Так как функциональное наполнение программы остается открытым для всех и может производиться не только за счет усилий фирмы-разработчика, но и проявления инициативы «на местах», перспективы развития программы представляются очень широкими. Пользователи и партнеры фирмы нередко делают интересные собственные настройки, отражающие региональную, отраслевую специфику. Что в целом обогащает и развивает систему. Основной недостаток программы состоит в отсутствии возможности учета влияния внешней среды.
Система «ИНЭК-АФСП» на данный момент обладает более мощным функциональным наполнением, что позволяет использовать ее в области финансового анализа и непрофессионалу, который вынужден полностью положиться на реализованные разработчиками методики и предложения, имея незначительные возможности влияния на заложенные в программу алгоритмы анализа. Таким образом, освоить и начать полноценную работу в «ИНЭК-АФСП» гораздо проще, нежели в Audit Expert. Достоинство первой состоит также в том, что в ней есть возможность (кроме вариантов планового и фактического) сравнивать свои показатели со средними данными по отрасли и другим отраслям, учитывать изменение внешней среды. Главный же минус «ИНЭК-АФСП» - ее жесткость, отсутствие пользовательских средств настройки на новые методики анализа.
В заключение заметим, что рассмотренные программы динамично развиваются, появляются новые версии, обладающие более высокими потребительскими качествами.
Необходимость применения программного обеспечения для проведения анализа финансового состояния предприятий продиктована временем и объемом показателей, используемых при анализе.
3.3 Оценка вероятности банкротства и меры по улучшению финансового состояния
На основе анализа финансовой отчетности предприятий в отечественной и зарубежной аналитической практике существуют различные модели прогнозирования риска деловой несостоятельности.
Более ранние модели прогнозирования банкротства были одномерными, т.е. построенными на значениях какого-либо одного коэффициента. Впоследствии они стали усложняться за счет вовлечения в модели все большего количества коэффициентов.
Изучив фирмы, испытывавшие финансовые трудности с 1921 по 1930 г., Р.Смитт и А. Винакор сделали предположение, что наиболее надежным показателем предстоящего банкротства является снижение отношения чистого оборотного капитала к сумме активов.[20]
Сравнение показателей 20 обанкротившихся в период с 1920 по 1929 г. предприятий с показателями 19 предприятий, не потерпевших финансового краха, проведенное П.Г.Фицпатриком, позволило сделать вывод о том, что такими показателями являются отношения прибыли к чистому собственному капиталу и чистого собственного капитала к сумме задолженности.[21]
Изучение В.Б.Хикманом опыта выпуска корпоративных облигаций за период с 1900 по 1943 г. свидетельствовало, что надежными предсказателями невыполнения обязательств по корпоративным ценным бумагам (с предсказанием за 5 лет до дефолта) являются коэффициент покрытия процентных выплат и отношение чистой прибыли к объему продаж.[22]
Исследование С.Л.Мервином данных по 939 предприятиям за десятилетний период показало возможность предсказания банкротства за 4 – 5 лет до него по динамике трех коэффициентов: коэффициента покрытия процентных выплат, отношения чистого оборотного капитала к сумме задолженности. Перед банкротством наблюдается снижение этих коэффициентов.
Наиболее известное из ранних исследований по прогнозированию несостоятельности провел В.Бивер. На основе сравнения 79 предприятий-банкротов с 79 конкурентоспособными предприятиями в качестве лучших предсказателей банкротства он выделил пять коэффициентов:
- коэффициент текущей ликвидности (К1 или КТЛ);
- отношение выручки к совокупному долгу (К2);
- отношение чистой прибыли к совокупным активам (К3);
- отношение совокупного долга к совокупным активам (К4);
- отношение оборотного капитала к совокупным активам (К5).
Динамика указанных коэффициентов у благополучных предприятий и у предприятий-банкротов приведена в таблице 3.1.
Наиболее известной многомерной методикой прогнозирования финансовой несостоятельности (неплатежеспособности) предприятий этого типа является Z-счет Эдварда Альтмана. Альтман провел исследование 33 американских компаний в период первой половины 60-х годов по 22 финансовым коэффициентам. Применив многомерный дискриминантный анализ, он отобрал 5 наиболее значимых коэффициентов для построения регрессионной кривой Z-оценок этих коэффициентов в качестве индикатора предсказания возможности банкротства (Z-счет Альтмана):
Таблица 3.1
Финансовые коэффициенты благополучных предприятий и предприятий с вероятностью наступления финансовой несостоятельности по В.Биверу
| Коэффициенты | Благополучныепредприятия | Предприятия-банкроты (за 5 летдо банкротства) | Предприятия-банкроты (в моментбанкротства) |
| К1 | 3,3-3,5 | 2,4 | 2,0 |
| К2 | 0,45 | 0,15 | -0,15 |
| К3 | 0,1 | 0,05 | -0,2 |
| К4 | 0,37-0,40 | 0,5 | 0,8 |
| К5 | 0,4-0,42 | 0,3 | 0,06 |
Z= 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,999X5,
где Х1 –отношение собственных оборотных средств к сумме активов; Х2 – отношение нераспределенной прибыли к сумме активов; Х3 – отношение прибыли до вычета процентов и налогов к сумме активов; Х4 – отношение рыночной стоимости обыкновенных и привилегированных акций к балансовой оценке заемного капитала; Х5 – отношение выручки от реализации к сумме активов.
Zср характеризуется у Альтмана значением 2,675. Диапазон 1,81<Z<2,99 относится к «зоне неведения» затруднительности точного предсказания). При Z < 1,81 – предсказывается высокая вероятность банкротства, при Z> 2,99 – низкая вероятность банкротства. Позднее Альтман получил модифицированный вариант своего уравнения для компаний, акции которых не котируются на бирже, в котором Х4 представляет собой отношение балансовой стоимости собственного капитала к балансовой стоимости заемного капитала. Значения весовых коэффициентов в уравнении изменились и граничное значение высокой вероятности банкротства стало: Z < 1,23.
В 1977 г. Альтман улучшил результаты первоначального исследования. В своей работе они подробно изучили такие факторы, как капитализируемые обязательства по аренде, применили прием сглаживания данных, чтобы выровнять случайные колебания. Новая модель, названная ими «модель Zeta», способна предсказывать банкротства с высокой степенью точности на два года вперед и с меньшей, но все же приемлемой точностью (от 66 до 70%) на пять лет вперед.
Авторские права на использование «модели Zeta» принадлежат консалтинговой фирме «Zeta Services», которая за определенную плату предоставляет подробную информацию, в том числе уравнения «модели Zeta», расчет финансовых коэффициентов, различные параметры и другие данные по более чем 2400 предприятиям США с оценкой их деятельности на протяжении десяти и более лет. «Модель Zeta» с определенными изменениями и с учетом специфических условий была опробирована в различных странах, в различных отраслях, в разные периоды времени.
Прямое применение модели Альтмана к прогнозированию несостоятельности российских предприятий, на наш взгляд, не совсем правомерно, по причине иной финансово-экономической среды, различиях в бухгалтерском учете и других особенностей российского бизнеса.
В 1977 г. британские исследователи Р. Таффлер и Г. Тишоу применили подход Альтмана и на выборке из 80 британских компаний построили четырехфакторную прогнозную модель финансовой несостоятельности, описываемую следующими уравнением:
Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4
где Х1 – отношение прибыли до уплаты процентов и налогов по текущим обязательствам; Х2 – отношение текущих активов к общей сумме обязательств; Х3 – отношение текущих обязательств к общей сумме активов; Х4 – отсутствие интервала кредитования; Z (или КОСС) – коэффициент обеспеченности собственными средствами.
При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 – высокая.
Отметим, что в уравнении Р.Таффлера и Г.Тишоу переменная Х1 играет доминирующую роль по сравнению с тремя другими. А различительная прогностическая способность ниже по сравнению с Z-счетом Альтмана, в результате чего незначительные колебания экономической обстановки и возможные ошибки в исходных данных, в вычислении финансовых коэффициентов и всего индекса могут приводить к ошибочным результатам.
Несмотря на то, что прогнозная модель Р.Таффлера и Г.Тишоу построена на более современных данных и не включает в себя рыночную оценку бизнеса (корректировку акций), ее применимость к российским условиям также вызывает сомнения из-за различий в финансово-экономических условиях Великобритании и России, в частности, условиях кредитования промышленности.
Первая французская модель оценки платежеспособности фирм на основе многомерного дискриминантного анализа было построена в 1979 г. Ж. Конаном и М. Голдером по выборке из 95 малых и средних предприятий Франции, изученных за период с 1970 по 1975 г.:
Z = - 0,16Х1 – 0,22Х2 + 0,87Х3 + 0,10Х4 – 0,24Х5,
Где Х1 – отношение денежных средств и дебиторской задолженности к итогу актива; Х2 – отношение собственного капитала и долгосрочных пассивов к итогу пассива; Х3 – отношение финансовых расходов к выручке от реализации (после налогообложения); Х4 – отношение расходов на персонал к добавленной стоимости (после налогообложения); Х5 – отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к заемному капиталу.
Вероятность задержки платежей фирмами, имеющими различные значения показателя Z, приведены в таблице 3.2.
В уравнении Ж.Конана и М. Голдера обращает на себя внимание доминирующая роль фактора Х3 – отношение финансовых издержек к выручке от реализации по сравнению с другими четырьмя коэффициентами. Фактически влияние этого фактора превышает совокупное влияние всех остальных. Работа Ж. Конана и М. Голдера была продолжена аудиторской компанией под руководством М. Голдера, которая построила Z-уравнения для трех отраслей: строительства, оптовой торговли и транспорта.