Разработка стратегии финансового оздоровления предприятия

Спад промышленного производства к середине 1994 г. приобрел структурный характер. Одновременно с сокращением производства отдельных видов продукции стала наблюдаться стабилизация выпуска продукции других видов. Такая ситуация в промышленности имела место впервые с начала экономических реформ.

Рост цен и спад производства одновременно сопровождались прогрессивным ростом всех видов неплатежей и, прежде всего, между предприятиями.

В известной степени в формировании неплатежей участвовало государство, которое, продекларировав рыночные свободы производителей, в то же время обязывало их осуществлять обязательные поставки сельскому хозяйству, армии, завозить товары на Север при отсутствии реальных расчетов.

Однако анализ объективных причин неплатежей не объяснял их столь высокого уровня. В этой связи несомненный интерес представляет анализ причин возникновения и развития неплатежей, проведенный сотрудниками Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) при Госкомимуществе РФ[3] совместно с рядом ведомств и, в том числе, силовых структур на 94 крупнейших предприятиях нефтедобычи, нефтепереработки и торговли нефтепродуктами.

Предприятия анализировались по состоянию на 01.07.94 г. Суммарный объем оборотных фондов обследованного комплекса предприятий составил 16,9 трлн. руб.

По масштабам это сопоставимо с 60% доходов федерального бюджета России за первое полугодие 1994 г.

Обследованный комплекс предприятий в отличие от других отраслей имел устойчивый сбыт продукции, был высокорентабелен, работал достаточно стабильно и практически в непрерывном режиме, обеспечивая наивысший уровень оплаты труда среди отраслей. Однако подавляющее большинство предприятий комплекса по своему финансовому состоянию было абсолютно неплатежеспособно.

Основная причина неплатежеспособности определялась составом оборотных средств, где абсолютно преобладал заемный капитал. Из-за этого предприятия регулярно оказывались перед выбором:

-    или расплачиваться своевременно по взятым обязательствам, но тогда ничего не оставалось на деятельность;

-    или продолжать деятельность, но тогда оплата по обязательствам оттягивалась на месяцы и годы.

Отрасль в самой малой степени пользовалась банковским кредитом и своей внешне благополучной деятельностью угнетала деятельность других предприятий (которые отдавали ей ресурсы), а также блокировала расходы бюджета и внебюджетных фондов.

Также были обнаружены многочисленные и разнообразные злоупотребления капиталом предприятий со стороны управляющих.

Основная черта обнаруженных злоупотреблении — в характерной тенденции не накапливать капитал, заставляя его работать лучше, а наоборот, безвозвратно его тратить либо перемещать в другие структуры.

Было выявлено множество случаев нерациональных трат на фоне неплатежеспособности, неплатежей бюджету: от многочисленных и явно избыточных зарубежных командировок, договоров с московскими лечебными учреждениями на лечение нефтяников (о чем те и не знали), до приобретения зарубежных самолетов и строительства теннисных кортов в г. Сочи.

Исследовался также характер использования оборотных средств.

Оборотные средства предприятий подразделяются на:

-    вложения в производство, где средства обслуживают производство и его нужды (запасы, инструменты, заделы, вложения в незавершенное производство; в готовую, но нереализованную продукцию и т.д.);

-    вложения в расчеты, где средства обслуживают другие виды деятельности.

В доперестроечный период внепроизводственная часть оборотных фондов (расчетов) составляла 40—50% от производственной. То есть, если принять производственную часть за 100 условных единиц, то все оборотные фонды составляли 150 единиц. В исследуемый период ситуация резко изменилась.

Очевиден очень значительный рост оборотных средств, что никак не обусловлено производственной необходимостью, так как резко возрастают не вложения в производство, а отвлечения от него.

Наиболее существенную роль в разбухании оборотных фондов играет дебиторская задолженность, или фактически товарные ссуды дебиторам.

Было обнаружено, что при действительном наличии в составе дебиторской задолженности долгов армии, сельского хозяйства и других "объективных" задолжников их влияние на общую неплатежеспособность в значительной степени преувеличивалось.

Распространенным использованием оборотных фондов стало содержание средств на валютном счете с последующим извлечением курсовой разницы.

В ряде случаев доходы от валютной курсовой разницы приближались по величине к доходам от основной деятельности.

Выявилась практика полного игнорирования заемного происхождения средств в обороте, когда чужие ресурсы, попадавшие в распоряжение предприятий, широко использовались в эгоистических целях текущего потребления.

Были отмечены многочисленные случаи, когда эксклюзивные фирмы увеличивали собственный капитал за счет использования и обслуживания оборотных фондов предприятий с заведомого согласия их руководителей в целом, оценивая результаты межведомственного анализа проблемы неплатежей, можно сделать вывод, что наряду с комплексом объективных причин роста неплатежей из-за разрушения единого экономического пространства бывшего СССР и соответственно СЭВ, сокращения госзаказа, необязательности государства по платежам из бюджета, неплатежи и соответственно неплатежеспособность многих российских предприятий в специфических условиях перехода от социалистической планово-административной экономики к рыночной были спровоцированы, с одной стороны, недостаточной компетентностью финансового руководства предприятий, а с другой, — частными интересами управляющих вывести часть капитала предприятий в сферу торгового оборота и иные непроизводственные сферы.

Все сказанное с особой актуальностью ставит проблемы антикризисного регулирования со стороны государства в изменившихся рыночных условиях.

1.2.         Методы прогнозирования банкротства в зарубежной и

отечественной практике.

Проблема предсказания банкротства. Предсказание банкротства как самостоятельная проблема возникла в передовых капиталистических странах (и в первую очередь, в США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, чисто качественном уровне и, естественно, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера (Великобритания), и другими, а также умение "читать баланс". Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

Первый подход, бесспорно эффективный при прогнозировании банкротства, имеет три существенных недостатка. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, даже если данные и сообщаются, они могут оказаться "творчески обработанными". Для компаний в подобных обстоятельствах характерно стремление обелить свою деятельность, иногда доводящее до фальсификации. Требуется особое умение, присущее даже не всем опытным исследователям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень завуалированности. Третья трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности в то время, как другие – давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел.

Второй подход основан на сравнении признаков уже обанкротившихся компаний с таковыми же признаками "подозрительной" компании. За последние 50 лет опубликовано множество списков обанкротившихся компаний. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и ни в одном не проявлена забота о последовательности.

В отличие от описанных "количественных" подходов к предсказанию банкротства в качестве самостоятельного можно выделить "качественный" подход, основанный на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития.

Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии – понятия синонимичные; банкротство, собственно, и рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе – предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство – лишь один из них. Во всем мире под банкротством принято понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства. Помимо этого, фирма может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды). Соответственно, различные методики предсказания банкротства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле, предсказывают различные виды кризисов. Именно поэтому оценки, получаемые при их помощи, нередко столь сильно различаются. Видимо, все эти методики вернее было бы назвать кризис-прогнозными (К-прогнозными). Другое дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к коллапсу, смерти предприятия. В этой связи, понимая механизм банкротства как юридическое признание такого коллапса, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства. Представляется, однако, что ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине "специализации" на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

"Количественные" кризис-прогнозные методики. Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат (С1) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение С1 указывает на высокую вероятность банкротства.

В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов[4]:

-    для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) – (-1,0736)

-    для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) – (+0,0579)

-    постоянная величина – (-0,3877)

      Отсюда формула расчета С1 принимает следующий вид:

С1 = - 0,3877 + (-1,0736) Кп + 0,0579 Кз                              (1.1)

Следует иметь в виду, что в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях. Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского рынка, можно было бы применить, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии предприятия.

Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства (С1) и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.

Коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности)[5]. 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 не банкротов.

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 =1,2* Х1 + 1,4 * Х2 + 3,3 * Х3 + 0,6 * Х4 + Х5                             (1.2)

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<1,81 являются безусловно-несостоятельными, а интервал [1,81-2,99] составляет зону неопределенности.

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.

В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже[6]:

 R = 8,38 * Х1 + Х2 + 0,054*Х3 + 0,63*Х4                                   (1.3)

(здесь Х4 – балансовая, а не рыночная стоимость акций.)

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако, при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: член Х1 связан с кризисом управления, Х4 характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные – экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель не имеет права на существование.

Вообще, 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. По-видимому, эта формула в наших условиях должна иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.

Известны другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель[7], при разработке которой использовал следующий подход: при 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+c1х1 + с2х2 + с3х3 + с4х4,…                                             (1.4)

где:

х1=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[8]. 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.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10