Главная

Онлайн инструменты

С учетом внешних факторов которые. Антикризисное управление финансовой устойчивостью предприятий с учётом внешних и внутренних факторов Нечай Мария Григорьевна. Методические подходы к диагностике кризисных процессов и повышению финансовой устойчивости пре

С учетом внешних факторов которые. Антикризисное управление финансовой устойчивостью предприятий с учётом внешних и внутренних факторов Нечай Мария Григорьевна. Методические подходы к диагностике кризисных процессов и повышению финансовой устойчивости пре

Когда ветер и/или течение начинают оказывать существенное влияние на движение лодки, для определения своего предположительного местоположения следует использовать другую технику - построение счислимой позиции с учетом внешних факторов (ветра и течения).

Первый фактор, который мы будем учитывать, это ветер (Wind). Любое судно, не обязательно парусное, обладает некоторой парусностью корпуса, что неизбежно приводит к его дрейфу под ветер (Leeway). В зависимости от силы ветра значение ветрового дрейфа может находиться в пределах от 0 до 10°. Практически дрейф под ветер можно оценить с помощью ручного компаса-пеленгатора - дрейф будет равен отклонению кильватерного следа от диаметральной плоскости яхты.

Кроме цифровой величины дрейфа в градусах нам понадобится еще направление ветра (Wind Direction), которое выражается с помощью розы ветров. Нужно помнить, что северный ветер - это ветер, который дует с севера, и, естественно, такой ветер будет сносить вашу яхту на юг.

При учете дрейфа под ветер обратите внимание на то, будет ли ветер увеличивать или уменьшать значение курса вашей лодки. Например, если ветер северный и яхта идет на восток, то дрейф под ветер приведет к увеличению значения курса, и при решении задачи нужно будет прибавить значение дрейфа к истинному курсу яхты. Если при том же северном ветре яхта идет на запад, то ветер будет уменьшать значение курса, значит, величину дрейфа из величины курса надо уже вычитать.

Второй внешний фактор, течение (Current), характеризуется двумя параметрами - направлением (Set) и скоростью (Drift). Направление течения выражается в градусах и полностью аналогично истинному курсу судна, скорость измеряется в узлах. Течения могут быть постоянными, и тогда они отмечены на карте, и приливно-отливными, тогда направление и скорость следует брать из приливных атласов, где эти параметры течений указаны на каждый час пути.

Порядок решения задачи построения счислимой позиции с учетом внешних факторов следующий:

Сначала мы откладываем вектор движения нашей яхты с учетом сноса под ветер (не забывая предварительно перевести компасный курс в истинный). По сути, это наш путь относительно воды, на карте он обозначается одной стрелкой. Соответствующий курс называется курсом относительно воды (Course Through Water, CTW), скорость движения - скоростью относительно воды (Speed Through Water, STW), именно эту скорость показывает лаг.

Из полученной точки откладываем вектор течения (Current Vector), обозначаем его тремя стрелками в направлении течения.

Результирующий вектор является нашим путем относительно грунта, его мы отмечаем двумя стрелками. Соответствующий курс называется курсом относительно грунта (Course Over Ground, COG). Скорость относительно грунта (Speed Over Ground) нам показывает GPS.

Международным символом, обозначающим EP, является треугольник.

1.3.1 Учет, анализ и прогноз внешних факторов при выборе стратегии

При выборе стратегии необходимо рассмотреть как воздействие этой стратегии на окружающую среду, так и действие на предприятие со стороны внешней окружающей среды.

При подготовке плана необходимо предусмотреть те события, которые могут произойти не так, как предполагалось, и затормозить движение к цели. Имеет смысл заранее знать, где это может произойти, и продумать способы предотвращения возможного ущерба. Для целей стратегического анализа применяется методика учета внешних факторов, названная “Анализ STEP - факторов”. Аббревиатура СТЭП (STEP) составлена из первых букв слов: Социальные (Social), Технологические (Technological), Экономические (Economic), Политические (Political). Это мнемоника - всего лишь простой способ запомнить факторы, воздействующие на организацию.

К социальным факторам относится, например, человеческий фактор, который характеризуется определенным числом индикаторов жизненного уровня, в том числе, среднедушевыми доходами, прожиточным минимумом, средней заработной платой. Люди растут в конкретном обществе, которое формирует их основные взгляды, ценности и нормы поведения. Почти не осознавая того, они воспринимают мировоззрение, определяющее их отношение к самим себе и взаимоотношения друг с другом. На особенности социального уклада влияют, казалось бы на первый взгляд не имеющие существенного воздействия на экономику предприятия факторы:

Стойкая приверженность основным традиционным культурным ценностям;

Субкультура в рамках единой культуры;

Временные изменения вторичных жизненных ценностей;

Мнение супружеских пар о размере семьи;

Отношение людей к употреблению алкогольных напитков.

Первый из перечисленных факторов влияет на большинство организаций. Планирование с учетом изменения этого фактора имеет решающее значение.

Технологические факторы.

Одной из влиятельных сил, определяющих судьбу предприятия, являются техническая и прикладная наука. Отношение к научно-техническому комплексу зависит от того, восхищается ли человек его чудесами или скорее поражается его промахами. Любое научно-техническое новшество чревато крупными долговременными последствиями, которые не всегда удается предвидеть. Изменения в технологии оказывают влияние практически на все организации и предприятия, и требуют учета. Ниже перечисленные товары, не существовали еще 20 лет назад:

Персональные компьютеры;

Компакт-диски;

Цифровые аудио магнитофоны;

Видеокамеры;

Факсимильные аппараты;

Промышленные роботы;

Эти достижения обязаны своим успехом прогрессу в микроэлектронике. Влияние технологий микроэлектроники значительно усилилось и на сферу розничной торговли. Многие ведущие специалисты в этой отрасли, отметили, что розничные торговцы, не шагающие в ногу с новинками технологии, будут вытеснены на обочину деловой жизни.

Руководитель предприятия должен внимательно следить за ведущими тенденциями в рамках научно-технического комплекса и учитывать следующие моменты при планировании деятельности предприятия:

Ускорение научно-технического прогресса;

Появление безграничных возможностей;

Рост ассигнований на НИОКР;

Повышение внимания к внедрению небольших усовершенствований в уже существующие товары;

Ужесточение государственного контроля за доброкачественностью и безопасностью товаров.

Экономические факторы.

обменный курс национальной валюты, уровень оплаты по закладным, уровень инфляции, экономический цикл. Какой фактор важнее для определенного предприятия - обменный курс или процентная ставка - определяется профилем ее рынка. Безусловно, существенное влияние оказывает так называемый экономический цикл - период подъема или спада в экономике. Немногие компании могут противостоять общим тенденциям развития бизнеса. Повышение процентных ставок может сократить объем кредитов, а снижение уровня оплаты по закладным будет влиять не только на торговлю недвижимостью, но и на тех продавцов, предпринимателей, чей доход зависит от смены людьми своего жилья.

Политические факторы.

На маркетинговых решениях сильно сказываются события, происходящие в политической среде. Эта среда слагается из правовых уложений, государственных учреждений и влиятельных групп общественности, которые оказывают влияние на различные организации и отдельных лиц и ограничивают свободу их действий в рамках общества.

Макросреда фирмы включает также такие факторы как демографическая среда, правовая среда, природная среда.

Демографическая среда.

Демография - наука, изучающая население с точки зрения его численности, плотности и т.д. Для занимающихся маркетингом демографическая среда представляет большой интерес, поскольку рынки состоят из людей. Наиболее существенные демографические тенденции:

Снижение рождаемости;

Старение населения;

Перемены в семье;

Миграция населения.

Природная среда.

В 60-х годах проявилось растущее беспокойство общественности по поводу того, не разрушает ли промышленная деятельность в развитых государствах окружающую природную среду. Возникли группы и движения бдительности, а озабоченные законодатели стали выдвигать различные меры по охране окружающей среды. Изменения в окружающей среде сказываются и на товарах, которые фирмы производят и предлагают рынку:

Дефицит некоторых видов сырья;

Удорожание энергии;

Рост загрязнения среды;

Решительное вмешательство государства в процесс рационального использования и воспроизводства природных ресурсов.

Правовая среда.

На все мероприятия (в особенности в области маркетинга) в возрастающей мере влияет правовое окружение:

Законодательство по регулированию предпринимательской деятельности;

Повышение требований со стороны государственных учреждений, следящих за соблюдением законов;

Рост числа групп по защите интересов общественности.

Учитывая важность учета СТЭП - факторов для планирования деятельности предприятия, необходим не только их анализ, но и целенаправленный их прогноз. Прогнозирование внешнего окружения или аудит внешнего окружения, приобрели важное значение в начале 80-х годов, особенно после того, как организации расширили рамки исследований в области прогнозирования, включая причинные факторы. Например, прогнозирование развития технологии приобрело особую важность с тех пор, как микроэлектроника проникла в большинство сфер производства.

В основе большинства прогнозов лежат четыре основных метода прогнозирования:

Изучение мнений,

Подсчет,

Экстраполяция статистических тенденций,

Поиск зависимости между двумя или более статистическими переменными.

Внешнее окружение организации делится на две группы факторов: внешняя среда и конкурентное окружение. Одни факторы влияют на другие и наоборот. Но без определенных средств и методов структурирования существует опасность, что анализ станет беспорядочным, а важные факторы будут проигнорированы.

Не менее важное значение имеет анализ и прогноз конкурентного окружения, которые включают изучение всех составляющих конкурентного окружения.

Наиболее существенные внешние факторы, влияющие на маркетинговую стратегию фирмы на рынке программ, - конкуренция и государственное регулирование.
После определения потенциального рынка сбыта продукта, его сегментации, учета неопределенности и риска по сегментам производятся оценки влияния конкурентов на сегменты потребительского рынка. Такие оценки можно получить, например, из статистики или экспертным путем.

Влияние государства проявляется в первую очередь посредством налогов, штрафов и пошлин. Несмотря на то что в отечественных условиях реальные и номинальные доходы и расходы фирмы различаются, налоги, штрафы и пошлины часто взимаются исходя из номинальных результатов.

В данной модели предлагается объединить покупателей в группы и для каждой из них установить некую групповую предельную цену. Там же рассматривается и модель, скорректированная с учетом затрат на создание и сбыт каждой новой копии продукта.

При расчете базовых цен на информационные товары могут быть использованы традиционные для экономической теории методы: ценообразование на основе издержек, ценообразование на основе спроса и ценообразование на основе цен конкурентов. При этом затраты на производство информации складываются из затрат, связанных с осуществлением отдельных этапов или функций в рамках общего технологического процесса. Так, например, для случая производства статистической информации технологический процесс имеет следующие этапы:

1) наблюдение;

2) подготовка первичных данных (измерение);

3) передача данных от источников информации;

4) проверка достоверности данных;

5) обработка полученных данных и их преобразования в новые сообщения;

6) хранение данных;

7) поиск информации и представление в требуемом пользователем виде;

8) передача информации.

В случае создания «идейного» продукта себестоимость его создания складывается из цены времени созревания замысла (или идеи), цены материалов (документации, сырья); цены времени конкретизации замысла, оформления и «упаковки» сообщения, а также различных надбавок за компетентность; более или менее постоянные издержки.

В случае оказания интерактивных услуг основными видами базисных цен являются:

· цена часа подсоединения к автоматизированному банку данных (АБД);

· цена получения данных;

· цена подписки на АБД и отдельные базы данных.

Завершая рассмотрение особенностей ценообразования на информационном рынке, отметим особый характер информации как товара, что в свою очередь неизбежно накладывает отпечаток на принципы установления цен на рынке информационных продуктов. В ряде случаев информация распределяется, минуя сферу рынка, и потребители получают ее бесплатно. Однако интерес информационного бизнеса касается именно первого аспекта, т. е. распределение информации на соответственном рынке.

К социальным факторам относится, например, человеческий фактор, который характеризуется определенным числом индикаторов жизненного уровня, в том числе, среднедушевыми доходами, прожиточным минимумом, средней заработной платой. Люди растут в конкретном обществе, которое формирует их основные взгляды, ценности и нормы поведения. Почти не осознавая того, они воспринимают мировоззрение, определяющее их отношение к самим себе и взаимоотношения друг с другом. На особенности социального уклада влияют, казалось бы на первый взгляд не имеющие существенного воздействия на экономику предприятия факторы:

- стойкая приверженность основным традиционным культурным ценностям;
- субкультура в рамках единой культуры;
- временные изменения вторичных жизненных ценностей;
- мнение супружеских пар о размере семьи;
- отношение людей к употреблению алкогольных напитков.

Экономические факторы.

Помимо самих людей, для рынков важна еще и их покупательная способность. Общий уровень покупательной способности зависит от уровня текущих доходов, цен, сбережений и доступности кредита. На покупательной способности сказываются экономические спады, высокий уровень безработицы, растущая стоимость получения кредитов, а также: обменный курс национальной валюты, уровень оплаты по закладным, уровень инфляции, экономический цикл. Какой фактор важнее для определенного предприятия - обменный курс или процентная ставка - определяется профилем ее рынка. Безусловно, существенное влияние оказывает так называемый экономический цикл - период подъема или спада в экономике. Немногие компании могут противостоять общим тенденциям развития бизнеса. Повышение процентных ставок может сократить объем кредитов, а снижение уровня оплаты по закладным будет влиять не только на торговлю недвижимостью, но и на тех продавцов, предпринимателей, чей доход зависит от смены людьми своего жилья.

В основе большинства прогнозов лежат четыре основных метода прогнозирования:

- изучение мнений,
- подсчет,
- экстраполяция статистических тенденций,
- поиск зависимости между двумя или более статистическими переменными.

Внешнее окружение организации делится на две группы факторов: внешняя среда и конкурентное окружение. Структурная схема факторов внешнего окружения показана на рис. 1.4. Одни факторы влияют на другие и наоборот. Но без определенных средств и методов структурирования существует опасность, что анализ станет беспорядочным, а важные факторы будут проигнорированы.

Наиболее важными аспектами при анализе рынка являются следующие:

- Что за рынок? Насколько он велик? Подвержен ли рынок изменениям? Какие существуют заменители данного товара? Насколько прибылен рынок? Каковы географические границы рынка? По каким причинам и каким образом они изменяются?
- Какие из СТЭП-факторов в настоящее время являются наиболее важными для данного рынка? Как они воздействуют на уровень спроса? Каковы тенденции возможного изменения степени важности отдельных СТЭП-факторов?
- На какие сегменты может быть поделен рынок? Каковы тенденции изменения сегментации в будущем?
- Как выглядит кривая жизненного цикла, и в какой точке этого цикла находится данный товар или услуга в настоящее время?

Модель внешнего окружения.

СТЭП - факторы

Рис. 1.4. Внешнее окружение организации.

Какой дополнительный анализ рынка нужно провести? Этот анализ должен ответить на вопрос: “Чего мы не знаем из того, что должны знать?”

Вторым фактором конкурентного окружения является его структура.

По мнению американского ученого Майкла Портера, ключевым аспектом внешнего окружения предприятия является структура производства в стране и существует пять основных сил, воздействующих на предприятие и его финансовые результаты (прибыльность), что отражено на рис. 1.5.

Рис. 1.5. Пять сил, влияющих на прибыльность.

Степень прибыльности промышленного производства в целом зависит от следующих факторов:

а) интенсивность конкуренции;
б) давление со стороны покупателей;
в) давление со стороны поставщиков;
а) Интенсивность конкуренции.

Интенсивность конкуренции зависит от многих факторов:

- наличие многочисленных или взаимно уравновешивающих друг друга конкурентов;
- наличие роста рынка. Если общий размер рынка не растет, компании вынуждены делить рынок с другими для собственного роста;
- похожие товары или группы товаров, что позволяет потребителю легко и свободно перемещаться от одной марки товара к другой;
- высокие постоянные издержки и необходимость поддерживать объем производства;
- барьеры - экономические, стратегические и эмоциональные, не позволяющие компании перейти в другую сферу производства, даже если она имеет низкую или отрицательную прибыльность.
б) Одним из серьезных факторов выживания малых предприятий на рынках является нивелирование сильной позиции покупателей и зависимости от покупателей

Предприятие должно проанализировать свои отношения с потребителями. Анализ можно построить по схеме ответов на вопросы, приведенные в таблице 1.3. Чем больше будет ответов “Да”, тем сильнее оно зависит от покупателей.

в) Зависимость от поставщиков.

Компания должна анализировать баланс сил между собой и своими поставщиками по схеме, приведенной в табл.1.4. Чем больше ответов “Да”, тем более сильной является зависимость предприятия от поставщиков.

Таблица 1.3.

Оценка степени зависимости от покупателей

Большую часть Вашей продукции покупают определенные покупатели?

Стоимость Вашей услуги/ товара представляет малую часть средств, которые расходует покупатель на закупки?

Ваш товар или услуга очень похожи на товары или услуги других поставщиков?

Затраты, которые понесет покупатель, сменив Вашу организацию на другого поставщика, низки?

Ваши покупатели имеют низкий доход или находятся под финансовым давлением?

Мог бы Ваш покупатель сам производить товары/услуги,

которые поставляет Ваша организация?

Сильно ли влияет качество Вашего товара/услуги,на качество товара/услуги, поставляемого Вашим покупателем?

Ваши покупатели имеют полную информацию об уровнеспроса и ценах на Ваш товар/услугу?

Таблица 1.4

Оценка степени зависимости от поставщиков.

Относится ли Ваш поставщик к более монополизированной сфере производства, чем Ваша собственная?

Товары/услуги Ваших поставщиков имеют мало заменителей?

Ваши закупки составляют малую часть общего объема продаж Вашего поставщика?

Оказывают ли товары/услуги, которые Вы приобретаете у поставщика, существенное влияние на Ваш бизнес?

Столкнетесь ли Вы с существенными затратами, еслипопытаетесь сменить поставщика?

Цены.

Заключительный фактор конкурентного окружения - это цена, которая обусловлена не только прямыми затратами предприятия, но и масштабами производства, эффектом обучения и скидками при оптовых закупках.

Большие масштабы производства приводят к низкой стоимости единицы товара. Максимальная выгода будет получена только при полной загрузке мощностей предприятия. Если это не так, то большие размеры предприятия становятся невыгодными. Более низкая цена может быть достигнута за счет так называемого “эффекта обучения”. Смысл этого эффекта заключается в том, что чем больше руководитель ищет пути снижения затрат, то тем скорее найдет их. Чем большая часть персонала совершенствует навыки работы, чем больше менеджеров совершенствуют управленческие навыки, тем меньше будет стоить единица продукции.

Третий путь снижения цены единицы продукции - скидки при крупных оптовых закупках. Оптовая скидка, предоставляемая большинству крупных предприятий, часто недосягаемая для малого бизнеса, который вынужден закупать товары и комплектующие по более высокой цене. Рынок персональных услуг, как впрочем, и любой другой, трудно определить, но можно предположить, что он включает в себя такие организации, как банки, строительные компании, агентства по торговле недвижимостью, страховые фирмы, брокерские конторы и даже магазины.

Одним из существенных моментов в управлении предприятия, особенно в условиях кризиса и постоянно меняющихся внешних факторов является прогнозирование внешнего окружения. Если бы не было изменений, менеджмент не был бы столь трудным делом. Суть стратегического менеджмента заключается в прогнозировании изменений, в планировании, которое позволяет учитывать изменения или даже использовать их с выгодой для предприятия. Для этого используют:

Прогнозирование поведения переменных внешнего окружения;

- получение прогнозов извне;
- оценку своих собственных прогнозов и прогнозов, привнесенных извне.

Необходимость прогнозирования определяют следующие причины:

1. Каждое решение должно опираться на прогнозы, которые являются основой всей деятельности в сфере бизнеса: бизнес-планов, маркетинговых планов и бюджетов.
2. Необходимость большей согласованности в действиях менеджеров предприятия.
3. Определение и оценка источников риска, и если это возможно, снижение их влияния на деятельность предприятия.
4. Прогноз раскрывает предпосылки, лежащие в его основе.

Существенным моментом в прогнозе является прогнозирование уровня продаж и состояния рынка. Большинство предприятий анализируют свой рынок с позиции потенциала рынка и его разделения. Предприятия используют широкий спектр источников для сбора информации о своем рынке. Чаще всего в анализе используют следующую информацию, которую можно представить как контрольный список для маркетинговой проверки.

1. Анализ окружающей cреды:
- - СТЭП-факторы;
- - договорные обязательства, цены, структура конкуренции, рыночные факторы.
2. Внешняя рыночная среда:
- - каковы главные рынки организации, какова сегментация этих рынков, каковы перспективы каждого из сегментов рынка?
- - кто является потребителями, что известно о нуждах, намерениях и поведении потребителей?
- - кто является конкурентами и каково их положение на рынке?
3. Анализ внутренних факторов и анализ собственной маркетинговой деятельности:
- - объем товаров или услуг, выраженный количественно и качественно;
- - организация маркетинга и торговли, любые предполагаемые изменения в функционировании и отчетности;
- - маркетинговая смесь (четыре “P”+S) в своем диапазоне, рассмотрение эффективности, влияние маркетинговой деятельности на прибыль.
4. Анализ плана маркетинга:
- - оценка текущего плана маркетинга - цели, стратегии и перечень мероприятий;
- - оценка систем маркетинга - методы планирования и контроля, роль маркетинговой функции;
- - анализ расходов на маркетинг и их контроль.

Ключевые слова

БАНКРОТСТВО / ПРЕДПРИЯТИЕ / НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТЬ / ПРОГНОЗИРОВАНИЕ / ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ / BANKRUPTCY / ENTERPRISE / INSOLVENCY / FORECAST / LOGIT MODEL

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы - Федорова Е.А., Лазарев М.П., Федин А.В.

Предмет. Финансовая устойчивость компании одно из требований, позволяющих удовлетворить ее собственников, инвесторов, акционеров и прочих стейкхолдеров. Если финансовое состояние предприятия ухудшается, зачастую это может привести к его банкротству . Проанализировав ухудшающиеся факторы микрои макросреды, можно заранее спрогнозировать банкротство и провести эффективные мероприятия по его предотвращению. В статье рассматриваются факторы, влияющие на риск банкротства , а также представлена модель его прогнозирования . Цели. Выявить внешние и внутренние факторы, в наибольшей степени влияющие на риск банкротства , а также построить модель прогнозирования банкротства предприятий строительной отрасли. Методология. В работе применялся метод логистической регрессии , с помощью которого были выявлены факторы, в наибольшей степени влияющие на банкротство компаний; также построена модель прогнозирования банкротства . Полученная модель сформирована на основании данных средних и малых предприятий строительной отрасли. Результаты. Выявлены внутренние и внешние факторы, оказывающие существенное влияние на банкротство предприятий . К внутренним факторам относятся: коэффициент абсолютной ликвидности, рентабельность продаж, доходность инвестированного капитала, отношение совокупных обязательств к совокупным активам, отношение оборотных активов к совокупным активам, оборачиваемость кредиторской задолженности. Внешним фактором, оказывающим наибольшее влияние на банкротство , является прирост объема кредитования. Построена модель прогнозирования банкротства средних и малых предприятий . Таким образом, подтвердилось предполагаемое влияние показателей финансового состояния предприятия на его банкротство , а также влияние факторов внешней среды. Выводы. Полученная модель прогнозирования банкротства позволит менеджерам, акционерам, потенциальным инвесторам и другим стейкхолдерам производить мониторинг текущего положения компании и прогнозировать вероятность ее банкротства .

Forecasting the entity""s bankruptcy in line with the operating environment factors

Importance The article discusses factors that influence the bankruptcy risk, and presents a model to forecast it. Objectives The research identifies external and internal factors that influence the bankruptcy risk most of all, and builds up a model to forecast the bankruptcy of construction enterprises. Methods The research involved a method of logistic regression, which helped to detect the above factors, and built up a model to forecast the bankruptcy . The model relies upon data of medium-sized and small construction entities. Results We found internal and external factors that had a considerable impact on the enterprises" bankruptcy . We also build up a model to project the bankruptcy scenario of medium-sized and small enterprises. Thus, we verified the presumable impact of financial indicators on the entity"s bankruptcy , and factors of the operating environment. Conclusions and Relevance The bankruptcy forecasting model will help managers, shareholders, would-be investors and other stakeholders to monitor the current position of the company and project possible bankruptcy .

Текст научной работы на тему «Прогнозирование банкротства предприятия с учетом факторов внешней среды»

ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)

Математический анализ и моделирование в экономике

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ С УЧЕТОМ ФАКТОРОВ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ Елена Анатольевна ФЕДОРОВА3^, Михаил Петрович ЛАЗАРЕВЬ, Александр Владимирович ФЕДИНС

а доктор экономических наук, профессор департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация [email protected]

ь кандидат физико-математических наук, доцент департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация [email protected]

с студент департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация [email protected]

История статьи:

Принята 21.09.2016 Принята в доработанном виде 06.10.2016 Одобрена 24.10.2016

УДК 338.12 JEL: D24

Ключевые слова:

банкротство, предприятие, несостоятельность, прогнозирование, логистическая регрессия

Аннотация

Предмет. Финансовая устойчивость компании - одно из требований, позволяющих удовлетворить ее собственников, инвесторов, акционеров и прочих стейкхолдеров. Если финансовое состояние предприятия ухудшается, зачастую это может привести к его банкротству. Проанализировав ухудшающиеся факторы микро- и макросреды, можно заранее спрогнозировать банкротство и провести эффективные мероприятия по его предотвращению. В статье рассматриваются факторы, влияющие на риск банкротства, а также представлена модель его прогнозирования.

Цели. Выявить внешние и внутренние факторы, в наибольшей степени влияющие на риск банкротства, а также построить модель прогнозирования банкротства предприятий строительной отрасли.

Методология. В работе применялся метод логистической регрессии, с помощью которого были выявлены факторы, в наибольшей степени влияющие на банкротство компаний; также построена модель прогнозирования банкротства. Полученная модель сформирована на основании данных средних и малых предприятий строительной отрасли. Результаты. Выявлены внутренние и внешние факторы, оказывающие существенное влияние на банкротство предприятий. К внутренним факторам относятся: коэффициент абсолютной ликвидности, рентабельность продаж, доходность инвестированного капитала, отношение совокупных обязательств к совокупным активам, отношение оборотных активов к совокупным активам, оборачиваемость кредиторской задолженности. Внешним фактором, оказывающим наибольшее влияние на банкротство, является прирост объема кредитования. Построена модель прогнозирования банкротства средних и малых предприятий. Таким образом, подтвердилось предполагаемое влияние показателей финансового состояния предприятия на его банкротство, а также влияние факторов внешней среды. Выводы. Полученная модель прогнозирования банкротства позволит менеджерам, акционерам, потенциальным инвесторам и другим стейкхолдерам производить мониторинг текущего положения компании и прогнозировать вероятность ее банкротства.

В настоящее время существует немало работ, посвященных проблеме прогнозирования вероятности банкротства. Все исследования данной сферы можно разделить на три группы. В первую группу входят работы, сфокусированные на изучении конкретной модели и сравнении ее эффективности с альтернативными подходами . Вторая группа включает в себя исследования выбора оптимального набора финансовых переменных, способного повысить прогнозную силу исследуемой модели. Примерами таких исследований могут служить работы У. Бивера ,

Е. Альтмана , Р. Таффлера . Именно выбор переменных является важной частью процесса прогнозирования банкротства . Третья группа состоит из работ, посвященных исследованию прогнозирования несостоятельности с учетом различных внешних факторов. Так, многие российские ученые в своих трудах пытаются адаптировать зарубежные методики к современным реалиям нашей страны, учитывая ее политические, экономические и социальные особенности . Также с недавнего времени большую популярность обрели работы,

изучающие отраслевую специфику предприятий в вопросе прогнозирования вероятности банкротства, среди которых исследования Е.А. Федоровой, Е.В. Гиленко, С.Е. Довженко , Б.Б. Демешева, А.С. Тихоновой . Специалисты отмечают, что чем больше уточняющей информации о предприятии включено в модель, тем выше ее прогнозная сила. Данное исследование рассматривает прогнозирование вероятности банкротства компаний с учетом внешних факторов, соответственно, оно будет относиться к третьей группе.

Гипотеза 1. Показатели финансового состояния предприятия влияют на банкротство компании. Влияние коэффициента оборачиваемости активов на банкротство изучали М. Карас и М. Резнакова . Они пришли к выводу: чем больше значение коэффициента, тем меньше вероятность банкротства. Это подтверждается и в работе Ю.А. Даниловой , которая с помощью логистической регрессии построила прогнозную модель.

В исследовании М.Н. Алифа было отмечено, что компании с высоким значением коэффициента оборачиваемости активов имеют большую вероятность стать банкротами. Влияние коэффициента срочной ликвидности изучили М. Карас и М. Резнакова, которые пришли к выводу: чем больше коэффициент, тем меньше вероятность банкротства. Без ликвидности компания не сможет выполнить свои краткосрочные обязательства при наступлении срока платежа, утверждают К. Петерсен и Т. Пленборг , и что риск ликвидности зависит от способности компании генерировать положительные чистые денежные потоки в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Они считают, что риск платежеспособности относится к способности компании выполнять свои долгосрочные финансовые обязательства, а также все будущие обязательства. Краткосрочные проблемы с финансированием легче преодолеть, чем долгосрочные, поскольку краткосрочные проблемы часто решаются путем создания убедительного плана действий, позволяющего финансово нестабильной фирме получить необходимое финансирование от акционеров и кредиторов, в то время как долгосрочные проблемы требуют более тщательного долгосрочного планирования и реструктуризации.

Таким образом, К. Петерсен и Т. Пленборг пришли к выводу, что компании, имеющие проблемы с ликвидностью и платежеспособностью, являются вероятными кандидатами банкротства.

Увеличение показателя текущей ликвидности уменьшает риск банкротства, утверждает М.Е. Змиевский . Обзор его позволяет сделать вывод, что банкротство предприятия зависит от показателя рентабельности активов. С ростом данного показателя вероятность банкротства снижается.

В своем исследовании М. Миронюк и А. Таран выявили, что в эффективных компаниях снижение значения коэффициента операционной рентабельности дает значительные положительные результаты. Чистая рентабельность активов, как ни странно, у неплатежеспособных компаний находится на более высоком уровне.

В работе М.Н. Кочугуева, Н.Н. Киселева и С.М. Анпилов провели анализ внешних и внутрифирменных факторов банкротства на примере российских компаний. Они выявили внутренние и внешние факторы банкротства компаний и построили собственную методику прогнозирования его наступления с помощью логит-анализа. В качестве объекта исследования выступают крупные российские компании с годовой выручкой более 500 млн руб. Авторы пришли к выводу, что с ростом рентабельности активов вероятность банкротства снижается. Они установили и проранжировали факторы, которые могут предсказать банкротство, и предположили, что существует значительная связь между финансовыми коэффициентами и риском банкротства. Были проранжированы финансовые показатели в зависимости от их способности прогнозировать риск банкротства и выявлены основные параметры, описывающие банкротство предприятий:

Рентабельность активов (она существенно отличает компании с финансовыми затруднениями и без);

Информация о текущей деятельности;

Операционный результат;

Характер и размер расходов.

За 2009-2013 гг. были выбраны 20 предприятий небанкротов. Исследование проводилось с помощью трех методов: множественный дискриминантный анализ, непараметрический анализ, метод искусственных нейронных сетей.

Финансовую деятельность компаний проанализировали А.Т. Аль-Кассар и Д.С. Солю , которые пришли к выводу, что из 25 финансовых коэффициентов, рассмотренных ими, 7 напрямую влияют на банкротство предприятий. К ним относятся:

1) коэффициент оборачиваемости чистого оборотного капитала;

2) отношение оборота к дебиторской задолженности;

3) отношение текущих активов к обязательствам;

4) коэффициент текущей ликвидности;

5) отношение текущих обязательств к активам;

6) коэффициент абсолютной ликвидности;

7) отношение прибыли до налогообложения к текущим обязательствам.

Гипотеза 2. Внешние факторы влияют на банкротство предприятия.

В своей работе М.Н. Алифа пишет, что ученый И.Х. Мохмад изучил влияние макроэкономических факторов на банкротство предприятий. По мнению И.Х. Мохмада, валовый внутренний продукт (ВВП) - самый значительный фактор, влияющий на банкротство. Влияние ВВП на банкротство предприятий признано огромным и в работе П. Банна и В. Редвуда . Также М.Н. Алифа отмечает, что М.М. Аль-Дарази и К.Е. Митчем полагают, что на банкротство оказывает огромное влияние фондовый индекс. В то же время С. Хол выделяет денежную массу в качестве основного макроэкономического фактора банкротства. Свое исследование М.Н. Алифа проводил среди предприятий торговли в Малайзии и пришел к выводу, что высокая кредитная ставка может привести компании к банкротству. Такие факторы, как экономический рост, доля компании на рынке выделяют М.Н. Кочугуева, Н.Н. Киселева и С.М. Анпилов. С ростом экономики вероятность банкротства снижается. Также она снижается и с ростом доли компании на рынке.

Ученые Б.Т. Клостер и Х.Д. Якобсон рассматривают следующие факторы, влияющие на банкротство:

Внутренний спрос (измеряется с помощью ВВП или уровня безработицы);

Внешний спрос;

Конкурентоспособность (измеряется с помощью действующего валютного курса);

Процентная ставка без влияния инфляции;

Число всех предприятий в отрасли и число новых предприятий в ней;

Инфляция.

В результате исследования они выявили, что в большей степени на банкротство влияют процентная ставка без влияния инфляции, а также цикличные колебания экономики.

Общие факторы, приводящие предприятия к банкротству, изучал С.Б. Уидуани , и пришел к выводу, что более высокий уровень инфляции повышает вероятность банкротства предприятия, если предприятие больше не имеет возможности взять кредит. Чаще всего с такой проблемой сталкиваются недавно открывшиеся предприятия.

Мы будем строить модель на примере строительных компаний. Первым ученым, который провел комплексное исследование банкротства предприятий именно в строительной отрасли, можно считать Р. Кангари . Он объясняет чувствительность строительной отрасли к банкротствам по ее фрагментированной и конкурентной среде. Конкуренция в строительной отрасли выше, чем во многих других отраслях, особенно из-за легкости входа для новых игроков. Целью его исследования является изучение механизма финансовой несостоятельности строительных компаний. Для этого он использовал десятилетние данные компаний - банкротов в строительной отрасли. Его исследование доказывает, что процент банкротств в строительной отрасли будет увеличиваться с увеличением числа активных строительных компаний в относительно стабильной среде. Поэтому, по его мнению, чтобы оценивать вероятность банкротства для строительных компаний, годовые данные, полученные при рассмотрении общего количества активных строительных компаний, должны быть связаны с числом возможных банкротств. В результате в качестве наилучшего показателя банкротства предприятий в строительной отрасли он определил процент банкротств. По его исследованиям, к факторам, влияющим на процент банкротств строительных компаний, относятся:

Количество предприятий в отрасли;

Процентные ставки;

Инфляция;

Новая деловая активность.

Для каждого из указанных факторов Р. Кангари использовал различные индексы США, чтобы моделировать свои данные для прогнозирования общей перспективы банкротств:

Федеральную промежуточную ставку по кредиту как меру процентной ставки;

Индекс оценки контракта на F.W. Dodge (подразделение американского медиахолдинга McGraw-Hill) как меру строительной деятельности;

Обычные фиксированные долгосрочные ипотечные ставки в качестве меры процентной ставки в строительстве жилых объектов;

Индекс стоимости строительства в качестве меры инфляции;

Количество новых предприятий в отрасли, появившихся в течение каждого года, в качестве меры новой деловой активности.

Таким образом, в работах ученых были выделены следующие внешние факторы:

Денежная масса;

Фондовый индекс;

Количество предприятий в отрасли;

Процентные ставки;

Инфляция;

Уровень безработицы;

Новая деловая активность;

Кредитная ставка;

Экономический рост;

Доля компании на рынке.

Все они в той или иной мере влияют на вероятность банкротства.

Обзор литературы позволяет выделить зависимые переменные к каждой из гипотез. К показателям финансового состояния предприятия относятся показатели оборачиваемости (16 показателей), показатели ликвидности (3 показателя), показатели

финансовой устойчивости (21 показатель), показатели рентабельности (15 показателей). Внешние факторы авторы разделили на две группы: микроокружение организации (11 факторов) и макроокружение организации (48 факторов).

Методология

Алгоритм создания logit-модели для диагностики риска банкротства предприятий строительной отрасли предполагает последовательную реализацию следующих этапов:

1) формирование массива предприятий банкротов и небанкротов;

2) формирование системы финансовых показателей, влияющих на риск банкротства;

3) создание logit-модели диагностики риска банкротства предприятий строительной отрасли.

Эмпирическая база исследования

Формирование выборочной совокупности осуществлялось с использованием нескольких информационных систем: базы данных RUSLANA, базы данных «СКРИН» и базы данных «СПАРК».

На первом шаге была собрана выборка по предприятиям-банкротам. В исследовании под ними понимались компании, по которым хотя бы раз было опубликовано сообщение о судебном акте, в результате которого было принято решение о признании должника банкротом и открытии конкурсного производства.

Стратегия поиска предприятий-банкротов с использованием информационной системы RUSLANA представлена в табл. 1.

Далее, сформированный таким образом набор предприятий-банкротов был объединен со списком, полученным посредством использования баз данных «СКРИН» и «СПАРК». На этапе предварительной обработки информация по выбранным предприятиям была сведена в единую базу с использованием языка программирования Microsoft Visual Basic for Applications в программе Microsoft Excel. При этом для несостоятельных компаний данные брались за один год до их фактического банкротства, а для финансово-здоровых организаций - за последнюю доступную дату. После завершения этапа предварительной обработки данных перед авторами встала задача очистки выборочной совокупности от статистических выбросов. Отметим, что первоначальный набор панельных данных

В результате был получен массив данных, состоящий из 220 российских малых и средних компаний строительной отрасли, среди которых было 77 банкротов.

На основе этих показателей разрабатывается 1о§й-модель диагностики риска банкротства, где в качестве зависимой переменной будет бинарная переменная, отражающая статус предприятия. Она будет принимать значение 1, если предприятие -банкрот по решению арбитражного суда, и значение 0, если предприятие не банкрот. Значение в интервале от 0 до 1 будет свидетельствовать о вероятности банкротства предприятия за 1 год.

Часть массива данных (80%) была использована для построения моделей. На остальных 20% тестировались модели, проверялась их эффективность.

Результаты регрессионного анализа

В исследовании разработана модель прогнозирования банкротства для средних и малых предприятий строительной отрасли с различными наборами финансовых коэффициентов посредством построения логистической регрессии.

Оставшиеся показатели были проверены на значимость методом р-уа1ие и отобраны те, чей уровень значимости меньше 0,15.

Матрица парных коэффициентов корреляции данных показателей представлена на рис. 1, а результаты анализа показателей компаний, оставшихся после всех процедур отсеивания - в табл. 2, 3.

Вероятность нулевой гипотезы (< 0,15) позволяет сделать вывод о сильном влиянии показателей на зависимую переменную г, то есть все семь коэффициентов являются важными и не могут быть исключены из модели.

Стандартная ошибка регрессии измеряет величину (квадрата) ошибки, приходящейся на одну степень

свободы модели. Она используется в качестве основной величины для измерения качества оценивания модели. Значение ошибки 0,194895 позволяет сделать вывод, что разработанная модель является качественной.

Значение коэффициента детерминации Я2 Макфаддена, равного 0,705232, говорит о том, что построенная модель объясняет почти всю изменчивость зависимой переменной изменчивостью предикторов (независимых переменных).

Также качество модели позволяет проверить тест отношения правдоподобия. Поскольку уровни значимости LR-статистики оказались равными нулю, следовательно, все коэффициенты модели являются значимыми и модель качественная.

На 20% массива модель показала точность прогноза, равного 86,75%.

Уравнение имеет вид: А(2 = 1/(1+е"2).

Используя рассчитанные коэффициенты, получим уравнение:

2 = 1 160,008331X1 - 7,990865408X2 -

9,013161758X3 + 0,001942978816X4 -

2,809532299X5 + 3,773190336X6 -

0,1343224635X7 - 172,1930777,

где X! - прирост объема кредитования; X2 - коэффициент абсолютной ликвидности;

Xз - рентабельность продаж;

Xл, - доходность инвестированного капитала;

X5 - совокупные обязательства к совокупным активам;

X6 - оборотные активы к совокупным активам;

XI - оборачиваемость кредиторской задолженности.

Если 2 > 0, то предприятие считается банкротом.

Прирост объема кредитования рассчитывается следующим образом:

где ОК - объем кредитования за текущий год; ОК - 1 - объем кредитования за предыдущий год.

Малые и средние предприятия в большей мере зависят от объема кредитования. Многие фирмы, недавно вошедшие в отрасль, получают небольшую прибыль. Вследствие этого возникают ситуации, когда предприятие из-за отсутствия свободных денежных средств не может произвести продукцию и реализовать ее. В этом случае одну из ключевых ролей играет объем кредитования. Таким образом, анализ влияния внешних факторов на банкротство малых и средних предприятий выявил, что наибольшее влияние на банкротство имеет объем кредитования. Кредитование жизненно необходимо почти всем малым и средним предприятиям, причем малым в большей степени.

Коэффициент абсолютной ликвидности - это доля краткосрочных обязательств, которая может быть незамедлительно погашена имеющимися денежными средствами и эквивалентами и краткосрочными финансовыми вложениями. Рассчитывается как

показатель чистой прибыли, поэтому ROS будет исчисляться по формуле

ROS = Чистая прибыль /Выручка.

Нормальное значение рентабельности продаж определяется отраслевыми и прочими особенностями работы организации. В изучаемом массиве большинство предприятий-банкротов имеет отрицательную рентабельность продаж. С ростом данного показателя уменьшается риск банкротства, таким образом, наблюдается обратная взаимосвязь между рентабельностью продаж и риском банкротства.

Доходность инвестированного капитала. Этот показатель дает информацию о том, насколько эффективно менеджмент компании инвестирует средства в ее основную деятельность. Доходность инвестированного капитала - это отдача на сумму вложенных в проект денежных средств. Она рассчитывается по формуле

EBIT - Р н ИК

где Ка.л - коэффициент абсолютной ликвидности;

ДС - денежные средства;

ФВк - краткосрочные финансовые вложения;

Ок - краткосрочные обязательства.

Нормальным считается значение коэффициента более 0,2. Чем выше показатель, тем лучше платежеспособность предприятия. Однако слишком высокое значение показателя сигнализирует о нерациональной структуре капитала: велика доля неработающих активов в виде наличных денег и средств на счетах. По изучаемой выборке предприятий нельзя сделать однозначный вывод о влиянии одного этого показателя на банкротство предприятий. Коэффициент абсолютной ликвидности вносит большой вклад в прогнозирование банкротства именно в построенной модели.

Рентабельность продаж. Этот показатель финансовой результативности деятельности организации показывает, какую долю прибыль составляет в выручке компании. При расчете финансового результата может использоваться множество показателей прибыли, поэтому существуют различные вариации рентабельности продаж. В построенной модели используется

EBIT - прибыль до вычета процентов и налогов (Earnings Before Interest and Taxes);

Рн.п. - расходы по налогу на прибыль;

ИК - средний за период инвестиционный капитал по балансовой стоимости.

Анализ массива предприятий выявил, что с ростом этого показателя уменьшается риск банкротства. Таким образом, между ROIC и риском банкротства наблюдается обратная взаимосвязь.

Совокупные обязательства к совокупным активам. Рассчитывается как отношение совокупных обязательств и совокупных активов и показывает, сколько долга привлечено на единицу совокупных активов. Другими словами, показатель демонстрирует, какая доля активов предприятия финансируется за счет займов.

Оборотные активы к совокупным активам. Показатель рассчитывается как отношение оборотных активов к совокупным активам. Этот показатель, как и коэффициент абсолютной ликвидности, в отдельности не может определенно свидетельствовать о риске банкротства. Его также надо исследовать непосредственно в модели.

Оборачиваемость кредиторской задолженности рассчитывается как отношение себестоимости и средней за период кредиторской задолженности и

отражает оборачиваемость кредиторской задолженности (по себестоимости). Другими словами, коэффициент показывает, за какое количество оборотов происходит оплата долгов предприятия. Высокая оборачиваемость кредиторской задолженности может свидетельствовать об улучшении платежной дисциплины предприятия. Этот показатель также имеет большое влияние на прогнозирование риска банкротства в модели.

Для здоровых организаций - 88,89%;

Для банкротов - 84,62%;

Общая вероятность - 86,75%.

Для сравнения прогностической способности разработанной модели с некоторыми существующими, авторы проверили их на выборке компаний строительной отрасли. Результаты показали, что наивысшую среднюю точность показала авторская модель. Это объясняется тем,

что модели, построенные на данных предприятий всех отраслей, не могут быть достаточно точными в конкретной отрасли, в силу того что не учитывают ее специфику.

Разработанная модель показала высокую точность прогнозирования банкротства. Оценивая ее положительные стороны, стоит отметить, что она является действительно комплексной, так как содержит ряд ключевых факторов, характеризующих деятельность организации с различных сторон, в том числе и макроэкономической ситуации в стране, отраслевой специфики организации, динамики масштабов ее деятельности. Кроме того, модель была изначально разработана для отечественных организаций и позволяет учесть их качественные показатели и особенности деятельности. При этом авторы подчеркивают, что рекомендуется периодически рассчитывать итоговый показатель в соответствии с предложенной моделью и анализировать его динамику. Таким образом финансовый менеджер сможет определить, в какую сторону развивается компания и своевременно провести эффективные мероприятия по предотвращению банкротства.

Таблица 1

Основные критерии отбора для формирования выборки несостоятельных предприятий из базы данных RUSLANA

Key selection criteria to form the sample of insolvent enterprises from RUSLANA database

Критерий Описание

Территория ведения операционной Российская Федерация

деятельности

Статус Три состояния: - действующее предприятие (процедура банкротства); - недействующее предприятие (банкротство); - ликвидировано (банкротство).

Правовая форма НЕ Филиал; НЕ Индивидуальный предприниматель.

Разделы

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы - Федорова Е.А., Лазарев М.П., Федин А.В.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу, автор научной работы - Федорова Е.А., Лазарев М.П., Федин А.В.

Forecasting the entity""s bankruptcy in line with the operating environment factors

Текст научной работы на тему «Прогнозирование банкротства предприятия с учетом факторов внешней среды»