Применение методов финансового анализа для прогнозирования финансовой несостоятельности производственных организаций

Размещено на http://www.allbest.ru/

Применение методов финансового анализа для прогнозирования финансовой несостоятельности производственных организаций

Столбовой В.С.

Аннотация

Ключевые слова: Методы финансового анализа, финансовый анализ, финансовая отчетность, банкротство, производственная организация.

Annotation

Application of financial analysis methods for forecasting financial insolvency of industrial organizations

Stolbovoi V.S.

The article discusses the use of financial analysis methods for predicting the bankruptcy of industrial organizations. The purpose of the study is to determine the coefficients based on the values of which it is possible to judge the probability of bankruptcy of an organization in the next few years. In this work, according to the financial statements of 30 bankrupt organizations and 30 operating organizations, various coefficients are calculated that reflect the financial condition of the organization. The study uses the following methods of financial analysis: coefficient, average values and horizontal. The comparison of the average values of the calculated coefficients for 2 years before bankruptcy and for 1 year before bankruptcy between themselves, as well as between bankrupt organizations for 1 year before bankruptcy and existing organizations is given. The result of the study is a list of coefficients, based on the values of which, for example, it is possible to create a statistical model for predicting bankruptcy, which will save labor and time costs for determining the probability of bankruptcy.

Keywords: Methods of financial analysis, financial analysis, financial reporting, bankruptcy, industrial organization.

Введение

Анализ возможной финансовой несостоятельности коммерческой организации является важным этапом комплексного анализа финансового состояния. Финансовая несостоятельность (банкротство) в случае наступления принесет серьезный вред многим лицам, в той или иной степени имеющим дело с организацией, начиная от работников и заканчивая акционерами и кредиторами. Результатом реального банкротства является безработица, возможная потеря дивидендов акционеров, денежных средств инвесторов, кредитных средств банков, уход субъекта рынка, снижение поступаемых в бюджет налогов и т.д. При этом банкротство может быть преднамеренным (умышленным), инициированным руководством организации с целью собственного обогащения через сокрытие и вывод активов. Таким образом, с целью анализа хозяйственной деятельности организации на предмет возможной финансовой несостоятельности актуальным является использование эффективных методов и инструментов прогнозирования банкротства.

В настоящее время существуют различные методы прогнозирования банкротства организации. Начиная с самого простого, например коэффициентного, трендового метода и т.д., заканчивая более точными методами, например регрессионным анализом, с помощью которого строится статистическая модель. Прежде чем построить подобную модель, необходимо проанализировать финансовые показатели действующих организаций и обанкротившихся организаций. В результате анализа будет получена информация об отклонениях различных коэффициентов друг от друга в действующих и обанкротившихся организациях.

В первую очередь необходимо определить актуальное направление применения методов финансового анализа для прогнозирования финансовой несостоятельности организаций. Для этого необходимо рассмотреть, финансовые показатели каких организаций можно сравнивать между собой, а также анализ каких организаций является одним из наиболее актуальных.

Проведенный анализ содержания финансовых отчетностей коммерческих организаций показал, что наполненность отчетности чаще всего зависит от вида деятельности и размера организации. При диверсификации хозяйственной деятельности у организации увеличивается количество заполненных строк баланса. Например, у организаций, занимающихся оказанием услуг, может существенно отличаться по сравнению с производственной организацией размер основных средств, запасов, нераспределенной прибыли, долгосрочных обязательств и т.д. или вовсе отсутствовать данные показатели, поскольку для оказания услуг чаще всего не требуется большое количество основных и оборотных средств, накоплений для последующего вложения в хозяйственную деятельность, долгосрочных крупных кредитов и прочего. То же самое относится к дилерам по причине достаточно простого механизма деятельности - купить у производителя, чтобы продать дороже на рынке. В данном случае в отчетности будет небольшой размер внеоборотных средств с преобладанием оборотных, а в зависимости от специфики товара и спроса на него различное количество краткосрочной и долгосрочной задолженности по сравнению с другими дилерами. Подобных примеров множество, и это говорит о том, что анализировать отклонение финансовых коэффициентов необходимо исключительно между организациями одного вида деятельности, пусть даже и разных отраслей.

С точки зрения актуальности необходимости наличия точных инструментов прогнозирования банкротства такие инструменты необходимы в первую очередь для организаций, создающих что-либо, то есть для производственных организаций. Производственные организации имеют важное значение как для экономики страны в целом, так и для экономики многих городов. Банкротство производственной организации, как небольшой, так и крупной, ведет к увеличению безработицы, уменьшению дохода и снижению спроса на рынке у населения, и особенно значительны такие последствия, если производственная организация является градообразующей, то есть существенно влияющей на экономику города. Особенно важно не допускать банкротства организаций, производящих что-либо для экспорта. И если вероятность банкротства крупных и значимых для страны производственных организаций довольно низкая, то организациям маленького и среднего размера стоит более внимательно относиться к возможности возникновения финансовой несостоятельности, то есть невозможности оплаты своих счетов, которая и приводит к банкротству. Таким образом, анализ финансовой несостоятельности производственных организаций является актуальным.

В настоящее время представлено очень большое количество научных публикаций на тему банкротства организаций. Преимущественно в них приводится описание уже существующих моделей прогнозирования банкротства или применение таких моделей к конкретным организациям, а работ, посвященных созданию моделей прогнозирования банкротства, достаточно мало. Тем не менее можно выделить некоторые полезные статьи на тему банкротства организаций, опубликованные за последние несколько лет. Дмитриева М.А. [1] в своей работе описала финансово-экономический механизм предупреждения банкротства организации, его основные принципы. Жеребилова А.Б. [2] описала различные методики предсказания банкротства организации. Аверина О.И. [3] в своей работе исследует методические подходы (регламентированные и авторские) к выявлению признаков банкротства и анализу финансового состояния, обосновывает сложность и многогранность проблем, связанных с методическим обеспечением анализа риска банкротства, и необходимость формирования однозначной официальной методики на основе комплексного подхода. Елисеева Е.Н. [4] рассмотрела различные модели прогнозирования банкротства и проанализировала практическое применение рассмотренных моделей и дополнительного инструментария оценки платёжеспособности на примере промышленного предприятия.

Формирование выборки финансовых отчетностей

Для проведения анализа подготовлена выборка финансовых отчетностей производственных организаций. Для создания выборки использована информация из системы Контур.Фокус Контур.Фокус - веб-сервис для быстрой проверки контрагентов.. Сформирован информационный массив по производственным организациям, который состоит из бухгалтерских балансов и отчетов о финансовых результатах за период с 2014 по 2017 год включительно. Факт банкротства организации определяется наличием соответствующего решения арбитражного суда. Расчеты будут проведены на основании данных года, предшествующего году признания арбитражным судом организации банкротом, за исключением случаев, когда организация признана банкротом в конце года (ноябре-декабре), в этом случае будут использованы данные года, в котором организация признана банкротом.

С целью обеспечения актуальности и возможности расчета при формировании выборки установлен порог размера выручки. Именно показатель выручки выбран по причине того, что чаще всего чем больше размер выручки, тем крупнее размер производственной организации и тем актуальнее проводить анализ коэффициентов таких организаций с возможностью такого анализа в целом. У организаций-банкротов годовая выручка должна быть более 100 миллионов рублей в году, предшествующему признание арбитражным судом организации банкротом. Для действующих организаций годовая выручка должна превышать 100 миллионов рублей в отчетном году. Не рассматриваются организации с меньшей выручкой по следующим причинам: а) маленькие организации менее интересны инвесторам, они известны на небольшом локальном рынке и имеют постоянных клиентов, обеспечивающих им стабильный уровень выручки, оценка платежеспособности с помощью коэффициентного анализа и чтения баланса не представляет сложности; б) в финансовом отчете зачастую не представлены некоторые показатели, порой они указаны для выравнивания баланса. Кроме того, в выборку не включены организации, у которых размер многих используемых в модели коэффициентов в отчетном году существенно отличается от среднего размера коэффициентов, рассчитанных по большинству отчетностей.

Таким образом, в выборке использованы вручную отобранные финансовые отчеты 60 производственных организаций, из которых 30 признаны банкротами по решению арбитражных судов, а остальные 30 успешно функционируют на момент начала 2019 г. Годовая выручка в организациях выборки превышает 100 миллионов рублей. В выборку не попали организации, у которых в финансовых отчетах отсутствуют показатели, необходимые для расчета коэффициентов, влияющих на финансовую несостоятельность.

Формирование выборки финансовых коэффициентов

После формирования выборки финансовых отчетностей отобраны коэффициенты, оказывающие с точки зрения своего смысла наибольшее влияние на банкротство, то есть на возникновение ситуации неплатежеспособности организации. Рассмотрим основные коэффициенты финансовой устойчивости, ликвидности и рентабельности, которые представляют собой основную группу коэффициентов.

1. Коэффициент автономии (Ка) - рассчитывается как отношение собственного капитала организации к сумме активов. Данный коэффициент является ярким отражением финансовой независимости, поскольку отражает уровень зависимости организации от кредитных средств. То есть коэффициент показывает долю активов, обеспечивающуюся за счет собственных средств, и долю, обеспечивающуюся за счет кредитных средств. Для минимизации риска неплатежеспособности значение коэффициента должно превышать 0,5.

2. Коэффициент финансового левериджа (Кфл) - рассчитывается как отношение заемных средств к собственному капиталу. По смыслу коэффициент похож на коэффициент автономии. С одной стороны, высокое значение коэффициента говорит о риске наступления неплатежеспособности. С другой стороны, низкое значение говорит о возможной упущенной прибыли, поскольку в большинстве случаев прибыль увеличивается за счет привлечения заемных средств, которые, в свою очередь, направляются на увеличение производства. Оптимальное значение коэффициента - не более 1 .

3. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (Косо) - рассчитывается как отношение собственных оборотных средств к оборотным активам, то есть отношение разности собственного капитала и внеоборотных активов к оборотным активам. Коэффициент показывает размер оборотных активов, сформированных за счет собственных средств. Данный показатель напрямую влияет на финансовую устойчивость, поскольку отражает достаточность собственных средств у организации для финансирования текущей деятельности. Нормальное значение коэффициента - 0,1 и более.

4. Коэффициент текущей ликвидности (Ктл) - рассчитывается как отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам. Коэффициент показывает возможность организации погасить краткосрочную задолженность за счет оборотных активов, то есть прямо влияет на платежеспособность. Нормальным считается значение, равное 2 и более.

5. Коэффициент быстрой ликвидности (Кбл) - рассчитывается как отношение суммы высоколиквидных оборотных активов (денежные средства, краткосрочные финансовые вложения, краткосрочная дебиторская задолженность) к краткосрочным обязательствам. Коэффициент показывает возможность организации погасить краткосрочную задолженность в короткие сроки, поскольку высоколиквидные активы по своей сути и являются денежными средствами. Нормальным считается значение, равное 1 и более.

6. Коэффициент абсолютной ликвидности (Кал) - рассчитывается как отношение суммы высоколиквидных оборотных активов (денежные средства, краткосрочные финансовые вложения) к краткосрочным обязательствам. Коэффициент показывает возможность организации погасить краткосрочную задолженность в самые короткие сроки и отличается от предыдущего коэффициента отсутствием краткосрочной дебиторской задолженности, которая менее ликвидна по сравнению с денежными средствами и краткосрочными финансовыми вложениями. Нормальным считается значение, равное 0,2 и более.

7. Рентабельность продаж (Рп) - рассчитывается как отношение прибыли от продаж к выручке. Коэффициент показывает, какую сумму прибыли получает организация с каждого рубля проданного товара.

8. Рентабельность продаж по EBIT (Ребит) - рассчитывается как отношение суммы прибыли до налогообложения и процентов к уплате к выручке.

9. Рентабельность продаж по чистой прибыли (Рчп) - рассчитывается как отношение чистой прибыли к выручке. Данный коэффициент наибольшим образом отражает результат хозяйственной деятельности организации;

10. Рентабельность активов (Ра) - рассчитывается как отношение чистой прибыли к активам. Коэффициент показывает результат использования всех активов организации, а также способность получать прибыль без учета структуры капитала, то есть качество управления активами.

Таблица 1 - Сравнение значений коэффициентов основной группы за 2 года до банкротства и за 1 год до банкротства