УДК ____

КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА РИСКА БАНКРОТСТВА

Постановка проблемы: При осуществлении хозяйственной деятельности предприниматели сталкиваются со множеством финансовых рисков, которые в совокупности ведут к риску финансовой несостоятельности или банкротства предприятия. Общеизвестно, что банкротство – признанная хозяйственным судом несостоятельность должника возобновить свою платежеспособность и удовлетворить признанные судом требования кредиторов не иначе как через применение ликвидационной процедуры. Особую значимость для хозяйствующих субъектов представляет оценка вероятности банкротства и разработка своевременной антикризисной программы.

Анализ последних исследований и публикаций: Теория риска и, в частности риска банкротства, последовательно развивалась в работах Дж. Милля, А. Маршалла, Ф. Найта, Дж. Фон Неймана, В. Гранатурова, М. Лапусты, Д. Тобина, У. Шарпа, К. Редхэда, К. Ерроу, В. Чепурко и многих других ученых.

В условиях существования риска необходим механизм его учета и оценки при реализации хозяйственных решений. В научных трудах Хохлова В.Н. [10, С. 87-102. ] выделяются следующие основные этапы процесса управления риском:

1. анализ природы риска; выявление факторов риска, качественная и количественная оценка риска;

2. выбор методов воздействия на риск при сравнении их эффективности;

3. принятие решения;

4. воздействие на риск (снижение, сохранение, передача);

5. контроль результатов управления риском.

В данной статье ставится цель проведения сравнительного анализа различных моделей вероятности банкротства и их расчет на основании консолидированного баланса предприятий Крыма.

Изложение основного материала: Управление производством с учетом рисков должно предполагать их качественную и количественную оценку на всех этапах принятия решений. Качественная оценка – это выявление источников, причин риска, идентификация всех возможных рисков и определение возможных потерь. Качественная оценка рисков – определение всей совокупности рисков ( ), присущих решению. Количественная оценка, в свою очередь, базируется на информации, предоставляемой качественным анализом, и предполагает численное выражение характеристик рисковой ситуации. Количественная оценка рисков решения – формирование множества исходов, при которых целевой показатель принимает значения с определенной вероятностью ( , , причем , где – множество значений вероятности возникновения события ), и определение характеристик закона распределения целевого показателя.

Таким образом, первым этапом оценки рисков является построение модели рисковой ситуации и определение ее элементов. В отечественной и зарубежной экономической литературе описано множество моделей диагностики банкротства, систематизация и интерпретация значений которых приводится в таблицах 1 и 2. Большинство моделей строилось на основе множественной корреляции данных значительной совокупности предприятий. Однако, выявленная зависимость зачастую не может быть использована в практике прогнозирования банкротства украинских предприятий. Причин тому несколько – например, ряд моделей (Уильяма Бивера, Сайфулина Р.С. и Кадыкова Г.Г) используют показатели, которые отсутствуют в финансовой отчетности украинских предприятий. Следующей важной причиной следует назвать специфику внешней среды функционирования предприятий. Если в большинстве моделей основной причиной банкротства названы внутренние факторы, то в Украине причиной банкротства может послужить налоговый залог на все имущество предприятия при незначительном налоговом долге, изъятие контролирующими органами товарно-материальных ценностей или документов во время «особо тщательной» проверки. И, наконец, украинские реалии и тенденции развития предприятий могут не совпадать с условиями рыночной среды экономически развитых стран, на основе которой и строились данные модели.

Таблица 1

Методика расчета индексов диагностики вероятности банкротства предприятия.

Продолжение таблицы 1

Таблица 2

Пороговые значения индексов диагностики вероятности банкротства предприятия.

Характеристика моделей вероятности банкротства будет неполной без представленной ниже методики расчета отдельных показателей (составляющих) моделей:

Модели диагностики банкротства имеют ряд преимуществ и недостатков (Таблица 3). Для прогнозирования вероятности банкротства украинских предприятий наиболее приемлемыми являются: модель Конана – Гольдера, Лиса, Таффлера, Дискриминантная 5-факторная модель, Критерий степени финансовой устойчивости предприятий, Модель диагностики банкротства Донцовой и Никифоровой. С определенными ограничениями также может быть использована пятифакторная модель Альтмана 1983 года.

Таблица 3

Преимущества и недостатки моделей оценки вероятности банкротства.

Продолжение таблицы 3

Расчеты вероятности банкротства, проведенные нами по моделям Альтмана, Спрингейта, Лиса и Таффлера на основании консолидированной финансовой отчетности предприятий Крыма дают достаточно схожие результаты. Модель Таффлера, правда, дает более радужный прогноз, однако показатели Z-счета едва превысили пороговое значение коэффициента. Мы можем говорить лишь о некотором улучшении финансового состояния предприятий в последнем 2005 году.

Таблица 4

Оценка вероятности банкротства предприятий Крыма в 2003 – 2005 г.г.

Для выявления основных факторов, влияющих на риск банкротства предприятий АРК, на факультете повышения квалификации АПК ЮФ КАТУ НАУ было проведено анкетирование руководителей агроформирований. По результатам анкетирования можно выделить ряд внешних причин и причин внутреннего характера, определяющих финансовую устойчивость предприятия и вероятность банкротства.

Внутренние факторы:

- Снижение объемов реализации продукции;

- Повышение издержек на производство продукции и административно-управленческий персонал;

- Потери имущества по причинам, не зависящим от деятельности;

- Потери при реализации ценных бумаг;

- Систематические нарушения ритма производственно-технологического процесса;

- Низкая эффективность инвестиционной политики

- Низкий процент инноваций в общей структуре долгосрочных инвестиций;

- Недостаточный уровень диверсификации хозяйственной деятельности;

- Участие предприятий в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

- Высокий уровень текучести кадров;

- Высокий процент морального и физического износа основных средств;

- Наличие сверхнормативных товарно-сырьевых запасов;

- Хроническая нехватка оборотных средств;

- Устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

- Устойчиво высокий процент непроизводительных расходов в структуре себестоимости;

- Хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами;

- Низкий коэффициент автономности;

- Отсутствие четкой выработанной стратегии предприятий;

- Неэффективное использование оборотных средств

- Низкий уровень маркетинга и потеря рынков сбыта продукции;

- Непроизводительное содержание лишних рабочих мест.

Внешние факторы:

- Непредвиденное снижение объемов закупок;

- Повышение закупочных цен на товары;

- Нарушение сроков платежей со стороны контрагентов;

- Изменение валютных курсов;

- Природно-естественные факторы;

- Политические факторы;

- Обесценивание реальной покупательной способности денег;

- Изменение валютных курсов;

- Уменьшение размера процентов и дивидендов по инвестициям;

- Увеличение процентных ставок по привлеченным средствам;

- Нестабильность экономической и политической ситуации в стране;

- Потеря ключевых контрагентов;

- Потеря контрактов;

- Негативные изменения структуры заказов;

- Высокая доля простроченной дебиторской задолженности;

- Превышение размеров заемных средств над установленными расчетными лимитами;

- Превышение критического уровня простроченной кредиторской задол­женности;

- Ухудшение режима кредитования.

Устранение с рынка банкротов - объективный рыночный процесс. Однако более важной задачей является предотвращение банкротства. Антикризисный менеджмент предприятий включает в себя не только разработку чрезвычайных мер по предотвращению банкротства, но и формирование концепции и целей деятельности предприятий, поддержание их стратегического потенциала, способного обеспечивать в течении длительного периода конкурентное преимущество на внутреннем и внешнем рынках.

Вывод: В современных условиях эффективность риск-менеджмента определяется прежде всего мощностью информационной базы, составной частью которой являются данные бухгалтерского учета и аудита. Оценка рисков на основе анализа финансового состояния хозяйствующего субъекта представляет интерес как один из самых доступных и простых методов количественного определения уровня риска. Использование других методов (расчетов вероятности убытков, «дерева решений», статистического, экспертного, имитационного) часто затруднено из-за отсутствия необходимых данных. Информация же об основных финансовых показателях деятельности предприятия является для предприятия обязательной формой отчетности и доступна для проведения исследований.

Литература:

1. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. Учеб. пособие. - М.: Дело и сервис, 1999. - 112 с.

2. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство «Дело и Сервис», 2002. –160 с.

3. Гранатуров В.М., Шевчук О.Б. Ризики підприємницької діяльності: Проблеми аналізу. – К.: Зв’язок, 2000. – 152 с.

4. Грачов В.І., Коюда Т.П. Класифікація ризиків та управління ними // Фінанси України. – 2002. - №10. – С. 56-60.

5. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. – М.: Финансы и статистика, 1999

6. Кочетков В.Н., Шипова Н.А. Экономический риск и методы его измерения. Учеб пособие. -К.: Европ. Ун-т финансов, информ. Систем. Менеджмента и бизнеса, 2000. - 60 с.

7. Лапуста М.Г., Шаршукова Л.Г. Риски в предпринимательской деятельности. - М.: ИНФРА-М, 1998. – 224 с.

8. Райс Т, Койли Б. Финансовые инвестиции и риск / Пер. с англ. – КИЕВ: Торгово – издат. бюро BHV, 1995

9. Редхэд К., Хьюз С. Управление финансовыми рисками. - М.: ИНФРА-М, 1996. – 288 с.

10. Хохлов В.Н. Управление риском. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 239 с.

11. Managing Risk in Farming: Concepts, Research, and Analysis. Agricultural Economic Report 774 (AER-774). By Joy Harwood, Richard Heifner, Keith Coble, Janet Perry, and Agapi Somwaru. Market and Trade Economics Division, Economic Research Service, U.S. Department of Agriculture.