Введение

Проблема прогнозирования возможного банкротства предприятий сегодня чрезвычайно актуальна в Российской Федерации. За последние десять лет очень многие коммерческие организации всевозможных форм собственности оказались на грани банкротства. В первую очередь это было связано с реформированием российской экономики и постепенном вхождении России в зону кризисного развития. В настоящее время актуален вопрос выбора методов и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия в близком будущем.

Собственно, прогнозирование банкротства или кризисов в развитии предприятия, приводящих к банкротству, призвано заблаговременно предупреждать о том, что предприятию грозит несостоятельность (банкротство). Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии – понятия синонимичные; банкротство рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе: предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство - лишь один из них.

Система банкротства в Российской Федерации регулируется Федеральным законом «О несостоятельности (банкротстве)» №127-ФЗ от 26 октября 2002 г. [1]. Как отмечает А.Семеней [9], в России пока еще отсутствует статистика банкротств предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране, что затрудняет собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства предприятий. Существует также проблема достоверности информации о состоянии дел на конкретных предприятиях и трудности ее получения.
1. Два подхода к прогнозированию банкротства

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый – количественный – базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами, приобретающими все большую известность: Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), коэффициентом Бивера, моделью R-счета (Россия) и другими, а также используется при оценке таких показателей вероятности банкротства, как цена предприятия, коэффициент восстановления платежеспособности, коэффициент финансирования труднореализуемых активов. Второй – качественный – исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании (А-счет Аргенти, метод Скоуна). Метод интегральной бальной оценки, используемый для обобщающей оценки финансовой устойчивости предприятия, несет в себе черты как количественного, так и качественного подхода.

При сопоставлении методов на предмет целесообразности применения их в российских условиях, необходимо очертить круг проблем, связанных с рассмотренными методами прогнозирования банкротства:

* отсутствие информации о базе расчета весовых значений коэффициентов; * отсутствие информации о базе расчета критериев оценки, получаемых при расчете модели результатов; * отсутствие статистики банкротств; * проблема достоверности информации и трудности ее получения.

Однако, как отмечают В.А. Пареная и И.А. Долгалев [8], практически все банки обладают необходимой информацией по финансовому состоянию предприятий. Авторы предлагают проводить оценку финансового состояния предприятия на базе интегрального коэффициента [7].

Перейдем к рассмотрению конкретных методик прогнозирования банкротства.

2. Три модели Альтмана

Среди качественных методик уделяется наибольшее внимание рассмотрению трех моделей Э. Альтмана.

Первая модель – двухфакторная – отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, что как раз и имеет место в нашей стране. Но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия). В связи с этим велика ошибка прогноза. Кроме того, про весовые значения коэффициентов и постоянную величину, фигурирующую в данной модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем. Так, двухфакторная модель была разработана Э.Альтманом на основе анализа финансового состояния 19 предприятий США, пятифакторная модель банкротства была построена им на основе изучения данных 66 фирм, половина из которых обанкротилась в 1946-1965 гг., что также несет в себе ошибки экстраполяции процессов, актуальных для 40-60-х гг., на современную действительность. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т. д.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель -рентабельность активов.

Однако, новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям - банкротам в России не были определены.

Следующая модель Альтмана - пятифакторная - также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства. Здесь по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских, ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл.

Экономист Ю.В. Адамов предлагает заменить рыночную стоимость акций на сумму уставного и добавочного капитала, так как увеличение стоимости активов предприятия приводит либо к увеличению его уставного капитала (увеличение номинала или дополнительный выпуск акций), либо к росту добавочного капитала (повышение курсовой стоимости акций в силу роста их надежности). Однако, и такая коррекция не лишена недостатка, т. к. в этом случае не учитывается возможное колебание курса акций под влиянием внешних факторов и поведение инвесторов, которые могут расценить дополнительный выпуск акций как приближение их эмитента к банкротству и отказаться от их приобретении, снижая тем самым их рыночную стоимость.

Но многие экономисты также считают, что применение прочих коэффициентов в данной модели представляет большую проблему для российских предприятий. Таким образом, различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов.

Недостатки модели Альтмана
Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z - свертке и пороговый интервал [Z1, Z2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны (можно сопоставить выводы Альтмана о положении предприятий США за 10 лет анализа) [1].
Получается, что Z - методы Альтмана не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных. Даже если предположить, что статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, репрезентативна, то она, как минимум, не обладает важным свойством - статистической однородности выборки событий.
Одно дело, когда статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной партии, а другое, - когда она применяется к фирмам с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д.
К тому же, при использовании Z-модели Альтмана возникают передержки. В переводной литературе по финансовому анализу, а также во всевозможных российских компиляциях часто встретишь формулу Альтмана образца 1968 года, и ни слова не говорится о допустимости этого соотношения в анализе ожидаемого банкротства.
С таким же успехом в формуле Альтмана могли бы стоять любые другие веса, и это было бы столь же справедливо в отношении российской специфики, как и исходные веса. Такой подход иначе как неквалифицированным и не назовешь.
Более того, пятифакторная Z-модель, на взгляд российских ученых, абсолютно неприменима и не только в российской экономике, поскольку имеет сильную корреляцию с показателем фондоотдачи (фондоёмкости) корпорации, которая напрямую зависит от сферы (отрасли) финансово-хозяйственной деятельности корпорации.
Так для предприятий, занятых в сфере материального производства показатель Z необоснованно занижен, а для корпораций, занятых в непроизводственной сфере (в сфере интеллектуального труда) - безмерно завышен.
Предположим, что компания занимается представлением консультаций, практически не имеет основных средств (в связи с отсутствием необходимости), но имеет огромный штат высокооплачиваемых сотрудников.
Получаемая в значительных объемах выручка от оказания услуг направляется в полном объеме на оплату труда работников. При вычислении показателя Z для указанной компании все относительные показатели (кроме последнего) будут абсолютно не важны, так как их сумма при самом благоприятном варианте не может быть больше 50 и меньше - 50, тогда как фондоотдача может быть бесконечно большой величиной (при выручке в 10 000 000 денежных единиц и валюте баланса в 10 000 денежных единиц показатель фондоотдачи будет равняться 1 000!).
Даже в случае, если начисляемая заработная плата сотрудников превышает валовую выручку, компания работает с огромными убытками и фактически является банкротом пятифакторная Z-модель Альтмана будет говорить о безусловной финансовой устойчивости данного предприятия.

6. Методика балльных оценок

Альтернативным методом прогнозирования банкротства является субъективный анализ, предполагающий экспертную оценку риска предприятия на основе разработанных стандартов. Это так называемый метод балльной оценки или метод А-счета (показатель Аргенти). Недостатком данного метода является субъективность оценки.

В Великобритании разработаны рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования, которые содержат перечень показателей для оценки банкротства предприятия: повторяющиеся убытки от основной производственной деятельности; превышение критического уровня просроченной кредиторской задолженности; чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источника финансирования долгосрочных капиталовложений; хроническая нехватка оборотных средств; устойчиво увеличивающаяся (сверх безопасного предела) доля заемных средств в общей сумме источников средств; устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности; реинвестиционная политика и др.

К достоинствам этой методики можно отнести системность, комплексный подход к пониманию финансового состояния предприятия. Трудности в использовании этих рекомендаций заключаются в многокритериальности используемых параметров, субъективности принимаемых решений, необходимости составления экономического баланса помимо бухгалтерской отчетности.

Первым финансовым аналитиком, использовавшим статистические приемы в сочетании с финансовыми коэффициентами для прогнозирования вероятного банкротства предприятия, был В.Х.Бивер (W.Н. Beaver). У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы: - | рентабельность активов; | - | удельный вес заемных средств в пассивах; | - | коэффициент текущей ликвидности; | - | доля чистого оборотного капитала в активах; | - | коэффициент У. Бивера = (чистая прибыль + амортизация) / заемные средства. | Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые обязательства (или сложностями с погашением задолженности в установленные сроки). У. Бивер создал базу данных, которую использовал потом в своей модели для статистического тестирования надежности 30 финансовых коэффициентов. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем, сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились.
Среднее значение рассматриваемого коэффициента у фирм, которые позже обанкротились, отличается от величины того же самого показателя у преуспевающих предприятий, сохранивших способность платить по своим краткосрочным обязательствам. Среднее значение данного коэффициента у обанкротившихся через пять лет фирм равно приблизительно 0,20, в то время как у «успешных» фирм оно достигает почти 0,45. Более того, в компаниях-банкротах этот показатель уменьшается с довольно высокой скоростью: за пять лет до краха он составляет в среднем 0,20; за два года до банкротства коэффициент имеет уже умеренно отрицательное значение, которое в течение года уменьшается до –0,18. В то же самое время у платежеспособных компаний названный коэффициент практически не изменился, его уровень постоянно превышал 0,40.
В таблице 4 представлена оценка риска потери платежеспособности по определенной шкале в зависимости от значения коэффициента У. Бивера (N).
Таблица 4
Степень риска потери платежеспособности по критерию У. Бивера Значение N | Риск потери платежеспособности | <= 0,17 | Высокий | 0,17 < 2N <= 0,4 | Средний | > 0,4 | Низкий | Таким образом, пятифакторная система У. Бивера для оценки финансового состояния исследуемого предприятия с целью диагностики банкротства и модель «Z-счет» Э. Альтмана наиболее приемлемы, нежели двухфакторная математическая модель. Однако «импортные» модели Э. Альтмана и У. Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных 60—70-х годов прошлого века. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т.д.
Зарубежные методики по оценке вероятности наступления кризиса предприятия не всегда приемлемы для российских организаций, поскольку в них используются коэффициенты-константы, рассчитанные в соответствии с иными условиями кредитования предприятий, налогообложения и т.д.
Практика показывает, что в отдельных случаях можно использовать модель Коннана—Гольдера, которая описывает вероятность наступления кризисной ситуации (банкротства) для различных значений индекса KG:
KG = –0,16 х x1 – 0,22 х х2 + 0,87 х x3 – 0,10 х x4 – 0,24 х x5, где x1 — доля быстрореализуемых ликвидных средств (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения + краткосрочная дебиторская задолженность) в активах; x2 — доля долгосрочных источников финансирования в пассивах; x3 — отношение финансовых расходов (уплаченные проценты по заемным средствам + налог на прибыль) к нетто-выручке от продажи; x4 — доля расходов на персонал в валовой прибыли; x5 — соотношение накопленной прибыли и заемного капитала.
В таблице 6 представлена вероятность банкротства по модели Коннана—Гольдера.
Таблица 6
Вероятность банкротства по модели Коннана—Гольдера Индекс Коннана—Гольдера, KG | +0,048 | -0,026 | -0,068 | -0,017 | -0,164 | Вероятность банкротства, % | 90 | 70 | 50 | 30 | 10 | Подставив данные из бухгалтерского баланса можно условно определить вероятность банкротства по индексу Коннана—Гольдера.
Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путем, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности.

Заключение

Далеко не все существующие ныне методики прогнозирования возможного банкротства предприятия заслуживают доверия исследователя. Не все из них составлены корректно, не все могут применяться в наших условиях, не все дают адекватные результаты. Одно и то же предприятие одновременно может быть признано безнадежным банкротом, устойчиво развивающимся хозяйствующим субъектом и предприятием, находящимся в предкризисном состоянии, - все определяет выбранная методика прогнозирования возможного банкротства.

Вслед за многими российскими авторами можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов в силу различий ситуации в экономике. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у специалистов.

Многие методики трудно применять из-за условий ограниченности данных, в которые попадает практически каждый сторонний исследователь состояния предприятия. Обычно приходится использовать только данные бухгалтерской отчетности. Это обстоятельство ограничивает круг методик, которые могут быть применены исключительно количественными коэффициентными. Нет возможности использовать качественные методы и методы балльных оценок.

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов [6]. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.
Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов [1, 4, 6, 11, 12]. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Кроме того, в Постановлении правительства Российской Федерации № 498 от 20.05.1994 была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности организаций, действовавшая до 1.03.1998 года.
Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.
Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации коммерческой организации заранее, ещё до появления её очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы коммерческих организаций в рыночной экономике коротки (4—5 лет). В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса организации их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, ещё до наступления кризиса коммерческой организации, с целью предотвращения этого кризиса.
Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах [1,2,8,13,14]. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

если Х > 0,3, то вероятность банкротства велика; если — 0,3 <Х< 0,3, то вероятность банкротства средняя; если Х < — 0,3, то вероятность банкротства мала; если Х = 0, то вероятность банкротства равна 0,5.
Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой [13], которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям, и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.
В Постановлении правительства Российской Федерации «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий», принятом в 1994 году [9,10], была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности предприятия, состоящая из четырёх коэффициентов: коэффициента текущей ликвидности, коэффициента обеспеченности собственными средствами, коэффициента утраты платежеспособности и коэффициента восстановления платежеспособности.
Если первые два из этих показателей соответствуют нормативным значениям (как минимум 2 и 0,1 соответственно), то на основе динамики коэффициента текущей ликвидности рассчитывается третий показатель — коэффициент утраты платежеспособности (Куп), который оценивает, сможет ли предприятие в ближайшие три месяца выполнить свои обязательства перед кредиторами:

где Т — отчётный период в месяцах; Ктл факт. — фактическое значение коэффициента текущей ликвидности в конце отчётного периода;
Ктл нач. — значение коэффициента текущей ликвидности в начале отчётного периода;
Ктл норм. — нормативное значение коэффициента текущей ликвидности.
Если Куп < 1, то в ближайшие 3 месяца платежеспособность утратится, а если Куп >= 1, то в течение 3 месяцев предприятие будет платежеспособным.
Если же структура баланса по первым двум приведённым показателям признаётся неудовлетворительной, то рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности (Квп) за период, равный шести месяцам:

Если Квп < 1, то организация за 6 месяцев не восстановит платежеспособность, а если Квп >= 1, то организация в течение 6 месяцев восстановит платежеспособность.
В ходе практического применения этих критериев был выявлен ряд недостатков вышеуказанной системы [1, 6, 7, 12].
Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Э. Альтмана, который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США [1, 2, 6, 14, 16]. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделён определённым весом, установленным статистическими методами:

где К1 — доля чистого оборотного капитала в активах;
К2 — отношение накопленной прибыли к активам;
К3 — рентабельность активов;
К4 — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заёмным средствам;
К5 — оборачиваемость активов.
В зависимости от значения «Z-счёта» по определённой шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет: если Z <1 ,81, то вероятность банкротства очень велика; если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя; если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5. если 2,675 < Z < 2,99, то вероятность банкротства невелика; если Z > 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.
Позднее, в 1978 году, Э. Альтман разработал подобную, но более точную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в семьдесят процентов [1, 13, 17]. В этой модели используются следующие показатели: * рентабельность активов; * динамика прибыли; * коэффициент покрытия процентов; * отношение накопленной прибыли к активам; * коэффициент текущей ликвидности; * доля собственных средств в пассивах; * стоимость активов предприятия.
У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы [1, 6, 18]: * рентабельность активов; * удельный вес заёмных средств в пассивах; * коэффициент текущей ликвидности; * доля чистого оборотного капитала в активах; * коэффициент Бивера=(чистая прибыль+амортизация)/заёмные средства.
Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером: для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.
Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число [1]:

где Ко — коэффициент обеспеченности собственными средствами;
Ктл — коэффициент текущей ликвидности;
Ки — коэффициент оборачиваемости активов;
Км — коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);
Кпр — рентабельность собственного капитала.
При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице и организация имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.
В шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой [4] предлагается использовать следующие частные коэффициенты:
 Куп — коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;
 Кз — соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;
 Кс — показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;
 Кур — убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;
 Кфр — соотношение заёмного и собственного капитала;
 Кзаг — коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.
Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей:
Куп = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.
Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше — то вероятность банкротства мала.
По нашему мнению, все семь вышеописанных методик диагностики кризисной ситуации (банкротства) коммерческой организации имеют ряд недостатков, которые серьёзно затрудняют их применимость в условиях переходной российской экономики: 1. . Двух — трёхфакторные модели не являются достаточно точными. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большее количество факторов. 2. «Импортные» модели Э. Альтмана и У. Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учёта и налогового законодательства и т.д.
Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учётом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путём, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности.
В частности, определение весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учёта поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя, по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов (табл. 1).
Таблица 1
Изменение итогового показателя в математической модели О.П. Зайцевой при изменении отдельных индикаторов этой модели Изменение отдельных индикаторов модели | Изменение итогового показателя | 1. Изменение рентабельности собственного капитала с 5% до 10% | 0,25 . 0,1 – 0,25 . 0,05 = 0,0125 | 2. Изменение рентабельности реализации продукции с 5% до 10% | 0,25 . 0,1–0,25 . 0,05 = 0,0125 | 3. Изменение коэффициента абсолютной ликвидности с 0,05 до 0,1 | (1/0,05) . 0,2 – (1/0,1) . 0,2 = 2 |
Кроме того, на наш взгляд, не было необходимости использовать в данной модели показатели, которые являются обратными величинами (или величинами с обратным знаком) таких хорошо известных коэффициентов, как рентабельность собственного капитала, рентабельность реализации продукции, коэффициент абсолютной ликвидности и коэффициент оборачиваемости активов.
В другой попытке адаптирования к российским условиям — в модели, разработанной Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя («рейтингового числа») на:

К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия:

Поэтому и в этой модели, и у О.П. Зайцевой значения весовых коэффициентов являются недостаточно обоснованными. На наш взгляд, это связано с неверным способом расчёта этих коэффициентов в обоих случаях: a. В модели О.П. Зайцевой за величину весов принята установленная экспертным путём важность каждого показателя, равная от 0,1 до 0,25, но не были учтены различия в величине изменений индикаторов (табл. 1). b. В модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова веса рассчитаны по формуле:

где Imin — минимальное рекомендуемое значение данного индикатора. Поэтому все веса зависят лишь от относительной величины минимально рекомендованных значений индикаторов, что также малообоснованно.
3. Различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Так, формула Альтмана предполагает наличие биржевого, активно действующего, вторичного рынка акций, на котором определяется их цена.
Четвёртый показатель «Z-счёта» Альтмана — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций акционерного общества к заёмным средствам — должен характеризовать уровень покрытия обязательств компании рыночной стоимостью её собственного капитала. Однако в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл. Специалисты Экспертного института Российского союза промышленников и предпринимателей предлагают руководствоваться «Z-счётом» Альтмана без его четвёртой составляющей [3]. Российские банковские аналитики заменяют числитель этого показателя на стоимость основных фондов и нематериальных активов [5], а М.А. Федотова — на стоимость всех активов организации [13]. Е.С. Стоянова считает, что отсутствие данных о курсе акций предприятия не является препятствием для применения пятифакторной модели, так как рыночную стоимость акций можно оценить, воспользовавшись формулой [14]:

Однако по акциям почти всех российских предприятий дивиденды не выплачиваются или выплачиваются в очень ограниченных размерах, поэтому, на наш взгляд, любой из этих четырёх способов потребует искусственных оценок и исказит результаты «Z-счёта».
4. В моделях зарубежных авторов не учитываются некоторые важные показатели, специфические для российского рынка, например, доля денежной составляющей в выручке.
5. Период прогнозирования в вышеуказанных методиках и моделях колеблется от трёх — шести месяцев (в действовавшей до 1.03.98г. методике ФСДН РФ) до пяти лет (во второй версии «Z-счёта» Э. Альтмана и в методике У. Бивера), а в некоторых моделях срок прогнозирования вообще не указывается. В условиях нестабильной и динамично реформируемой к рыночным отношениям экономической системы России использование периода прогнозирования, равного пяти годам, как это имеет место в моделях зарубежных авторов, по нашему мнению, преждевременно, и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного — двух лет).
6. В официальной системе критериев несостоятельности (банкротства), ранее используемой ФСДН РФ, применяются исключительно показатели ликвидности коммерческих организаций. Другие показатели финансовой деятельности предприятий (рентабельность, оборачиваемость, структура капитала и др.) не учитываются. Это связано с тем, что данная система критериев предназначена прежде всего для оценки текущей платежеспособности коммерческих организаций и их платежеспособности в ближайшее время.
7. Все перечисленные методики учитывают состояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики показателей во времени не рассматриваются. Только в некоторых методиках присутствуют отдельные показатели динамики: * динамика прибыли во второй версии «Z-счёта» Э. Альтмана; * динамика коэффициента загрузки активов в модели О.П. Зайцевой; * коэффициент утраты платежеспособности и коэффициент восстановления платежеспособности в методике ФСДН РФ, которые рассчитываются на основе динамики коэффициентов текущей ликвидности.
8. В некоторых методиках используются показатели, отличающиеся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к ненужному усложнению этих методик, не увеличивая точности прогнозирования. Например, существует функциональная взаимосвязь между четырьмя показателями из модели О.П. Зайцевой: коэффициентами убыточности предприятия и убыточности реализации продукции, отношением заёмного и собственного капитала и коэффициентом загрузки активов. Согласно известной формуле Дюпона [6, 7, 14, 15], рентабельность собственного капитала равна произведению: рентабельности реализации продукции, оборачиваемости активов и отношения активов к собственному капиталу (формула 1).

Коэффициенты убыточности предприятия (Куп) и убыточности реализации продукции (Кур) — это то же самое, что рентабельность собственного капитала и рентабельность реализации продукции, но с обратным знаком. Коэффициент загрузки активов (Кзаг) — это обратная величина показателя оборачиваемости активов, а отношение заёмного (ЗК) и собственного капитала (Кфр) функционально взаимосвязано с отношением активов к собственному капиталу (СК):
Подставляя коэффициенты из модели О.П. Зайцевой в формулу Дюпона, получим:

Таким образом, показатель убыточности предприятия Куп функционально зависит от трёх других показателей, а это значит, что эти три показателя (или же сам показатель убыточности) можно исключить из модели, так как они не повышают точности прогнозирования. В модели, предложенной Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, также существует функциональная взаимосвязь между: рентабельностью собственного капитала, рентабельностью реализации продукции и оборачиваемостью активов (см. формула 1).
9. Указанные методики дают возможность определить вероятность приближения лишь стадии кризиса (банкротства) коммерческой организации и не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз её жизненного цикла.

Анализ существующих методик диагностики кризиса показал, что в отечественных организациях их применение малоэффективно ввиду следующих причин:
1) Практически все методики позволяют проводить диагностику только на стадиях острого и хронического кризисов и не учитывают необходимость диагностики и распознавания кризиса на стадии скрытого кризиса.
2) Зарубежные методики диагностики имеют значения весовых коэффициентов, рассчитанных на основе западных аналитических данных, которые не соответствуют современным экономическим условиям в России.
3) Отсутствие в России статистических данных по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методики, изложенные выше, с учетом российских условий, а весовые коэффициенты, определенные экспертным путем (как, например, в моделях О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллина), не обеспечивают достаточно точных прогнозов.
4) В зарубежных методиках не учитывается ряд важных для российской экономики показателей, например, доля денежной составляющей в выручке.
5) Практически все перечисленные модели не учитывают динамики изменения вычисляемых показателей.
6) Описанные выше качественные модели носят субъективный характер, результаты диагностики, полученные в процессе их применения, носят рекомендательный характер.

Все вышеописанные методики диагностики кризисной ситуации (банкротства) коммерческой организации имеют ряд недостатков, которые серьёзно затрудняют их применимость в условиях переходной российской экономики:

«Импортные» модели Э. Альтмана и У. Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учёта и налогового законодательства и т.д.

Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учётом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путём не обеспечивает их достаточной точности.

Различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов.

В моделях зарубежных авторов не учитываются некоторые важные показатели, специфические для российского рынка, например, доля денежной составляющей в выручке.

Период прогнозирования в вышеуказанных методиках и моделях колеблется от трёх - шести месяцев (в действовавшей до 1.03.98 г. методике ФСДН РФ) до пяти лет (во второй версии «Z-счёта» Э. Альтмана и в методике У. Бивера), а в некоторых моделях срок прогнозирования вообще не указывается.

В условиях нестабильной и динамично реформируемой к рыночным отношениям экономической системы России использование периода прогнозирования, равного пяти годам, как это имеет место в моделях зарубежных авторов, по нашему мнению, преждевременно, и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного - двух лет).

В некоторых методиках используются показатели, отличающиеся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к ненужному усложнению этих методик, не увеличивая точности прогнозирования.

Указанные методики дают возможность определить вероятность приближения лишь стадии кризиса (банкротства) коммерческой организации и не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз её жизненного цикла.

Таким образом, в качестве оценки кризисного положения предприятия целесообразно использовать не только количественные, но и качественные показатели.