом описанные выше модели отражают истинное положение дел в условиях сельскохозяйственных организаций Российской Федерации.

В качестве исследуемых экономических субъектов рассмотрим следующие сельскохозяйственные организации: СПК «Алтухово» Тульской области; ООО «Тархановское» Республики Мордовия; ООО «Шатовка» и СПК «Дубенский» Нижегородской области; ООО «Русь» Калужской области; ПСХ «Лучинское» Владимирской области; СПК «Колхоз им. XXI Парт-съезда» Ивановской области; ОАО «Смена» Московской области; ОАО ПХ «Лазаревское» Тульской области; колхоз им. Легейдо РСО-Алания.

Прежде чем выполнить оценку потенциального банкротства данных сельскохозяйственных организаций с использованием указанных методик, нами был проведен анализ их финансовой устойчивости. В модели эффективного управления производством в аграрной сфере финансовая устойчивость организации играет доминирующую роль ⁵ .

Анализ финансовой устойчивости исследуемых сельхозорганизаций, приведенный в таблице 1, показывает, что в абсолютно устойчивом финансовом положении находится лишь один субъект хозяйствования – ОАО «Смена». В состоянии нормальной финансовой устойчивости находятся два хозяйства - СПК «Колхоз им. ХХІПартсъезда» и ОАО ПХ «Лазаревское». Неустойчивое финансовое положение занимают две сельхозорга-низации – ООО «Шатовка» и ООО «Русь». В критическом финансовом положении находятся пять организаций: СПК «Алтухово», ООО «Тарха-новское», СПК «Дубенский», колхоз им. Легейдо и ПСХ «Лучинское».

>s s	ей		ОО	7	7
у д § os § « S О л	о	о		S	о	о
О и 2 ° и	я	S		о
СО й s х s » X в ^ § а ° 6	о		го	7		Я
о ІІ С Ң о	2
о 2 о £ О Р^	я		о	7	7	00
. > щ А о ,s и ^ g	S
О сЬ § О Й и О S о	о					2
О * я §11		сю			о	О
у S 6 о І 8	я	S	о
S ё 8	1	± 3 _ о 5     ■ g 8 1    1 ° " Я я 5 ч о 2   § О 3 О   g tt ® S y в	о s ° 5 3 б о о Л 3 со Mbs	>s Вон ^ ° в U О У	Зв в В ° В 2 g         § о в    s 5 ° ю О о s § Я о 4 Л В О Я U в в в л и	Я я о Я S О 2 « 8 в 1 S Я 8 s " О m s ^ и

7	7	7	О,
7			о,
	7	S	^
	S	2	о^
7	7		CD
7	7	7	о^
7	7	7	о^
	7	о	о^
	7	7	О'
7	7
— р о о о и Й к 2 2 н о Е g 3 о m 2 S Е о н о н к О о о у	5    3    Л ® О ш    Щ    ш О нонцтгчт Ң gio g й ° I « К О' о s и s ^ и	о | S л § у С О      д о р        S m s Р 2 S в ” s s s § К • О tr1 К S со	1 =§ 8 в g, в 8 £ 2   « 5 У Н оз оЗ о О о щ      m а Рч   о s о s Н m G Н Q Г

Таблица 2

ст ст CT cd co S И cd A О co 8 Л О	O 3 О Ph	o'	о"		ОО 7
	” Ч ч ^ 2 E s	о	^о	ОО 7	7
	Oxo 8sl m	(М	9;	^о	v
	О й § 9 3® О о	о	о	ОО	(М
	У 6 U g	о		о	Я
	ё § § Е СТ? X		(М	(М 7	7
	. у и § S	ОО	cxf	О\ о
	^1 ^ § & с		о^		Я оо"
	о 8 S з S О л		ОО ^о		Cxf
	о І ° у	^о	ОО оо"	О\ ОО О\	8
s о C		™ » 5 а 1 ™ ё 5 & н Й « ffl у и о	СТ        Ст S >ст ст . 9 8 ст ^ н Ң	ч ю G О' о 5 А Й ^	н о vo я о 0> Л с^ СТ

Ранжирование исследуемых предприятий методом суммы мест, согласно следующим показателям: выручка в расчете на 1 рубль краткосрочных обязательств, коэффициент текущей ликвидности, чистая прибыль (убыток), рентабельность продаж, осуществлено в таблице 2.

Применение вышеперечисленных моделей относительно исследуемых сельхозорганизаций дало следующие результаты (таблица 3).

Таблица 3

Оценка потенциального банкротства сельскохозяйственных организаций

Организация	Модели прогнозирования банкротства
	Альтмана	Альтмана, адапт.	Лиса	Таффлера	Белорусская
ОАО «Смена»	7,385	3,206	0,078	2,671	15,57
ОАО ПХ «Лазаревское»	2,337	1,828	0,055	1,07	14,895
ОАО «К-з им. XXI Партсъезда»	2,589	1,656	0,027	1	11,638
СПК «Дубенский»	0,892	1,079	0,047	0,481	8,985
ПСХ «Лучинское»	16,749	1,189	0,037	0,158	6,043
СПК «Алтухово»	0,832	0,943	0,025	0,253	7,375
ООО «Шатовка»	1,057	0,968	0,032	0,216	8,055
ООО «Тархановское»	–0,536	–0,162	0,03	0,174	9,15
Колхоз им. Легейдо	–0,585	–0,536	–0,036	0,224	15,048
ООО «Русь»	–0,974	0,218	–0,003	–0,05	3,834

Эффективность данных методик прогнозирования банкротства, применительно к исследуемым сельхозорганизациям оценим следующим образом: если оценка модели не входит в противоречие с результатами анализа финансовой устойчивости и показателями рейтинговой оценки исследуемых предприятий, то модели присваивается 1 балл, в противном случае – 0 баллов. Результаты балльной оценки приведены в таблице 4.

Таблица 4

Оценка методик прогнозирования банкротства

Наименование организации	Модели прогнозирования банкротства
	Альтмана	Альтмана адапт.	Лиса	Таффлера	Белорусская
ОАО «Смена»	1	1	1	1	1
ОАО «ПХ Лазаревское»	0	0	1	1	1
СПК «Колхоз им. XXI Партсъезда»	0	0	0	1	1
СПК «Дубенский»	1	1	0	0	0
ПСХ «Лучинское»	0	1	0	1	0
СПК «Алтухово»	1	1	1	1	0
ООО «Шатовка»	1	1	1	1	0
ООО «Тархановское»	1	1	1	1	0
Колхоз им. Легейдо	1	1	1	0	0
ООО «Русь»	1	1	1	1	1
Сумма баллов	7	8	7	8	4

Как видно из данных таблицы 4, наибольшую сумму баллов набрали модель Таффлера и адаптированная к условиям Российской Федерации модель Альтмана – 8 баллов. Далее идут модели Альтмана и Лиса – по 7 баллов. Наибольшее число искажений дала Белорусская модель прогнозирования банкротства, соответственно, она набрала лишь 4 балла.

Таким образом, если исходить из критерия реального отражения финансового положения сельскохозяйственных организаций, то наиболее предпочтительными из рассматриваемых методик прогнозирования банкротства являются модель Таффлера и модель Альтмана, адаптированная к российским условиям.

При объявлении предприятия-должника банкротом, исходят из двух критериев: платежеспособности и оплатности.

В качестве показателя платежеспособности возьмем соотношение выручки от продаж и краткосрочных обязательств, а показателем оплат-ности – коэффициент текущей ликвидности.

Необходимо установить, какова взаимосвязь показателей платежеспособности и оплатности с интегральными показателями – результатами моделей прогнозирования банкротства. Это, на наш взгляд, вполне осуществимо методом корреляционного анализа. В этих корреляционных моделях в качестве зависимых переменных выступают интегральные показатели, а в качестве аргументов – показатели платежеспособности и оплатности.

Через r1 обозначим коэффициент корреляции между суммарным показателем модели и соотношение выручки от продаж и краткосрочных обязательств, через r₂ – коэффициент корреляции между суммарными показателями модели и коэффициентом текущей ликвидности. Расчеты сведем в таблицу 5.

Таблица 5

Взаимосвязь между показателями платежеспособности и оплатности с моделями прогнозирования банкротства

Коэффициенты корреляции	Модели прогнозирования банкротства
	Альтмана	Альтмана, адапт.	Лиса	Таффлера	Белорусская
r1	0,423	0,882	0,648	0,942	0,606
r2	0,432	0,766	0,544	0,730	0,514

На основании данных таблицы 5, наиболее тесная корреляция с показателями платежеспособности и оплатности наблюдается по моделям Таффлера и Альтмана, адаптированной к российским условиям и Лиса. Если еще учесть критерий реального отражения финансового положения субъекта хозяйствования, то остаются модели Таффлера и Альтмана, адаптированная к условиям Российской Федерации.

Таким образом, из рассмотренных методик оценки потенциального банкротства, применительно к сельскохозяйственным организациям нашей страны наиболее приемлемыми являются модели Таффлера и Альтмана, адаптированная к российским условиями отраслевым особенностям.