Файл: Руденко Л. Міжнар. кред-розрах. операції-2част.doc

Розрахунок імовірності банкрутства в найбільш закінченому вигляді можливий лише для компаній, що котирують свої акції на фондових біржах. Крім того, орієнтир на якійсь один критерій, навіть дуже привабливий із позиції теорії, на практиці не завжди виправданий. Тому багато значних аудиторських фірм та інші компанії, що займаються аналітичними оглядами, прогнозуван­ням і консультуванням, використовують для своїх аналітичних оцінок системи критеріїв. Безумовно, в цьому є також свої міну­си — набагато легше прийняти рішення в умовах однокритеріа-льної, ніж багатокритеріальної задачі. Водночас будь-яке прогно­зне рішення подібного роду незалежно від числа критеріїв є суб'єктивним, а розраховані значення критеріїв носять скоріше характер інформації до роздумів, ніж спонукальних стимулів для прийняття негайних рішень вольового характеру.

Як приклад можна навести рекомендації Комітету з узагаль­нення практики аудиту (Велика Британія), що містять перелік критичних показників для оцінки можливого банкрутства під­приємства. Ґрунтуючись на розробках провідних аудиторських фірм і пристосовуючи ці розробки до конкретної специфіки ве­дення бізнесу, можна рекомендувати таку дворівневу систему критеріїв.

До першої групи належать критерії та показники, несприятли­ві поточні значення або динаміка яких свідчать про можливі у найближчому майбутньому значні фінансові ускладнення, у тому числі й банкрутство. До них належать:

• повторювані істотні втрати в основній виробничій діяльнос­ті; перевищення певного критичного рівня простроченої креди­торської заборгованості;

• надмірне використання короткострокових позикових коштів як джерела фінансування довгострокових вкладень;

• стійко низькі значення коефіцієнтів ліквідності;

• хронічна нестача обігових коштів;

• перевищення розмірів позикових коштів над установленими лімітами;

• хронічне невиконання зобов'язань перед інвесторами, кре­диторами й акціонерами (щодо своєчасності повернення позичок, виплати відсотків і дивідендів);

• висока частка простроченої дебіторської заборгованості;

• наявність понаднормативних товарів і виробничих за­пасів;

• погіршення відносин з установами банківської системи;

• використання (вимушене) нових джерел фінансових ресур­сів на невигідних умовах;

• застосування у виробничому процесі устаткування із закін­ченим терміном експлуатації;

• потенційні втрати довгострокових контрактів;

• несприятливі зміни в портфелі замовлення.

До другої групи входять критерії і показники, несприятливі значення яких не дають підстави розглядати поточний фінансо­вий стан як критичний; водночас вони вказують, що за певних умов, обставин або неприйнятті дійових заходів ситуація може різко погіршитися. До них належать:

• втрата ключових співробітників апарату управління; виму­шені зупинки, а також порушення ритмічності виробничо-техно­логічного процесу;

• недостатня диверсифікація діяльності корпорації, тобто надмірна залежність фінансових результатів діяльності підпри­ємства від якогось одного конкретного проекту, типу устаткуван­ня, виду активів тощо;

• надмірна надія на можливу й прогнозовану успішність і прибутковість нового проекту;

« участь корпорації в судових розглядах із непередбаченим результатом;

• втрата ключових контрагентів;

• недооцінювання необхідності постійного технічного і тех­нологічного відновлення підприємства;

• неефективні довгострокові угоди;

• політичний ризик, пов'язаний із діяльністю фірми в цілому або її дочірніх підрозділів.

Не всі з наведених критеріїв можуть бути розраховані безпо­середньо за даними бухгалтерської звітності, потрібна додаткова інформація. Що ж до критичних значень цих критеріїв, то вони повинні бути деталізовані за галузями й підгалузями, а їх розроб­ка може бути виконана після накопичення визначених статистич­них даних.

На підставі наведеної системи критеріїв приймаються рішення про визнання структури балансу незадовільною, а підприємст­ва— неплатоспроможним; про наявність реальної можливості боржника відновити платоспроможність; про наявність реальної можливості втрати платоспроможності компанією, якщо вона найближчим часом не зможе виконати зобов'язання перед креди­торами.

Зазначені рішення приймаються за результатами аналізу та незалежно від наявності встановлених законодавством зовнішніх ознак неплатоспроможності потенційного позичальника.

В окремих країнах також використовується показник діагнос­тики платоспроможності Копана і Гольдера:

2=0,16.4 - 0,22x2 + 0,87хз + 0,1 Ох, 0,24х₅,

де х\ — відношення суми дебіторської заборгованості та грошо­вих коштів до загальної вартості активів підприємства;

х₂— відношення постійного капіталу до загального розміру пасивів підприємства;

хз — відношення фінансових витрат підприємства до виручки від реалізації продукції;

х₄ — відношення витрат на персонал до доданої вартості, яку він виробляє;

х₅ — відношення валового прибутку підприємства до залуче­ного капіталу.

Наведене рівняння було отримане методом кореляційного аналізу статистичної вибірки 95 малих і середніх промислових підприємств. Вірогідність затримки платежів для різних значень У, наведена в табл. 5.7.

Якщо значення коефіцієнта відновлення більший за 1, то це означає наявність у підприємства реальної можливості відновити свою платоспроможність протягом 6 місяців і що можна відклас­ти рішення про визнання структури балансу незадовільно.

Альтернативним до розглянутих методів аналізу є підхід, що розглядає передумови до банкрутства як приховану проблему, що час від часу загострюється. Окремі економісти, зокрема Кім-мо Ківілуото, Пенті Бергіус, К. Дебок, Кохонен Тейво, Карлос Серрано-Кінкі, Мартін дель Бріо, вважають, що фундаменталь­ною проблемою для таких «хворих» компаній є здатність, а вір­ніше— нездатність адаптуватися до змін ринкової кон'юнктури, тобто енвіроментального чинника.

Якщо керівництво фірми не спроможне досить швидко реагува­ти на зміни ринкової ситуації, говорять, що у фірми спостерігаються ознаки «розладу, що призводять до неспроможності», у зв'язку з чим зростає вірогідність банкрутства. Такий розлад може перебува­ти в латентному стані протягом кількох років. У таких, випадках простий лінійний дискримінантний аналіз, розглянутий нами рані­ше, не здатний виявити ряд більш тонких залежностей у даних бух­галтерської звітності компанії. Як стверджують К. Ківіліуота та П. Бергіус, карта, що самоорганізується, може стати ефективним ін­струментом аналізу бухгалтерської звітності, який дасть можливість виявити ознаки розладу, що веде до фінансової неспроможності.

Дослідження, проведені П. Бергіусом із фінської фінансової компанії «Кега Ltd.», були спрямовані на розроблення гіпотези передбачення банкрутства для малих та середніх компаній. Але, як свідчить проведене нами анкетування серед вітчизняних під­приємств такого рівня, застосовувати цю методику надто про­блематично з двох причин:

• надто висока вартість інформаційного програмного забезпе­чення;

• відсутність власного досвіду і складність залучення необ­хідних фахівців з нейронних мереж.

Враховуючи широкий діапазон застосування СОК, їхні аналі­тичні можливості і водночас специфіку спрямованості їхнього за­стосування, вважаємо, що цей інструмент може бути ідеальним для використання транснаціональними корпораціями з метою ко­нтролю за фінансовим станом дочірніх структурних підрозділів та потенційних контрагентів-реципієнтів капіталу.

Практичний досвід свідчить про те, що аналіз фінансової звіт­ності за один рік не дає надійної картини реального стану компа­нії. Це саме той випадок, коли для виявлення симптомів розладу, що веде до неспроможності, потрібно проаналізувати фінансовий стан компанії за два роки підряд. Після цього виявлені симптоми можуть бути умовно розділені на три типи:

• Тип 1: низька рентабельність протягом двох послідовних ро­ків і зниження рівня платоспроможності протягом другого року. Подібні симптоми спостерігаються у двох третинах досліджених П. Бергіусом випадків.

• Тип II: протягом будь-якого року рентабельність різко спа­дає, що спричиняє і зниження платоспроможності. Цей симптом був характерний приблизно для чверті всіх досліджених випадків банкрутства.

• Тип III: низька рентабельність протягом першого року і ще нижча протягом наступного. Цей симптом спостерігається не так часто, як два перших, і є присутнім лише в однієї десятої дослі­джених випадків.

Головні відмінності пропонованого методу від класичного підходу до аналізу банкрутств полягають у такому:

• підвищений ризик банкрутства може виявлятися декількома різними способами;

• процес, що веде до банкрутства, не обов'язково розвиваєть­ся лінійно на тлі послідовного погіршення фінансового стану компанії щорічно: протягом ряду років розлад, що веде до не­спроможності, може відбуватися приховано;

• отже, цілком можливо, що симптоми фінансового краху, який насувається, можна знайти лише за кілька років до фактич­ного банкрутства, оскільки свіжа фінансова звітність може й не містити ознак збільшення його імовірності.

Через такі відмінності метод СОК, скоріше всього, є найбільш прийнятним інструментом для аналізу фінансової звітності. За допомогою СОК можна виявити тонші особливості поведінки компаній, ніж при використанні деяких традиційних аналітичних засобів, подібних лінійному дискримінантному аналізу.

Для навчання СОК Т. Кохонен пропонує використовувати фі­нансові показники, що попередньо оброблялися шляхом «вирів­нювання за гістограмою».

Вирівнювання за гістограмою виконується для кожного показни­ка окремо в такий спосіб. Якщо ми маємо гістограму, побудовану на 100 інтервалах, і n фінансових звітів, з яких беремо n значень показ­ника x, то n1100 найменших значень А'заміняються на 1, наступні n1100 найменших значень— на 2 і т. д. Нарешті, А/7100 найбіль­ших значень заміняються на 100. Якщо у вихідних даних присутні рівні значення фінансових показників, довжина інтервалу може бути підібрана так, щоб рівні значення попадали в той самий інтервал, здобуваючи, таким чином, рівні значення і після вирівнювання.

Для встановлення залежності дослідники використовували СОК з «гібридним навчанням». Це означає, що форма карти ви­значається даними, які містяться у фінансових звітах, а інші ха­рактеристики вводять за допомогою векторів вагових коефіцієн­тів так, щоб їх можна було використовувати згодом для візуального представлення даних.

Дослідники визначають вектор даних, що містить обидва види інформації: дані фінансової звітності й інформацію, що стає доступ­ном-) пізніше (наприклад, про те, чи стане компанія банкрутом протя­гом деякого часу після представлення звітних даних). Тоді вектори вагових коефіцієнтів кожного осередку карти будуть містити в собі відповідно фінансову інформацію й інформацію про статус компанії.

Виходячи з цього, пошук нейрона-переможця здійснюватиметься з використанням тільки тієї частини векгора, що містить фінансові показники, узяті з фінансових звітів, у той час як для відновлення ва-іів елементів карти буде використовуватися увесь вектор цілком. Для відновлення вагів був застосований гаусовий розподіл міри су­сідства, тому що порівняно з іншими відомими методами він дає більш гладке відображення — «бульбашковий» розподіл міри сусід­ства (bubble neighborhood), що полегшує візуальне дослідження.

Використання даних фінансової звітності за кілька послідовних років можливе за допомогою простої конкатенації векторів даних в один довший вектор. Однак при застосуванні даного підходу вияви­вся недолік: СОК, навчена за допомогою подібних векторів даних, дає картину, інтерпретація якої складна. Зокрема, у карти, що вико­ристовує дані за кілька років, відсутня природна система координат, причому навіть якщо така може буги виявлена в однолітньої карти.