сотрудник с 01.01.2019 по настоящее время
г. Люберцы, г. Москва и Московская область, Россия
сотрудник
Россия
ВАК 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности, в том числе: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда; экономика народонаселения и демография; экономика природопользования; экономика предпринимательства; маркетинг; менеджмент; ценообразование; экономическая безопасность; стандартизация и управление качеством продукции; землеустройство; рекреация и туризм)
ВАК 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
ВАК 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики
ВАК 08.00.14 Мировая экономика
УДК 33 Экономика. Экономические науки
ГРНТИ 06.35 Учетно-экономические науки
ОКСО 38.06.01 Экономика
ОКСО 38.05.01 Экономическая безопасность
ББК 6505 Управление экономикой. Экономическая статистика. Учет. Экономический анализ
BISAC BUS027020 Finance / Financial Risk Management
BISAC BUS033070 Insurance / Risk Assessment & Management
Статья посвящена обоснованию и представлению результатов разработки авторской методики диагностики вероятности банкротства промышленных компаний, которая максимально учитывает влияние комплекса факторов институциональной среды на степень финансовой стабильности субъектов хозяйствования в условиях неопределенности. Базовыми методами проведенного исследования послужили аналогия и синтез, системный подход и систематизация, семантический и компаративный анализ, диалектические, логические, гипотетико-дедуктивные, экономико-статистические методы. На основе семантического анализа уточнена сущность категориального аппарата, связанного с банкротством компаний; выявлены основные признаки, усиливающие риск его наступления. Путем компаративного анализа систематизированы преимущества и недостатки традиционных методик диагностики вероятности банкротства компаний, что послужило информационной платформой для разработки альтернативного методического инструмента. Предложенная авторами альтернативная методика диагностики вероятности банкротства прошла апробацию на примере группы компаний «МЦ5 Групп», специализирующейся на производстве мягкой мебели в России. Результаты апробации подтвердили диагностическую ценность предложенной методики, что обеспечено комплексным охватом институциональных факторов, влияющих на результативный показатель вероятности банкротства предприятия, и в конечном итоге создает необходимые информативные условия для разработки сценариев финансовой стабилизации компании.
неопределенность, несостоятельность, кризис, банкротство, модель, методика, диагностика, рейтинг
1. Актуальность, цель и задачи исследования
Современные реалии экономической деятельности субъектов хозяйствования в условиях неопределенности требуют усовершенствования методического инструментария для проведения диагностических процедур, направленных на распознавание первых признаков риска утраты финансовой состоятельности для своевременного и обоснованного принятия решений относительно финансовой стабилизации. В настоящее время известно довольно много традиционных методик, позволяющих определить степень вероятности банкротства компаний. Однако большинство из них базируется на сочетании классических финансовых показателей без учета влияния факторов внешней среды, а также отраслевой специфики деятельности компаний. Поэтому усиливается потребность в разработке именно такой методики диагностики рисков банкротства, которая бы максимально учитывала влияние широкого круга формальных и неформальных факторов институциональной среды на результаты, динамику экономической деятельности и финансовую состоятельность субъектов хозяйствования, в частности занятых в сфере промышленного производства. Кроме того, альтернативная методика должна быть оснащена индикаторами, позволяющими оценить появляющиеся признаки финансовой неустойчивости современных компаний, и ориентировать пользователей на обоснованный выбор сценариев управления рисками возможного банкротства.
Цель исследования в рамках настоящей статьи – предложить альтернативную авторскую методику диагностики вероятности банкротства, которая максимально учитывает влияние комплекса факторов институциональной среды на стабильность функционирования компаний в условиях неопределенности. Для достижения поставленной цели авторами были сформулированы и решены такие задачи:
- уточнена сущность категориального аппарата, связанного с банкротством компаний, и основные признаки, усиливающие риск его наступления;
- систематизированы преимущества и недостатки традиционных методик диагностики вероятности банкротства компаний;
- обоснована и предложена альтернативная авторская методика диагностики вероятности банкротства с учетом ее апробации на примере группы компаний, специализирующейся на производстве мягкой мебели в России.
2. Источники и методы исследования
Информационной базой исследования послужили научные публикации, посвященные раскрытию особенностей традиционных методик диагностики вероятности банкротства компаний; официальные данные финансовой отчетности группы компаний по производству мягкой мебели «МЦ5 Групп» за период 2016-2018 гг.; авторские разработки.
В исследовании использовались методы аналогии и синтеза; системный подход и систематизация; семантический и компаративный анализ; диалектические, логические, гипотетико-дедуктивные, экономико-статистические методы.
3. Результаты исследования
3.1. Результаты семантического анализа дефиниции «банкротство»
Обращаясь к дефиниции банкротства компаний, стоит акцентировать внимание на том, что в современных условиях учеными предлагается множество определений, большая часть которых базируется на понятии, приведенном в словаре С. И. Ожегова. В указанном источнике термин «банкротство» определен как несостоятельность, сопровождающаяся прекращением платежей по долговым обязательствам [1].
О. А. Глухова [2] определяет банкротство с правовой позиции как установленный и зафиксированный арбитражным судом факт неспособности должника полностью удовлетворить законные требования кредиторов по денежным обязательствам, по выплате зарплат и выходных пособий работникам, по исполнению обязанностей по уплате обязательных платежей (налогов, сборов и т.п.).
Р.В. Алиева [3] дает определение банкротству как частному случаю несостоятельности. Данный автор поясняет, что для применения термина «банкротство» важно наличие злостных действий, причинивших вред кредиторам.
Квалифицированной несостоятельностью, при которой невозможность исполнить обязательства возникает в связи с превышением обязательств над стоимостью имущества, определяет банкротство А. А. Морозов [4].
Понятие банкротства обсуждается также и в зарубежной специальной литературе. Так, Ле Хоа [5] несостоятельность отождествляет с неплатежеспособностью в ситуации, при которой должник не может своевременно и надлежащим образом исполнять свои обязательства. Статус банкрота данный автор определяет позицией должника, в отношении которого принято решение о ликвидации.
К авторам, отождествляющим банкротство и несостоятельность, следует отнести П. Д. Баренбойма [6]. Этим автором поддерживается позиция относительно того, что в российском законодательстве сущность банкротства и несостоятельности сводится к идентичному смыслу. Таким образом, формулировка дефиниции «банкротство» имеет некоторые различия в разных странах, однако общим в определении указанной категории является признанная судом абсолютная неплатежеспособность должника.
По нашему мнению, банкротство – это завершающая стадия жизненного цикла компании, приводящая к последующей ликвидации. Поэтому характерными признаками этого состояния являются: финансовая несостоятельность или невозможность компании оплачивать свои обязательства перед сотрудниками и кредиторами; наличие регулярных убытков и финансовой неустойчивости (кризисного состояния), неплатёжеспособности и отрицательного значения рентабельности (убыточности) на протяжении нескольких отчётных периодов, сопровождаемой отсутствием положительной динамики денежных потоков.
Следует отметить, что банкротство может быть реальным и фиктивным. И если реальное банкротство подлежит возможному управлению и выводу предприятия из кризисной финансовой ситуации, то фиктивное, как правило, преднамеренно уводит компанию от желаемых целей, приводя к безальтернативной ликвидации. Фиктивное банкротство в силу преднамеренности действий его инициаторов влечет за собой судебные разбирательства в отношении таких действий.
3.2. Результаты компаративного анализа традиционных методик диагностики вероятности банкротства компаний
Все традиционные методики, как правило, имеют схожие алгоритмы, которые, в основном, включают расчёт ряда (от 2-х до 7-ми) ключевых финансовых коэффициентов; оценку показателя вероятности риска банкротства на момент анализа; определение причин кризисных ситуаций. В основу методик диагностики кладутся определенные экономико-математические модели, которые являются базовыми инструментами количественной оценки. Следует признать, что зарубежные модели в практике аналитической деятельности конкурсных управляющих Российской Федерации не всегда применимы, так как в них в большинстве случаев не учитывается специфика экономической ситуации страны, в том числе связанная с различиями в стандартах ведения бухгалтерского учета и составления финансовой отчетности. Однако, как отечественные, так и зарубежные методики оценки риска несостоятельности компаний и их базовые модели, возможно, классифицировать как количественные, качественные и комбинированные.
Обращаясь к раскрытию специфики методик количественной диагностики рисков банкротства, следует подчеркнуть, что они базируются на оценке вероятности банкротства компании, выраженной виде числовых значений или рейтингового класса. При этом наиболее часто используют четыре группы таких методик, результаты компаративного анализа которых представлены в таблице 1.
Таблица 1 – Результаты компаративного анализа традиционных методик
диагностики рисков банкротства компаний
|
Авторы-разработчики методики |
Тип базовой модели |
Диагностическая ценность методики |
Преимущества |
Недостатки |
|
Э. Альтман [8] У. Бивер [9] Р. Таффлер и Г. Тишоу [10, 11] Ф. Лис [12] М.А. Федотова [12] |
Линейная регресси-онная модель |
Обосновывает ранжирование предприятий по классам риска банкротства на базе множественного дискриминантного анализа |
Предпочтение отдается перспективному анализу, простота использования, возможность адаптации к любым аналитическим платформам |
Неточность получаемых результатов, не учитывается отраслевой и региональный факторы |
|
Д. Чессер [13] Лин и Пьессе [14] Г.А. Хайдаршина [15] В.Ю. Жданов [16] |
Логисти-ческая модель |
Обосновывает вероятность отнесения предприятия к соответствующей группе риска банкротства на базе применения числа Эйлера |
Расчетные показатели более достоверны, при этом не привязаны к нормативным значениям, отсутствие зон неопределённости повышает информативность |
Достоверность результатов ограничена краткосрочным периодом на срок не более одного года; сложность в адаптации к применению в аналитических платформах |
|
Р.С. Сайфуллин Г.Г. Кадыков [17] |
Рейтинго-вая модель оценки финансо-вого состояния предприя-тия |
Обосновывает присвоение предприятию рейтинга на базе системы финансовых показателей |
Применимость для проведения экспресс-диагностики, компактность информационной базы (достаточно данных баланса и отчета о финансовых результатах) |
Не учитываются отраслевые особенности компаний; при использовании усредненных значений предоставляются не всегда достоверные результаты |
|
Г.В. Савицкая [18] |
Кредитная оценочная модель платеже-способно-сти компании |
Адаптирована для кредитного скоринга степени платежеспособности компаний-заемщиков |
Дает максимально точную оценку риска потери платёжеспособности предприятия
|
Встроенная система коэффициентов не дает возможности выявить причины ухудшения либо улучшения финансового состояния компании |
Источник: систематизировано авторами
Результаты проведенного компаративного анализа представленных традиционных методик диагностики рисков банкротства, позволяют сделать вывод о том, что многие из их авторов сходятся во мнении о невозможности продолжения деятельности организации, которой свойственна финансовая несостоятельность, что проявляется в отсутствии возможности восстановления платежеспособности в ближайшее время и необходимых ресурсов для продолжения финансово-хозяйственной деятельности. Все методики количественной диагностики рисков банкротства имеют присущие им преимущества и недостатки. Критериями выбора конкретной методики (из числа представленных) для возможного практического применения целесообразно признать диагностическую ценность, доступность информационной базы в избранном диагностическом диапазоне, степень адаптивности к аналитическим платформам и специальным программным продуктам, степень точности результатов диагностики вероятности банкротства.
Предприятие как объект диагностики может обладать стабильным финансовым состоянием, нестабильным либо финансовым состоянием, имеющим признаки разной степени вероятности банкротства. Стабильное финансовое состояние сопровождается высокими показателями рентабельности, способностью своевременно расплачиваться по долгам, достаточным объемом собственных средств. Нестабильное финансовое состояние предприятий характеризуется низкой эффективностью использования имеющихся ресурсов, отсутствием прибыли на протяжении двух или трех последних отчетных периодов. Угроза банкротства при этом характеризуется неспособностью компании отвечать по имеющимся обязательствам. Для таких компаний, как правило, характерен высокий риск финансовой несостоятельности. Состав источников финансирования является тем фактором, который оказывает непосредственное влияние на финансовое состояние и возможность банкротства предприятия.
Следует отметить, что приведенные в таблице 1 традиционные методики предоставляют нетождественные результаты диагностирования вероятности банкротства. В качестве доказательной базы рассмотрим результаты такой диагностики, полученные с применением ряда традиционных методик, на примере группы компаний «МЦ5 Групп».
«МЦ5 Групп» является крупным производителем мягкой мебели в России. В качестве информационной базы диагностики были использованы данные публикуемой финансовой отчетности предприятия за период 2016-2018 гг. В целях диагностики были применены такие методики: Э. Альтмана [8], А.В. Постюшкова [19], О.П. Зайцевой [20], Н.Н. Селезнёвой и А.Ф. Ионовой [21, 22], Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова [17]. Результаты диагностики банкротства по методике Э. Альтмана представлены в таблице 2.
Таблица 2 – Результаты диагностики вероятности банкротства
группы компаний «МЦ 5 Групп» по методике Э. Альтмана
|
Показатель |
2016 |
2017 |
2018 |
|
Х1 |
0,17 |
0,03 |
0,03 |
|
Х2 |
0,01 |
0,02 |
0,00 |
|
Х3 |
0,01 |
0,03 |
0,00 |
|
Х4 |
0,03 |
0,02 |
0,02 |
|
Х5 |
2,18 |
1,11 |
0,83 |
|
Z |
2,45 |
1,28 |
0,88 |
|
Z норм |
1,81 <Z< 2,77 |
Z < 1,81 |
Z < 1,81 |
|
Вероятность банкротства |
Средняя от 35% до 50% |
Высокая от 80% до 100% |
Высокая от 80% до 100% |
Источник: составлено авторами на основе данных [23]
Результаты диагностики по методике Э. Альтмана, представленные в таблице 2, демонстрируют высокую вероятность степени банкротства предприятия, начиная с 2017 г. с укреплением этой позиции в 2018 г. Очевидно, что сложившаяся ситуация требует разработки сценариев антикризисного управления.
Результаты диагностики по методике А.В. Постюшкова представлены в таблице 3.
Таблица 3 - Результаты диагностики вероятности банкротства
группы компаний «МЦ 5 Групп» по методике А.В. Постюшкова
Источник: составлено авторами на основе данных [23]
Представленные в таблице 3 результаты показывают, что у предприятия финансовое состояние волатильное, вероятность банкротства существует и усиливается в 2018 году. При этом данная методика дает несколько иные результаты в сравнении с результатами по методике Э. Альтмана. А именно: в 2017 году по методике А.В. Постюшкова финансовое состояние предприятия оценивается как устойчивое, несмотря на то, что по мемодике Э. Альтмана оно характеризовалась высокой степенью вероятности банкротства.
Далее перейдём к диагностике вероятности банкротства по методике О. П. Зайцевой [20] (таблица 4).
Таблица 4 – Результаты диагностики вероятности банкротства
группы компаний «МЦ 5 Групп» по методике О. П. Зайцевой
|
Показатели |
2016 |
2017 |
2018 |
|
К1 |
0,46 |
1,31 |
0,18 |
|
К2 |
1,56 |
1,57 |
1,54 |
|
К3 |
4,87 |
10,43 |
21,70 |
|
К4 |
0,01 |
0,03 |
0,00 |
|
К5 |
37,00 |
45,42 |
56,88 |
|
К6 |
0,46 |
0,90 |
1,21 |
|
К факт |
4,99 |
7,21 |
10,35 |
|
К норм |
0,07 |
0,14 |
0,19 |
|
Вероятность банкротства |
Высокая |
Высокая |
Высокая |
Источник: составлено авторами на основе данных [23]
Как видим из таблицы 4, на протяжении всего диагностического диапазона у предприятия наблюдалась высокая степень вероятности банкротства, исходя из ежегодного существенного превышения нормативного коэффициента более чем в 71 раз (2016 г.), 51 раз (2017 г.) и 54 раза (2018 г.). Это свидетельствует о том, что результаты применения методики О.П. Зайцевой в целом совпадают с результатами, полученными по методике Э. Альтмана.
Рассмотрим результаты применения рейтинговой методики Н.Н. Селезнёвой и А.Ф. Ионовой [21, 22] (таблица 5).
Таблица 5 – Результаты диагностики вероятности банкротства
группы компаний «МЦ 5 Групп» по методике Н.Н. Селезнёвой и А.Ф. Ионовой
|
Показатель |
2016 |
2017 |
2018 |
|
К1 |
6,81 |
3,04 |
2,27 |
|
К2 |
1,22 |
1,04 |
1,03 |
|
К3 |
0,03 |
0,02 |
0,02 |
|
К4 |
0,01 |
0,02 |
0,00 |
|
К5 |
0,00 |
0,02 |
0,00 |
|
N1 |
2,27 |
1,01 |
0,76 |
|
N2 |
0,61 |
0,52 |
0,51 |
|
N3 |
0,03 |
0,02 |
0,02 |
|
N4 |
0,02 |
0,07 |
0,01 |
|
N5 |
0,02 |
0,09 |
0,02 |
|
R |
73,16 |
41,06 |
32,45 |
|
R Норм |
<100 |
<100 |
<100 |
|
Тип финансового состояния |
Неустойчивое |
Неустойчивое, предкризисное |
Неустойчивое, кризисное |
|
Вероятность банкротства |
Средняя |
Высокая |
Очень высокая |
Источник: составлено авторами на основе данных [23]
Как свидетельствуют результаты, приведенные в таблице 5, на протяжении всего диагностического диапазона предприятие было финансово неустойчивым. Причем интегральный показатель сигнализировал об усилении финансовой неустойчивости, что подтверждается его поступательным снижением с 73,16 в 2016 году до 32,45 в 2018 году. Результаты расчетов вероятности банкротства по методике Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова [17] представлены в таблице 6.
Таблица 6 – Результаты диагностики вероятности банкротства
группы компаний «МЦ 5 Групп» по методике Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова
|
Показатель |
2016 |
2017 |
2018 |
|
К1 |
-0,03 |
-0,02 |
-0,02 |
|
К2 |
1,22 |
1,04 |
1,03 |
|
К3 |
2,25 |
1,29 |
0,94 |
|
К4 |
0,00 |
0,02 |
0,00 |
|
К5 |
0,28 |
0,96 |
0,15 |
|
R |
0,51 |
1,13 |
0,30 |
|
R норм |
<1 |
>1 |
<1 |
|
Тип финансового состояния |
Неустойчивое |
Устойчивое |
Неустойчивое, предкризисное |
|
Вероятность банкротства |
Высокая |
Минимальная |
Очень высокая |
Источник: составлено авторами на основе данных [23]
Как видим из таблицы 6, методика Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова дает результаты, схожие с результатами, полученными по методике А.В. Постюшкова. В обоих случаях финансовое состояние предприятия в 2017 году характеризовалось как устойчивое, однако высокой была вероятность банкротства в 2016 и 2018 годах.
Таким образом, результаты применения рассмотренных методик диагностики риска банкротства на примере группы компаний «МЦ 5 Групп» оказались различными, но по ряду из них наблюдается некоторое сходство, что дало возможность объединить их в две группы:
1) по методикам Э. Альтмана, О.П. Зайцевой, Н.Н. Селезневой и А.Ф. Ионовой предприятие диагностировано финансово неустойчивым, подверженным высокому риску банкротства на протяжении всего периода исследования;
2) по методикам Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова, А.В. Постюшкова диагностирование финансовой неустойчивости и высокого риска банкротства относится к 2016 и 2018 годам, укрепление финансовое состояния до статуса устойчивого в 2017 году оказалось недостаточным, чтобы закрепить наметившуюся позитивную динамику.
Кроме того, ни она из представленных методик не раскрывает факторов, ставших причинами возникновения кризисной ситуации на предприятии. Это доказывает целесообразность разработки альтернативной методики, учитывающей не только финансовые показатели, но и комплекс институциональных факторов влияния на степень финансовой стабильности компании, что поспособствует более точной диагностике вероятности банкротства.
3.3. Результаты разработки и апробации альтернативной методики диагностики риска банкротства компаний
Для уточнения полученных результатов с применением традиционных методик (таблицы 2–6) нами предлагается использовать альтернативную методику диагностики риска банкротства, базирующуюся на комплексном охвате результатов влияния ряда институциональных факторов на степень финансовой стабильности компаний (таблица 7).
Таблица 7 - Комплекс институциональных факторов, влияющих
на степень финансовой стабильности компаний
|
Фактор |
Индикатор |
Интерпретация влияния на результат оценки |
|
Динамика масштабов долгосрочного спроса на продукцию |
Темпы роста продаж отдельных видов продукции |
Наличие прироста объема продаж продукции на протяжении диагностируемого периода – повышение конкурентоспособности и финансовой стабильности Снижение темпов роста продаж в диагностическом периоде –снижение финансовой стабильности |
|
Динамика изменения структуры спроса на продукцию |
Динамика структуры продаж в разрезе отдельных видов продукции |
Изменение структуры спроса более чем на 50% в год свидетельствует о высоком уровне финансовой стабильности, до 50% - стабильный уровень; отсутствие изменений – уровень, угрожающий финансовой стабильности |
|
Динамика детерминации продукции |
Динамика объема продаж в сопоставлении с динамикой прибыли и денежных потоков |
Положительная динамика: рост объема продаж с увеличением прибыли и притоком денежных ресурсов – высокий уровень стабильности Негативная динамика: снижение объема продаж с уменьшением прибыли и оттоком денежных ресурсов – уровень, угрожающий финансовой стабильности |
|
Внедрение технологических инноваций |
Количество внедренных инноваций в производственный процесс |
Наличие свыше 3 инноваций, внедренных в течение года в улучшение производственного процесса или свойства продукции – высокий уровень стабильности Наличие 1-3 инноваций, внедренных в течение года в улучшение производственного процесса или свойства продукции – средний уровень стабильности Отсутствие инноваций, внедренных в течении года в улучшение производственного процесса или свойства продукции – недостаточный уровень финансовой стабильности |
|
Внедрение маркетинговых инноваций |
Количество внедренных инноваций в процессы маркетинговой деятельности |
Наличие свыше 3 инноваций, внедренных в течение года в развитие маркетинговой деятельности – высокий уровень стабильности Наличие 1-3 инноваций, внедренных в течение года в развитие маркетинговой деятельности – средний уровень стабильности Отсутствие инноваций, внедренных в течении года в развитие маркетинговой деятельности – недостаточный уровень финансовой стабильности |
|
Наличие убытков |
Показатели финансовых результатов компании |
Финансовые результаты от всех видов деятельности имеют положительное значение в динамике – высокий уровень финансовой стабильности Наличие убытка от операционной деятельности или чистого убытка в одном году из диагностируемого периода - имеется тенденция к кризисному состоянию Наличие убытков на протяжении трех отчетных периодов – предприятие финансово нестабильно, высокий уровень риска банкротства |
|
Динамика финансовых показателей-коэффициентов |
Сравнительный анализ результатов проведенных расчетов основных финансовых показателей -коэффициентов |
Наличие и прирост финансовых показателей-коэффициентов, удовлетворяющих нормативу по более, чем 50% позиций – угрозы банкротству нет Наличие и прирост финансовых показателей-коэффициентов, не удовлетворяющих нормативу по более, чем 50% позиций – наличие угрозы банкротству Сохраняющаяся динамика несоответствия финансовых показателей-коэффициентов, не удовлетворяющих нормативу по всем анализируемым позициям – угроза банкротства значительна |
|
Государственное регулирование рынка |
Наличие ценовых и иных ограничений рынка |
Значительные ограничения цен на рынке – снижение уровня финансовой стабильности Наличие государственной поддержки отрасли – повышение уровня финансовой стабильности, минимизация вероятности банкротства |
Источник: разработано авторами
На следующем этапе для каждого конкретного предприятия целесообразно сформировать индивидуальный перечень показателей-индикаторов для сравнения с конкурентами и среднеотраслевыми значениями, что позволит оценить позиции компании на рынке. Такую оценку влияния факторов на основе предложенных индикаторов и последующее диагностирование риска банкротства целесообразно проводить в динамике.
Представленная методика позволит классифицировать предприятия на три группы по степени риска банкротства: высоко-рискованные, средне-рискованные и низко-рискованные. Диагностическую шкалу вероятности банкротства компаний, исходя из экспертных оценок влияния институциональных факторов на финансовую стабильность компаний, предлагается использовать в таком формате:
1) позитивное влияние – 100 баллов;
2) нейтральное влияние – 50 баллов,
3) негативное влияние – 0 баллов.
Локальные оценки, предоставленные несколькими экспертами в процессе диагностирования влияния указанных факторов, целесообразно обобщить в виде среднего значения в итоговой таблице с учетом данных в динамике диагностируемого периода. Апробация предложенной методики проведена на практических материалах исследуемой группы компаний «МЦ 5 Групп», результаты которой представлены в таблице 8.
Таблица 8 - Результаты диагностики риска банкротства группы компаний
«МЦ 5 Групп» на основе альтернативной авторской методики
|
Критерии оценки |
2016 |
2017 |
2018 |
|||
|
Оценка |
Балл |
Оценка |
Балл |
Оценка |
Балл |
|
|
Динамика масштабов долгосрочного спроса на продукцию |
Прирост объема продаж |
100 |
Прирост объема продаж |
100 |
Снижение объема продаж |
0 |
|
Динамика изменения структуры спроса на продукцию |
Более 50% |
100 |
Менее 50% |
50 |
Негативная динамика |
0 |
|
Динамика детерминации продукции |
Рост объема продаж с увеличением прибыли и притоком денежных ресурсов |
100 |
Рост объема продаж с увеличением прибыли и притоком денежных ресурсов |
100 |
Снижение объема продаж с уменьшением прибыли и оттоком денежных ресурсов |
0 |
|
Частота обновления ассортимента продукции |
Коэффициент обновления ассортимента продукции -1,1 |
50 |
Коэффициент обновления ассортимента продукции -1,3 |
50 |
Коэффициент обновления ассортимента продукции -1,5 |
100 |
|
Внедрение технологи-ческих инноваций |
Число внедренных инноваций в производственный процесс - 4 |
100 |
Число внедренных инноваций в производственный процесс - 2 |
50 |
Число внедренных инноваций в производственный процесс - 1 |
50 |
|
Внедрение маркетинговых инноваций |
Число внедренных инноваций в маркетинговую деятельность - 0 |
0 |
Число внедренных инноваций в маркетинговую деятельность - 2 |
100 |
Число внедренных инноваций в маркетинговую деятельность - 1 |
100 |
|
Динамика покупательских предпочтений |
Прирост положительных ответов |
100 |
Снижение положительных ответов |
50 |
Прирост положительных ответов |
100 |
|
Государственное регулирование рынка |
Отрасль регулируется государством |
50 |
Отрасль регулируется государством |
50 |
Отрасль регулируется государством |
50 |
|
Итого баллов |
х |
600 |
х |
550 |
х |
400 |
Источник: составлено авторами
Отметим, что максимально возможное количество баллов, которое могло получить диагностируемое предприятие исходя из показателей, соответствующих специфике его деятельности, составляет 800 баллов. Такой показатель свидетельствует о полном отсутствии вероятности банкротства компании.
Показатель, находящийся в интервале 50–80% от максимально возможного количества баллов (400–640 балов) сигнализирует о наличии средней степени вероятности банкротства компании и призывает ее менеджмент к принятию решений по минимизации негативного влияния факторов, чтобы не допустить вхождение в кризисное состояние.
Показатель, находящийся в интервале 0–50% от максимально возможного количества баллов (менее 400 баллов), сигнализирует о наличии высокой степени риска банкротства компании и призывает ее менеджмент к принятию срочных решений по выведению предприятия из кризиса.
Как показали расчеты, на протяжении всего диагностируемого периода группа компаний «МЦ5 Групп» входит в состав компаний со средним уровнем риска банкротства. Однако данный риск имеет постоянную тенденцию к росту и в 2018 году компания приблизилась к высоко-рискованному значению. Результаты проведенного диагностирования позволяют констатировать, что в 2018 году риск банкротства группы компаний «МЦ5 Групп» существенно повысился в результате уменьшения объема продаж, снижения числа внедряемых инновационных технологий и маркетинговых воздействий. К тому же имела место негативная динамика объема продаж с одновременным уменьшением прибыли и оттоком денежных ресурсов.
В этих условиях группе компаний «МЦ5 Групп» могут быть предложены такие сценарии финансовой стабилизации и соответствующие зоны ответственности за реализацию решений, направленных на управление риском банкротства:
- для службы маркетинга – провести поиск новых и расширение имеющихся каналов продаж для вывода своей продукции на новые рынки сбыта, в новые клиентские секторы с увеличением выручки;
- для технологических и дизайнерских служб – изыскать способ повышения степени инновационности продукции, внедрения новых видов и модификаций мягкой мебели с уникальными эргономическими свойствами и дизайнерскими решениями;
- для службы закупок – изыскать способ снижения материальных затрат на производство продукции без потери ее качества;
- для службы бюджетирования – при разработке бюджетов компании обеспечить ориентацию устанавливаемых лимитов финансовых показателей на достижение цели – повышение рентабельности продаж при снижении уровня расходов на производство,
- для службы внутреннего аудита – регулярно (ежемесячно) контролировать соблюдение установленных лимитов финансовых показателей по центрам ответственности.
Таким образом, предложенная альтернативная методика диагностики вероятности риска банкротства позволяет определить причины негативных тенденций, а также более точно выявить вероятность усиления риска наступления финансовых сложностей и банкротства предприятия в ближайшей перспективе, способствовать разработке сценариев финансовой стабилизации. Кроме того, данная методика учитывает специфику отрасли и может быть модифицирована с учетом индивидуальных особенностей конкретных компаний, что подтверждает вполне универсальный ее характер.
Выводы
В результате проведенного исследования приходим к следующим выводам:
1. Дефиницию «банкротство» в правовом аспекте следует трактовать как признанную судом абсолютную неплатежеспособность предприятия-должника; в экономическом аспекте – как завершающую стадию жизненного цикла предприятия, приводящую к последующей его ликвидации.
2. Основными признаками, усиливающими риск наступления банкротства, являются: финансовая несостоятельность или невозможность компании оплачивать свои обязательства перед сотрудниками и кредиторами; наличие регулярных убытков и финансовой неустойчивости (кризисного состояния) на протяжении нескольких отчётных периодов, сопровождаемых негативными тенденциями, связанными с отсутствием притока либо оттоком денежных ресурсов.
3. В результате компаративного анализа специфики традиционных методик диагностики вероятности банкротства компаний установлено, что большинство из них не отличается высокой степенью достоверности, а также не обеспечивает возможности выявить причины негативных тенденций, сформировавших неудовлетворительное финансовое состояние компании.
4. Предложенная авторами альтернативная методика диагностики позволяет учесть влияние комплекса факторов институциональной среды, в том числе определяющих структуру рынка, его потенциал, конкурентные позиции предприятия, что в итоге дает более полную картину для точной диагностики вероятности банкротства компании и разработки плана ее финансовой стабилизации для адекватного реагирования на выявленный риск.
1. Ожегов С. И., Шведова Н. Ю. Толковый словарь русского языка. URL: http://www.etextlib.ru-/Book/Details/41088.
2. Глухова О.Ю., Шевяков А.Ю. Несостоятельность (банкротство) как правовая и экономическая категории // Социально-экономические явления и процессы. 2017. № 5. URL:https://cyberleninka.ru/article/n/nesostoyatelnost-bankrotstvo-kak-pravovaya-i-ekonomicheskaya-kategorii
3. Алиева Р. В. Сущность и история становления банкротства // Молодой ученый. 2018. № 40. С. 120-121. URL https://moluch.ru/archive/226/52929/
4. Морозов А. А., Дембицкая А. Д. Этапы развития законодательства о несостоятельности (банкротстве), его понятие и признаки // Молодой ученый. 2018. № 22. С. 243-245. URL: https://moluch.ru/archive/208/50873/
5. Ле Хоа. Новый закон РФ о несостоятельности (банкротстве): взгляд зарубежного экономиста // Экономика и жизнь. 1998. № 11. С. 20.
6. Баренбойм П. Правовые аспекты банкротства. М. : Белые альвы, 1995. 200 с.
7. Altman Edward Bankruptcy, Credit Risk and High Yield ‘Junk’ Bonds: A Compendium of Writings. Oxford, England and Malden, Massachusetts: Blackwell Publishing, 2002.
8. William H. Beaver. Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting Selected Studies. Supplement to Journal of Accounting Research. 1966. Vol. 4. pp. 71-111.
9. Taffler, R.J. Forecasting company failure in the UK using discriminant analysis and financial ratio data // Journal of Royal Statistical Society, Series A. 1982. Vol. 145 (3) p. 342-358.
10. Анализ финансового состояния предприятия. Оценка вероятности банкротства. Модель Таффлера и Тишоу. URL: http://afdanalyse.ru/publ/finansovvi_analiz/1/bankrot_tafler/13-1-0-37
11. Модели банкротства зарубежных предприятий с формулами расчета (4 MDA-модели). Модель Лиса // Финансово-инвестиционный блог В. Жданова. URL: https://finzz.ru/modeli-bankrotstva-zarubezhnyx-predpriyatij-4-mda-modeli.html
12. Федотова М.А. Построение модели оценки потенциальной кредитоспособности сельскохозяйственных организаций // Финансы и кредит. 2011. 40 (472). С.67-72. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/postroenie-modeli-otsenki-potentsialnoy-kreditosposobnosti-selskohozyaystvennyh-organizatsiy
13. Модель Чессера. Пример расчета в Excel // Финансово-инвестиционный блог В. Жданова. URL: https://finzz.ru/model-chessera-i-model-zmievskogo.html
14. Финансовый анализ. Экспресс-курс. URL: https://ridero.ru/books/finansovyi_analiz_za_1_chas_ekspress-kurs/freeText
15. Хайдаршина Г.А. Методы оценки риска банкротства предприятия. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук : 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит». М. 2009.
16. Жданов В.Ю. Разработка модели диагностики риска банкротства для авиапредприятий // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2011. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-modeli-diagnostiki-riska-bankrotstva-dlya-aviapredpriyatiy
17. Модель Сайфуллина-Кадыкова. URL: https://www.audit-it.ru/finanaliz/terms/analysis/model_sayfullina_kadykova.html
18. Савицкая Г.В. Экономический анализ. М. : ИНФРА-М. 2017. 663 с.
19. Постюшков А.В. Прогнозирование банкротства // Арбитражный управляющий. 2007. № 6. С. 11-16. URL: https://afdanalyse.ru/publ/finansovyj_analiz/1/model_diagnostiki_riska_bankrotstva_a_v_postjushkova/13-1-0-379
20. Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства предприятия. URL: https://afdanalyse.ru/publ/finansovyj_analiz/1/model_zajcevoj/13-1-0-108
21. Методика Н. Н. Селезневой и А. Ф. Ионовой для определения финансового состояния предприятия. URL: http://www.beintrend.ru/2011-08-30-19-31-27
22. Селезнева Н. Н. Анализ финансовой отчетности организации / Н. Н. Селезнева, А. Ф. Ионова. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2012. 583 с. URL: http://znanium.com/spec/catalog/author/?id=408cc002-38dd-11e4-b05e-00237dd2fde2
23. Финансовая отчетность «МЦ5 Групп». URL: https://www.list-org.com/company/7345321; https://www.audit-it.ru/buh_otchet/4312146860_ooo-mts5-grupp
