Оценка риска банкротства предприятия: теоретический и практический подходы
Е.
В. ТелипенкоБиблиографическое описание статьи для цитирования:
Телипенко
Е.
В.,
Захарова
А.
А. Оценка риска банкротства предприятия: теоретический и практический подходы // Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2014. – Т. 20. – С.
956–960. – URL:
http://e-koncept.ru/2014/54455.htm.
Аннотация. В статье представлено обоснование выбора модели для оценки риска банкротства предприятия на основе нечеткой логики, которая позволяет: учитывать количественные и качественные показатели, которые могут быть как нормируемыми, так и не нормируемыми; учитывать уровень приемлемого риска для организации и ее особенности; заблаговременно распознать возможность наступления риска банкротства. Представлено описание программного модуля для оценки риска банкротства предприятия.
Текст статьи
Телипенко Елена Викторовна, старший преподаватель кафедры информационных систем,Юргинскийтехнологическийинститут (филиал) ФГБОУ ВПО«Национальный исследовательский Томский политехнический университет», г. Юргаkochetkovaev@mail.ru
Захарова Александра Александровна, кандидат техническихнаук, доцент кафедры информационных систем, Юргинский технологический институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет», г. Юргаzacharovaa@mail.ru
Оценка риска банкротства предприятия: теоретический и практический подходы
Аннотация.В статье представлено обоснование выбора модели для оценки риска банкротства предприятия на основе нечеткой логики, которая позволяет:учитывать количественные и качественные показатели, которые могут быть как нормируемыми, так и не нормируемыми; учитывать уровень приемлемого риска для организации и ее особенности;заблаговременно распознать возможность наступления риска банкротства.Представлено описание программного модуля для оценки риска банкротства предприятия.Ключевые слова:модель, оценка, риск банкротства, нечеткая логика.
Одним из основных способов, позволяющих предвидеть кризисные ситуации в деятельности предприятия, является проведение систематического анализа состояния финансовохозяйственной деятельности с помощью специализированных систем поддержки принятия решений, к которым относится разработанная авторами «Информационная система управленияриском банкротства предприятия» (ИСУРБ). ИСУРБ реализует три основных этапа для выявления и предотвращения кризиса на предприятии: 1)выявление области наиболее подверженной риску, отбор факторов, негативное влияние которых может привести к банкротству;2)оценка факторов и определение уровня риска;3)минимизация риска[1].Для того чтобы оценить значения показателей отобранных на первом этапе необходимы их нормативные или среднеотраслевые значения. Для большего числа показателей это затруднительно, т.к. они являются ненормированными, а некоторые их них могут быть и вовсе не количественными, а качественными. К тому же не всегда целесообразно ориентироваться на среднеотраслевые значения показателей, т.к. каждое предприятие уникально, имеет свои особенности и уровень приемлемого риска. В ходе проведения оценки появляется еще и проблема классификации значений показателей. Не всегда эксперт или лицо принимающее решение может точно сказать, высоким или низким является то или иное значение. Поэтому необходим метод, позволяющий учитывать произвольное число показателей, классифицировать значения этих показателей, а также сворачивать их для расчета и классификации уровня риска банкротства предприятия.Далее рассмотрим алгоритм выбора математической базы для обеспечения решения задачи оценки показателей финансовохозяйственной деятельности предприятия и определения уровня риска банкротства.Существует достаточно большое количество различных моделей оценки риска банкротства как зарубежных, так и российских ученых. Рассмотрим и сравним основные из них с методом, основанным на применении аппарата нечеткой логики. Модель АльтманаДаная модель, носящая также название «Zсчет», была представлена Альтманом в 1968 году. Было исследовано 66 американских промышленных предприятий, 33из которых официально были признаны банкротами. На основании финансового анализа, проведенного на выбранных предприятиях, Альтман выбрал 22 показателя финансовой отчетности наиболее чувствительных к вероятности банкротства. На основании этих показателей ис использованием ряда статистических допущений была записана следующая дискриминантная функция: , (1)где К1–доля чистого оборотного капитала в активах;К2–рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли;К3–рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли;К4–коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала;К5–отдача всех активов, то есть отношение выручки от реализации к общей сумме активов.Если Z < 1,23 предприятие признается банкротом, при значении Z в диапазоне от 1,23 до 2,89 ситуация неопределенна, значение Z более 2,9 присуще стабильным и финансово устойчивым компаниям [2].Здесь и далее для всех методов произведем оценку уровня риска банкротства предприятия ОАО «Ишимбайский машиностроительный завод», в отношении которого в апреле 2012 года в Арбитражный суд республики Башкортостан поступило заявление о признании должника банкротом. Оценку будем производить на основе данных бухгалтерской отчетности за 3периода: 1 квартал 2010г., 1 квартал 2011г. и 1 квартал 2012г., т.е. за один месяц, один и два года до банкротства.В таблице 1 представлены результаты оценки риска банкротства по формуле (1).Таблица 1 Результаты оценки риска банкротства по модели Альтмана
1 квартал 20121 квартал 20111 квартал 2010К10,1660,1790,395К20,0680,0400,023К30,0670,0500,022К40,4101,1902,690К50,5770,4400,302Zсчет0,3620,8961,627Интерпретация оценкибанкротбанкротситуация неопределеннаМодель ДавыдовойБеликоваПервым российским опытом применения подхода Альтмана является сравнительно недавно разработанная модель ДавыдовойБеликова [3]: (2)где К1–оборотный капитал/сумма активов;К2–чистая прибыль/собственный капитал;К3–объем продаж/ сумма активов;К4–чистая прибыль/себестоимость.При: Z0 –вероятность банкротства максимальная (0.9 –1), 0Z0.18 –вероятность банкротства высокая (0.6 –0.8),0.18 Z 0.32 –вероятность банкротства средняя (0.350.5), 0.32 Z 0.42 –вероятность банкротства низкая (0.150.20�), Z 0.42 вероятность банкротства незначительна (до 0.1).В таблице 2 представлены результаты оценки риска банкротства по формуле (2).Таблица 2
Результаты оценки риска банкротства по модели ДавыдовойБеликова
1 квартал 20121 квартал20111 квартал2010К10,1660,1790,395К20,2330,080,031К30,5770,4370,302К40,1320,110,09Zсчет1,6761,3743,239Интерпретация оценкивероятность банкротства максимальнаявероятность банкротства незначительнавероятность банкротства незначительнаМодель ТаффлераВ 1977 г. британские ученые Р. Таффлери Г. Тишоуапробировали подход Альтмана на основе данных 80 британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов. Данная модель рекомендуется для анализа как модель, учитывающая современные тенденции бизнеса и влияние перспективных технологий на структуру финансовых показателей, формула расчета имеет вид [4]: Z = 0,53X1 0,13Х2 0,18Х3+ 0,16X4, (3)где Х1–прибыль от реализации / краткосрочные обязательства; Х2 –оборотные активы / сумма обязательств;Х3 –краткосрочные обязательства / суммаактивов;Х4–выручка от реализации / сумма активов.При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая.В таблице 3 представлены результаты оценки риска банкротства по формуле (3).Таблица 3 Результаты оценки риска банкротства по модели Таффлера
1 квартал 20121 квартал 20111 квартал 2010К10,0870,1050,071К20,7581,3642,336К30,7030,4440,238К40,5770,440,302Zсчет0,270,2720,357Интерпретация оценкивероятность банкротства средняявероятность банкротства средняявероятность банкротства низкаяНечеткомножественная модель (матричный метод)Необходимость применения аппарата теории нечетких множеств к проблеме оценки риска банкротства возникает в связи с трудностью решения экспертами двух основных задач: классификация качественных показателей и ненормированных показателей, значения которых зависят как от отрасли, так и от специфики деятельности предприятия; лингвистическая оценка тех или иных уровней параметров, т.к. лингвистическая оценка более удобна для лица, принимающего решения.Подробное содержание методики и пример расчета приведены в [5]. Ниже представим упрощенную схему метода (рисунок 1).
Рис.1.Упрощеннаясхема оценки риска банкротства
Далее приведем результаты выполнения этапов 79 метода (таблицы46).
Таблица 4 Результаты классификацию значений Х за 1 квартал 2012 года
Наименование показателяРезультат классификации по подмножествамНизкий уровень показателяСредний уровень показателяВысокий уровень показателях1–сумма хозяйственных средств в распоряжении организации1
х2–доля основных средств в активах
0,760,24х3–величина собственных оборотных средств1
х4–коэффициент текущей ликвидности1
х5–чистая прибыль1
х6–оборачиваемость собственного капитала
1
х7–рентабельность основной деятельности1
х8–рентабельность совокупного капитала1
х9–рентабельность собственного капитала1
х10–коэффициент износа основных средств0,80,2
х11–коэффициент выбытия
1В результате получим g=0,9*(1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09+ 1*0,09 + 1*0,09+ 0,8*0,09) + 0,5*(0,76*0,09 + 1*0,09 + 0,2*0,09) + 0,1*(0,24*0,09+ 1*0,09) = 0,9*0,702 0,5*0,1764 0,1*0,112 0,63 0,0882 0,0112≈ 0,73, что на 35% соответствует среднемууровню риска и на 65% высокому.Таблица 5
Результаты классификацию значений Х за 1 квартал 2011 года
Наименование показателяРезультат классификации по подмножествамНизкий уровень показателяСредний уровень показателяВысокий уровень показателях1–сумма хозяйственных средствв распоряжении организации0,070,93
х2–доля основных средств в активах
1
х3–величина собственных оборотных средств1
х4–коэффициент текущей ликвидности0,20,8
х5–чистая прибыль1
х6–оборачиваемость собственного капитала
1
х7–рентабельность основной деятельности1
х8–рентабельность совокупного капитала1
х9–рентабельность собственного капитала1
х10–коэффициент износа основных средств0,80,2
х11–коэффициент выбытия
1
g=0,9*(0,07*0,09 + 1*0,09 + 0,2*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09+ 1*0,09 + 0,8*0,09+ 1*0,09) + 0,5*(0,93*0,09 + 1*0,09 + 0,8*0,09 + 1*0,09 + 0,2*0,09 + 1*0,09) = 0,9*0,5463 + 0,5*0,444 0,492 0,222 ≈ 0,714, что на 43% соответствует среднему уровню риска и на 57%высокому.Таблица 6
Результаты классификацию значений Х за 1 квартал 2010 года
Наименование показателя
Результат классификации по подмножествамНизкий уровень показателяСредний уровень показателяВысокий уровень показателях1–сумма хозяйственных средств в распоряжении организации
1
х2–доля основных средств в активах0,60,4
х3–величина собственных оборотных средств
1
х4–коэффициент текущей ликвидности
0,60,4х5–чистая прибыль1
х6–оборачиваемость собственного капитала0,350,65
х7–рентабельность основной деятельности1
х8–рентабельность совокупного капитала1
х9–рентабельность собственного капитала1
х10–коэффициент износа основных средств
1
х11–коэффициент выбытия
1
g=0,9*(1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 0,6*0,09+ 0,35*0,09) + 0,5*(1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 0,4*0,09 + 0,6*0,09 + 0,65*0,09) + 0,1*(0,4*0,09) = 0,9* 0,4455 0,5* 0,5085 0,1* 0,036 0,401 0,254 0,0036≈ 0,659, что на 70,5% соответствует среднему уровню риска и на 29,5% высокому.Сведем результатывычислений по четырем моделям в таблицу 7.
Таблица 7
Результаты оценки риска банкротства по четырем моделям
МодельВероятность банкротства1 квартал 2010г.1 квартал 2011г.1 квартал 2012г.Модель АльтманаСредняя (3550%)Высокая (80100%)Высокая (80100%)Модель ДавыдовойБеликоваНизкая (менее 10%)Низкая (менее 10%)Максимальная (90100%)Модель ТаффлераНизкаяСредняяСредняяНечеткая модель
70,5%средняя 29,5% высокая43%средняя 57%высокая35% средняя65%высокаяАнализ таблицы 7позволяет сделать вывод о том, что все модели дают одинаковую и точную оценку уровня риска в краткосрочной перспективе. Однако метод оценки риска банкротства на основе нечеткой логики является наиболее точным и информативным, т.к. дает верную оценку нетолько в момент наступления кризисной ситуации, но и задолго до нее. Таким образом, наиболее предпочтительной для оценки риска банкротства предприятий оказалась нечеткомножественная модель [6].Применение предложенного метода оценки риска банкротства предприятия сопряжено с обработкой большого числа статистической информации, применением специального математического аппарата, что затрудняет процесс использования этого метода на практике.Для преодоления указанных проблем была разработана ИСУРБ, оджним измодулей которой является модуль по оценке риска банкротства предприятия. Алгоритм работы с модулем включает в себя несколько основных шагов.Шаг 1. После запуска программы на экране появится главное окно (рис.2).
Рис. 2
Главное окно модуля «Оценка риска банкротства предприятия»В появившемся окне необходимо выбрать способ работы: «Создать новый проект» или «Открыть проект». При выборе первого варианта программа автоматически перейдет на следующую вкладку «Шаг 2 –Базовые значения».При нажатии на кнопку «Открыть проект» на экране появится окно, в котором необходимо указать путь к нужному файлу, когда файл будет найден, необходимо нажать «Открыть».После этого на экране появится сообщение «Внести изменения в базовые значения?». Если пользователь намет «Нет», то автоматически перейдет на «Шаг 3», в противном случае окажется на «Шаге 2».Шаг 2. Ввод базовых значений (рис. 3). В этом окне необходимо указать, начиная с какого года будет производиться анализ данных, количество анализируемых периодов (лет) и необходимое количество переменных.
Рис.3Ввод базовых значенийШаг 3. Показатели. На этой вкладке нужно задать названия анализируемых показателей, их единицу измерения, период расчета (квартал или год), а также вес каждого показателя. Вес можно задавать либо вручную, ориентируясь на логику эксперта или используя формулы расчета, либо оставить равными.
Рис. 4ПоказателиШаг 4. Статистические данные. На этой вкладке необходимо заполнить предлагаемую таблицу статистическими данными вручную, если на шаге 1 было выбрано создание нового проекта.Если же был открыт сохраненный проект, то форма заполняется данными автоматически из указанного на шаге 1 файла Excel (рис.5).
Рис.5Автоматический ввод данныхВ нижней части окна выводятся введенные ранее веса показателей и их прогнозные значения. В этом окне их редактирование запрещено.После того, как все данные внесены, моно перейти к следующему шагу.Шаг 5. Расчет уровня риска. В появившемся окне (рис. 6) производится расчет уровня риска банкротства на основании введенных ранее данных. Здесь указывается значение уровня риска и приводится его лингвистическая интерпретация. Помимо текущего уровня риска банкротства можно также оценить и его прогнозное значение. Для этого необходимо загрузить прогнозные значения, либо ввести их вручную в нижней части окна.
Рис. 6Оценка уровня рискаНавигация в программе реализуется с помощью переключения вкладок в верхней части окна. В программе имеется справочная информация с описанием принципа работы, а также моделей, реализованных в модуле, которая вызывается нажатием кнопки «Справка».Также имеется возможность сохранить полученные результаты, нажав на кнопку «Сохранить». При этом в появившемся окне необходимо указать путь к файлу, в который будет записан проект.Выход изпрограммы осуществляется нажатием на кнопку «Закрыть». Программа задаст вопрос «Сохранить проект?». Пользователь может подтвердить или отклонить сохранение, либо отказаться от закрытия проекта.
Подводя итог, можно отметить, что укаждого предприятия может быть свой уровень приемлемого риска, в соответствии с которым осуществляется планирование и анализ деятельности предприятия. Использование нечеткой логики для определения риска банкротства позволяет использовать для оценки ненормируемые показатели и учитывать специфику финансовохозяйственной деятельности анализируемого предприятия.В отличие от большинства моделей оценки риска банкротства матричный метод является как бы конструктором и может быть «собран» по усмотрению эксперта с учетом личной логики и интуиции, а также особенностей анализируемого предприятия. Матричный метод является наглядным и дает возможность проследить динамику изменения значений показателей.Реализация предложенного метода в виде отдельного программного модуля снимает некоторые ограничения кего практическомуприменениюна предприятиях и в организациях неподготовленными пользователями. Программный модуль может быть использован для экспрессоценки риска банкротства предприятия как собственниками, так и кредиторами, инвесторами и пр. заинтересованными в подобном анализе сторонами.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках проекта проведения научных исследований «Разработка автоматизированной информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия», проект № 110212017в.
Ссылки на источники1.Кочеткова (Телипенко) Е.В., Захарова А.А. Многоуровневая система управления риском банкротства предприятия // Экономический анализ: теория и практика. –Научнопрактический и аналитический журнал, 3(168)–2010, с.4649.2.Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. ZETATM analysis A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance Volume 1, Issue 1, June 1977, Pages 2954.3.Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском, 1999 г., No3, с. 1320.4.Тoffler R., Tishaw H. Going, going, gone ñ four factors which predict // Accountancy, March 1977, pp. 5054.5.Недосекин А.О. Нечеткомножественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб, Типография «Сезам», 2002. –167с.6.Захарова А.А. Информационная система управления риском банкротства предприятия / А.А. Захарова; Е.В.Телипенко, А.А.Мицель, С.В.Сахаров; Юргинский технологический институт –Томск: Издво Томского политехнического университета, 2013. –147 с.
Telipenko Elena Viktorovna, senior teacher of chair of information systems of the Technologicalinstitute of Yurga(branch)of"National research Tomsk polytechnical university", YurgaZacharova Aleksandra Aleksandrovna, Cand.Tech.Sci., associate professor of information systems of the Technologicalinstitute of Yurga(branch)of"National research Tomsk polytechnical university", YurgaAssessment risk of bankruptcy of the enterprise: theoretical and practical approachesAbstract.Justification of a choice of model is presented in article for an assessment of risk of bankruptcy of the enterprise on the basis of fuzzy logic which allows: to consider quantitative and quality indicators which can be as normalized, not normalized; to consider level of acceptable risk for the organization and its feature; beforehand to distinguish possibility of occurrence of risk of bankruptcy. The description of the program module for an assessment of risk of bankruptcy of the enterprise is submitted.Keywords:model, assessment, risk of bankruptcy, fuzzy logic, information system.
Захарова Александра Александровна, кандидат техническихнаук, доцент кафедры информационных систем, Юргинский технологический институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет», г. Юргаzacharovaa@mail.ru
Оценка риска банкротства предприятия: теоретический и практический подходы
Аннотация.В статье представлено обоснование выбора модели для оценки риска банкротства предприятия на основе нечеткой логики, которая позволяет:учитывать количественные и качественные показатели, которые могут быть как нормируемыми, так и не нормируемыми; учитывать уровень приемлемого риска для организации и ее особенности;заблаговременно распознать возможность наступления риска банкротства.Представлено описание программного модуля для оценки риска банкротства предприятия.Ключевые слова:модель, оценка, риск банкротства, нечеткая логика.
Одним из основных способов, позволяющих предвидеть кризисные ситуации в деятельности предприятия, является проведение систематического анализа состояния финансовохозяйственной деятельности с помощью специализированных систем поддержки принятия решений, к которым относится разработанная авторами «Информационная система управленияриском банкротства предприятия» (ИСУРБ). ИСУРБ реализует три основных этапа для выявления и предотвращения кризиса на предприятии: 1)выявление области наиболее подверженной риску, отбор факторов, негативное влияние которых может привести к банкротству;2)оценка факторов и определение уровня риска;3)минимизация риска[1].Для того чтобы оценить значения показателей отобранных на первом этапе необходимы их нормативные или среднеотраслевые значения. Для большего числа показателей это затруднительно, т.к. они являются ненормированными, а некоторые их них могут быть и вовсе не количественными, а качественными. К тому же не всегда целесообразно ориентироваться на среднеотраслевые значения показателей, т.к. каждое предприятие уникально, имеет свои особенности и уровень приемлемого риска. В ходе проведения оценки появляется еще и проблема классификации значений показателей. Не всегда эксперт или лицо принимающее решение может точно сказать, высоким или низким является то или иное значение. Поэтому необходим метод, позволяющий учитывать произвольное число показателей, классифицировать значения этих показателей, а также сворачивать их для расчета и классификации уровня риска банкротства предприятия.Далее рассмотрим алгоритм выбора математической базы для обеспечения решения задачи оценки показателей финансовохозяйственной деятельности предприятия и определения уровня риска банкротства.Существует достаточно большое количество различных моделей оценки риска банкротства как зарубежных, так и российских ученых. Рассмотрим и сравним основные из них с методом, основанным на применении аппарата нечеткой логики. Модель АльтманаДаная модель, носящая также название «Zсчет», была представлена Альтманом в 1968 году. Было исследовано 66 американских промышленных предприятий, 33из которых официально были признаны банкротами. На основании финансового анализа, проведенного на выбранных предприятиях, Альтман выбрал 22 показателя финансовой отчетности наиболее чувствительных к вероятности банкротства. На основании этих показателей ис использованием ряда статистических допущений была записана следующая дискриминантная функция: , (1)где К1–доля чистого оборотного капитала в активах;К2–рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли;К3–рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли;К4–коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала;К5–отдача всех активов, то есть отношение выручки от реализации к общей сумме активов.Если Z < 1,23 предприятие признается банкротом, при значении Z в диапазоне от 1,23 до 2,89 ситуация неопределенна, значение Z более 2,9 присуще стабильным и финансово устойчивым компаниям [2].Здесь и далее для всех методов произведем оценку уровня риска банкротства предприятия ОАО «Ишимбайский машиностроительный завод», в отношении которого в апреле 2012 года в Арбитражный суд республики Башкортостан поступило заявление о признании должника банкротом. Оценку будем производить на основе данных бухгалтерской отчетности за 3периода: 1 квартал 2010г., 1 квартал 2011г. и 1 квартал 2012г., т.е. за один месяц, один и два года до банкротства.В таблице 1 представлены результаты оценки риска банкротства по формуле (1).Таблица 1 Результаты оценки риска банкротства по модели Альтмана
1 квартал 20121 квартал 20111 квартал 2010К10,1660,1790,395К20,0680,0400,023К30,0670,0500,022К40,4101,1902,690К50,5770,4400,302Zсчет0,3620,8961,627Интерпретация оценкибанкротбанкротситуация неопределеннаМодель ДавыдовойБеликоваПервым российским опытом применения подхода Альтмана является сравнительно недавно разработанная модель ДавыдовойБеликова [3]: (2)где К1–оборотный капитал/сумма активов;К2–чистая прибыль/собственный капитал;К3–объем продаж/ сумма активов;К4–чистая прибыль/себестоимость.При: Z0 –вероятность банкротства максимальная (0.9 –1), 0Z0.18 –вероятность банкротства высокая (0.6 –0.8),0.18 Z 0.32 –вероятность банкротства средняя (0.350.5), 0.32 Z 0.42 –вероятность банкротства низкая (0.150.20�), Z 0.42 вероятность банкротства незначительна (до 0.1).В таблице 2 представлены результаты оценки риска банкротства по формуле (2).Таблица 2
Результаты оценки риска банкротства по модели ДавыдовойБеликова
1 квартал 20121 квартал20111 квартал2010К10,1660,1790,395К20,2330,080,031К30,5770,4370,302К40,1320,110,09Zсчет1,6761,3743,239Интерпретация оценкивероятность банкротства максимальнаявероятность банкротства незначительнавероятность банкротства незначительнаМодель ТаффлераВ 1977 г. британские ученые Р. Таффлери Г. Тишоуапробировали подход Альтмана на основе данных 80 британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов. Данная модель рекомендуется для анализа как модель, учитывающая современные тенденции бизнеса и влияние перспективных технологий на структуру финансовых показателей, формула расчета имеет вид [4]: Z = 0,53X1 0,13Х2 0,18Х3+ 0,16X4, (3)где Х1–прибыль от реализации / краткосрочные обязательства; Х2 –оборотные активы / сумма обязательств;Х3 –краткосрочные обязательства / суммаактивов;Х4–выручка от реализации / сумма активов.При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая.В таблице 3 представлены результаты оценки риска банкротства по формуле (3).Таблица 3 Результаты оценки риска банкротства по модели Таффлера
1 квартал 20121 квартал 20111 квартал 2010К10,0870,1050,071К20,7581,3642,336К30,7030,4440,238К40,5770,440,302Zсчет0,270,2720,357Интерпретация оценкивероятность банкротства средняявероятность банкротства средняявероятность банкротства низкаяНечеткомножественная модель (матричный метод)Необходимость применения аппарата теории нечетких множеств к проблеме оценки риска банкротства возникает в связи с трудностью решения экспертами двух основных задач: классификация качественных показателей и ненормированных показателей, значения которых зависят как от отрасли, так и от специфики деятельности предприятия; лингвистическая оценка тех или иных уровней параметров, т.к. лингвистическая оценка более удобна для лица, принимающего решения.Подробное содержание методики и пример расчета приведены в [5]. Ниже представим упрощенную схему метода (рисунок 1).
Рис.1.Упрощеннаясхема оценки риска банкротства
Далее приведем результаты выполнения этапов 79 метода (таблицы46).
Таблица 4 Результаты классификацию значений Х за 1 квартал 2012 года
Наименование показателяРезультат классификации по подмножествамНизкий уровень показателяСредний уровень показателяВысокий уровень показателях1–сумма хозяйственных средств в распоряжении организации1
х2–доля основных средств в активах
0,760,24х3–величина собственных оборотных средств1
х4–коэффициент текущей ликвидности1
х5–чистая прибыль1
х6–оборачиваемость собственного капитала
1
х7–рентабельность основной деятельности1
х8–рентабельность совокупного капитала1
х9–рентабельность собственного капитала1
х10–коэффициент износа основных средств0,80,2
х11–коэффициент выбытия
1В результате получим g=0,9*(1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09+ 1*0,09 + 1*0,09+ 0,8*0,09) + 0,5*(0,76*0,09 + 1*0,09 + 0,2*0,09) + 0,1*(0,24*0,09+ 1*0,09) = 0,9*0,702 0,5*0,1764 0,1*0,112 0,63 0,0882 0,0112≈ 0,73, что на 35% соответствует среднемууровню риска и на 65% высокому.Таблица 5
Результаты классификацию значений Х за 1 квартал 2011 года
Наименование показателяРезультат классификации по подмножествамНизкий уровень показателяСредний уровень показателяВысокий уровень показателях1–сумма хозяйственных средствв распоряжении организации0,070,93
х2–доля основных средств в активах
1
х3–величина собственных оборотных средств1
х4–коэффициент текущей ликвидности0,20,8
х5–чистая прибыль1
х6–оборачиваемость собственного капитала
1
х7–рентабельность основной деятельности1
х8–рентабельность совокупного капитала1
х9–рентабельность собственного капитала1
х10–коэффициент износа основных средств0,80,2
х11–коэффициент выбытия
1
g=0,9*(0,07*0,09 + 1*0,09 + 0,2*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09+ 1*0,09 + 0,8*0,09+ 1*0,09) + 0,5*(0,93*0,09 + 1*0,09 + 0,8*0,09 + 1*0,09 + 0,2*0,09 + 1*0,09) = 0,9*0,5463 + 0,5*0,444 0,492 0,222 ≈ 0,714, что на 43% соответствует среднему уровню риска и на 57%высокому.Таблица 6
Результаты классификацию значений Х за 1 квартал 2010 года
Наименование показателя
Результат классификации по подмножествамНизкий уровень показателяСредний уровень показателяВысокий уровень показателях1–сумма хозяйственных средств в распоряжении организации
1
х2–доля основных средств в активах0,60,4
х3–величина собственных оборотных средств
1
х4–коэффициент текущей ликвидности
0,60,4х5–чистая прибыль1
х6–оборачиваемость собственного капитала0,350,65
х7–рентабельность основной деятельности1
х8–рентабельность совокупного капитала1
х9–рентабельность собственного капитала1
х10–коэффициент износа основных средств
1
х11–коэффициент выбытия
1
g=0,9*(1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 0,6*0,09+ 0,35*0,09) + 0,5*(1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 1*0,09 + 0,4*0,09 + 0,6*0,09 + 0,65*0,09) + 0,1*(0,4*0,09) = 0,9* 0,4455 0,5* 0,5085 0,1* 0,036 0,401 0,254 0,0036≈ 0,659, что на 70,5% соответствует среднему уровню риска и на 29,5% высокому.Сведем результатывычислений по четырем моделям в таблицу 7.
Таблица 7
Результаты оценки риска банкротства по четырем моделям
МодельВероятность банкротства1 квартал 2010г.1 квартал 2011г.1 квартал 2012г.Модель АльтманаСредняя (3550%)Высокая (80100%)Высокая (80100%)Модель ДавыдовойБеликоваНизкая (менее 10%)Низкая (менее 10%)Максимальная (90100%)Модель ТаффлераНизкаяСредняяСредняяНечеткая модель
70,5%средняя 29,5% высокая43%средняя 57%высокая35% средняя65%высокаяАнализ таблицы 7позволяет сделать вывод о том, что все модели дают одинаковую и точную оценку уровня риска в краткосрочной перспективе. Однако метод оценки риска банкротства на основе нечеткой логики является наиболее точным и информативным, т.к. дает верную оценку нетолько в момент наступления кризисной ситуации, но и задолго до нее. Таким образом, наиболее предпочтительной для оценки риска банкротства предприятий оказалась нечеткомножественная модель [6].Применение предложенного метода оценки риска банкротства предприятия сопряжено с обработкой большого числа статистической информации, применением специального математического аппарата, что затрудняет процесс использования этого метода на практике.Для преодоления указанных проблем была разработана ИСУРБ, оджним измодулей которой является модуль по оценке риска банкротства предприятия. Алгоритм работы с модулем включает в себя несколько основных шагов.Шаг 1. После запуска программы на экране появится главное окно (рис.2).
Рис. 2
Главное окно модуля «Оценка риска банкротства предприятия»В появившемся окне необходимо выбрать способ работы: «Создать новый проект» или «Открыть проект». При выборе первого варианта программа автоматически перейдет на следующую вкладку «Шаг 2 –Базовые значения».При нажатии на кнопку «Открыть проект» на экране появится окно, в котором необходимо указать путь к нужному файлу, когда файл будет найден, необходимо нажать «Открыть».После этого на экране появится сообщение «Внести изменения в базовые значения?». Если пользователь намет «Нет», то автоматически перейдет на «Шаг 3», в противном случае окажется на «Шаге 2».Шаг 2. Ввод базовых значений (рис. 3). В этом окне необходимо указать, начиная с какого года будет производиться анализ данных, количество анализируемых периодов (лет) и необходимое количество переменных.
Рис.3Ввод базовых значенийШаг 3. Показатели. На этой вкладке нужно задать названия анализируемых показателей, их единицу измерения, период расчета (квартал или год), а также вес каждого показателя. Вес можно задавать либо вручную, ориентируясь на логику эксперта или используя формулы расчета, либо оставить равными.
Рис. 4ПоказателиШаг 4. Статистические данные. На этой вкладке необходимо заполнить предлагаемую таблицу статистическими данными вручную, если на шаге 1 было выбрано создание нового проекта.Если же был открыт сохраненный проект, то форма заполняется данными автоматически из указанного на шаге 1 файла Excel (рис.5).
Рис.5Автоматический ввод данныхВ нижней части окна выводятся введенные ранее веса показателей и их прогнозные значения. В этом окне их редактирование запрещено.После того, как все данные внесены, моно перейти к следующему шагу.Шаг 5. Расчет уровня риска. В появившемся окне (рис. 6) производится расчет уровня риска банкротства на основании введенных ранее данных. Здесь указывается значение уровня риска и приводится его лингвистическая интерпретация. Помимо текущего уровня риска банкротства можно также оценить и его прогнозное значение. Для этого необходимо загрузить прогнозные значения, либо ввести их вручную в нижней части окна.
Рис. 6Оценка уровня рискаНавигация в программе реализуется с помощью переключения вкладок в верхней части окна. В программе имеется справочная информация с описанием принципа работы, а также моделей, реализованных в модуле, которая вызывается нажатием кнопки «Справка».Также имеется возможность сохранить полученные результаты, нажав на кнопку «Сохранить». При этом в появившемся окне необходимо указать путь к файлу, в который будет записан проект.Выход изпрограммы осуществляется нажатием на кнопку «Закрыть». Программа задаст вопрос «Сохранить проект?». Пользователь может подтвердить или отклонить сохранение, либо отказаться от закрытия проекта.
Подводя итог, можно отметить, что укаждого предприятия может быть свой уровень приемлемого риска, в соответствии с которым осуществляется планирование и анализ деятельности предприятия. Использование нечеткой логики для определения риска банкротства позволяет использовать для оценки ненормируемые показатели и учитывать специфику финансовохозяйственной деятельности анализируемого предприятия.В отличие от большинства моделей оценки риска банкротства матричный метод является как бы конструктором и может быть «собран» по усмотрению эксперта с учетом личной логики и интуиции, а также особенностей анализируемого предприятия. Матричный метод является наглядным и дает возможность проследить динамику изменения значений показателей.Реализация предложенного метода в виде отдельного программного модуля снимает некоторые ограничения кего практическомуприменениюна предприятиях и в организациях неподготовленными пользователями. Программный модуль может быть использован для экспрессоценки риска банкротства предприятия как собственниками, так и кредиторами, инвесторами и пр. заинтересованными в подобном анализе сторонами.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках проекта проведения научных исследований «Разработка автоматизированной информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия», проект № 110212017в.
Ссылки на источники1.Кочеткова (Телипенко) Е.В., Захарова А.А. Многоуровневая система управления риском банкротства предприятия // Экономический анализ: теория и практика. –Научнопрактический и аналитический журнал, 3(168)–2010, с.4649.2.Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. ZETATM analysis A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance Volume 1, Issue 1, June 1977, Pages 2954.3.Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском, 1999 г., No3, с. 1320.4.Тoffler R., Tishaw H. Going, going, gone ñ four factors which predict // Accountancy, March 1977, pp. 5054.5.Недосекин А.О. Нечеткомножественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб, Типография «Сезам», 2002. –167с.6.Захарова А.А. Информационная система управления риском банкротства предприятия / А.А. Захарова; Е.В.Телипенко, А.А.Мицель, С.В.Сахаров; Юргинский технологический институт –Томск: Издво Томского политехнического университета, 2013. –147 с.
Telipenko Elena Viktorovna, senior teacher of chair of information systems of the Technologicalinstitute of Yurga(branch)of"National research Tomsk polytechnical university", YurgaZacharova Aleksandra Aleksandrovna, Cand.Tech.Sci., associate professor of information systems of the Technologicalinstitute of Yurga(branch)of"National research Tomsk polytechnical university", YurgaAssessment risk of bankruptcy of the enterprise: theoretical and practical approachesAbstract.Justification of a choice of model is presented in article for an assessment of risk of bankruptcy of the enterprise on the basis of fuzzy logic which allows: to consider quantitative and quality indicators which can be as normalized, not normalized; to consider level of acceptable risk for the organization and its feature; beforehand to distinguish possibility of occurrence of risk of bankruptcy. The description of the program module for an assessment of risk of bankruptcy of the enterprise is submitted.Keywords:model, assessment, risk of bankruptcy, fuzzy logic, information system.
