<<
>>

4.3. Совершенствование методики прогнозирования банкротства предприятия с учетом влияния макроэкономических и микроэкономических показателей

Ведущими зарубежными учеными [126, 129, 131] доказано на конкретных примерах, что прогнозирующая сила модели Альтмана улучшится при введении в нее макроэкономических (региональных и общенациональных) данных.

В данном параграфе авторами предлагается методика, которая позволит предприятию прогнозировать свое финансовое состояние с учетом влияния макро- и микроэкономических показателей на примере ЗАО «Призма».

Иначе, будет учитываться влияние тенденций экономики страны и региона на экономические результаты работы предприятия.

В этой связи авторы решили установить корреляционную зависимость между уровнем платежеспособности предприятия и общеэкономическими показателями, такими как:

- учетная ставка центрального банка России,

- платежи в бюджет,

- уровень инфляции,

- темпы падения производства,

- изменение цен.

Выбор указанных показателей обусловлен тем, что во-первых, по ним существует информационная база; во-вторых, они оказывают существенное влияние на производственный процесс и на оборотные средства предприятия; в-третьих, по ним выявляется наиболее

189

существенная корреляция. В таблице 4.3.1 приведена диаграмма макроэкономических показателей за четвертый квартал 1994 года и за первый квартал 1995 г.

1994 г., первый и второй кварталы 1995 г. были выбраны с тем, чтобы в последующие годы проверить методику прогнозирования, основанную на влиянии макроэкономических и региональных показателей - это первое, и второе, в 1994 г. ставка Центрального банка была самой высокой с последующей тенденцией ее уменьшения, это же касается и других выбранных показателей.

Таблица 4.3.1

Поквартальная диаграмма макроэкономических данных и финансового результата работы предприятия ЗАО « Призма» Балансовая при- Учетная ставка Уровень инфля- Темпы падения быль, тыс. руб. ЦБР, % ции, % производства, % 1 2 3 4 6455 200 13,08 12,0 1 8734 180 45,6 30,0 Г1 10230 140 16,8 10,0 J 8600 185 22,6 15,5 ч 6900 200 40,4 36,5 HI 6120 205 45,0 37,0 J 5467 210 50,0 45,0 л 7680 150 45,0 35,0 till 9987 ПО 40,0 30,0 J 10956 80 30,0 25,0 . 12000 80 30,0 25,0 LlV 16000 80 30,0 20,0 J 17000 50 25,5 16,0 19333 20 20,0 10,0 1 20211 20 15,0 10,0 yw 23215 20 10,0 5,0 22515 20 10,0 5,0 J В дальнейшем данные показатели включаются в модель для прогнозирования банкротства.

Ниже приведем машинные расчеты по выявлению корреляционной зависимости:

190

1) между финансовым результатом деятельности предприятия и

учетной ставкой ЦБР

Таблица регрессии: Постоянный член: Стандартное отклонение Y R- квадрат Размер выборки Число степеней свободы Коэффициент(ы) Стд Откл Коэфф

21256,54272125

2105,5898167397

0,88504036163635

17

15

-76,90165449 7,1561792442

2) между финансовым результатом деятельности предприятия и

уровнем инфляции

Таблица регрессии: Постоянный член: Стандартное отклонение Y R- квадрат Размер выборки Число степеней свободы Коэффициент(ы) Стд Откл Коэфф

21349,178831215

4446,1201043883

0,48742168827653

17

15

-309,8961923 82,053724514

3) между финансовым результатом деятельности предприятия и

темпами падения производства

Таблица регрессии: Постоянный член: Стандартное отклонение Y R- квадрат Размер выборки Число степеней свободы Коэффициент(ы) Стд Откл Коэфф

20358,790451908

4049,31158382493

0,5577483143223404

17

15

-367,0202662 81,49946199

4) между финансовым результатом деятельности предприятия и

совокупное влияние трех факторов

Таблица регрессии: Постоянный член: Стандартное отклонение Y R- квадрат Размер выборки Число степеней свободы

21896,947441612

1957,862404421

0,91385813389643

17

13

Коэффициент(ы) -63,76007663 47,162425531995 Стд Откл Коэфф 9,2235398738 150,52061273874

-162,3281741808 175,32735266351

191

Аналогичным образом устанавливается зависимость между экономическими показателями по региону (в нашем случае Центрально-Черноземный район) и финансовыми показателями деятельности предприятия.

Данные по региональным показателям представлены в таблице 4.3.2.

Критерии выбора региональных показателей те же, что и макроэкономических показателей.

Таблица 4.3.2 Поквартальная диаграмма региональных данных и совокупного результата работы предприятия ЗАО «Призма» Платежи в местный бюджет, % Личный доход, тыс. руб. Индекс цен Интегральный показатель 1 2 3 4 25 200 1,48 0,65 25 180 1,41 0,87 20 250 1,17 1,02 20 200 1,28 0,86 20 150 1,10 0,69 20 140 1,00 0,61 15 130 X 0,55 15 160 X 0,77 12 205 X 1,00 11 220 X 1,10 11 240 X 1,20 12 270 X 1,60 9 300 X 1,70 5 350 X 1,93 5 400 X 2,02 5 445 X 2,32 5 455 X 2,25 Ниже приведем машинные расчеты по выявлению корреляционной зависимости:

1) между интегральным результатом деятельности предприятия и платежами в местный бюджет

Таблица регрессии: Постоянный член: 22672,99

Стандартное отклонение Y 3269,001

R- квадрат 0,722905

Размер выборки 17

192

Число степеней свободы Коэффициент(ы) Стд Откл Коэфф

15

-740,587 118,3869

2) между интегральным результатом деятельности предприятия и личным доходом

Таблица регрессии:

Постоянный член: 0,617598

Стандартное отклонение Y 0,17706

R- квадрат 0,024057

Размер выборки 6

Число степеней свободы 4

Коэффициент(ы) 0,134084

Стд Откл Коэфф 0,427016

3) между интегральным результатом деятельности предприятия и индексом цен

Таблица регрессии:

Постоянный член: -0,18081

Стандартное отклонение Y 0,139229

R- квадрат 0,949736 Размер выборки 17

Число степеней свободы 15

Коэффициент(ы) 0,005638

Стд Откл Коэфф 0,000335

4) между интегральным результатом деятельности предприятия и совокупное влияние трех факторов

Таблица регрессии: Постоянный член:

Стандартное отклонение Y

R- квадрат

Размер выборки

Число степеней свободы

Коэффициент(ы)

Стд Откл Коэфф

0,341336 0,113797 0,96866 17 14

-0,01934 0,004629 0,006652 0,000442

Расчет корреляционной зависимости производится с использованием возможностей электронной таблицы и с применением ступенчатой процедуры, по которой переменные вводятся в регрессивную модель только при значимости на уровне 0,15.

193

При меньшем показателе корреляционная зависимость ослабевает, и регрессивная модель увеличивает число ошибок при распознавании предприятий банкротов и небанкротов.

Данная скорректированная модель Альтмана в подразделе 4.2 (уравнение 4.2.2) дополняется макроэкономическими показателями.

В результате уравнение имеет вид:

Z =0,012К! + 0,014 К2 + 0,033 К3 + 0,01549 К4 +0,075 К5-

- 309 К6-367 К7-76 К8-740 К9 + 0,0056 К10+0,13 КЦ, (4.3.1)

где Z'- надежность, степень удаленности от банкротства;

К[, К2 К3-IQ К5- показатели, приведенные в уравнении (3.1.3);

К6- уровень инфляции;

К7 - уровень надежности производства;

К8- учетная ставка Центрального банка России;

К9 - платежи в бюджет;

Кю- индекс цен;

Кц - уровень жизни.

Критериальное значение счета Z', по мнению авторов, должно быть соизмеримо с экономической рентабельностью местной промышленности, равной 20%.

Это объясняется следующими обстоятельствами: предприятия, имеющие норму прибыли 20% с 1994 по 1999 гг.

не попали в группу банкротов.

Таким образом, если Z принимает значение 1,2, то предприятие станет банкротом через один год с вероятностью 95 %, через два года с вероятностью 70 %, через три года с вероятностью 30 %, через четыре года с вероятностью 30 %, через пять лет с вероятностью 30 %. Это связано с тем, что макроэкономические показатели, особенно в российских условиях, очень динамичны, т.е. в течение одного года они подвержены колебаниям, например, уровень инфляции в I квартале 1994 года изменился от 13,08 до 45,6 % (см. табл. 4.3.1). Темпы падения производства от 45% во втором полугодии 1994 года до 5% во втором полугодии 1995 г. Менее резким колебаниям эти показатели подвергались в 1996-1997 гг. Однако, начиная со 2 полугодия 1998 года, колебания усилились.

Если Z'= 1,2-1,6, то предприятие отличается исключительной надежностью. При Z' > 1,6 выводы затруднены.

194

До сих пор прогноз осуществлялся исходя из фактических данных, полученных из бухгалтерской (финансовой) и статистической отчетности.

В условиях кризисной ситуации при выработке стратегии предприятия, необходимо путем составления прогнозных форм бухгалтерской (финансовой) отчетности на ближайшую перспективу (1-2 года), исходя из предполагаемой прибыли, темпов роста производства, прогнозируемого прироста цен на сырье, темпов инфляции и других макроэкономических факторов. Темп роста производства, например, определяется исходя из прогноза маркетинговой службы по продвижению товаров на рынок, с учетом заключенных договоров на поставку товаров и прочих условий, определяемых региональными данными (индекс цен на аналогичные товары, рост платежеспособности населения и другие). Прогнозируемый темп инфляции и рост цен на сырье определяется экспертным путем. Затем определяются кумулятивные темпы роста этих показателей по формуле 4.3.2:

Х0 = Х1-Х2-Х3, (4.3.2)

где Хо - прогнозируемый кумулятивный темп роста показателя;

Х1( Х2, Х3 - помесячные темпы роста прогнозируемых показателей на ближайший квартал.

Затем с использованием электронной таблицы строятся прогнозные формы квартальной отчетности с учетом различных вариантов прогноза, приведенные ниже в таблице 4.3.3.

Варианты прогноза могут строиться исходя из различных сценариев развития ситуации. В частности, прогнозные оценки в значительной степени зависят от варианта оценки продукции предприятия. Возможны следующие варианты: цена не меняется, цена растет пропорционально темпам инфляции (вариант 1), цена растет пропорционально темпам роста цен на сырье (вариант 2 и 3).

Прогнозируемый прирост оборотных средств на конец следующего квартала составит 7,86 (26,12 + 6,84 - 19,6 - 5,5). Таким образом, в варианте 1 прогнозируемая прибыль покрывает менее половины прироста оборотных средств, что приводит к потере платежеспособности. В варианте 2 значения показателей платежеспособности увеличиваются. Более того, есть возможность часть прибыли в размере ее превышения над половиной прироста оборотных средств направить на выплату дивидендов (2,55 = 6,49- (7,86/2)). Эта ситуация описана в варианте 3.

195

Таблица 4.3.3 Анализ возможности утраты платежеспособности ЗАО «Призма» в I квартале 1995 года, тыс. дол. США Показатели Отчетные данные Варианты

1 2 3 Отчет о финансовых результатах Выручка от реализации 53,40 66,40 71,17 71,17 Затраты:

Сырье и материалы Прочие 34,20 12,30 45,58 15,29 45,58 15,29 45,58 15,29 Налогооблагаемая прибыль 6,90 5,53 10,30 10,30 Налоги и прочие обязательные отчисления от прибыли 2,55 2,05 3,81 3,81 Чистая прибыль 4,35 3,48 6,49 6,49 Дивиденды к выплате 1,74 - - 2,55 Реинвестированная прибыль 2,61 3,48 6,49 3,94 Баланс предприятия Актив Основные средства 15,20 15,20 15,20 15,20 Запасы и затраты 19,60 26,12 26,12 26,12 Денежные средства, расчеты и прочие активы 5,50 6,84 6,84 6,84 Баланс 40,30 48,16 48,16 48,16 Пассив Источники собственных средств 23,30 23,30 23,30 23,30 Прибыль отчетного периода - - - - Долгосрочные заемные средства 4,60 4,60 4,60 4,60 Срочная кредиторская задолженность 12,40 16,78 13,77 16,32 Баланс 40,30 48,16 48,16 48,16 Показатель КП 2,02 1,96 2,41 2,02 Показатель К,* 50,6 49,1 58,2 50,5 Показатель К,„ - 0,98 1,21 1,01 Расчеты показывают, что и в этом случае предприятие не выйдет за пороговые значения показателей платежеспособности.

В приведенном примере рассмотрены лишь ключевые моменты изложенной методики. Как в любых прогнозных расчетах, в ней может быть сделано много допущений, а сама методика представляет собой один из примеров имитационного моделирования. Какого-то одного заранее предопределенного и однозначного результата не

196

может быть, а качество прогноза зависит от количества вариантов моделирования, точности экспертных оценок, имеющегося программного обеспечения.

В частности имитационные модели наиболее успешно реализуются в среде электронных таблиц типа ЛОТУС - 1-2-3, СУПЕРКАЛК, QPRO и других.

Описанная методика может использоваться инвесторами при вложении своих средств в какое-либо предприятие. Однако, при этом необходимо иметь в виду, что в ходе ее применения могут быть допущены ошибки двух типов. Ошибка типа 1 совершается тогда, когда будущее предприятие - банкрот классифицируется как небанкрот, ошибка типа 2 допускается в тех случаях, когда надежное предприятие записывается в группу банкротов. Ошибка типа 1 потенциально имеет более высокую цену, чем ошибка типа 2.

Аналогией ошибки типа 1 при предоставлении инвестиций будет ситуация, когда кредит предоставляется предприятию, которое, в конечном счете, оказывается неспособным расплатиться и объявляет дефолт.

Ошибка типа 2 имеет место тогда, когда в инвестициях отказывается предприятию, которое успешно справилось бы с долговыми обязательствами.

Какова же цена ошибки типа 1? Первичной ценой будет потеря процентов и/или основной суммы долга. Результатом может быть как полная потеря основной суммы, так и частичная потеря в реорганизационных мерах.

В случае покрытого залогом займа критически важной становиться форма залога, но во многих случаях стоимость имущества обанкротившегося предприятия ниже величины инвестиций, что влечет за собой потери. В дополнение к рублевой стоимости, связанной с дефолтом должника, имеются еще и значительные нематериальные убытки. Даже в случае возвращения 100 % инвестиционной суммы, время, потраченное руководством инвестора на возвращение суммы, довольно значительно и связано с моральными издержками, не говоря уже о судебных расходах.

Ошибочная классификация обанкротившегося впоследствии предприятия предполагает также и «цену шанса» по упущенной выгоде («цена шанса» - издержки выбора инвестиций с меньшим доходом и большим риском в надежде на повышенную прибыль). «Цена шанса» по основному долгу и процентам, которые не были получены, равна той прибыли, которая могла бы поступить по альтернативным

197

инвестициям. В периоды жесткой монетарной политики и «дорогих денег» эта цена становится особенно очевидной. Еще одной ценой, которую приходится заплатить, является утрата клиента при окончании операций по займу. Банки и другие институты кредитования предпочитают иметь дело со старыми, проверенными клиентами, нежели проводить проверку новых потенциальных должников. Если прежний клиент, потерпевший банкротство, не может быть заменен новым, то финансовое учреждение несет убытки, равные тому доходу, который мог бы быть получен, если бы старый клиент не оказался неплатежеспособным. И, наоборот, убытки, связанные с ошибкой типа 1, будут меньше, если банк может мгновенно сориентироваться и заменить «плохой долг» новым, вполне надежным.

Стоимость ошибки типа 2 значительно ниже. Если предприятие получает отказ, потому что модель ошибочно отнесла его к потенциальным банкротам, издержки будут следующими: во-первых, упущен процент по неп ре доставленным инвестициям. Этот упущенный доход, однако, не равен вероятной сумме начисленного процента, а только разнице между этой процентной ставкой и некоторой ставкой на безрисковое вложение средств, например, в казначейские бумаги, с тем же сроком погашения, что и несостоявшаяся ссуда. Этот упущенный процент фактически сводится к нулю, если кредитор находит альтернативное средство применения, процент по которому сопоставим с процентом по несостоявшемуся займу. Как и при ошибке типа 1, при отказе в ссуде можно потерять постоянного клиента. В конечном счете, психологические издержки отказа в ссуде достойному предприятию ничтожны по сравнению с возможными преимуществами отказа в ссуде предприятию, которое в дальнейшем не сможет ее вернуть.

Рассмотренные типы ошибок имеют большое значение для инвесторов. Теперь рассмотрим применение дискриминантной модели для руководства предприятия. В настоящее время уже достаточно хорошо подтвердился факт, если предприятие намеренно успешно планировать свой рост и осуществлять планы, время от времени оно должно правдиво оценивать свое состояние на данный момент. Это позволит выявить стратегически сильные и слабые стороны и при наличии таковых внести изменения в политику и планируемые действия. К сожалению, беспристрастная и правдивая оценка своего состояния зачастую трудноосуществима, пока не наступает кризисная ситуация.

Этот феномен, именуемый иногда «принцип кризиса», достаточно типичен не только для развивающихся и благополучных фирм, но

198

и для предприятий, находящихся в затруднительном положении. В любом случае решением проблемы являются те или иные организационные изменения, например, реорганизация полномочий, изменение стратегии и ее реализация, которые важны для развивающегося предприятия; периодические переоценки и гибкость управления становятся критически важными для потенциальных банкротов. Суть вопроса сводится к тому, чтобы знать: чего ждать, и быть в состоянии правильно интерпретировать любые результаты и, в конце концов, использовать эту информацию для внесения корректив в планы и действия.

Выдвигаемое авторами предложение сводится к тому, что скорректированная, дискриминантная модель, если она применяется правильно и регулярно, имеет способность предсказывать корпоративные проблемы на столь ранней стадии, что руководство имеет возможность вовремя осознать серьезность ситуации и избежать банкротства. Однако дела на предприятиях обстоят иначе, а именно, когда груз наложенных долговых обязательств становится в конце концов столь велик, что его невозможно облегчить ни пролонгацией, ни получением новых ссуд, предприятие, наконец, признает свою неплатежеспособность, но приписывает неотвратимый кризис отсутствию оборотных средств. Руководство предприятия не признает кризис при наличии денег на расчетном счете или в кассе.

Наблюдения за предприятиями показывают, в большинстве случаев единственный путь: все сильнее и сильнее накапливать свои обязательства, пока банкротство не окажется единственным выходом. Таким образом, проблема предстает двугранная: с одной стороны, как убедить руководство в серьезности ситуации, а с другой стороны, что сделать для ее исправления.

Целью скорректированной модели является заблаговременное распознавание предприятий-банкротов; данная глава исследует модель МДА с точки зрения ее применения в организационно-экономическом механизме антикризисного управления. Для того чтобы проиллюстрировать еще одно потенциальное преимущество модели, мы кратко рассмотрели два фактических случая банкротства. В обоих случаях речь идет о предприятиях, которые обратились в арбитражный суд с просьбой о реорганизации в условиях банкротства согласно Закону о банкротстве) и которые, находясь в стадии реорганизации, оказались поглощенными в корпоративном слиянии путем покупки. Причиной, побудившей дать краткое описание двух случаев, является необходимость проиллюстрировать альтернативу банкротству - слияние.

199

ОАО «Сомовская мебельная фабрика» приватизировалась в 1993 году, но попытки предприятия добиться прибыли так и оставались безуспешными до февраля 1998 года, когда предприятие подало прошение о признании банкротства. За этот период предприятие так и не смогло стать прибыльным, хотя мебельная промышленность переживала подъем. Причинами провала стали: некомпетентность руководства, которая включала и недооценку капитальных затрат и издержки, связанные с модернизацией цеха по изготовлению синтетического шпона, и неспособность определить объем производства, столь необходимый в экономике производства корпусной мебели, неадекватные каналы сбыта и, наконец, чрезмерно высокие проценты на финансирование и слишком высокую долю долгосрочных заимствований в капитализации. С одобрением просьбы о банкротстве, арбитражный суд назначил внешнее управление для составления отчета об экономической целесообразности реорганизации и для принятия контроля над предприятием в свои руки. На начальных стадиях реорганизации, внешний управляющий сообщил, что внутренняя реорганизация целесообразна в силу продолжающихся производственных убытков и необходимости дополнительного капитала.

Исходя из этого, он порекомендовал единственно приемлемую с их точки зрения программу: соединить ОАО «Сомовскую мебельную фабрику» (СМФ) с каким-нибудь преуспевающим производителем корпусной мебели. И только после этого, с марта 1998 года ОАО «СМФ» начала активно искать сотрудничества и долевого участия с рядом мебельных предприятий, которые могли предложить и обеспечить необходимые управленческие кадры и капитал. При поиске покупателя и проработке деталей важным фактором было время. Существенным моментом, на который следует здесь обратить внимание, является то, что ОАО «СМФ» обнаружила свои промахи на относительно поздней стадии, то есть пройдя через банкротство. Только после этого начал рассматриваться вариант слияния. Если бы это стало ясным для руководства до объявления банкротства, ситуация, несомненно, была бы более безболезненной; весьма вероятно, что было бы достигнуто соглашение значительно более выгодное для ОАО «СМФ».

Скорректированная дискриминантная модель предсказала бы банкротство за год до события, а исходная модель предсказала бы банкротство за 14 месяцев до события. За два месяца до банкротства показатель Z предприятия был довольно низким и составил всего 0,6 %; за 14 месяцев до банкротства этот показатель едва превосходил

200

1,01 %. Было совершенно ясно, что ОАО «СМФ» должно быть помещено в категорию банкротов.

План внешнего управляющего строился на предложении о покупке, сделанной в июне 1998 года холдингом «Мебель Черноземья». Рассмотрение плана в арбитражном суде было форсировано в результате давления, которое «Мебель Черноземья» смогла оказать и на ОАО «СМФ», и благодаря тому факту, что состояние дел в последнем становилось все хуже. Результатом явился план слияния, исходя из платежеспособности ОАО «СМФ», по которому прежние акционеры были полностью устранены от решений в соединенном предприятии. Без потерь оказались только кредиторы, в случае если предложение холдинга принималось. Предложение было положительно рассмотрено в суде, несмотря на сильное противодействие со стороны Орловского регионального отделения федеральной комиссии по рынку ценных бумаг. Арбитражный суд постановил, что предложение было справедливым и его следовало принять, поскольку единственной альтернативой была ликвидация предприятия. Хотя доказательства и не могут быть представлены, вполне логично допустить, что тщательно оговоренное слияние, осуществленное годом ранее, было бы более благоприятным и для кредиторов, и для акционеров ОАО «СМФ». Слияние в то же время сохранило все ценные активы ОАО «СМФ» и работу нескольких сот человек, которые оказались бы без работы в случае ликвидации.

Второй пример банкротства касается ЗАО «Метиз» - производителя мелких скобяных изделий. ЗАО «Метиз» получило статус акционерного общества в 1991 году. Если в случае с ОАО «СМФ» основной причиной банкротства были постоянные чрезмерные эксплуатационные расходы и увеличивающаяся задолженность, то в случае ЗАО «Метиз» причинами явились изначально высокая доля долгового капитала в первоначальном финансировании и последующие фиксированные платежи по долговым обязательствам, которые буквально задушили предприятие. Фактически в 1993-1994 гг. ЗАО «Метиз» достигло неплохих показателей и в 1996 году получило первые прибыли. Парадоксально, но именно в этом году предприятие обратилось в арбитражный суд с заявлением о банкротстве, заявление было принято и ему было представлено право реорганизации в условиях банкротства. Хотя производственные показатели были далеко не столь плачевны, как у ОАО «СМФ», решения внешнего управляющего в обоих случаях были одинаковыми, а именно: должник не может успешно функционировать независимо и должен быть аффилирован с

201

предприятием, которое готово предоставить дополнительный капитал, опытные руководящие кадры и организовать рынок сбыта.

ЗАО «Призма» оказалось единственным предприятием, проявившим заинтересованность в ситуации с ЗАО «Метиз». В итоге в арбитражный суд был представлен план ЗАО «Призма» о покупке ЗАО «Метиз». Было выявлено, что в принципе ЗАО «Метиз» было платежеспособным, и потому новый план слияния-реорганизации предусматривал интересы всех прежних кредиторов и акционеров ЗАО «Метиз». Всего через восемь месяцев после объявления банкротства план был одобрен судом, кредиторами и акционерами общества. Опять-таки, на решение суда значительное влияние оказало предложение второго предприятия о слиянии, и вполне возможно, что интересы ЗАО «Метиз» выиграли бы еще больше, если бы слияние было осуществлено предприятиями, ни одно из которых не объявлено банкротом. Но это произошло бы только в том случае, если руководство ЗАО «Метиз» смогло осознать свои трудности до того, как реорганизация при банкротстве оказалась единственной альтернативой ликвидации.

В обоих рассмотренных случаях начало процедуры слияния до того как было представлено заявление о банкротстве избавило бы обанкротившееся предприятие от более чем неприятных минут, не говоря уж о понесенных расходах.

Можно привести целый ряд преимуществ, связанных с использованием модели надежного прогнозирования банкротства, включая сохранение ценных активов, сохранение рабочих мест для сотрудников предприятия, предотвращение значительного ущерба престижу и репутации. В дополнение к сказанному, потенциальный ущерб для кредиторов и акционеров может оказаться в случае банкротства весьма значительным, особенно для старых акционеров общества. Однако преимущества могут быть извлечены только в том случае, если угрожающая предприятию опасность осознается во всей полноте и сопровождается необходимыми превентивными мерами. Риск и стоимость ошибок в связи с ошибочным прогнозом непосредственно связаны с самими прогнозами банкротств. Ошибки типа 1, кажется, доминируют над вторым типом ошибок из-за возможных убытков в связи с неспособностью предсказать крах предприятия, цена которых - ликвидация предприятия. Сюда входят и потеря продуктивной ценности активов (за вычетом их ликвидационной стоимости). Если предприятие оказывается в состоянии подать заявление в соответствии с главой XI Закона о банкротстве, то открывается возможность избежать

202

потери активов. Приостановление производственной деятельности, естественно ведет к потерям заработной платы персонала предприятия. Ошибка типа 2, то есть предсказание банкротства, когда предприятие благополучно переживает предсказанный крах, и прогноз не реализуется, трудно поддается ценностной оценке. Допуская, что после прогноза были приняты превентивные меры, практически невозможно установить, в какой степени предприятие избежало банкротства именно благодаря этим мерам. Следовательно, появляется необходимость допускать, что были предприняты излишние меры, и в этом случае, стоимость этих мер тоже будет ощутимой. Это, в первую очередь, время и денежные средства, которые были затрачены на превентивные меры и являющиеся основным фактором. В случае компромиссного соглашения с кредиторами или отсрочки обязательств неоправданные потери понесут кредиторы. Можно выдвинуть контрдовод, что выигрыш для предприятия симметричен убыткам кредиторов, но сам по себе факт столь радикальных мер обычно является индикатором кредитоспособности предприятия. Например, кредитор, получающий 50 копеек за один рубль по одной представленной ссуде, несомненно дважды подумает о предоставлении ссуды для дальнейшего финансирования. Подобные потери источников финансирования могут оказаться для предприятия пагубными в дальнейшем. Крайней ситуацией, возникающей в связи с ошибкой типа 2, может оказаться ситуация, когда сами превентивные меры оказываются причиной гибели предприятия. Если вероятность этой ситуации более чем маловероятна, то последствия ошибки типа 1 довольно реальны. В этой связи можно утверждать, что потенциальные последствия ошибки типа 1 обходятся много дороже.

Таким образом, модель прогнозирования банкротств может оказаться исключительно полезной для тех предприятий, которые планируют расширение или диверсификацию базиса за счет приобретения других предприятий, оказавшихся в затруднительном положении. При осуществлении этой политики основной проблемой является информационный разрыв, связанный с поисками вероятного кандидата на поглощение.

Потенциально полезные сферы применения надежной модели прогнозирования неограниченны внутренними управленческими соображениями или определением кредитонадежности, она может быть полезной и при принятии инвестиционных решений.

203

Выводы к четвертой главе

1. Предложенная методика с использованием финансовых показателей и коэффициентов имеет следующие достоинства:

- во-первых, она базируется на комплексном, многомерном подходе к оценке такого сложного явления, как финансовое состояние предприятия;

- во-вторых, она дополняет методы, основывающиеся на финансовых данных, и может быть одинаково эффективна для выявления предприятий, испытывающих затруднения, но принимающих меры к выздоровлению;

- в-третьих, с помощью данной методики не просто констатируется факт наступившей несостоятельности, а прогнозируется движение к банкротству.

2. Анализ экономического положения и финансового состояния предприятий, включенных в выборку, позволил скорректировать исходную модель дополнительным компонентом, имеющим ключевое значение для того, чтобы модель могла правильно прогнозировать успех или банкротство предприятия, а именно отношением: общие эксплуатационные расходы / затраты на вложенный капитал. Преимущество скорректированной модели подкрепляется еще и тем, что крах обанкротившихся предприятий был предсказан, по крайней мере за три года до самого события, тогда как исходная модель могла предсказывать банкротство за пять лет.

Таким образом, модель прогнозирования банкротств может оказаться исключительно полезной для тех предприятий, которые планируют расширение или диверсификацию базиса за счет приобретения других предприятий, оказавшихся в затруднительном положении. При осуществлении этой политики основной проблемой является информационный разрыв, связанный с поисками вероятного кандидата на поглощение.

3. Потенциально полезные сферы применения надежной модели прогнозирования неограниченны внутренними управленческими соображениями или определением кредитонадежности, она может быть полезной и при принятии инвестиционных решений.

204

<< | >>
Источник: A.M. Букреев, И.В. Рощупкина. Кризис-менеджмент в акционерных обществах- Воронеж : Воронежский государственный университет. - 323 с.. 2006

Еще по теме 4.3. Совершенствование методики прогнозирования банкротства предприятия с учетом влияния макроэкономических и микроэкономических показателей:

  1. 11.7. Прогнозирование возможного банкротства (предотвращения несостоятельности) предприятия
  2. 7.4. Макроэкономическое пространство и макроэкономические показатели производства
  3. 7.5. Микроэкономические показатели производства. Издержки производства
  4. Глава 2. Управление рисками на макроэкономическом и микроэкономическом уровнях. Страхование в системе управления рисками
  5. Модель совершенствования показателей
  6. 4.1. Использование метода диагностического анализа при прогнозировании банкротства
  7. Достоинства и недостатки двух методов исчисления конечных макроэкономических показателей
  8. 9.3. Диагностика банкротства предприятия
  9. ГЛАВА 4. МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ БАНКРОТСТВ
  10. 3.4. МОДЕЛИ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ РИСКА БАНКРОТСТВА И НЕВОЗВРАТА КРЕДИТА В СИСТЕМЕ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ ФИРМОЙ
  11. 10. ПРОБЛЕМА СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ТЕХНИКИ И МЕТОДИКИ ПЛАНИРОВАНИЯ РАССЛЕДОВАНИЯ