Диссертация (1145562), страница 26
Текст из файла (страница 26)
Отметим,что отсутствие развитого корпоративного сегмента фондового рынка в данномслучае не является критичным. В частности, не требуются сведения об уровне идинамике рыночной капитализации предприятия (или компаний-аналогов). Крометого,ставкадисконтированияможетбытьопределенасприменениемскорректированной модели оценки стоимости капитальных финансовых активов(Adjusted Capital Asset Pricing Model, ACAPM), как также будет показано далее276.Таким образом, данная модель соответствует концепции финансовойнесостоятельности, а также согласуется с механизмом принятия решения ореструктуризациибизнеса.Приэтомсоответствующаяоценкаможетосуществляться с наименьшими информационными ограничениями, в том числекасающимися рыночной стоимости активов. Поэтому, с нашей точки зрения,именно такой вариант теоретической модели финансовой несостоятельности внаибольшей степени отвечает задачам оценки финансовой стабильности вусловиях формирующегося рынка.Как правило, чистая операционная прибыль рассчитывается как операционная прибыль за вычетомскорректированного налога на прибыль, который относится исключительно к операционной деятельности:Иванов В.
В., Цытович Н. Н. Указ. соч. С. 123 – 124.Однако данный порядок вступает в противоречие с целями оценки данного показателя, который, как правило,рассматривается как источник покрытия расходов по обслуживанию инвестированного капитала.276Данная модель широко используется в условиях формирующихся рынков, в том числе в Российской Федерации.В отечественной литературе и практике оценки бизнеса традиционно применяется упрощенный вариант ACAPM,который восходит к работе К. Мерсера: Mercer C. Z.
The adjusted capital asset pricing model for developing capitalizationrates: an extension of previous build-up methodologies based upon the capital asset pricing model // Business valuationreview. December 1989. Vol. 8. № 4. P. 147 – 156. Вместе с тем возможны и другие варианты представления данноймодели. Подробнее об особенностях применения ACAPM см.: Абрамишвили Н. Р., Львова Н. А. Динамическаямодель оценки платежеспособности должника: к вопросу разработки стандартов финансового анализа дляарбитражных управляющих // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2015. № 38.
С. 30 – 41.2751122.4 Эвристический подход к оценке финансовой стабильности предприятийВ целях дальнейшего исследования мы предлагаем руководствоватьсяследующей логикой. Прежде всего, отметим, что эвристический подход к оценкефинансовой стабильности предприятий реализуется в эмпирических моделяхпрогнозирования банкротства, которые не связаны с какими-либо четкимипредставлениями о теоретической модели финансовой несостоятельности. Этоозначает, что под «банкротством» в данном случае негласно понимается такоефинансовое состояние предприятия, которое (с учетом экспертного мнения и (или)имеющихся статистических сведений) может привести к чрезмерным финансовымзатруднениям и дальнейшему прекращению бизнеса. Поэтому в отношенииэмпирических моделей, на наш взгляд, корректно говорить о косвенных признакахфинансовой несостоятельности.Подчеркнем, что потенциал применения эмпирических моделей в странах сформирующимся рынком, включая Россию, определяется сравнительнымипреимуществами эвристического подхода, который заведомо более доступен дляаналитиков, поскольку в соответствующие модели «изначально сознательно илиинтуитивно … вводятся многие ограничения, допущения, которые упрощаютрешение задачи по достижению поставленной цели»277.
Эмпирические моделипрогнозирования банкротства, в свою очередь, могут быть финансовыми иликомплексными, одновариантными или многовариантными. Среди финансовыхмоделей в наибольшей степени востребованы одновариантные, предполагающиеоценку вероятности финансовой несостоятельности по значению сводногопоказателя. Комплексные модели преимущественно носят многовариантныйхарактер. Рассмотрим основные методические подходы к формированию данныхмоделей более подробно.Прежде всего, обратимся к финансовым моделям.
Считается, что перваяэмпирически обоснованная система финансовых показателей для оценкивероятности277корпоративногоИванов В.В., Цытович Н.Н. Указ. соч. С. 20.банкротствабылапостроенав1966г.113Уильямом Бивером278. Исследуемая выборка состояла из семидесяти девяти парпредприятий, половина которых в период с 1954 по 1964 г. потерпела крах(обанкротились, не смогли выплатить дивиденды по привилегированным акциям,объявили дефолт по облигациям или превысили кредитный лимит по банковскомусчету)279.Динамическийанализпроводилсяпошестифинансовымкоэффициентам, наиболее точно отражающим косвенные признаки финансовойнесостоятельности (Таблица 2.2).Таблица 2.2 – Индикаторы финансовой несостоятельности предприятий в моделиУ.
Бивера280Наименование показателяКомментарийКоэффициент достаточностиОтношение суммы чистой прибыли иденежного потокаамортизации к «совокупному долгу»(cash flow to total debt)(«совокупный долг» здесь и далеерассматривается как сумма заемных средств ипривилегированных акций)Коэффициент рентабельностиОтношение чистой прибыли к активамактивов(net income to total assets)Уровень финансовойДоля «совокупного долга» в общем объемезависимостиобязательств(total debt to total assets)Коэффициент покрытияОтношение собственных оборотных средств кактивов собственнымиактивам (собственные оборотные средстваоборотными средствамиоцениваются как разность оборотных активов и(working capital to total assets)краткосрочных обязательств)Beaver W. H.
Op. cit. Данной статье предшествовала неопубликованная диссертация Бивера с одноименнымназванием: Beaver W. H. Financial ratios as predictors of failure. Ph.D. dissertation. Graduate School of Business,University of Chicago. 1965 (Ibid. P. 74).279Максимальный анализируемый период составлял пять лет (финансовая отчетность за пять лет до краха оказаласьдоступной не по всем предприятиям выборки).280Сост. по: Beaver W. H. Financial ratios as predictors of failure // Journal of Accounting Research. Vol.
4. EmpiricalResearch in Accounting: Selected Studies. 1966. P. 78, 81.278114Наименование показателяКомментарийКоэффициент текущейОтношение оборотных активов кликвидности (current ratio)краткосрочным обязательствамПериод обращенияОтношение собственных оборотных средств ксобственных оборотныхоперационным расходам без учетасредств (no-credit interval)амортизацииБивер доказал, что значения финансовых коэффициентов кризисныхкомпаний задолго до краха значительно отличаются от соответствующих значенийблагополучных, и, следовательно, метод коэффициентного анализа может суспехом применяться в целях прогнозирования банкротства. Однако далеко не всекоэффициенты обеспечили одинаковую прогнозную точность.
Наилучшиерезультаты были получены по первым трем коэффициентам и, прежде всего, покоэффициентудостаточностиденежногопотока281.ИсследованиеБиверапривлекло пристальное внимание научного и профессионального сообщества,вызвавмасштабнуюкритику.Несмотрянаочевидныепреимуществатрадиционного коэффициентного анализа (возможность применять экспертныеоценки, оценивать вероятность банкротства по общедоступной финансовойинформации, простота обоснования и практического применения), были выявленыи серьезные ограничения данного метода.Во-первых, подобные системы финансовых показателей, как правило,строятся на основе статистических данных. Если анализ проводится в другойстране, по другой отрасли, через продолжительный период времени, ошибочнымимогут оказаться не только критические значения показателей, но и сами значимыепоказатели282.
Во-вторых, показатели невозможно однозначно интерпретировать: в281Beaver W.H. Financial ratios as predictors of failure. P. 85, 86.Любопытно, что в дальнейших комментариях к модели Бивера отмечалось, что более низкая эффективность другихкоэффициентов можно объяснить с позиции агентской проблемы, а именно менеджеры кризисного предприятиянередко стремятся искусственно улучшить коэффициенты, привлекающие наиболее пристальное вниманиекредиторов, включая коэффициент текущей ликвидности. См.: Wilcox J. W. Op.
cit. P. 1, 2.282Уместно в этом отношении процитировать У. Шарпа, критикующего традиционные подходы к прогнозированиюна основе исторических данных: «Я не раз видел эмпирические результаты, которые казались реально надежнымидо тех пор, пока вы не пробовали применить их к другой стране, другому статистическому методу или иномупериоду времени. Возможно, именно поэтому Фишер Блэк говорил, что следует полагаться только на логику и115каждом конкретном случае должны тем или иным образом учитываться внешние ивнутренние условия бизнеса. Поэтому, как правило, можно сделать только общиевыводы о динамике финансового состояния предприятия.
В-третьих, значенияпоказателей могут приводить к противоречивым выводам, и у аналитиказакономерно возникает потребность в сводном показателе, по значению которогоможно с определенной долей условности однозначно судить о вероятностифинансовой несостоятельности.Однимизпрогнозированиятрадиционногонаиболеежизнеспособныхибанкротства,преодолевшимкоэффициентногоанализа,востребованныхосновныесталметодовограничениямультипликативныйдискриминантный анализ283.
Впервые для прогнозирования корпоративногобанкротства данный метод был предложен Эдвардом Альтманом в 1968 г. Кнастоящемувремениразработаномножестводискриминантныхмоделей,отвечающих страновым, отраслевым и другим особенностям бизнеса284. В этомотношении весьма показательна эволюция соответствующих моделей Альтмана,логика которой представлена нами на Рисунок 2.10.теорию, а о статистических эмпирических результатах лучше забыть». Цит. по: Бернстайн П. Фундаментальные идеифинансового мира: Эволюция. Пер. с англ.
2-е изд. М.: Альпина Паблишер, 2015. С. 97, 98.283Любопытно, что изначально (в 1930-е гг.) мультипликативный дискриминантный анализ нашел применение висследованиях по естественным наукам.284См. подробнее: Altman E., Iwanicz-Drozdowska M., Suvas A. Distressed firm and bankruptcy prediction in aninternational context: a review and empirical analysis of Altman’s Z-score model // Proceedings of the 7-th International RiskManagement Conference «The Safety of the Financial System. From Idiosyncratic to Systemic Risk».
2014. P. 6 – 7, 25 –34. URL: http://people.stern.nyu.edu/ealtman/IRMC2014ZMODELpaper1.pdf (дата обращения: 12.12.2016); Altman E.,Narayanan P. Business failure classification models: an international survey / Choi F. D. S. International finance andaccounting handbook. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, 2003. P. 273 – 322.116ПримечаниеZ, Z’, Z’’ – показатели вероятности банкротства (вероятность высокая при Z< 1,8; Z’ < 1,23; Z’’ < 1,1; низкая – при Z 2,99; Z’ 2,9; Z’’ 2,6); X1 – долясобственных оборотных средств285 в активах; X2 – рентабельность активов (понакопленной нераспределенной прибыли); X3 – рентабельность активов (пооперационной прибыли); X4 – отношение рыночной капитализации к учетнойстоимости долга286; X’4 – соотношение собственного капитала и долга в учетныхоценках; X5 – оборачиваемость активов.Рисунок 2.10 – Эволюция мультипликативных дискриминантных моделейЭ.
Альтмана287Собственные оборотные средства рассчитываются как разность оборотных активов и краткосрочныхобязательств.286В качестве долга рассматриваются совокупные заемные средства – долгосрочные и краткосрочные.287Сост. по: Altman E. Financial ratios, discriminant analysis, and the prediction of corporate bankruptcy. P. 594, 606;Altman E. Corporate financial distress. A complete guide to predicting, avoiding, and dealing with bankruptcy.
New York:Wiley Interscience Publications, 1983. P. 122, 124.285117Модель первого поколения относится к смешанному типу, поскольку в еесостав, помимо учетных показателей, включен рыночный индикатор (рыночнаякапитализация), что, очевидно, ограничивает сферу ее практического применения.Более универсальная модель второго поколения основана исключительно научетных показателях. Однако в ее состав по-прежнему входит коэффициентоборачиваемости активов, который имеет значимую отраслевую специфику.Модель третьего поколения является моделью широкого профиля, что впоследующем неоднократно подтверждалось по результатам эмпирическихисследований. В частности, в 1995 г.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
