Модель Альтмана была построена при помощи множественного дискриминантного анализа (Multiple discriminant analysis — MDA). Автор исследовал 22 различных финансовых коэффициента, на основе которых был осуществлен пошаговый дискриминантный анализ 66 компаний (33 из которых успешно функционировали и 33 потерпели банкротство в период между 1946 и 1965 гг.), позволивший оценивать веса отдельных расчетных показателей. В итоге в модели остались только пять основных финансовых коэффициентов, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами. При помощи своего аналитического метода Альтман вывел следующее уравнение надежности («Z score model»):
— Разработка с помощью приемов дискриминантного анализа линейной комбинации Z из определяющих коэффициентов, которая позволит установить различие между неплатежеспособными и здоровыми коммерческими организациями и может служить инструментом предсказания.
— Отбор с помощью различных статистических тестов коэффициентов, позволяющих определить лучшую фирму, представленную в одной из выборок.
— Сравнительный анализ за один и тот же период на основе ряда коэффициентов двух выборок, включающих фирмы, имеющие трудности по платежам, и «здоровые» фирмы.
Суть исследования заключается в следующем.
<1> Altman, Edward I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance (September 1968), pp. 589—609.
Метод дискриминантных показателей впервые появился в США (1960), когда ученые попытались сформулировать модели предсказания банкротства. Известно несколько многофакторных прогнозных моделей, с помощью которых субъекты хозяйствования можно разделить на потенциальных банкротов и небанкротов. Самое фундаментальное исследование в практике зарубежных финансовых организаций опубликовано в 1968 г. в Journal of Finance Э.И. Альтманом<1> и явилось отправной точкой многочисленных последующих исследований, проводимых в области диагностики банкротства. Данный метод представляет собой поэтапный анализ, который на базе ряда коэффициентов позволяет оценить финансовую ситуацию фирмы с точки зрения ее жизнеспособности и непрерывности хозяйственной деятельности в краткосрочном периоде.
В современной экономической науке в последнее время появились многочисленные разработки в сфере анализа и прогноза деятельности коммерческих организаций, в том числе методы расчета степени отдаленности фирм от банкротства и степени их надежности. По итогам финансового анализа система стандартных показателей (ликвидности, финансовой устойчивости, эффективности используемых ресурсов, отдачи активов) позволяет выявить слабые места в экономике коммерческой организации, охарактеризовать состояние финансово-хозяйственной деятельности сельхозпредприятия. При этом, учитывая нормативную базу, одни показатели могут находиться в критической зоне, а другие быть вполне удовлетворительными. Общие показатели, используемые в качестве критерия неплатежеспособности сельхозпредприятия, часто не учитывают особенностей региональной и отраслевой специфики. Многие показатели ликвидности и финансовой устойчивости взаимодополняют и взаимозаменяют друг друга, в нормативных документах анализа финансового состояния организации нет четкого определения установленных отраслевых нормативов, а чаще эти нормативы отсутствуют вообще. Поэтому на основе такого анализа затруднительно сделать однозначный вывод о том, что данное сельскохозяйственное предприятие обязательно обанкротится в ближайшее время или, наоборот, выживет, т.к. предприятия АПК обладают различной организационно-технической спецификой, своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла. В этом случае для общего анализа необходимо использовать оптимальное количество коэффициентов, учитывая специфику, размеры организации и основные цели и задачи анализа. Достоверность анализа вероятности банкротства значительно повышается при сопоставлении показателей данного предприятия и аналогичных предприятий, обанкротившихся или избежавших банкротства. Однако в России для аграрного сектора экономики подыскать подходящий аналог для сравнения очень проблематично, или такой аналог отсутствует вообще. Возникает необходимость использования инструментария, повышающего надежность выводов прогнозирования вероятности банкротства. Одним из таких методов является метод дискриминантного анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, то есть разбиения совокупности анализируемых объектов на группы путем построения классифицирующей функции в виде корреляционной модели.
В настоящее время проблема прогнозирования банкротства для отдельного предприятия состоит, с одной стороны, в отсутствии общепризнанных действующих методик прогнозирования банкротства и платежеспособности субъектов предпринимательской деятельности, с другой, эти методики ориентированы в основном на установление факта неплатежеспособности тогда, когда признаки банкротства коммерческой организации уже налицо. Предсказание риска банкротства также представляет собой опасность наступления «неплатежеспособности сельскохозяйственных организаций, имеющей или приобретающей устойчивый характер», прекращение поступлений в бюджет, а порой и дополнительные расходы бюджета. Поэтому финансовые службы региона, также как и организации заинтересованы в предвидении тенденции изменения финансового состояния сельхозтоваропроизводителей с целью прогноза возможных изменений своей доходной базы. Для местного бюджета это означает риск прямых финансовых потерь, включающий в себя и риск банкротства налогоплательщиков. Своевременный анализ тенденций текущей платежеспособности и диагностика банкротства сельскохозяйственных организаций позволит рассчитать величину финансового риска и возможные сроки наступления потерь дохода; разработать оздоровительные мероприятия по предупреждению кризисных ситуаций, до введения процедуры банкротства, когда финансовые потери у субъекта хозяйствования уже состоялись, источники дохода для бюджета практически потеряны, и риски рассчитывать нецелесообразно.
Применение зарубежных и отечественных методик диагностики банкротства не лишено недостатков, в частности — используемые в официальных методиках весовые коэффициенты требуют корректировки применительно к отечественным, региональным и отраслевым условиям функционирования хозяйствующих субъектов; существующая статистика не отражает в полном объеме сведения о работе успешных, и слабых предприятий, о динамике и структуре собственного и заемного капитала, оборотных средств, оценке ликвидности баланса предприятия, т. е. существует сложность сбора необходимой финансовой информации, характеризующей финансовое положение сельскохозяйственной организации изнутри.
Несмотря на наличие большого количества всевозможных моделей и методик (Р. Лис, Д. Фулмер, Г. Спрингейт, Р. Таффлер, Ж. Конан и М. Гольдер, У. Бивер, Д. Дюран, Л.В. Донцова, А.В.Грачев, Е.С. Стоянова, М.А. Федотова, Р.С. Сайфулина, П.А. Фомина, О.П. Зайцева, В.В. Ковалева, Г.В. Савицкая, Т.Б. Бердникова), позволяющих прогнозировать наступление банкротства фирмы с той или иной степенью вероятности, в этой области существует много проблем прогнозирования банкротства, особенно в такой специфической отрасли, как сельское хозяйство. Несовершенство института банкротства в нашей стране затрудняет осуществление разработок, основанных на реалиях нашей экономики и направленных на достоверное прогнозирование возможного банкротства предприятий.
Известные методики предсказания банкротства выявляют различные виды кризисов, поэтому оценки, получаемые при их помощи, сильно различаются. Но любой из названных видов кризисов может привести к ликвидации организации. В практике не существует универсальной методики предсказания банкротства по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому целесообразно отслеживание динамики результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик должен диктоваться особенностями отрасли, в которой функционирует предприятие.
Коммерческие организации в своем развитии подвержены различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим), и их банкротство следует рассматривать как острое проявление кризиса. Во всем мире под банкротством принято понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства. Помимо этого, фирма может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды).
Несостоятельность российских предприятий АПК в период общего кризиса обусловлена неблагоприятными макроэкономическими условиями: нарушение традиционных хозяйственных связей, спад производства, резкие, трудно прогнозируемые изменения экономической политики правительства, инфляция, политическая нестабильность, разбалансированность финансового рынка. Однако мониторинг предприятия-банкрота обычно показывает, что банкротство наступает постепенно. Постоянная аналитическая работа, направленная на выявление и нейтрализацию скрытых негативных тенденций, предупреждает факт наступления кризисной ситуации. Диагностика банкротства, наряду с очевидными внешними причинами выявляет также ошибки сельхозтоваропроизводителей, усугубившие негативное воздействие внешней среды.
доцент Омского государственного аграрного университета
профессор Омского гуманитарного института
Применение моделей и критериев Альтмана в анализе финансового состояния сельхозпредприятий
Версия для печати
Книга: "Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений"новинка
Журнал "Финансовый менеджмент" - Применение моделей и критериев Альтмана в анализе финансового состояния сельхозпредприятий
