logo
OTVETY_k_gosam_novye(1)

Признаки возникновения кризисной ситуации и способы ее выявления и прогнозирования.

К факторам кризисных ситуаций можно отнести источники их возникновения, причины и уровни организационной принадлежности участников вовлеченных в кризис.

В обобщенном виде среди источников кризисных ситуаций можно выделять:

- природные;

- экологические;

- производственно-технические;

- финансово-экономические;

- социально-психологические.

К причинам возникновения кризисных ситуаций можно относить:

- недостаточный уровень (границы) наших знаний о возможностях предсказания кризиса;

- определенный уровень отчуждения или дисфункций в функционировании социально-политических, хозяйственно-экономических, культурно- психологических механизмов;

- случайные отклонения, просчеты иили ошибки (инженерные, управленческие, политические, исторические и т.п.);

- преступные действия в отношении личности, организации или общества и т.п.

Кроме этих типологических причин следует различать и смешанные, или комплексные, причины, а также их сложные взаимосвязи.

Кризисные ситуации могу разворачиваться на различных уровнях, включающие: личности; группы; организации (предприятия, фирмы); отрасли (регионы); нации (государства) и т.д.

Признаки кризисной ситуации: наличие соответствующих отклонений от нормальной ситуации; наличие угрозы высокоприоритетным целям и ценностям; острый дефицит времени для реагирования на угрозу.

Признаки кризиса дифференцируются прежде всего по его типологической принадлежности: масштабы, проблематика, острота, область развития, причины, возможные последствия, фаза проявления.

В распознавании кризиса большое значение имеет оценка взаимосвязи проблем. Существование и характер такой взаимосвязи могут многое сказать и об опасности кризиса, и о его характере.

Признаки или характеристики (свойства, параметры) кризиса позволяют дать оценку кризисной ситуации и разработать адекватные управленческие воздействия. Преодоление кризисов — управляемый процесс, о чем свидетельствует многолетняя экономическая история человечества.

Признаки кризиса должны описывать его как систему, т. е. как совокупность взаимосвязанных элементов, образующих единое целое. В качестве ключевых оценочных характеристик кризиса обычно используются следующие параметры:

Можно ли предвидеть и прогнозировать кризисные ситуации? В одних случаях можно (когда кризисы наступают вследствие перемен, которые мы можем и успеваем понять и оценить), в других — нет.

В самом общем виде последовательность действий при прогнозировании кризисов такова:

Большое разнообразие кризисов порождается огромным количеством причин. Антикризисное управление существует для того, чтобы, если возможно, избежать кризиса (предупредить его появление), а если это невозможно — ограничить развитие кризиса и смягчить его последствия.

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 і 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 і 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:

Z-счёт = 1,2 х К1 + 1,4 х К2 + 3,3 х К3 + 0,6 х К4 + К5,

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:

У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы [1, 6, 18]:

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]:

R = 2К0 + 0,1Ктл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр,

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:

Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

Ккомпл = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур + 0,1Кфр + 0,1Кзаг.

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

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:

R1 = (0,2–0,1) х 2 = 0,2 пункта.

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

R2 = (2–0) х 0,1 = 0,2 пункта.

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:

а) 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).

б) В модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова веса рассчитаны по формуле:

Кi = 0,2/Imin,

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:

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.