Анализ существующих методик выявил ряд недостатков и закономерностей и показал, что в настоящее время практически отсутствуют публикации по вопросам методического обеспечения аналитических процедур, проводимых на сельскохозяйственных предприятиях в условиях регионального кризиса, а имеющиеся исследования носят обобщающий характер, и не раскрывают отраслевой специфики в методиках оценки финансового состояния при антикризисном управлении на мезо- и микроуровнях. Вышеизложенное позволяет сделать вывод о том, что в настоящее время недостаточно разработаны теоретические, методические и прикладные аспекты организации антикризисного управления в сельскохозяйственных предприятиях [3, с. 56].
АПК как производственная подсистема региональной экономики функционирует в специфических условиях, которые характеризуются высоким уровнем неустойчивости, неопределенности и риска, что ведет к несостоятельности значительной части предприятий этой отрасли. Для преодоления этого негативного явления необходима разработка системы мер, защищающих жизнеспособные сельскохозяйственные предприятия путем предотвращения кризисных явлений и обеспечения их устойчивого развития.
Исследование методик определения степени кризисности с точки зрения их эффективности позволило выявить следующие недостатки:множественность
показателей анализа финансового состояния, что затрудняет их использование и интерпретацию результатов; во- вторых, отсутствие оптимального отраслевого метода оценки финансового положения, соответствующего условиям хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий. Недостатки имеющихся в научном обороте методик оценки вероятности банкротства требуют разработки собственной модели для аграрной отрасли, которая бы учитывала особенности российской действительности, жизненный цикл и динамику развития организаций с учетом состояния региональной экономики в целом.
Так как разрабатываемая модель должна быть приемлемой для антикризисных управляющих, в методическом плане необходимо учитывать и отраслевую специфику, когда основная масса сельскохозяйственных товаропроизводителей показывает отрицательные результаты финансовой деятельности. В частности, в результате анализа состояния отрасли сельского хозяйства в Курской области нами выявлено, что в настоящее время функционирует 408 сельскохозяйственных организации, входящих по административно-территориальному делению в состав 28 районов, которые в большинстве своем требуют введения антикризисного управления.
Для оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий нами использовались различные модели. Результаты оценки финансового состояния и вероятности банкротства по данным методикам положены в основу разрабатываемой нами модели. Модель разрабатывалась на базе исследования сельскохозяйственных предприятий различной степени финансовой устойчивости. В ходе исследования выявлено порядка 50 финансовых показателей, используемых для оценки финансового состояния организаций.
Анализ финансовых коэффициентов, используемых в моделях, осуществлялся с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). На первом этапе был проведен расчет кластеризации предприятий по финансовым показателям (коэффициентам) с помощью самоорганизующихся карт Кохонена (один из классов нейронных сетей).
Предложена система показателей с позиции их рациональности и достаточности в условиях антикризисного управления, на основе которых сгенерирована модель, определяющая вероятность банкротства предприятий АПК:
VB=0,15Х1+0,1Х2+0,19Х3+0,2Х4+
+0,3Х5+0,05Х6+0,01Х7, где Х1 - коэффициент текущей ликвидности;
Х2 - коэффициент автономии;
Х3 - коэффициент финансовой независимости;
Х4 - коэффициент маневренности собственного капитала;
Х5 - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;
Х6 - отношение собственного и заемного капитала;
Х7 - рентабельность собственного капитала.
Определение класса предприятия происходит на основе итоговой суммы по 7 показателям. Итоговая сумма VB влияет на класс финансовой устойчивости следующим образом:
класс - финансовая устойчивость предприятия не вызывает сомнений;
класс - предприятие с некоторой степенью риска;
класс - состояние нестабильности;
класс - предприятие на грани банкротства.
Применив метод подстановки данных, мы определили экспериментальным путем границы классов. В результате исследования получено:
класс - больше, чем 1,175;
класс - от 0,825 до 1,175;
класс - от 0,435 до 0,825;
класс - меньше, чем 0,435.
Проведение анализа финансового состояния организации, определение значимых факторов, оказывающих влияние на вероятность банкротства, дает возможность управлять этими факторами для увеличения финансовой устойчивости организации. Далее нами была проведена оценка риска банкротства случайной выборки предприятий, с использованием модели Альтмана. Мы сравнили полученные результаты с расчетами по предлагаемой нами модели (табл.). Полученные результаты показывают, что при применении модели Альтмана 4-е и 10-е предприятия охарактеризованы как финансово-устойчивые, в то время как при применении показателя, разработанного автором, данные предприятия характеризуются определенной степенью риска. На основании вышеизложенного можно сделать вывод о более высокой чувствительности показателя, предложенного автором, к изменениям, происходящим на предприятии.
Сравнительная оценка риска банкротства с применением авторской модели и модели Альтмана
| № | Наименование предприятия | Модель Альтма на | Состояние предприятия | Модель автора | Состояние предприятия |
| 1. | ООО "Обояньагро" | 1,151 | Вероятность банкротства очень высока | -1,901 | На грани банкротства |
| 2. | ОАО"Пристень- главпродукт" | 0,980 | Вероятность банкротства очень высока | -2,021 | На грани банкротства |
| 3. | ЗАО "Александровский" | 9,452 | Вероятность банкротства очень низка | 2,423 | фин. уст-сть не вызывает сомнений |
| 4. | ООО "Спасская Нива" | 9,711 | Вероятность банкротства очень низка | 1,391 | С некоторой степенью риска |
| 5. | ООО "Агростройсер- вис" | 0,988 | Вероятность банкротства высока | -0,240 | На грани банкротства |
| 6. | ЗАО "Михайловское" | 2,933 | Вероятность банкротства невысока | 0,552 | С некоторой степенью риска |
| 7. | ООО "Агрореут" | 2,033 | Вероятность банкротства достаточно высока | -0,112 | На грани банкротства |
| 8. | ЗАО"Агрофирма Рыльское" | 1,252 | Вероятность банкротства очень высока | -0,281 | На грани банкротства |
| 9. | ЗАО"Обоянский свекловод" | 1,912 | Вероятность банкротства достаточно высока | -1,522 | На грани банкротства |
| 10. | ОАО "Беловское" | 3.502 | Вероятность банкротства очень низкая | 1,239 | С некоторой степенью риска |
| 11. | СПК "Мокрушанское" | -0,6496 | Вероятность банкротства очень высока | 0,403 | На грани банкротства |
| 12. | ООО "Большесолдатский свекловод" | 0,511 | Вероятность банкротства очень высока | 0,045 | На грани банкротства |
| 13. | ООО "Восход" | 2,17 | Вероятность банкротства достаточно высока | 0,214 | На грани банкротства |
| 14. | СХК «Надежда» | 3,912 | Вероятность банкротства очень низкая | 1,5601 | фин. уст-сть не вызывает сомнений; |
| 16. | ООО «Авангард» | 0,539 | Вероятность банкротства очень высока | -1,159 | На грани банкротства |
Предлагаемая модель позволяет в короткое время проводить оценку финансового состояния предприятий АПК как информационную основу антикризисного управления ими. Модель имеет высокую точность определения кризисных организаций отрасли и является альтернативой использования различных методик для оценки финансового состояния. Значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей модели рассчитаны на основе российских аналитических данных, которые достоверно отражают экономическую ситуацию предприятий АПК.
Предлагаемые нами методы диагностики вероятности банкротства, во- первых, приемлемы для российских условий, во-вторых, адаптированы к аграрному сектору, в-третьих, построены на региональном массиве данных. Следовательно, предложенную модель можно использовать как в исследованиях региональной экономики, так и в антикризисном менеджменте на уровне отдельной организации.
Список литературы
Управление в АПК региона: кадровый и социальный аспекты. Теория и практика: монография / Н.К. Анисимов, А.Ф. Демченко, Е.А. Яковлева, Т.В. Савченко; под ред. проф. А.Ф. Демченко. Воронеж: ВГАУ, 2005. 241 с.
Бескоровайная Н. С. Современные проблемы антикризисного управления в системе региональной экономики // Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия «Экономика». 2006. №4.
Экономика регионов: тенденции развития: монография / Н. К. Васильева [и др.] ; под общей ред. О. И. Кирикова. Книга 3. Воронеж : ВГПУ, 2007. 298 с.