Z-модель Альтмана (англ. Z score model ) - математическая формула, измеряющяя степень риска банкротства каждой отдельной компании, разработанная американским экономистом Эдвардом Альтманом в 1968 году.

Общий экономический смысл модели представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. При разработке собственной модели Альтман изучил финансовое положение 66 предприятий, половина из которых обанкротилась, а другая половина продолжала успешно работать. На сегодняшний день в экономический литературе упоминается четыре модели Альтмана, рассмотрим формулы их расчета.

I. Двухфакторная модель Альтмана - это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только двух показателей это: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах. Формула модели Альтмана принимает вид:

Z = – 0,3877 – 1,0736 × К тл + 0,579 × (ЗК/П)

где К тл - коэффициент текущей ликвидности;
ЗК - заемный капитал;
П - пассивы.

При значении Z > 0 ситуация в анализируемой компании критична, вероятность наступления банкротства высока.

В России применение двухфакторной модели Альтмана было исследовано М. А. Федотовой, которая считает, что для повышения точности прогноза необходимо добавить к ней третий показатель - рентабельность активов. Но практической ценности модифицированная формула по М. А. Федотовой не имеет, так как в России отсутствует какая либо значимая статистика по организациям-банкротам и весовой фактор, предложенный М. А. Федотовой, не был определен.

II. Пятифакторная модель Альтмана для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке. Самая популярная модель Альтмана, именно она была опубликована ученым 1968 году. Формула расчета пятифакторной модели Альтмана имеет вид:

Z = 1,2 × Х 1 + 1,4 × Х 2 + 3,3 × Х 3 + 0,6 × Х 4 + Х 5

где X 1 - оборотный капитал к сумме активов предприятия. Показатель оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам.
X 2 - не распределенная прибыль к сумме активов предприятия, отражает уровень финансового рычага компании.
X 3 - прибыль до налогообложения к общей стоимости активов. Показатель отражает эффективность операционной деятельности компании.
X 4 - рыночная стоимость собственного капитала/бухгалтерская (балансовая) стоимость всех обязательств.
Х 5 - объем продаж к общей величине активов предприятия характеризует рентабельность активов предприятия.

В результате подсчета Z - показателя для конкретного предприятия делается заключение:

• Если Z < 1,81 - вероятность банкротства составляет от 80 до 100%;
• Если Z = 1,81-2,77 - средняя вероятность краха компании от 35 до 50%;
• Если Z = 2,77-2,99 - вероятность банкротства не велика от 15 до 20%;
• Если Z > 2,99 - ситуация на предприятии стабильна, риск неплатежеспособности в течении ближайших двух лет крайне мал.

Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года - 83%, что является ее достоинством. Недостатком же этой модели заключается в том, что ее по существу можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, разместивших свои акции на фондовом рынке.

III. Модель Альтмана для компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке. Данная модель была опубликована в 1983 году, модифицированный вариант пятифакторной модели имеет вид:

Z = 0,717 × Х 1 + 0,847 × Х 2 + 3,107 × Х 3 + 0,42 × Х 4 + 0,995 × Х 5

где Х 4 - балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал.

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.

IV. Семифакторная модель была разработана Эдвардом Альтманом в 1977 году и позволяет прогнозировать банкротство на горизонте в 5 лет с точностью до 70%. Однако, к сожалению, из-за сложности вычислений практического распространения не получила.

В современных условиях кредиторам необходимо иметь точное представление о кредитоспособности их партнера. Для достижения этой цели коммерческие банки разрабатывают собственные методики определения кредитоспособности.

Процесс перехода к рыночным отношениям существенно изменил взаимоотношения организаций и их кредиторов. На первый план вышли условия взаимовыгодного партнерства и общий экономический интерес, непосредственно связанный с кредитоспособностью заемщика. Неплатежеспособное предприятие не будет привлекательно ни для поставщиков, ни для инвесторов. Оно создает угрозу потери как собственных, так и привлеченных ресурсов.

Приведенные определения не совсем корректны, так как в них не разграничиваются термины «кредитоспособность» и «платежеспособность». Последняя как раз и подразумевает способность организации расплачиваться по всем видам обязательств, а кредитоспособность подразумевает способность расплатиться лишь по кредитным обязательствам. Платежеспособность - возможность удовлетворить требования кредиторов в настоящий момент, а кредитоспособность - прогноз такой способности на будущее. И еще одно существенное различие. Организация погашает свои обычные обязательства (кроме задолженности по кредитам), как правило, за счет выручки от реализации продукции (работ, услуг). Возврат кредита может проводиться как из собственных средств заемщика, так и за счет средств, поступивших от реализации банком обеспечения, переданного в залог, средств гаранта или поручителя, страховых возмещений. Помимо этого, кредитоспособность определяется не только тем, насколько ликвидны активы организации, направляемые на погашение обязательств, но и множеством других факторов, не зависящих напрямую от хозяйствующего субъекта (контрагенты, рынки сбыта и др.) и не всегда поддающихся количественному измерению.

Подходы и методы оценки кредитоспособности заемщиков зарубежных банков

Кредитоспособность заемщика зависит от многих факторов, оценить и рассчитать каждый из которых непросто. Большая часть анализируемых на практике показателей кредитоспособности основана на данных за прошедший период или на какую-то отчетную дату. Вместе с тем все они подвержены искажающему влиянию инфляции. Сложность представляют выявление и количественная оценка некоторых факторов, таких как моральный облик и репутация заемщика. Кроме того, применяется множество методов решения данной задачи, не исключающих друг друга, а дополняющих в комплексе и делающих оценку кредитоспособности заемщика более соответствующей реальности.

Удачной представляется классификация подходов к оценке кредитоспособности заемщиков коммерческих банков, приведенная на рис. 1.

Рис. 1. Классификация моделей оценки кредитоспособности заемщиков

В мировой практике при оценке кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов применяются в основном следующие пять групп коэффициентов: ликвидности, оборачиваемости, финансового рычага, прибыльности, обслуживания долга.

Группа ученых (Дж. Шим, Дж. Сигел, Б. Нидлз, Г. Андерсон, Д. Колдвел) предложила использовать показатели, характеризующие ликвидность, прибыльность, долгосрочную платежеспособность, и показатели, основанные на рыночных критериях. Этот подход позволяет прогнозировать долгосрочную платежеспособность с учетом степени защищенности кредиторов от неуплаты процентов (коэффициента покрытия процента). Коэффициенты, основанные на рыночных критериях, включают отношение цены акции к доходам, размер дивидендов и рыночный риск. С их помощью определяются отношение текущего биржевого курса акций к доходам в расчете на одну акцию, текущая прибыль их владельцев, изменчивость курса акций фирмы относительно курсов акций других фирм. Однако расчет некоторых коэффициентов сложен и требует применения специальных статистических методов.

На практике каждый коммерческий банк выбирает для себя определенные коэффициенты и решает вопросы, связанные с методикой их расчета. Этот подход позволяет охарактеризовать финансовое состояние заемщика на основе синтезированного показателя-рейтинга, рассчитываемого в баллах, присваиваемых каждому значению коэффициента. В соответствии с баллами устанавливается класс организации: первоклассная, второклассная, третьеклассная или неплатежеспособная. Класс организации принимается банком во внимание при разработке шкалы процентных ставок, определении условий кредитования, установлении режима кредитования (формы кредита, размера и вида кредитной линии и т. д.), оценке качества кредитного портфеля, анализе финансовой устойчивости банка.

Прогнозные модели, получаемые с помощью статистических методов, используются для оценки качества потенциальных заемщиков. При множественном дискриминантном анализе (МДА) используется дискриминантная функция (Z ), учитывающая некоторые параметры (коэффициенты регрессии), и факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (в том числе финансовые коэффициенты). Коэффициенты регрессии рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо выжили в течение определенного времени. Если Z -оценка фирмы находится ближе к показателю средней фирмы-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если менеджеры фирмы и банк предпримут усилия для устранения финансовых трудностей, то банкротство, возможно, не произойдет. Таким образом, Z -оценка является сигналом для предупреждения банкротства фирмы. Применение данной модели требует обширной репрезентативной выборки фирм по разным отраслям и масштабам деятельности. Сложность заключается в том, что не всегда можно найти достаточное число обанкротившихся фирм внутри отрасли для расчета коэффициента регрессии.

Наиболее известными моделями МДА являются модели Альтмана и Чессера, включающие следующие показатели: отношение собственных оборотных средств к сумме активов; отношение реинвестируемой прибыли к сумме активов; отношение рыночной стоимости акций к заемному капиталу; отношение объема продаж (выручки от реализации) к сумме активов; отношение брутто-прибыли (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов.

Организацию относят к определенному классу надежности на основе значений Z -индекса модели Альтмана. Пятифакторная модель Альтмана построена на основе анализа состояния 66 фирм и позволяет дать достаточно точный прогноз банкротства на два-три года вперед.

Построение в российских условиях подобных моделей достаточно сложно из-за отсутствия статистических данных о банкротстве организаций, постоянного изменения нормативной базы в области банкротства и признания банкротства организации на основе данных, не поддающихся учету.

Модель Альтмана основана на применении мультидискриминантного анализа для прогнозирования вероятности банкротства фирмы.

Отмеченный подход, разработанный в 1968 г. Э. Альтманом, был использован им самим в том же году применительно к экономике США. В результате появился индекс кредитоспособности (index of creditworthiness ):

Z = 1,2K 1 + 1,4K 2 + 3,3K 3 + 0,6K 4 + K 5 ,

где К 1 - собственный оборотный капитал / сумма активов;

К 2 - нераспределенная прибыль / сумма активов;

К 3 - прибыль до уплаты процентов / сумма активов;

К 4 - рыночная стоимость собственного капитала / заемный капитал;

К 5 - объем продаж / сумма активов.

Интервальная оценка Альтмана: при Z < 1,8 - очень высокая вероятность банкротства, при Z = 1,81–2,7 - высокая вероятность, при Z = 2,71–2,99 - возможная вероятность банкротства, при Z > 3,0 - очень низкая вероятность банкротства.

Позже данная модель была доработана для анализа непубличных компаний. В модель расчета были внесены следующие изменения:

• для производственных предприятий:

Z = 0,717К 1 + 0,847К 2 + 3,107К 3 + 0,42К 4 + 0,998К 5 ;

• для непроизводственных предприятий:

Z = 6,56K 1 + 3,26K 2 + 6,72K 3 + 1,05K 4 ,

где К 2 - (нераспределенная прибыль + резервный капитал) / сумма активов;

К 4 - балансовая стоимость собственного капитала / заемный капитал.

При Z < 1,23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства, при Z = 1,23–2,9 - зона неведения, при Z > 2,9 - низкая угроза банкротства.

Основным преимуществом данной технологии оценки финансового состояния предприятия является ее высокая прогностическая способность.

Очевидно, для анализа российских предприятий необходима разработка отличной системы показателей и весов, однако данное обстоятельство не исключает саму возможность эффективного применения фундаментальных положений модели Альтмана с целью анализа кредитоспособности российских предприятий.

Рассмотрим еще одну модель - Фулмера. В основе данного подхода лежит схожая с моделью Альтмана методология. В американской деловой практике данная модель дает точность прогноза в 98 % для периода в один год и 81 % для двух лет.

Однако, так же как и модель Альтмана, данная методика не адаптирована для российских условий, поэтому ее применение на практике возможно лишь в качестве дополнительного инструмента оценки кредитоспособности предприятия.

Методика прогнозирования банкротства ФСФО России была принята еще в 1994 г. Первое, о чем необходимо сказать, - нормативные значения трех коэффициентов, по которым делается вывод о платежеспособности предприятия, завышены, что говорит о неадекватности критических значений показателей реальной ситуации. К примеру, нормативное значение коэффициента текущей ликвидности, равное 2, взято из мировой учетно-аналитической практики без учета реальной ситуации на отечественных предприятиях, когда большинство из них продолжает работать со значительным дефицитом собственных оборотных средств. Нормативное значение коэффициента текущей ликвидности едино для всех предприятий, а значит, не учтены отраслевые особенности экономических субъектов.

Платежеспособность предприятия определяется следующим образом:

1. Определяется коэффициент текущей ликвидности:

2. Рассчитывается коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами:

3. Если один или оба коэффициента не соответствуют норме (К ТЛ ≥ 2; К СОС ≥ 0,1), баланс признается неудовлетворительным и рассчитывается коэффициент возможного восстановления платежеспособности в течение следующих 6 месяцев:

4. Если структура баланса признана удовлетворительной (коэффициенты соответствуют норме), производится расчет коэффициента утраты платежеспособности в течение 3 месяцев:

где T - период времени, равный 3, 6, 9 или 12 месяцам.

Модель Чессера позволяет прогнозировать невыполнение клиентом условий договора о кредите. Невыполнение подразумевает не только непогашение кредита, но и любые другие отклонения, делающие отношения между кредитором и заемщиком менее выгодными по сравнению с первоначальными условиями.

Оценка кредитоспособности заемщика может быть сведена к единому показателю - рейтингу заемщика. Преимущество рейтингового метода заключается в возможности учитывать качественные неформализованные показатели, что позволяет строить всеобъемлющие рейтинги.

Обратите внимание! К настоящему времени разработано значительное количество методик оценки кредитоспособности заемщика. Они отличаются по числу показателей, используемых для оценки кредитоспособности, подходу к определению критериальных границ оценочных показателей, оценке значимости каждого из отобранных показателей, методике подсчета суммарной кредитоспособности. Выбор конкретной структуры показателей, формирующих кредитный рейтинг, зависит главным образом от кредитной политики банка.

При классификации кредитов возможно использование модели CART (Classification and Regression Trees ), что переводится как «классификационные и регрессионные деревья». Это непараметрическая модель, основные достоинства которой заключаются в возможности широкого применения, доступности для понимания и легкости вычислений, хотя при построении применяются сложные статистические методы. В классификационном дереве фирмы-заемщики расположены на определенной ветви в зависимости от значений выбранных финансовых коэффициентов. Далее идет разветвление каждой из них в зависимости от следующих коэффициентов. Точность классификации при использовании данной модели - около 90 %. Пример классификационного дерева представлен на рис. 2, где К i - финансовый коэффициент; Р i - нормативное значение показателя; В - предполагаемый банкрот; S - предположительно устойчивое состояние.

Рис. 2. Классификационное дерево модели CART

Модели оценки кредитоспособности, основанные на методах комплексного анализа, не учитывают влияние «качественных» факторов при предоставлении банками кредитов. Эти модели лишь отчасти позволяют кредитным экспертам банка сделать вывод о возможности предоставления кредита. Недостатками классификационных моделей являются их «замкнутость» на количественных факторах, произвольность выбора системы количественных показателей, высокая чувствительность к недостоверности исходных данных, громоздкость при использовании статистических межотраслевых и отраслевых данных. В рамках комплексных моделей анализа возможно сочетание количественных и качественных характеристик заемщика. К примеру, в практике банков США применяется правило «шести Си», в основе которого лежит использование шести базовых принципов кредитования, обозначенных словами, начинающимися с английской буквы «Си» (С ): Character , Capacity , Cash , Collateral , Conditions , Control .

Анализ кредитоспособности клиента в соответствии с основными принципами кредитования, содержащимися в методике CAMPARI , заключается в поочередном выделении из кредитной заявки и прилагаемых финансовых документов наиболее существенных факторов, определяющих деятельность клиента, в их оценке и уточнении после личной встречи с клиентом. Название CAMPARI образуется из начальных букв следующих слов: С (Character ) - репутация, характеристика клиента; А (Ability ) - способность к возврату кредита; М (Margin ) - маржа, доходность; Р (Purpose ) - целевое назначение кредита; A (Amount ) - размер кредита; R (Repayment ) - условия погашения кредита; I (Insurance ) - обеспечение, страхование риска непогашения кредита.

Оценка кредитоспособности предприятий, используемая российскими банками

В большинстве случаев российские банки на практике применяют методы оценки кредитоспособности на основе совокупности финансовых коэффициентов, характеризующих финансовое состояние заемщика.

Главной проблемой при этом является разработка нормативных значений для сравнения, так как существует разброс значений, вызванный отраслевой спецификой хозяйствующих субъектов, а приводимые в экономической литературе приемлемые нормативные уровни финансовых показателей рассчитаны без учета этого. Из-за отсутствия единой нормативной базы в отраслевом разрезе объективная оценка финансового состояния заемщика невозможна, так как нет сравнительных среднеотраслевых, минимально допустимых и наилучших для данной отрасли показателей.

В современных условиях коммерческие банки разрабатывают и используют собственные методики оценки кредитоспособности заемщиков с учетом интересов банка.

Сбербанк России разработал и применяет методику определения кредитоспособности заемщика на основе количественной оценки, финансового состояния и качественного анализа рисков. Финансовое состояние заемщика оценивается с учетом тенденций в изменении финансового состояния и факторов, влияющих на такие изменения. С этой целью анализируются динамика оценочных показателей, структура статей баланса, качество активов, основные направления финансово-хозяйственной политики заемщика. При расчете показателей (коэффициентов) применяется принцип осторожности, то есть пересчет статей актива баланса в сторону уменьшения на основе экспертной оценки.

Для оценки финансового состояния заемщика используются три группы оценочных показателей: коэффициенты ликвидности (К 1 , К 2 , К 3); коэффициент соотношения собственных и заемных средств (К 4); показатель оборачиваемости и рентабельности (К 5). Согласно Регламенту Сбербанка России основными оценочными показателями являются коэффициенты (К 1 , К 2 , К 3 , К 4 , К 5), а остальные показатели (оборачиваемости и рентабельности) необходимы для общей характеристики и рассматриваются как дополнительные к первым пяти коэффициентам.

По результатам анализа пяти коэффициентов заемщику присваивается категория по каждому из этих показателей на базе сравнения полученных значений с установленными (достаточными). Далее определяется сумма баллов по этим показателям в соответствии с их весами. Разбивка показателей на категории в зависимости от их фактических значений представлена в табл. 1.

Следующий шаг - расчет общей суммы баллов (S ) с учетом коэффициентов значимости каждого показателя, имеющих следующие значения: К 1 = 0,11; К 2 = 0,05; К 3 = 0,42; К 4 = 0,21; К 5 = 0,21. Значение S наряду с другими факторами используется для определения рейтинга заемщика.

Для остальных показателей третьей группы (оборачиваемость и рентабельность) не устанавливаются оптимальные или критические значения ввиду большой зависимости этих значений от специфики хозяйствующего субъекта, его отраслевой принадлежности и других конкретных условий. Осуществляется сравнительный анализ этих показателей и оценивается их динамика.

Качественный анализ базируется на использовании информации, которая не может быть выражена в количественных показателях. Для проведения такого анализа применяются сведения, представленные заемщиком, подразделением безопасности, и информация базы данных. На этом этапе оцениваются риски отраслевые, акционерные, регулирования деятельности хозяйствующего субъекта, производственные и управленческие.

Заключительным этапом оценки кредитоспособности является определение рейтинга заемщика, или класса. Устанавливаются три класса заемщиков: первоклассные, кредитование которых не вызывает сомнений; второклассные - кредитование требует взвешенного подхода; третьеклассные - кредитование связано с повышенным риском. Рейтинг определяется на основе суммы баллов по пяти основным показателям, оценки остальных показателей третьей группы и качественного анализа рисков. Сумма баллов (S ) влияет на рейтинг заемщика следующим образом: S = 1 или 1,05 - заемщик может быть отнесен к первому классу кредитоспособности; 1,05 < S < 2,42 соответствует второму классу; S ≥ 2,42 соответствует третьему классу. Далее определенный таким образом предварительный рейтинг корректируется с учетом других показателей третьей группы и качественной оценки заемщика.

Анализ оценки кредитоспособности ООО «Вагон-Комплект»

Расчет и анализ динамики финансовых ресурсов, находящихся в распоряжении предприятия, в общей сумме и в разрезе основных групп позволяют сделать лишь самые общие выводы о его имущественном положении.

Следующей аналитической процедурой является вертикальный анализ: иное представление отчетной формы, в частности баланса, в виде относительных показателей. Такое представление позволяет увидеть удельный вес каждой статьи баланса в общем итоге. Обязательный элемент анализа - динамические ряды этих величин, посредством которых можно отслеживать и прогнозировать структурные изменения в составе активов и источников их покрытия.

Финансовое состояние организации можно оценивать с точки зрения краткосрочной и долгосрочной перспективы.

В первом случае критерий оценки - ликвидность и платежеспособность предприятия, то есть способность своевременно и в полном объеме произвести расчеты по краткосрочным обязательствам. Примеры подобных операций - расчеты с работниками по оплате труда, с поставщиками за полученные товарно-материальные ценности и оказанные услуги, с банком по ссудам и т. п.

Оценка стабильности деятельности предприятия в долгосрочной перспективе связана с общей финансовой структурой организации, степенью ее зависимости от внешних кредиторов и инвесторов, условиями, на которых привлечены и обслуживаются внешние источники средств.

Существуют различные методики анализа финансового состояния. В нашей стране по опыту экономически развитых стран все большее распространение получает методика, основанная на расчете и использовании в пространственно-временном анализе системы коэффициентов. Показатели могут быть рассчитаны непосредственно по данным бухгалтерской отчетности. Однако удобнее преобразовать баланс путем агрегирования статей и их перегруппировки: в активе - по степени убывания ликвидности активов, в пассиве - по степени возрастания сроков погашения обязательств. Такой подход более удобен как в вычислительном плане, так и с позиции понимания логики расчета.

Проведем вертикально-горизонтальный анализ предприятия, исходя из данных табл. 2.

Таблица 2. Вертикально-горизонтальный анализ предприятия

Проведя вертикально-горизонтальный анализ, можно сделать вывод, что предприятие стало эффективно использовать ресурсы, но этого все равно не достаточно для погашения своих задолженностей. За отчетный период предприятие снизило свою кредиторскую задолженность на 5299 тыс. руб. Это положительно отразилось на финансовом результате. Но самое главное - у предприятия снизилась прибыль на 1147 тыс. руб., что говорит о неэффективном использовании собственных средств. Для полной оценки кредитоспособности предприятия проведем оценку состояния предприятия по методике Альтмана и Правительства РФ.

Модель оценки кредитоспособности Альтмана

Как уже говорилось, модель Альтмана основана на применении мультидискриминантного анализа для прогнозирования вероятности банкротства фирмы.

Проведем оценку кредитоспособности предприятия при помощи оригинальной модели Альтмана. Для этого рассчитаем показатели:

Сведем полученные результаты в табл. 3.

Таблица 3. Обобщенные показатели

Из табл. 3 видно, что коэффициент оборачиваемости активов в отчетном году увеличился на 0,657, что благоприятно повлияло на индекс кредитоспособности Альтмана.

Проведя оценку кредитоспособности по оригинальной модели Альтмана, можно сказать, что предприятие за отчетный финансовый год улучшило свое состояние. В начале отчетного года вероятность банкротства предприятия оценивалось как очень высокая при Z = 1,329. В конце года предприятие в три раза увеличило выручку (на 308 %, что составило 41 099 тыс. руб.) и операционную на 1823 % (75 тыс. руб.), что увеличило индекс кредитоспособности Альтмана, и он вырос до 2,019. Это означает, что предприятие снизило вероятность банкротства с очень высокой до высокой.

Теперь проведем оценку кредитоспособности по усовершенствованной модели оценки кредитоспособности Альтмана. Для этого рассчитаем показатели:

Сведем полученные результаты в табл. 4.

Таблица 4. Обобщенные показатели

По данным табл. 4 видно, что коэффициент оборачиваемости активов в отчетном году увеличился на 0,657, что благоприятно повлияло на индекс кредитоспособности Альтмана. Можно заметить, что ни один коэффициент не изменился, кроме самого индекса кредитоспособности.

Проведя оценку кредитоспособности по усовершенствованной модели Альтмана, можно сказать, что предприятие за отчетный финансовый год улучшило свое состояние. В начале отчетного года угроза банкротства предприятия оценивалась как высокая при Z = 0,868. В конце года предприятие в три раза увеличило выручку (на 308 %, что составило 41 099 тыс. руб.) и операционную на 1823 % (75 тыс. руб.), что увеличило индекс кредитоспособности Альтмана и он вырос до 1,572. Это означает, что предприятие снизило зону с высокой угрозы банкротства до зоны неведения.

Теперь сравним обе модели и представим индексы в виде графика (рис. 3).

Сравнив обе модели, можно сказать, что усовершенствованная модель Альтмана более эффективна. Модель учитывает дополнительные значения показателей, которые позволяют более точно определить состояние кредитоспособности предприятия. Но модель Альтмана не позволяет точно определить состояние ООО «Вагон-Комплект», так как она не полностью адаптирована для российских предприятий, а больше подходит для американских предприятий. Для точной оценки ООО «Вагон-Комплект» воспользуемся методикой Правительства РФ.

Методика Правительства РФ

Как уже говорилось выше, данная методика была принята в 1994 г. В соответствии с Постановлением Правительства РФ от 20.05.1994 № 498 (в ред. от 03.10.2002) «О некоторых мероприятиях по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий» действует система критериев для определения критерия неудовлетворенности структуре баланса и определение степени платежеспособности предприятия.

Для того чтобы определить платежеспособность предприятия, необходимо рассчитать К тл и К сос:

По данным показателям видно, что ни один коэффициент не соответствует норме, баланс является неудовлетворительным. Исходя из этого, рассчитываем коэффициент возможного восстановления (период времени T - 12 месяцев):

Полученный коэффициент возможного восстановления составляет 0,469. Можно сделать вывод, что предприятие неликвидное и его финансовое состояние очень сложно (практически невозможно) восстановить.

Резюме

Наиболее распространенным и методологически проработанным является метод комплексной оценки финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Его основной недостаток - низкая прогностическая способность.

Иностранные методики оценки кредитоспособности, обладающие высокими прогностическими характеристиками, не адаптированы для применения в России, поэтому их использование затруднительно.

Оценку кредитоспособности затрудняет необходимость учета и анализа качественных характеристик заемщика, методология оценки которых не формализирована.

А. С..gif
аналитик, канд. экон. наук

Чаще всего для оценки вероятности банкротства предпри ятия используются Z-модели, предложенные известным запад ным экономистом Эдвардом Альтманом, который предполагает расчет индекса кредитоспособности.

Самый простой из этих моделей является двухфакторная. Для нее выбирается два основных показателя, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства:

ѕ коэффициент покрытия (характеризует ликвидность);

ѕ коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость).

На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов.

Z = -0,3877 - 1,0736 К п + 0,579К фз,

где К п -- коэффициент покрытия (отношения текущих активов к текущим обязательствам);

К фз, -- коэффициент финансовой зависимости, определяемой как отношение заемных средств к общей величине пассивов.

Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность банкротства равна 50%. Если Z < 0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z > 0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.

Достоинство модели -- в возможности применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как не учитывает влияния на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности).

В западной практике чаще используются многофакторные модели Э. Альтмана.

В 1968 году им была предложена пятифакторная модель прогнозирования банкротства. Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis - MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых из них для прогноза. Эти показатели он включил в линейную дискриминантную функцию:

Х 1 - отношение собственных оборотных активов к сумме активов;

Х 2 - рентабельность активов (перераспределенная прибыль к сумме активов);

Х 3 - уровень доходности активов (отношение прибыли к сумме активов);

Х 4 - коэффициент соотношения собственного и заемного капитала или отношение рыночной стоимости акций к заемному капиталу;

Х 5 - оборачиваемость активов (или отношение выручки от реализации к сумме активов).

На основе данных коэффициентов Э. Альтман разработал пятифакторную Z-модель, которая является одним из основных методов оценки вероятности банкротства предприятий и широко используется в США:

Z 5 = 1,2* Х 1 + 1,4* Х 2 + 3,3* Х 3 + 0,6* Х 4 +1,0* Х 5, (3)

где Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 - коэффициенты в виде долей единиц.

Уровень угрозы банкротства предприятия для акционерных обществ открытого типа оценивается согласно таблице 1.1.

Таблица 1 - Уровень угрозы банкротства по модели Альтмана

Z - коэффициент имеет общий серьезный недостаток - по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. (9, с. 74-76)

Для акционерных обществ закрытого типа и предприятий, акции которых не котируются на рынке, рекомендуется следующая модель Альтмана:

Z = 0,7*Х 1 + 0,8 * Х 2 + 3,1 * Х 3 + 0,4 * Х 4 + 1,0 * Х 5 , (4)

где Х 4 - коэффициент покрытия по балансовой стоимости, т. е. отношение балансовой стоимости акционерного капитала (суммарная балансовая стоимость акций предприятия) к краткосрочным обязательствам;

Константа сравнения -- 1,23

Если Z< 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства.

Если Z> 1,23, то это свидетельствует о малой его вероятности.

Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года - до 83%, что говорит о достоинстве данной модели. Однако существуют мнения, согласно которым в условиях переходной экономики использовать модель Альтмана нецелесообразно. Аргументами сторонников этих мнений служат:

ѕ несопоставимость факторов, генерирующих угрозу банкротства;

ѕ различия в учете отдельных показателей;

ѕ влияние инфляции на их формирование;

ѕ несоответствие балансовой и рыночной стоимости отдельных активов и другие объективные причины.

Коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности).
Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis - MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.
При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3 +0.6X4+X5 где Х1 - оборотный капитал/сумма активов;
Х2 - нераспределенная прибыль/сумма активов;
Х3 - операционная прибыль/сумма активов;
Х4 - рыночная стоимость акций/задолженность;
Х5 - выручка/сумма активов.
Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22], при этом предприятия, для которых Z>2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток - по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.
Некоторые исследователи предостерегают от использования данной модели в России без предварительного испытания на опытных данных, так она была разработана на основе данных финансовой отчетности, выполненной по американским стандартам (GAAP). Более конкретно:
Совершенно непонятно, насколько велика описательная сила показателя совокупных активов в российской отчетности; активы постоянно переоцениваются, при этом многие из них просто не имеют разумной исторической стоимости (в частности, активы, которыми наделялись приватизируемые предприятия, учитывались по придуманным Госкомценом "ценам").
Совершенно понятно, что "чистая прибыль" в терминологии Министерства финансов России далеко не чистая, поскольку из нее выплачивается целый ряд реально понесенных издержек (премии сотрудникам, расходы по содержанию социальной сферы и т.п.)
В России не соблюдается принцип постоянства положений учетной политики, то есть, сменив учетную политику, компании не корректируют отчетность предыдущих лет в соответствии с вновь принятой учетной политикой.
Для оценки финансовой устойчивости можно пользоваться следующей формулой, адаптированной к российской терминологии:
Z=1.2X1+1.2X2+3.3X3 +0.6X4+X5 где Х4 - отношение уставного капитала фирмы к общей сумме активов.
Степень близости предприятия к банкротству определяется по шкале, представленной в Таблице 1.1. Принимая во внимание, что формула расчета Z в представленном виде отличается от оригинала, рекомендуется снизить верхнюю границу "очень высокой" степени вероятности банкротства до 1.
Таблица 5.2 Шкала вероятности банкротства Значение Z Вероятность банкротства менее 1,8 очень высокая От 1,81 до 2,7 высокая От 2,71 до 2,99 средняя от 3,0 низкая При ретроспективном анализе предприятия следует обращать внимание не столько на шкалу вероятностей банкротства, сколько на динамику этого показателя.
Показатель вероятности банкротства является комплексным показателем, включающим в себя целую группу показателей, характеризующих разные стороны деятельности предприятия, структуру активов и пассивов, рентабельность и оборачиваемость.
В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:
K=8.38K1+K2+0.054K3+0.63K4
(здесь K4 - балансовая, а не рыночная стоимость акций.)
Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако, и он не лишен недостатка: согласно этой формуле, предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью "непотопляемыми". В российских условиях рентабельность отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний.
Известны другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход.
На основе использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму:
Z=C0+C 1X1+C2X2+C3X3+C4X4
где:
х!=прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%) х2=текущие активы/общая сумма обязательств (13%) х3=текущие обязательства/общая сумма активов (18%) х4=отсутствие интервала кредитования (16%)
с0,...с4 - коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; х1 измеряет прибыльность, х2 - состояние оборотного капитала, х3 - финансовый риск и х4 - ликвидность.
Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) - коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.
PAS-коэффициент - это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z- коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.
Сильной стороной такого подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в единое представительное соотношение. Так, компания, получающая большие прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешен. Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и соответственно варьировать условия сделки. В сущности, подход основан на принципе, что целое более ценно, чем сумма его составляющих.
Дополнительной особенностью этого подхода является использование "рейтинга риска" для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z- коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на "риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия", а 5 означает "абсолютную невозможность сохранения прежнего состояния", менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков, связанных с кредитами клиента.
Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:
K=8.38K1+K2+0.054K3+0.63K4 где К1 - оборотный капитал/актив;
К2 - чистая прибыль/собственный капитал;
К3 - выручка от реализации/актив;
К4 - чистая прибыль/интегральные затраты.
Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (таблица 5.3)
Таблица 5.3 Критерии вероятности банкротства согласно модели R Значение R Вероятность банкротства, процентов Меньше 0 Максимальная (90-100) 0-0,18 Высокая (60-80) 0,18-0,32 Средняя (35-50) 0,32-0,42 Низкая (15-20) Больше 0,42 Минимальная (до 10) Альтернативными представленным выше финансовым методам прогнозирования банкротства являются методы рейтинговой оценки.
Общий вид рейтинговой оценки можно представить следующим образом:
К0 = А1*К1 + А2*К2 + ... + АпКп где К0 - интегральный показатель (рейтинг);
А; - удельный вес i-того показателя (сумма А; составляет 100%);
К; - значение i-того показателя;
n - число показателей.
Каждому показателю присваивается критическое (максимальное или минимальное) значение. С помощью различных методов (в том числе экспертных оценок) определяется вес каждого показателя. Сумма произведений критических значений показателей и их весовых значений представляет критический интегральный показатель. Вероятность банкротства определяется исходя из сравнения фактического и критического рейтинга.
Одной из последних методик прогнозирования банкротства с использованием метода рейтинговой оценки являются модели А.В. Колышкина (Санкт-Петербургский государственный университет).
В общем виде модели выглядят следующим образом: Модель № 1 = 0.47К1 + 0.14К2 + 0.39К3 Модель № 2 = 0.61К4 + 0.39К5
Модель № 3 = 0.49К4 + 0.12К2 + 0.19К6 + 0.19К3 где К1 - рабочий капитал к активам;
К2 - рентабельность собственного капитала; К3 - денежный поток к задолженности; К4 - коэффициент покрытия; К5 - рентабельность активов; К6 - рентабельность продаж.
Значения показателей для диагностики банкротства представлены в таблице 5.4
Таблица 5.4 Критические показатели рассматриваемых моделей Модель Благополучные Банкроты Зона неопределенности I 0.08-0.16 (-0.20)-(-0.08) (-0.08)-0.08 II 1.07-1.54 0.35-0.49 0.49-1.07 III 0.92-1.36 0.25-0.38 0.38-0.92 Несомненным достоинством рейтинговых моделей является простота. Вместе с тем, методы определения весовых значений показателей далеко не всегда обеспечивают необходимую точность.

Модель Альтмана дает оценку вероятности банкротства по данным баланса и отчета о прибылях и убытках.

Исходя из значения Z-счета можно характеризовать состояние компании как безопасное, неопределенное (серая зона) и опасное. Существует несколько формул расчета для разных моделей (Z-счета) Альтмана. Для каждой модели Альтман предлагает свои границы зон.

Здесь приведены расчетные формулы для трех чаще всего используемых моделей Альтмана:

• Пятифакторная модель для компаний чьи акции котируются на бирже
• Пятифакторная модель для компаний чьи акции не котируются на бирже
• Четырехфакторная модель для компаний на развивающихся рынках .

Формулы даны по презентации Альтмана «Corporate Credit Scoring Models.» Dr. Edward I. Altman, Stern School of Business, New York University

style="center">

Кроме моделей Альтмана существуют и другие .

Общий вид Модели Альтмана

Z = N1*X1 + N2*X2 + N3*X3 + N4*X4 + N5*X5
где
Ni – числовой множитель
Xi – фактор, рассчитываемый по данным баланса и ОПУ

Модели отличаются множителями при факторах Xi и границами зон.

Факторы Xi для всех моделей рассчитываются по одним и тем же формулам за одним исключением. При расчете X4 для компаний, чьи акции котируются на бирже, берется рыночная стоимость, а для компаний, чьи акции не котируются на бирже, берется сумма собственного капитала из баланса.

Пятифакторная модель Альтмана
для компаний чьи акции котируются на бирже

Z = 1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + 0.999*X5

Границы зон:

Четырехфакторная модель Альтмана
для компаний на развивающихся рынках

Z’’ = 6.56*X1 + 3.26*X2 + 6.72*X3 + 1.05*X4

Как сам Альтман сказал в своем интервью (февраль 2016 г.) The Altman Z-Score in Edward Altman’s Own Words (Z-счет Альтмана с собственных слов Эдварда Альтмана), он разработал эту модель в середине 90-х годов на материале производственных и не производственных (manufacturers and non-manufacturers) компаний из Мексики, Бразилии и Аргентины.

Границы зон:

Формулы расчета факторов Xi в модели Альтмана

Формула расчета с использованием данных строк российских баланса и ОПУ выделена желтым

X1 = [Рабочий капитал] / Активы
где
[Рабочий капитал] = [Оборотн. активы] - [Краткоср. обяз-ва]
X1 = (1250 + 1240) / 1600

X2 = [Чистая прибыль] / Активы
X2 = 2400 / 1600

X3 = [Прибыль до выплаты налогов и процентов] / Активы
X3 = (2300 + 2330) / 1600

X4 = [Рыночная стоимость акций] / [Обязательства], для расчета Z
X4 = [Собственный капитал] / [Обязательства], для расчета Z’ и Z’’
X4 = [Рыночная стоимость акций] / (1400+1500) , для Z
X4 = 1300 / (1400+1500) , для Z’ и Z’’

X5 = Выручка / Активы
X5 = 2110 / 1600

Можно предположить, что для российских предприятий больше подходит четырехфакторная модель Альтмана для компаний на развивающихся рынках.