Библиографическое описание:

Лежепекова А. А., Дударева А. Б. Особенности оценки финансового состояния компаний за рубежом // Молодой ученый. — 2016. — №12.5. — С. 51-54.



В промышленно-развитых странах банковский надзор и методология анализа развивались в зависимости от финансовых кризисов, изменений в экономике и политических событий. Особенности оценки определяются законодательством, культурой, традициями стран, а также другими факторами. Однако можно сказать, что методика проведения зарубежного анализа во многом схожа с принципами оценки финансового состояния в отечественной практике.

Ниже приведены некоторые зарубежные методики оценки финансового состояния, такие как «CAMEL», «Z–коэффициент Альтмана», «коэффициент Таффлера», «6С», «PARTS», «PARSER» и «CAMPARI», а также будет раскрыт их основной смысл.

Наиболее ярким примером методики оценки финансового состояния, применяемая к коммерческим банкам, является американская рейтинговая система оценки деятельности «CAMEL». Она включает в себя все важнейшие компоненты устойчивости банка, оцениваемые банковскими аудиторами, основу для анализа составляют результаты надзорной проверки на месте. Хотя рейтинговая система «CAMEL» представляет собой стандартизированный метод оценки деятельности коммерческих банков в США, российские консалтинговые службы активно применяют эту систему (в адаптированном варианте) к комплексной оценке финансового состояния коммерческих организаций. Методика проведения анализа финансового состояния коммерческих банков, предлагаемая американскими аналитиками предназначена для обеспечения управления финансовым состоянием и оценки финансовой устойчивости в условиях рыночной экономики.

Особенностью данной системы является то, что она включает как числовые элементы, так и нечисловые параметры, характеризующие деятельность банка не только с финансовой стороны, но и со стороны менеджмента. Она относится к типу рейтинговых систем, использующих метод «информированного наблюдателя», в соответствии с которым деятельность банка определяется по следующим критериям, используемым при анализе:

– капитал (Capital) — показатели достаточности капитала, определяющие размер собственного капитала банка, необходимый для гарантии вкладчиков, и соответствие реального размера капитала необходимому;

– активы (Assets) — показатели качества активов, определяющие степень “возвратности” активов и внебалансовых статей, а также финансовое воздействие проблемных займов;

– управление (Management) — показатели оценки качества управления (менеджмента) работы банка, проводимой политики, соблюдения законов и инструкций;

– доходность (Earning) — показатели доходности или прибыльности с позиций её достаточности для будущего роста банка;

– ликвидность (Liquidity) — показатели ликвидности, определяющие достаточно ли ликвиден банк, чтобы выполнять обычные и совершенно неожиданные обязательства [11].

Одной из первых и простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства, применяемых в США, считается двухфакторная модель Э. Альтмана — Z–коэффициент Альтмана, или «Z score model» (США).

Индекс Z построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis — MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и финансово устойчивые компании. Данная модель основывается на двух ключевых показателях — коэффициенте текущей ликвидности и коэффициенте финансовой зависимости (доли заемных средств), от которых, по мнению Э. Альтмана и достаточно большого числа специалистов, зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем и характеризующие значимость каждого из этих факторов, а затем результаты складываются с некой постоянной величиной, также полученной тем же (опытно–статистическим) способом:

Z = –0,3877–1,0736Ктл + 0,0579Кфз,(1)

где Z — показатель вероятности банкротства;

Ктл — коэффициент текущей ликвидности, рассчитываемый как отношение оборотных активов к краткосрочным пассивам;

Кфз коэффициент финансовой зависимости, равный частному от деления суммы всех средств, находящихся в распоряжении предприятия и собственного капитала компании.

Если Z=0, вероятность банкротства равна 50 %.

Если Z < 0, вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z.

Если Z > 0, вероятность банкротства больше 50 % и возрастает с ростом Z.

Ошибка прогноза вероятного банкротства с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом ± 0,65. Впоследствии, Альтман усложнил свою Z–модель, привязав ее к уровню рентабельности проданной продукции и доведя количество относительных показателей до пяти. Таким образом, индекс Альтмана стал представлять собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем, виде индекс кредитоспособности (Z) имеет вид:

Z=1,2 Кдос +1,4 Кран +3,3 Краб +0,6 Кфсн + Кок; (2)

где Кдос — доля оборотных средств в активах, вычисляемая как отношение оборотного капитала к сумме активов компании;

Кран — коэффициент рентабельности активов «нетто» — отношение суммы чистой прибыли (нераспределенной прибыли) или непокрытого убытка, взятого с отрицательным знаком, к общей сумме активов;

Краб — коэффициент рентабельности активов «брутто» — отношение прибыли до налогообложения к общей сумме активов;

Кфсн — коэффициент финансовой самостоятельности «нетто», представляющий собой отношение рыночной стоимости собственного капитала предприятия (суммарной рыночной стоимости акций предприятия) к балансовой стоимости заемных средств;

Кок — коэффициент оборачиваемости всего капитала (фондоотдача), вычисляется как отношение выручки к общей сумме активов.

Предприятия, для которых Z > 2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z < 1,81 являются, безусловно, несостоятельными, а интервал Z [1,81–2,99] составляет зону неопределенности.

В 1983 г. Альтман предложил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:

Z=8,38 Кдос + Кран +0,054 Краб +0,63 Кфсн (3)

При этом коэффициент финансовой самостоятельности «нетто», вычислялся как отношение балансовой стоимости собственного капитала предприятия к балансовой стоимости заемных средств.

Несмотря на то, что Z–модель Альтмана относится к числу наиболее распространенных и рекомендуемых к использованию, она имеет целый ряд серьезных недостатков. При построении своего пятифакторного индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, нельзя вести речь вообще о какой-либо репрезентативности его выборки.

В качестве еще одной количественной методики оценки финансового состояния корпорации, рассмотрим многофакторную прогнозную модель Таффлера, предложенную в 1977 г. британским ученым. Рассматриваемый метод заключается в следующем: 1 этап — при использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний; 2 этап — используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, строится модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. 3 этап — объединяя рассчитанные ранее показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации.

Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму:

Z=C0+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+….. (4)

где Х1 — показатель, измеряющий прибыльность, равный частному от деления прибыли корпорации до налогообложения на размер текущих обязательств этой компании;

Х2 — показатель, измеряющий состояние оборотного капитала, вычисляемый как отношение текущих активов к общей сумме обязательств корпорации;

Х3 — показатель, измеряющий финансовый риск, определяемый как отношение текущих обязательства компании к общей сумме ее активов;

Х4 — показатель, измеряющий ликвидность — отсутствие интервала кредитования;

С0, С1, С2, С3, С4… — признак, вес соответствующего показателя, указывает на пропорции построенной модели.

В частности, Таффлер предложил четырехфакторную прогнозную модель со следующими признаками весами:

Z=0,53 X1+0,13 X2+0,18 X3+0,16X4.(5)

Основным ограничением использования метода Таффлера является трудоемкость процесса расчета и потребность в полной инсайдерской информации о финансово-хозяйственной деятельности значительного числа корпораций. Учитывая существование коммерческой тайны и ограничения на представление информации акционерам (участникам) в зависимости от размера их пакета акций, данный метод с нашей точки зрения малоприменим в современных российских условиях.

Сильной стороной такого подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в единое представительное соотношение. Так, компания, получающая большие прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешен.

Еще одной методикой оценки финансового состояния фирмы, применяемой в практике банков США, является «Правило 6С», в которой критерии отбора клиентов обозначены словами, начинающимися на букву «C».

1) Character — Характер заемщика. Кредитный инспектор должен быть убежден в том, что клиент может достаточно точно указать цель получения кредита, и имеет серьезные намерения погасить его. Кредитному инспектору надлежит установить: ответственно ли клиент относиться к заемным средствам, дает ли правдивые ответы на вопросы банка и приложит ли все усилия для выплаты задолженности по кредиту. Если у кредитного инспектора после изучения документов, предоставленных заемщиком, и бесед с ним возникли сомнения относительно надежности клиента, то клиенту следует отказать в кредитовании. В противном случае банк наверняка будет иметь дело с проблемным кредитом.

2) Capacity — Способность заимствовать средства. Кредитный инспектор должен быть уверен в том, что клиент, испрашивающий кредит, имеет юридическое право подавать кредитную заявку и подписывать кредитный договор. Например, в большинстве штатов США и регионов России несовершеннолетии (то есть лица, не достигшие 18 лет или 21 года) не имеют право отвечать по кредитному договору. Кредитный инспектор должен быть уверен в том, что руководитель или представитель компании, обращающийся за кредитом, имеет соответствующие полномочия, предоставленные ему учредителями или советом директоров, на проведение переговоров и подписание кредитного договора от имени компании.

3) Cash — Денежные средства. Ключевой момент любой кредитной заявки состоит в определении возможностей заемщика погасить кредит. В целом заемщик имеет только три источника погашения полученных им кредитов: а) потоки наличности; б) продажа или ликвидация активов; в) привлечение финансов.

4) Collateral — Обеспечение. При оценке обеспечения по кредитной заявке кредитный инспектор должен получить ответ на вопрос: располагает ли заемщик достаточным капиталом или качественными активами для предоставления необходимого обеспечения по кредиту? Кредитный инспектор обращает особое внимание на такие характеристики, как: срок службы, состояние и структура активов заемщика. Если активы заемщика — это устаревшее оборудование и технология, то их ценность в качестве кредитного обеспечения невелика, поскольку подобные активы будет трудно превратить в наличные средства в случае недостаточности доходов заемщика для погашения задолженности по кредиту.

5) Conditions — Условия. Кредитный инспектор должен знать, как идут дела у заемщика или положение, складывающееся в соответствующей отрасли, а также то, как изменение экономических и других условий может повлиять на процесс погашения кредита. По документам кредит может показаться надежным с точки зрения обеспечения, но степень его надежности может понизиться в результате сокращения объема продаж или дохода в условиях экономического спада или роста процентных ставок, вызванного инфляцией. Для оценки состояния отрасли и экономических условий большинство банков создают информационные центры с базой данных, собирают различные информационные материалы и итоговые документы о научных исследованиях по отраслям, в которых действуют их основные заемщики.

6) Control — Контроль. Контроль сводиться к получению ответов на такие вопросы, как: насколько изменение законодательства, правовой, экономической и политической обстановки может негативно повлиять на деятельность заемщика и его кредитоспособность?

Легко заметить, что и «6C» не лишены недостатков. Названные показатели, за некоторым исключением, не могут быть выражены непосредственно в цифровых величинах. Значит, и тут возникают проблемы надежности аргументации в пользу того или иного вывода. Многие показатели рассчитываются исходя из данных об остатках, а не оборотах.

В Англии ключевым словом, в котором сосредоточены требования при выдаче ссуд заемщикам, является термин «PARTS», включающий в себя: Purpose — цель; Amount — сумма; Repayment — возврат долга и процентов; Term — срок; Security — обеспечение, залог.

Финансовое положение предприятия–заемщика определяют по уровню рентабельности и доле обеспеченности собственными средствами. Выделяют 3 основных группы предприятий с различной степенью риска: 1) безукоризненное финансовое состояние, т. е. солидную базу собственных средств и высокую норму рентабельности; 2) удовлетворительное финансовое состояние; 3) неудовлетворительное финансовое состояние, т. е. низкую долю собственных средств и низкий уровень рентабельности

Все это позволяет выделить предприятия, работающие с более высокой, чем межотраслевая, рентабельностью, работающие на межотраслевом уровне и с показателями на уровне ниже отраслевых. Практика выдачи кредита банком такова, что его получают свободно предприятия, имеющие либо безукоризненное финансовое положение независимо от качества обеспечения кредита, либо с безукоризненным обеспечением, независимо от финансового положения предприятия.

Французская методика включает три блока: общая финансово-экономическая оценка предприятия; прикладная оценка кредитоспособности, специфическая для каждого банка; обращение в картотеку Банка Франции.

Первый блок имеет дело с характером деятельности предприятия, длительностью его функционирования, а также с факторами производства. Второй блок имеет результатом формализованную оценку заемщика, базирующуюся на его отчетных балансах и отчетах о прибылях и убытках. Следует отметить, что во Франции методики оценки кредитоспособности заемщика дифференцированы по отраслевым принадлежностям и формам собственности, они различны для фирм и частных лиц.

Так же, примерами зарубежных методик, позволяющих наиболее полноценно изучить кандидата в заемщики, являются специальные методы PARSER и CAMPARI (США).

Метод PARSER заключается в оценке следующих параметров: информация о репутации заемщика — Person; обоснование суммы кредита — Amount; возможность погашения — Repayment; оценка обеспечения — Secunty; целесообразность кредита — Expediency; вознаграждение банка– Remuneration.

Метод CAMPARI базируется на таких изучаемых критериях, как: репутация заемщика — Character; оценка его бизнеса — Ability; анализ необходимости ссуды — Means; цель кредита — Purpose; обоснование кредита — Amount; возможность погашения — Repayment; способ страхования риска — Insurance.

В основе любого анализа кредитоспособности лежит сбор необходимой информации, наиболее полно характеризующей клиента.

Таким образом, кратко рассмотрев некоторые из существующих методов оценки, отметим, что причиной недостатков любого из них является их узкая целенаправленность. Если невозможно учесть все факторы, влияющие на оценку кредитоспособности, то, как правило, их группируют и рассматривают при анализе отдельно, либо прибегают к средним значениям и т. п.

Литература:

  1. Адаменко Ю. А. Оценка финансового состояния предприятия на основе анализа финансовых коэффициентов // Международный научно-исследовательский журнал, № 23, 2013.
  2. Дударева А. Б., Кравченко Т. С. Условия повышения инвестиционной привлекательности России // Экономика и предпринимательство, № 4 ч.1, 2014 г.
  3. Дударева А. Б., Кравченко Т. С. Особенности воспроизводства и обменных процессов в АПК // Аграрная Россия, № 7, 2014 г.
  4. Житникова А. А. Зарубежный опыт оценки финансового состояния предприятия //Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд, № 16, 2012 г.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle