Надежда Львова - Финансовая диагностика предприятия. Монография

Понятие структурных методов диагностики финансовой несостоятельности в литературе трактуется неоднозначно. Речь в данном случае идет прежде всего о моделях КМВ-Мертона (KMV – Merton Models). Данные модели, позволяющие с высокой точностью оценить вероятность банкротства, имели не только коммерческий успех, но и существенный научный резонанс 170. Вероятно, поэтому структурными, как правило, называют только те модели, которые основаны на концепции оценки корпоративных обязательств Блэка – Шоулза – Мертона (BSM model) 171. Подобную точку зрения можно встретить как в западной, так и в отечественной литературе 172.

Структурные методы в широком смысле противопоставляются эмпирическим и, следовательно, предполагают теоретическое обоснование, а именно представление о банкротстве фирмы в контексте ее финансовой модели («финансовой структуры» ) 173.

Отметим, что в последние годы рыночные структурные модели (преимущественно на примере моделей КМВ – Мертона) часто противопоставляются нерыночным эмпирическим (как правило, на примере мультипликативных дискриминантных моделей) 174. Однако, как следует из сказанного, ставить знака равенства между рыночными и структурными методами, как и между нерыночными и эмпирическими методами, не вполне корректно. Эмпирические модели могут быть основаны на рыночных оценках, а структурные модели разрабатываются и в отношении непубличных компаний, об оценке рыночной стоимости которых можно говорить с определенной долей условности. Кроме того, как отмечалось выше, многие модели диагностики финансовой несостоятельности носят смешанный характер. В то же время структурные модели КМВ – Мертона корректируются с учетом статистических данных.

Очевидно, что классификацию методов и моделей диагностики финансовой несостоятельности при желании можно продолжить. Так, по количеству используемых показателей прогнозные модели могут быть однофакторными и многофакторными; в зависимости от вида используемых показателей – формализованными и неформализованными; по используемым математическим методам – статистическими (МДА, логит-модели) и на основе искусственного интеллекта (нейронные модели, деревья решений); в зависимости от возможности применения экспертных оценок – субъективными и смешанными и т. д. 175

Финансовые методы диагностики финансовой несостоятельности (банкротства)

Прогнозирование корпоративного банкротства, как правило, проводится финансовыми методами. При этом предпочтение отдается статистическим моделям. Далее мы проанализируем особенности практического применения и проблемы адаптации следующих наиболее популярных моделей:

– основанных на системе финансовых показателей, не предполагающих построение обобщающего показателя вероятности банкротства (метод традиционного коэффициентного анализа);

– предполагающих формирование обобщающего показателя вероятности банкротства (в частности, построенные с применением метода мультипликативного дискриминантного анализа).

Отдельное внимание мы уделим и менее популярным в России структурным моделям прогнозирования финансовых затруднений на примере моделей КМВ – Мертона, которые, как было отмечено ранее, основываются на так называемых рыночных показателях.

Если для диагностики банкротства используются статистические методы 176 , не предполагающие построение обобщающего показателя , порядок действий при обосновании соответствующей прогнозной модели состоит в следующем:

1. Строится система показателей (как правило, финансовых коэффициентов), наиболее явно отражающих признаки финансовой несостоятельности.

2. Устанавливаются критические значения данных показателей.

3. Решение о вероятности банкротства принимается на основе сравнения фактических значений показателей по анализируемому предприятию с их критическими значениями.

Считается, что первая статистически обоснованная система финансовых показателей для оценки вероятности корпоративного банкротства была построена в 1966 г. У. Бивером, доказавшим, что некоторые финансовые коэффициенты кризисных предприятий задолго до признания несостоятельности значительно отличаются от соответствующих коэффициентов финансово устойчивых предприятий.

Выборка состояла из 79 пар предприятий, половина которых в период с 1954 по 1964 г. потерпела крах (предприятия, которые обанкротились, не смогли выплатить дивиденды по привилегированным акциям, объявили дефолт по облигациям или превысили кредитный лимит по банковскому счету 177). Максимальный анализируемый период составлял пять лет 178. Динамический анализ проводился по шести финансовым коэффициентам, наиболее точно отражающим признаки финансовой несостоятельности:

– коэффициент достаточности денежного потока – отношение денежного потока к совокупному долгу 179;

– коэффициент рентабельности активов – отношение чистой прибыли к активам;

– уровень финансового левериджа – доля совокупного долга в общем объеме обязательств;

– коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами – отношение собственных оборотных средств к активам 180;

– коэффициент текущей ликвидности;

– период обращения собственных оборотных средств («no-credit interval») – отношение собственных оборотных средств 181 к операционным расходам без учета амортизации.

Несмотря на очевидные преимущества подобных моделей (возможность применять экспертные оценки, оценивать вероятность банкротства по общедоступной финансовой информации, простота обоснования и практического применения), они обладают и некоторыми существенными ограничениями:

– во-первых, (это ограничение, прежде всего, касается возможности адаптации иностранных моделей к российским условиям) система показателей, как правило, строится на основе статистических данных. Если анализ проводится в другой стране, по другой отрасли, через продолжительный период времени, несостоятельными могут оказаться не только критические значения показателей, но и сами значимые показатели;

– во-вторых, показатели невозможно однозначно нормировать: в каждом конкретном случае должна учитываться специфика деятельности, временной период, внешние факторы и т. д. Поэтому, как правило, можно сделать только общие выводы о динамике финансового состояния фирмы (ухудшилось или улучшилось);

– в-третьих, значения показателей могут приводить к противоречивым выводам, и у аналитика закономерно возникает потребность «свернуть» несколько показателей в один обобщающий, по значению которого можно с определенной долей условности однозначно судить о вероятности финансовой несостоятельности.