БАНКРОТСТВО КОММЕРЧЕСКИХ КОРПОРАЦИЙ: ПРОБЛЕМЫ, ТЕНДЕНЦИИ, ОЦЕНКА

В современных рыночных условиях каждая корпорация имеет определенный жизненный цикл, в соответствии с которым она рождается, развивается, достигает пика своего роста и затухает. Прохождение всех стадий неизбежно, и дальнейшее динамичное развитие зависит от эффективности ведения бизнеса. Поэтому очень важно вовремя обнаружить признаки спада и предпринять меры, которые позволят избежать банкротства корпорации.

В Российской Федерации термин «банкротство» является синонимом несостоятельности. В законе РФ «О несостоятельности (банкротстве)» несостоятельность определяется как: «признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей». [4]

В связи с этим актуализируется проблема проведения профилактики банкротства, что позволит корпорации преодолеть спад производства и перейти к стадии возрождения.

Целью данной работы является обоснование необходимости совершенствования методов диагностики вероятности банкротства на основе сравнительного анализа методического инструментария и оценки масштабов банкротства корпораций в России.

Эксперты-аналитики центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП) считают, что в настоящее время количество банкротств в России почти достигло исторического рекорда, установленного в 2009 году.

В 2014 году основными причинами банкротства юридических лиц послужили такие факторы: закрытие внешних финансовых рынков, рост волатильности обменного курса, рост процентных ставок, ухудшение условий рефинансирования предприятий, снижение рентабельности, сокращение совокупного спроса.

Совокупное влияние указанных факторов привело к росту числа банкротств в стране. Поквартальный анализ официальной статистики дел о банкротстве юридических лиц подтверждает ранее сделанные выводы, рисунок 1.

Рисунок 1. Динамика банкротств юридических лиц в России за период с 2014 по 2016 годы

На рисунке 1 видно, что в 2016 году наблюдалось незначительное сокращение количества банкротств, однако в 2017 году  наросла новая волна банкротств и показатели снова достигли кризисных значений [5].

Далее был проведен анализ дел о банкротстве в разрезе регионов, рисунок 2.

Рисунок 2. Доля банкротств коммерческих организаций по регионам  в 2016 году

В процессе анализа было выявлено, что количество дел о несостоятельности корпораций существенно отличается в разных регионах [1]. Это связано со слабой экономической развитостью федеральных округов. В соответствии с рисунком 2, лидирующие позиции занимают Приволжский и Сибирский федеральные округа. Что касается Центрального ФО, то такая большая доля банкротов связана с избыточным количеством предприятий, которые не выдерживают натиска крупных конкурентов.

Для сокращения количества дел о банкротстве необходимо применять меры, способные вовремя выявить кризис корпорации .В связи с этим для борьбы с банкротством разработано множество различных методик по прогнозированию вероятности его наступления.

 Большой популярностью обладают методики прошлого столетия, основанные на дискриминантном анализе, иначе MDA – модели. Основоположниками этих моделей являются У. Бивер и Э. Альтман. Но, несмотря на их популярность, как показала полувековая практика, они имеют точность диагностирования в пределах 90% в периоде, не превышающем двух лет и 78-80% на срок до пяти лет. Но в настоящее время такая оценка не удовлетворяет ни аналитиков, ни владельцев предприятий, т.к. при более длительном сроке точность сократится еще примерно на 20-25%.

Не менее известными MDA - моделями служат модели Таффлера и Фулмера, но они имеют еще более низкий процент точности прогноза. Так, при оценке предприятия с помощью методики Таффлера, большинство обследованных должников, а именно 87,5%, были признаны финансово устойчивыми, а методика Фулмера показала, что среди обследованных предприятий-должников 56,2% были признаны финансово состоятельными, только 18,75% получили оценку «фактический банкрот». На данных примерах видно, что оценка вероятности наступления банкротства не только низкая, но и имеет слишком противоречивые показания, по которым едва ли возможно адекватно спрогнозировать будущую деятельность предприятия [2].

Все эти методики обладают схожими недостатками. Например при их использовании анализируется узкий круг исходных данных за один год, а именно параметры определяющие ликвидность, платежеспособность, рентабельность, что несомненно не позволяет описать динамику предприятия в целом на более долгосрочные периоды. На самом деле, круг факторов, определяющими риск банкротства, заметно больше, это обусловливает необходимость совершенствования моделей оценки за счет расширения дополнительными параметрами.

Очень важно отметить тот факт, что применение дискриминантного анализа нецелесообразно для всех форм собственности, а также методики можно использовать только в тех странах, где они были изобретены. Это связано с тем, что каждое государство имеет различную специфику экономики и организацию предпринимательства.

На основании данных моделей и дискриминантного анализа в целом появился широкий ряд схожих разработок и моделей прогнозирования банкротства, разработанных как зарубежными (Р. Лисс,  Г. Спрингейт и др.), так и отечественными (Г.В. Давыдова, А.Ю. Беликов, О.П. Зайцева, Р.С. Сайфуллина, Г.Г. Кадыкова и др.) авторами. Такое разнообразие MDA-моделей не принесло существенных улучшений в диагностике вероятности наступления банкротства, а только убедило в том, что результаты этих методик имеют субъективный характер.

Из-за существенных недостатков MDA-моделей зарубежные практики практически полностью отказались от их использования, и перешли на использование более современными и более точными logit-моделями. Если в дискриминантных моделях вероятность наступления банкротства определяется как низкая, средняя и высокая, что говорит о субъективности авторов, то в логистических моделях не возникает проблем с однозначной интерпретацией. Показатель вероятности банкротства находится  в интервале от 0 до 1, что позволяет определить номинальное значение риска банкротства на том или ином предприятии.

Особенностью каждой logit-модели является наличие общей формулы, разработанной Д. Чессером для оценки вероятности наступления банкротства. Различие состоит в количестве и виде используемых показателей.

 Формула имеет вид:

                                                     (1)

где P − вероятность наступления банкротства в долях единицы (принимает значения от 0 до 1); e – основание натурального логарифма (константа Эйлера, равная значению 2,71828); Y – коэффициент – интегральный показатель, вычисляемый в зависимости от разработанной модели.

Основоположниками логистической модели являются Д. Олсон и Д. Чессер. В настоящее время используются усовершенствованные модели logit – анализа:  ДжуХа-Техонга; Грузчинского; Лина-Пьессе; пятифакторная модель французских экономистов Ж. Конан и М. Голдер на базе пятифакторной модели Э. Альтмана; Альтмана-Сабато, М.В. Евстропова, а также Г.А. Хайдаршиной. При этом logit-модели также эффективнее всего применять в тех странах, в которых были разработаны.

Главными преимуществами такого анализа является универсальность применения, а именно возможно использование logit-модели  для всех форм собственности, а также комплексность анализа.  В процессе оценки учитываются внешние и внутренние факторы: макроэкономическая ситуация в стране, динамика масштабов его деятельности и отраслевая специфика предприятия.

 Как показывает практика, эти данные позволяют сделать прогноз более точным по сравнению с дискриминантным анализом, в котором эти факторы не учитываются. Стоит подчеркнуть, что логистические модели оценивают вероятность наступления кризисной ситуации на производстве в  длительной перспективе. Это позволяет аудиторам вовремя выявить кризис на предприятии и предотвратить его развитие [3].

Главным недостатком логистического подхода служит сложность расчета вероятности и большое количество, необходимых для вычисления, факторов. Множественность прогнозных методик, не утихающий интерес ученых к этой области указывает на то, что универсальной модели, одинаково применимой для всех организаций не зависимо от вида деятельности, размера компании и т.п. не существует.

Таким образом, процесс диагностики вероятности наступления банкротства корпорации далек от идеального. Очень сложно получить максимально точные результаты независимо от выбранного метода оценки. Во всех случаях правдивость прогноза колеблется в пределах 70-85%. Такие результаты связаны не только с недостатками существующих моделей, но и с недостоверностью отчетностей предприятий. К сожалению, для решения проблемы диагностики несостоятельности недостаточно применить несколько методик прогнозирования банкротства, т.к. результаты могут иметь слишком противоречивый характер.

В настоящее время, сложности, возникающие при оценке вероятности наступления банкротства, особенно на ранних стадиях, являются наиболее актуальными вопросами в области экономической теории.

Список литературы:

1. Вестник государственной регистрации [Электронный ресурс]: http://www.vestnik-gosreg.ru/info_ul/?tab=commonAll (дата обращения: 10.11.2017)
2. Еримизина М.И., Еримизина Е.Н. Выбор оптимальной модели прогнозирования возможного банкротства коммерческой организации// Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2017. №5-1. – С.102-112
3. Третьякова А.А. Оценка риска вероятности банкротства на основе logit-моделей// Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2016. Т.2 № 12. – С.964-966
4. Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 29.07.2017) "О несостоятельности (банкротстве)" [Электронный ресурс]: http://www.consultant.ru/document/Cons_doc_LAW_39331/
5. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования [Электронный ресурс]. URL: http://www.forecast.ru/default.aspx