Адаптация модели прогнозирования банкротства Альтмана к современным условиям развития экономики РК

В статье рассматриваются параметры тестирования модели прогнозирования банкротства Альтмана на примере 217 компаний Тихоокеанского региона, выявлены преимущества и недостатки применения данной модели в современных условиях экономики РК.

На современном этапе развития экономики Казахстана, которую характеризуют кризисные явления, вызванные нестабильностью мирового сообщества, отечественные корпорации сталкиваются с множеством проблем, негативно отражающихся на их финансовой устойчивости. В связи с этим, особую актуальность приобретает совершенствование и выявление способов и методов прогнозирования банкротства предприятий.

Многие методы, такие как бенчмаркинг, рассматривают компанию весьма однобоко, так сказать лишь в 2D формате. Подобный подход на практике приводит к искажению результата и не показывает реальное состояние организации [1]. Другие же модели, анализирующие компании в нескольких измерениях, к примеру, комплексный коэффициентный анализ, зачастую, сложно свести к одной плоскости для упрощения понимания и интерпретации данных.

Таким образом, на фоне остальных моделей, модель Альтмана, на наш взгляд, является наиболее подходящей для оценки вероятности банкротства предприятий. В данной статье нами были рассмотрены параметры тестирования модели Альтмана на предмет выявления финансовых затруднений в производственных компаниях, оперирующих на рынке товаров народного потребления и реализующих основную часть своего товара на растущих рынках развивающихся стран.

Для проведения оценки данной модели были взяты фактические данные компаний со схожими параметрами. Выборка состояла из 217 компаний, осуществляющих свою деятельность на аналогичных быстро растущих рынках, таких как Китай, Таиланд, Индонезия, Шри-Ланка, Польша, Нигерия, Израиль, Малайзия, Филиппины, Турция, Катар, Объединённые Арабские Эмираты, Саудовская Арабия и Вьетнама. Всего было выбрано 14 стран. Период тестирования с 2007 по 2013 год.

Для проведения сопоставимого анализа из списка были исключены компании, основную долю продаж которых составляют товары не относящихся к FMCG (Fast moving consumer goods)сектору, такие как горнодобывающие, металлургические, химические, нефтеперерабатывающие индустрии. Данное исключение обусловлено несколькими факторами. Во-первых, на деятельность этих индустрий большое влияние оказывают макроэкономические факторы. Во-вторых, денежные потоки, спрос и потребление продукции данных секторов весьма волотильно в сравнении с сектором народного потребления, что увеличивает уровень риска данных секторов. И в-третьих, цикличность экономики по данным секторам значительно отличается от уровня цикличности сектора товаров народного потребления.

Таким образом, были оставлены только компании реального сектора экономики, которые осуществляют свою деятельность в сфере производства и реализации товаров народного потребления далее FMCG, со стабильным спросом, меньшей волатильностью. Из оставшихся компаний были отсеяны крупные предприятия, продажи которых превышают 500 млн. долларов, для увеличения однородности выборки. После данной обработки исследуемая выборка составила 126 компаний, оперирующих в 14 странах. 51 компания т.е. 40% в исследуемый период (2007-2013 гг.) столкнулись с финансовыми трудностями и обанкротились, таким образом, для данного исследования были взяты два среза данных, информация по 126 компаниям на конец 2007 года и доживших до 2013 года.

В таблице 1 приведена описательная статистика по данной выборке. Как мы видим, продажи по компаниям варьировались от 36 596 850 долларов США до 407 325 934 долларов США. Средние продажи составили порядка 206 млн долларов. 

Таблица 1 - Описательная статистика анализируемой выборки. 

 

Показатели, USD

 

Максимум

 

Минимум

 

Среднее

 

Медиана

Стандартное отклонение

К-во выборки

Текущие активы

312 000 000

9 281 418

112 892 282

106 550 000

68 073 286

126

Текущие обязательства

317 600 000

4 675

70 748 898

59 227 851

52 979 587

126

Нерасп. прибыль

146 494 798

(72 640 545)

36 172 462

33 322 909

35 227 265

126

Собственный капитал

368 175 602

15 544 481

145 554 601

135 039 099

88 883 160

126

Долгосрочные активы

449 961 091

12 700 000

122 332 904

103 378 877

85 747 234

126

Долгосрочные обязательства

137 200 000

-

19 398 574

12 574 567

20 996 647

123

EBIT

76 500 000

(19 646 244)

19 693 343

18 516 117

18 341 939

126

Продажи

407 325 934

36 596 850

205 676 365

210 167 406

74 937 341

126

Источник: Составлено автором на основании данных, собранных для исследования из годовых финансовых отчетов компаний. 

После обработки финансовых показателей компаний, нами были рассчитаны Z – показатели Альтмана для определения возможного риска банкротства по каждой компании. На основании данного показателя были определены группы компаний с наиболее высоким уровнем риска банкротства. По шкале Альтмана все компании итоговый результат Z по которым составил менее 1,89 подпадают под категорию фирм с высоким уровнем вероятности банкротства.

Для проведения теста актуальности модели прогнозирования на банкротство при выше описанных условиях была использована классическая 5 факторная модель Альтмана со следующими показателями [3]: 

Z = 0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0.006X4 + 0.999X5 (1) 

где: X1 = Рабочий капитал / Итого Активов

X2 = Нераспределенная прибыль / Итого Активов X3 = EBIT / Итого Активов

X4 = Рыночная стоимость Капитала / Итого заемные средства X5 = Продажи / Итого активов

Во избежание субъективной интерпретации выше использованных показателей ниже также опишем каждый из используемых показателей в отдельности [2].

Рабочий капитал = Текущие активы – Текущие обязательства (2) 

Итого активы =Текущие активы +

Долгосрочные активы (или валюта баланса) (3) 

EBIT = Операционная прибыль предприятия до выплаты

процентов и налогов без учета дохода от не основной деятельности. (4) 

Рыночная стоимость СК = Рыночная стоимость компании –

Балансовая стоимость обязательств (5) где, Рыночная стоимость компании = Цена Акции * К-во котируемых акций Заемные средства = Процентные Долгосрочные обязательства (6) Продажи = Сумма реализации (без учета НДС) (7) По результатам применения модели Альтмана, ниже порогового показателя

Z=1,89 набрали 103 компаний из 126, и лишь 23 компании с низкой вероятностью банкротства.

Однако по факту в общей сложности фактическими банкротами к концу 2013 года стали 51 компания и 75 компаний по сей день функционируют. Сравнение фактических результатов с модельными приведены в виде матрицы (Таблица 2).

Таблица 2 - Матрица сравнения результатов прогноза на банкротство и факта.

Согласно

моделиАльтман

Матрица

Факт на конец 2013 г

Банкрот

не банкрот

Итого

не банкрот

 

Банкрот

6

17

23

 

103

45

58

Итого

51 75

126

 

Источник: Составлено автором по результатам исследования

Для данного сравнения мы использовали 2 возможных сценария, 1 – Банкрот и 2 – не банкрот. Из общего количества, 126 компаний модель Альтмана спрогнозировала банкротство 103 компаниям или 82% предприятиям и лишь в 45 случаях предсказанные моделью Альтмана компании обанкротились.

Однако из 23 компаний, прогнозируемых как предприятия с низким уровнем риска банкротства, модель оправдала ожидания лишь в 17 случаях. Кроме того, в 6 случаях данная модель не смогла предвидеть возможные финансовые затруднения по компаниям, которые не дожили до 2013 года. Уровень данной ошибки составляет порядка 5%.

Так же из 103 компаний которым в 2007 г. модель прогнозировала банкротство до 2013 года дожили 58 компаний. В данном случае процентная доля ошибки модели составляет порядка 46% что может свидетельствовать о возможно более консервативном или даже пессимистичном подходе при оценки вероятности банкротства.

Однако с инвестиционной точки зрения или с точки зрения возможной упущенной выгоды при руководстве данной модели можно заключить, что в 58 случаях инвесторы могли пропустить недооцененный актив.

Как мы видим основная доля ошибки приходится на компании, которые согласно модели попали в зону риска банкротства однако по факту смогли преодолеть и дойти до 2013 г. Однако, если учесть что основная задача модели Альтмана это прогнозирование на банкротство, то при консервативном подходе модель справилась с поставленными целями.

В разрезе стран по нашей выборке, наибольшее количество компаний приходится на Китай 40 компаний, Турцию – 20 компаний и Малайзия 12 что составляет порядка 57% от общей выборки.

Наибольшее количество погрешности количественно выпало на Турцию 60% и Китай 45% в то время как доля погрешности в Малайзии одна из самых низких порядка 8% (Таблица 3).

Таблица 3. - Сравнительная таблица прогноза на банкротство и факта.

 

Страна

Банкрот

Общее К-во компаний

Ошибка модели

Факт

Прогноз по Альтману

к-во

%

Китай

16

34

40

18

45%

Турция

8

20

20

12

60%

Индонезия

1

2

5

1

20%

Израиль

2

4

4

2

50%

Малайзия

7

8

12

1

8%

Нигерия

2

4

4

2

50%

Филиппины

3

7

7

4

57%

Польша

0

2

2

2

100%

Катар

3

6

6

3

50%

Саудовская Арабия

0

2

2

2

100%

Шри-Ланка

1

0

5

-1

-20%

Тайланд

2

2

5

0

0%

ОАЭ

2

6

7

4

57%

Вьетнам

4

6

7

2

29%

Итого

51

103

126

52

41%

Источник: Составлено автором по результатам собранных данных для исследования. 

Таким образом, по результатам тестирования модели Альтмана можно сделать вывод, что основным ее преимуществом является легкость применения и интерпретации в виду наличия четкой градации, применимой при классификации компаний по уровню предрасположенности к банкротству и способности сведения нескольких факторов для выявления некого средневзвешенного показателя.

Однако модель Альтмана, являясь эмпирической, может иметь определенные недостатки. Например, использованные в модели наборы показателей не всегда в состоянии описать реальное положение предприятия. В особенности бухгалтерские данные, составляющие большую часть используемых показателей, часто не соответствуют реалиям, так как, компании, в частности проблемные, склонны приукрашивать свои показатели с целью привлечения инвесторов. Кроме того как любая эмпирическая модель, эффективность Применимость данной модели в наше время может вызвать определенные сомнения. Особенно это актуально для компаний, оперирующих на развивающихся рынках, в виду разных внешних экономических ситуаций и отличных макроэкономических факторов.

 

Список литературы:

  1. 1.Гиляровская Л. Т., Вехорева А. А. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия. – СПб.: Питер, 2003.
  2. 2.Кукина И. Г., Астроханцева И. А. Учет и анализ банкротств. – М.: Финансы и статистика, 2006.
  3. 3.Altman E., Hotchkiss E. Corporate Financial Distress and Bankruptcy: Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt // John Wiley and Sons, Ltd. 2005.
Год: 2014
Город: Алматы
Категория: Юриспруденция
loading...