3.2. Методики діагностування фінансового стану в антикризовому фінансовому управлінні

Для діагностики ймовірності банкрутства підприємства використовують підходи, що передбачають:

• аналіз фінансової стійкості на основі визначення рівня забезпеченості джерелами формування запасів і витрат (трикомпонентний показник типу фінансової ситуації);

• аналіз матриць фінансової рівноваги;

• методику, рекомендовану українським законодавством;

• систему оцінних показників-індикаторів кризового стану;

• факторні регресивні й дискримінантні моделі;

• експертну діагностику;

• інтегральні показники;

• рейтингову оцінку на базі ринкових критеріїв фінансової стійкості підприємств тощо.

Існує два підходи до прогнозування банк­рутства: прогнозування за допомогою фінансових коефіцієнтів та прогнозування за допомогою порівняльного аналізу характеристик підприємств. Для того щоб вирішити, який метод дає найбільш адекватні оцінки стану підприємства, необхідно розуміти, за яких умов той чи інший метод можна використовувати.

Факторні регресивні й дискримінантні моделі

1. Двофакторна модель оцінки ймовірності банкрутства підприємства

Однією з найпростіших моделей прогнозування ймовірності банк­рутства вважається двофакторна модель. Вона базується на двох клю­чових показниках: показнику поточної ліквідності та показнику частки позикових коштів, від яких залежить ймовірність банкрутства підприєм­ства. Ці показники множать на питому вагу значення коефіцієнтів, знайдені емпіричним шляхом, і результати потім додаються до сталої величини (сonst), також отриманої тим самим дослідно-статистичним способом. Якщо результат Z виявляється від’ємним, імовірність банкрутства невелика. Додатне значення Z свідчить про високу ймовірність банкрутства.

В американській практиці виявлені й використовуються такі вагові значення коефіцієнтів:

– для показника поточної ліквідності (покриття) ( ): – 1,0736;

– ­для показника питомої ваги позикових коштів у пасивах підприє­мства ( ): +0,0579;

– стала величина: – 0,3877.

Звідси формула розрахунку Z набирає такого вигляду:

. (1.3.9)

Для отримання більш точного прогнозу американська практика реко­мендує брати до уваги рівень і тенденцію зміни рентабельності реалізова­ної продукції, оскільки цей показник істотно впливає на фінансову стійкість підприємства. Це дозволяє одночасно порівнювати показник ризику банкрутства Z і рівень рентабельності продажу продукції. Якщо перший показник знаходиться в безпечних межах і рівень рентабельності продукції досить високий, то ймовірність банкрутства дуже незначна.

Потрібно мати на увазі, що ця модель розроблена для США, а в нашій країні інші темпи інфляції, інші цикли макро- і мікроекономіки, а також інші рівні фондо-, енерго- і трудомісткості виробництва, продук­тивності праці, інший податковий тягар. Унаслідок цього неможливо механічно використовувати наведені вище значення коефіцієнтів в українських умовах. Однак саму модель із числовими значеннями, відпо­відними реаліям українського ринку, можна було б застосувати, якби вітчизняні облік і звітність забезпечували досить представницьку інфор­мацію про фінансовий стан підприємства.

Розглянута двофакторна модель не забезпечує всебічної оцінки фінансового стану підприємства, а тому можливі дуже значні відхилен­ня прогнозу від реальності.

2. Оцінка ймовірності банкрутства підприємства на основі Z-рахунку Альтмана

Цей метод запропонований у 1968 р. відомим західним економістом Альтманом (Edward I. Altman). Індекс кредитоспроможності, побудова­ний за допомогою апарату мультиплікативного дискримінантного аналі­зу (Multiple-diskriminant analysis-MDA), дозволяє в першому наближенні розділити суб’єкти господарювання на потенційних банкрутів і небанкрутів. При побудові індексу Альтман досліджував 66 підприємств, поло­вина з яких збанкрутувала в період між 1946 і 1965 рр., а половина пра­цювала успішно, і 22 аналітичні коефіцієнти, які могли бути корисні для прогнозування можливого банкрутства. З цих показників він відібрав п’ять найбільш значущих і побудував багатофакторне регресійне рівняння. Таким чином, індекс Альтмана – це функція від деяких показників, що характеризують економічний потенціал підприємства та результати його роботи за минулий період. У загальному вигляді індекс кредитоспроможності (Z-рахунок) має вигляд:

, (1.3.10)

де – оборотний капітал / сума активів;

– нерозподілений прибуток / сума активів;

– операційний прибуток / сума активів;

– ринкова вартість акцій / сума заборгованості;

– обсяг продажу (виручка) / сума активів.

Результати чисельних розрахунків за моделлю Альтмана показали, що узагальнювальний показник Z може набувати значення в межах [1,81 – 2,99]. При цьому підприємства, для яких Z > 2,99, потрапляють до числа фінансово стійких, підприємства, для яких Z < 1,81, є, безумовно, неспроможними, а інтервал (від 1,81 до 2,99) становить зону невизначеності.

Z-коефіцієнт має загальний серйозний недолік, по суті, його можна використати лише для відносно великих компаній, що котирують свої акції на біржах. Саме для таких компаній можна визначити об’єктивну ринкову оцінку власного капіталу.

У 1983 р. Альтман отримав модифікований варіант своєї формули для компаній, акції яких не котирувалися на біржі:

, (1.3.11)

де Х₄ – відношення балансової вартості власного капіталу до позикового капіталу. Граничне значення Z = 1,23.

В українській практиці робилися численні спроби використання Z-рахунку Альтмана для оцінки платоспроможності й діагностики банкрутства, використовувалася комп’ютерна модель прогнозування діагностики банкрутства. Однак відмінності у зовнішніх чинниках, що впли­вають на функціонування підприємства (ступінь розвитку фондового рин­ку, здебільшого, слабкий розвиток вторинного ринку цінних паперів, податкове законодавство, нормативне забезпечення бухгалтерського обліку), а отже, на економічні показники, що використовуються в мо­делі Альтмана, спотворюють ймовірнісні оцінки.

Досвід використання зазначених моделей у низці країн: США, Канаді, Бразилії, Японії – показав, що спрогнозувати ймовірність банкрутства за допомогою п’ятифакторної моделі за 1 рік можна з точністю до 90 %, за 2 – до 70 %, за 3 – до 50%.

3. Модель Романа Ліса для оцінки фінансового стану

У 1972 р. Роман Ліс отримав таку формулу для Великобританії:

, (1.3.12)

де – оборотний капітал / сума активів;

– операційний прибуток / сума активів;

– нерозподілений прибуток / сума активів;

– власний капітал / позиковий капітал.

Граничне значення для цієї моделі дорівнює 0,037.

4. Оцінка фінансового стану підприємства за показниками У. Бівера

Відомий фінансовий аналітик Уїльям Бівер запропонував свою сис­тему показників для оцінки фінансового стану підприємства. З метою діагностики банкрутства він рекомендував дослідити тренди показників. Система показників Бівера та їх значення для діагностики банкрутства наведені в табл. 1.3.14.

Таблиця 1.3.14 – Розрахунок показників У. Бівера

Показник	Розрахунок	Значення
Коефіцієнт Бівера	(Чистий прибуток – – амортизація) / (довгострокові зобов’язання + короткострокові зобов’язання)	0,4–0,45	0,17	–0,15
Рентабельність активів, %	(Чистий прибуток / активи) х 100%	6–8	4	–22
Фінансовій леверидж, %	(Довгострокові зобов’язання + + короткострокові зобов’язання) / активи	≈ 37	≈ 50	≈ 80
Коефіцієнт покриття активів чистим оборотним капіталом	(Власний капітал – необоротні активи) / активи	≈ 40	≈ 30	≈ 6
Коефіцієнт покриття	Оборотні активи / короткострокові зобов’язання	≈ 3,2	≈ 2	≈ 1

колонка 3 – для сталих компаній;

колонка 4 – за 5 років до банкрутства;

колонка 5 – за 1 рік до банкрутства.

Ця методика також не відображає всі сторони діяльності компанії і не є універсальною методикою для прогнозу ймовірності банкрутства.

Згідно з Методичними рекомендаціями³¹ передбачено також розрахунок коефіцієнта Бівера з метою своєчасного виявлення тенденцій формування незадовільної структури балансу в прибуткового підприємства та попередження банкрутства. Якщо коефіцієнт Бівера протягом 1,5 – 2 років не перевищує 0,2, то структура балансу незадовільна, відбувається небажане скорочення частки прибутку, що спрямовується на розвиток виробництва. Така тенденція, в решті-решт, призводить до незадовільної структури балансу, коли підприємство починає працювати в борг, і його коефіцієнт забезпечення власними коштами стає меншим 0,1.

5. R-модель прогнозу ризику банкрутства

Вченими Іркутської державної економічної академії запропонована чотирифакторна модель прогнозу ризику банкрутства (модель R), що має такий вигляд:

, (1.3.13)

де – оборотний капітал / активи;

– чистий прибуток / власний капітал;

– виручка від реалізації / активи;

– чистий прибуток / інтегральні витрати.

Імовірність банкрутства підприємства відповідно до значень моделі R визначається таким чином (табл. 1.3.15).

Таблиця 1.3.15 – Загальна оцінка ймовірності банкрутства підприємства за R-моделлю

Значення R (коефіцієнта ймовірності банкрутства)	Імовірність банкрутства, %
Менше 0	Максимальна (90-100)
0-0,18	Висока (60-80)
0,18-0,32	Середня (35-50)
0,32-0,42	Низька (15-20)
Більше 0,42	Мінімальна (до 10)

До очевидних переваг цієї моделі можна віднести те, що механізм її розроблення та всі основні етапи розрахунків досить прості й можуть бути детально пояснені та обґрунтовані. Проте необхідно зауважити, під час проведення оцінки схильності підприємства до банкрутства та розрахунку коефіцієнтів імовірності банкрутства потрібно враховувати галузеві специфіки підприємств. Тому під час проведення більш точної оцінки схильності підприємства до банкрутства потрібно розробити та користуватися галузевими коефіцієнтами ймовірності банкрутства.

6. Прогнозна модель Таффлера

Британський вчений Таффлер (Taffler) запропонував у 1977 р. чотирифакторну прогнозну модель, у ході розроблення якої використав такий підхід.

Під час використання комп’ютерної техніки на першій стадії обчислю­ються 80 співвідношень за даними платоспроможних компаній і компаній, що збанкрутіли. Потім, використовуючи статистичний метод, відомий як багатовимірний дискримінантний аналіз, можна побудувати модель платоспроможності, визначаючи окремі співвідношення, що найкращим чином виділяють дві групи компаній та їх коефіцієнти. Такий вибірковий підрахунок співвідношень є типовим для визначення деяких ключових вимірювань діяльності корпорації, таких як прибутковість, відповідність оборотного капіталу, фінансовий ризик і ліквідність. Об’єднуючи ці показники і зводячи їх відповідним чином до одного, модель платоспроможності дає точну картину фінансового стану корпорації. Типова модель для аналізу компаній, акції яких котируються на біржах, набирає форми:

, (1.3.14)

де – операційний прибуток / короткострокові зобов’язання;

– оборотні активи / сума зобов’язань;

– короткострокові зобов’язання / сума активів;

– виручка / сума активів.

Якщо величина Z-рахунку більше 0,3, це свідчить, що у фірми непогані довгострокові перспективи, а якщо менше 0,2, то банкрутство більш ніж ймовірне.

7. Модель Фулмера

Середній розмір сукупних активів фірм у вибірці Фулмера – 455 тис. доларів. Початкова версія моделі містила 40 коефіцієнтів. Модель прогнозує точно у 98% випадків на рік уперед схильність до банкрутства, у 81% випадків – на два роки вперед.

Загальний вигляд моделі:

(1.3.15)

де ;

;

;

;

;

;

;

.

За результатами моделі можна отримати такий прогноз:

• втрата платоспроможності неминуча при Н < 0;

• при Н > 0 компанія функціонує нормально з подальшою градацією.

8. Модель Спрингейта

Ця модель має такий вигляд:

Z = 1,03 А + 3,07 В + 0,66 З + 0,4 D, (1.3.16)

де А – робочий капітал / загальна вартість активів;

В – прибуток до виплат / загальна вартість активів;

З – прибуток до виплат / короткострокова заборгованість;

D – обсяг продажу / загальна вартість активів.

Вважається, що точність прогнозування банкрутства за цією моделлю становить 92%, однак згодом цей показник меншає. Якщо Z < 0,862, то підприємство вважається потенційним банкрутом.

9. Узагальнена модель, побудована на основі дискримінантної функції

Згідно з деякими методиками прогнозування банкрутства побудо­вана універсальна дискримінантна функція

, (1.3.17)

де – cash-flow / сукупні зобов’язання;

– валюта балансу / сукупні зобов’язання;

– чистий прибуток / валюта балансу;

– чистий прибуток / виручка від реалізації;

– виробничі запаси / виручка від реалізації;

– виручка від реалізації / валю­та балансу.

Для обчислення коефіцієнта Х₁ використовують показник сash-flow. Він був запроваджений на початку 50-х років XX ст. для аналізу фінансового стану підприємства та аналізу оцінки привабливості цінних паперів. Фактологічною базою аналізу сash-flow є дані звіту про фінансові результати та їх використання. Показник сash-flow характеризує величину чистих грошових потоків, що утворюються внаслідок операційної та інвестиційної діяльності й залишаються в розпорядженні підприємства в певному періоді.

Отримані значення Z-показника можна інтерпретувати так:

Z > 2 – підприємство вважається фінансово стійким, і йому не загрожує банкрутство;

1 < Z < 2 – фінансова рівновага (фінансова стійкість) підприємства порушена, але за умови переходу до антикризового управління банк­рутство йому не загрожує;

0 < Z < 1 – підприємству загрожує банкрутство, якщо воно не здійснить санаційних дій;

Z < 0 – підприємство напівбанкрут.

У вітчизняній практиці зазначена модель використовується мало, ос­кільки не враховує галузевих особливостей розвитку підприємств і форм організації, які належать їхньому бізнесу. Тому дані такого прогнозуван­ня є дуже суб’єктивними і не дають підстав для практичних висновків.

10. Модель PAS-коефіцієнта

Для посилення прогнозуючої ролі моделей можна трансформувати Z-коефіцієнт у PAS-коефіцієнт (Perfomans Analysys Score), що дозволяє відстежувати діяльність компанії у часі. Вивчаючи PAS-коефіцієнт як вище, так і нижче критичного рівня, легко визначити моменти занепаду і відродження компанії.

PAS-коефіцієнт – це відносний рівень діяльності компанії, виведений на основі її Z-коефіцієнта за певний рік і виражений у відсотках від 1 до 100. Наприклад, PAS-коефіцієнт, що дорівнює 50, свідчить про те, що діяльність компанії оцінюється задовільно, тоді як PAS-коефіцієнт, що дорівнює 10, свідчить про те, що лише 10% компаній перебувають у гіршому положенні (незадовільна ситуація). Отже, розрахувавши Z-коефіцієнт для компанії, можна потім трансформувати абсолютний ступінь фінансово­го стану у відносний ступінь фінансової діяльності. Іншими словами, якщо Z-коефіцієнт може свідчити про те, що компанія знаходиться в ризико­ваному стані, то PAS-коефіцієнт відображає історичну тенденцію та по­точну діяльність на перспективу.

Сильною стороною такого підходу є його здатність поєднувати клю­чові характеристики звіту про прибутки та збитки балансу в єдине представницьке співвідношення. Так, компанія, що одержує значні прибутки, але слабка з точки зору балансу, може бути порівняна з менш прибутковою, баланс якої урівноважений. Таким чином, розрахувавши PAS-коефіцієнт, можна швидко оцінити фінансовий ризик, пов’язаний із цією компанією. Тобто підхід ґрунтується на принципі, що ціле більш цінне, ніж сума його складових.

Додатковою особливістю цього підходу є використання «рейтингу ризику» для подальшого виявлення прихованого ризику. Цей рейтинг статистично визначається тільки якщо компанія має від’ємний Z-коефіцієнт і обчислюється на основі тренду Z-коефіцієнта, величини від’ємного Z-коефіцієнта і числа років, протягом яких компанія знахо­дилася в ризикованому фінансовому стані. Використовуючи п’ятибальну шкалу, в якій 1 вказує на «ризик, але незначну ймовірність негайної біди», а 5 означає «абсолютну неможливість збереження колишнього стану», менеджер оперує готовими засобами для оцінки загального ба­лансу ризиків, пов’язаних із кредитами клієнта.

Безумовно, більшість наведених моделей розроблена для відмінних від існуючих в Україні економічних умов. Відмінності в темпах інфляції і фазах циклу, особливо у фондо-, енерго-, трудомісткості виробництв, інший податковий клімат вимагають відповідного коректування моделей.

Разом з тим саме використання інтегрального підходу під час оцінки й прогнозування фінансового стану підприємств значно підвищить якість аналізу та об’єктивність його висновків, а вживання відповідних моделей дозволить досить оперативно виявляти потенційних банкрутів, завчас­но доводити інформацію про них до зацікавлених осіб. Це значною мірою пом’якшить наслідки неспроможності для господарських партнерів зазначених підприємств, їх кредиторів, населення та інших осіб.