Оценка и прогнозирование риска финансовой несостоятельности компании (1142572), страница 14
Текст из файла (страница 14)
Согласно J.W. Wilcoxпараметр s можно оценить как среднеквадратическое отклонение величины,определяемой уравнением (27):s* CF DP PB(27)гдеCF (Cash flow) – чистый денежный поток;DP (Dividend payout) – сумма выплаченных дивидендов;PB (Plowback) – реинвестируемая прибыль.В основе такого предположения лежит допущение о нормальномраспределении величины CF – DP – PB. В результате, оценку вероятностифинансовойнесостоятельностиуравнением (28):компанииможнопредставить78Ps 0*1 x NA 1 x NA() ()1x1x1 x NA1 ()1 x(28)гдеxNA (1 ) (1 );s*α – желаемый прирост стоимости чистых активов.Поскольку p - q ≤ 1, с учетом уравнения (28) можно определитьдиапазон возможных значений 0 < x ≤ 1.Зависимость вероятности финансовой несостоятельности от различныхзначений параметра α уравнения (28) приведена на рисунке 11.0,240,220,200,180,160,140,120,100,080,060,040,020,00-0,0200,090,180,270,360,450,540,630,720,810,90a1a2a3Рисунок 11 – Зависимость вероятности финансовой несостоятельностикомпании от параметра α, α1<α2<α3Источник: составлено автором.По оси абсцисс на рисунке 11 приведены значения параметраxNA (1 ) (1 ).s*Можновидеть,чтовероятностьфинансовойнесостоятельности возрастает с уменьшением величины x (абсолютныезначения x, приведенные на рисунке 11 носят иллюстративный характер).Уменьшение величины х возможно в следующих случаях:снижения рентабельности чистых активов;увеличения дивидендных выплат;79увеличения доли реинвестируемой прибыли;увеличения среднеквадратического отклонения s*, что свидетельствуето нестабильности чистого денежного потока компании.При этом рост величины параметра α говорит об увеличении величиныриска, присущего деятельности компании.
В этом случае компания ставитперед собой более амбициозные задачи, связанные с приращением стоимостикапитала. Из рисунка 11 видно, что совокупность факторов, включающих всебя агрессивную политику, низкую рентабельность активов, высокиедивидендыинестабильныеденежныепотоки,являетсяпричинойзначительного роста уровня риска финансовой несостоятельности.Очевидным является тот факт, что крупные компании должныобладать большей финансовой устойчивостью и иметь определенныебуферы,снижающиерискфинансовойнесостоятельностипринеблагоприятных изменениях конъюнктуры.
В подтверждение последнегоможно привести зависимость вероятности финансовой несостоятельностикомпании от абсолютной величины чистых активов.0,100,080,060,040,020,0000,090,180,270,360,450,540,630,720,810,90NA1NA2NA3Рисунок 12 – Зависимость вероятности финансовой несостоятельностикомпании от величины чистых активов NA, NA1 < NA2 < NA3Источник: составлено автором.С некоторыми допущениями можно представить NA как TA – TL, гдеTA – совокупные активы компании, TL – совокупные обязательства. Тогда80риск финансовой несостоятельности будет возрастать с увеличениемобязательств и уменьшением стоимости активов. В результате можноговорить, что уравнение (28) включает в себя параметры, изменения которыхдаютвкладвизменениезначенийрезультирующейфункции,характеризующей риск финансовой несостоятельности компании. В числоэтих параметров входят:1.чистый денежный поток;2.чистая прибыль;3.совокупные активы;4.совокупные обязательства;5.рентабельность активов;6.процентная ставка по дивидендам;7.доля реинвестируемой прибыли.Можнофинансовыхзаметить,чтокоэффициентов,прогнозированиябанкротствапараметры1-5являютсярекомендованныхкомпаниив1967компонентамиW.H.
Beaverгоду[113,дляс.79](приложение В). Высокие прогностические свойства этих коэффициентовбыли получены W.H. Beaver эмпирически. На наш взгляд, предложенноевыше теоретическое построение, в основе которого лежит идея J.W. Wilcox,может быть рассмотрено в качестве обоснования справедливости выборауказанных показателей финансово-хозяйственной деятельности для целейпрогнозированиярискафинансовойДополнительнобылапроведенапредсказательнойспособностинесостоятельностиуказанныхэмпирическаякоэффициентов.компании.верификацияДля этогопроведен анализ динамики средних значений коэффициентов, рассчитанныхна основе исторических данных обязательной отчетности компанийавиационно-промышленного комплекса за период с 2002 по 2015 год.Бухгалтерская отчетность исследуемых компаний была предоставленаИнформационным агентством ТС «ВПК». Набор исходных данных былсформирован на основе первой и второй форм отчетности 124 компаний81авиационной промышленности за отчетные периоды с 2002 по 2015 год.
Ввыборку компаний вошли 46 действующих компаний, 25 компаний,признанных банкротами по решению суда и 53 компании, ликвидированныхпо решению собственников. В результате исключения компаний, данныебухгалтерскойотчетностикоторыхнеявляютсядостовернымиилисомнительными, для дальнейшего анализа были отобраны 32 финансовонесостоятельные компании. Каждой из 32 финансово несостоятельныхкомпаний в соответствие была поставлена одна действующая компания. Приформировании перечня действующих компаний основной целью былообеспечение максимального соответствия стоимостей их чистых активовчистым активам финансово несостоятельных компаний за пять лет допрекращения деятельности (приложение Г).
Парная группировка компанийпо критерию соответствия стоимости чистых активов позволила повыситьсопоставимость данных бухгалтерской отчетности для двух групп компаний.Для каждой из групп компаний были рассчитаны средние значениякоэффициентов W.H. Beaver за пять лет до прекращения деятельности, иполучены следующие результаты. По оси абсцисс на рисунках 13 – 16указано количество лет до прекращения деятельности.Отношение чистого денежного потока к обязательствам (K1).1.0,60,50,40,30,20,10,0-0,154Действующие компанииНедействующие компании321Рисунок 13 – Динамика средних значений отношения чистого денежногопотока к суммарным обязательствамИсточник: составлено автором.82Из рисунка 13 видно, что динамика средних значений коэффициентаK1 различна для действующих и прекративших деятельность компаний.Причем различия в трендах начинают наблюдаться за три года доликвидации.Начиная с третьего года до ликвидации, значение коэффициента K1 дляликвидированных компаний существенно снижается на фоне практическинулевой динамики для действующих.
Последнее может говорить о снижениивеличины чистого денежного потока на фоне возрастания долговой нагрузки.2. Рентабельность активов (K2).Динамика средних значений рентабельности активов для двух группкомпаний приведена на рисунке 14.0,070,060,050,040,030,020,010,00-0,01-0,02-0,0354Действующие компанииНедействующие компании321Рисунок 14 – Динамика средних значений рентабельности активовИсточник: составлено автором.Из рисунка 14 видно, что значение рентабельности активов существенноснижается за два года до ликвидации.
Ее отрицательная величина за год допрекращения деятельности свидетельствует о том, что компании в этотпериод, преимущественно, несут убытки.Следуетобратитьвниманиенадинамикусреднихзначенийрентабельности активов действующих компаний на интервале 5-4. В этотпериод,такжекакиуликвидированныхкомпаний,еевеличинанезначительно снижается. По всей видимости, это связано с тем, что83снижение финансового результата компаний обеих групп обусловленоедиными факторами.При этом, компании, обладающие большей финансовой устойчивостью,оказываются способными нормализовать ситуацию, в то время как болееслабые компании демонстрируют динамику, ведущую к финансовойнесостоятельности.3.
Коэффициент концентрации заемного капитала (К3).1,151,101,051,000,950,900,850,800,7554Действующие компанииНедействующие компании321Рисунок 15 – Динамика средних значений коэффициента концентрациизаемного капиталаИсточник: составлено автором.Динамика средних значений коэффициента концентрации заемногокапитала свидетельствует о существенном росте долговой нагрузки за двагода до прекращения деятельности. Такая динамика является следствиемснижения доли финансирования активов компаний за счет собственныхисточников и трудностями, связанными с исполнением финансовыхобязательств.Также увеличение концентрации заемного капитала может являтьсяследствием реализации компаниями части внеоборотных активов, в томчисле, в целях погашения просроченных обязательств.4.
Коэффициентсредствами (K4).покрытияактивовсобственнымиоборотными840,150,100,050,00-0,05-0,10-0,15-0,2054Действующие компанииНедействующие компании321Рисунок 16 – Динамика средних значений коэффициента покрытияИсточник: составлено автором.Специфика деятельности компаний авиационной промышленности вобщем случае предполагает относительно низкую величину собственныхоборотных средств. Это связано с высоким удельным весом в составеимуществакомпанийвнеоборотныхактивов,преимущественнофинансируемых за счет привлеченных источников. Из рисунка 16 видно, чтодлянормальнофункционирующихкомпанийпокрытиеактивовсобственными оборотными средствами колеблется в диапазоне от 0,09 до0,12.
Средняя величина собственных оборотных средств для прекратившихдеятельности компаний отрицательна, что свидетельствует об истощениисобственныхисточниковвоспроизводственногофинансирования.процессаДлякомпаниистремятсяподдержанияпривлечькраткосрочное финансирование, что в условиях нестабильного финансовогоположения еще больше усугубляет ситуацию и, в конечном итоге, ведет кфинансовой несостоятельности.
Средние значения приведенных вышекоэффициентов не в полной мере позволяют делать вывод об ихпредсказательной способности.Для хорошей дискриминации коэффициентов между двумя группамикомпанийнеобходимо,чтобыплотностиихраспределенийнеперекрывались, или такие перекрытия были минимальными. Иными словами,разброс значений коэффициентов в каждый рассматриваемый момент85времени должен быть таковым, чтобы количество значений коэффициентов,общих для действующих и ликвидированных компаний, было минимальным.В этих целях для рассматриваемых финансовых коэффициентов былипостроены коробчатые диаграммы, приведенные на рисунках 17 а), б), в), г).1,0а)0,80,60,4Median25%-75%Non-Outlier RangeOutliersExtremes0,20,054321543210,14б)0,100,060,02Median25%-75%Non-Outlier RangeOutliersExtremes-0,02-0,06-0,1054321543211,81,61,41,21,00,80,60,40,2в)543215432Median25%-75%Non-Outlier RangeOutliersExtremes10,6г)0,40,20,0-0,2-0,4-0,65432154321Median25%-75%Non-Outlier RangeOutliersExtremesРисунок 17 – Коробчатые диаграммы для коэффициентов К1-К4Источник: составлено автором.86На рисунке 17 в левой части приведены диаграммы коэффициентов К1К4 для действующих компаний, в правой части – для ликвидированныхкомпаний.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
