Модели оценки вероятности банкротства зарубежных и отечественных авторов, классификация моделей и сущность основных видов

Аннотация. В статье рассматриваются имеющиеся на сегодняшний день различные модели оценки вероятности банкротства как зарубежных, так и отечественных авторов. Представлена классификация моделей и сущность основных их видов. На материалах конкретного предприятия приведены расчеты в рамках предложенных моделей.
Ключевые слова: банкротство, прогнозирование, оценка, модели, способы.
Современные компании имеют, как правило, различного рода обязательство перед кредиторами (поставщиками, банками, персоналом). В такой ситуации всегда есть риск неисполнения своих обязательств при наступлении определенного ряда факторов и ситуаций. Такие факторы зависят от внешних и внутренних условий функционирования хозяйствующего субъекта.
Актуальность темы исследования в работе обусловлена тем, что в современных экономических условиях кризиса, вызвавшего резкое увеличение числа обанкротившихся организаций, процедура оценки ситуации банкротства играет очень большую роль в повышении эффективности использования производственных ресурсов компании, что является приоритетной целью экономической государства. Понятно, что сильные и жизнеспособные предприятия являются ключевой предпосылкой развития экономики страны.
Целью данной работы является исследование существующих наиболее популярных методик оценки вероятности банкротства на материалах конкретной организации.
В современных условиях неплатёжеспособности большинства российских организаций важную роль играют мероприятия по предотвращению наступления кризисных условий и ситуации банкротства. Согласно официальной статистике за последние годы число обанкротившихся предприятий на территории Российской Федерации выросло почти в два раза. Лидерами по количеству обанкротившихся организаций за последние годы являются такие отрасли как оптовая торговля, производство общестроительных работ, управление недвижимым имуществом [2, c. 75].
Под банкротством понимают неспособность юридического лица выполнить собственные финансовые обязательства перед кредиторами на протяжении срока более 3 месяцев.
Основные причины такого состояния: внешние факторы (система налогообложения, валютные курсы, изменения на мировом рынке), внутренние причины (проблемы самой компании) и особенности отрасли (ситуация на рынке отрасли)

.
С целью определения риска банкротства анализируются определенные экономические показатели с различных точек зрения, представленные в современной литературе [3, c. 72].
В рамках существующих методов выделяют несколько моделей оценки риска банкротства, в который используется интегральное значение показателя, зависящего от разных экономических показателей фирмы. Таких показателей может быть от двух и более.
Для того чтобы провести более глубокий анализ вероятности банкротства предприятия, применяются различные экономические методики со сложными для обывателя математическими формулами. Наиболее простая из них — двухфакторная модель Альтмана, которая анализирует только два важнейших фактора: ликвидность (способность предприятия погашать задолженность с помощью имеющихся активов) и удельный вес займов в пассивах предприятия, негативные показатели которых и представляют собой основные признаки банкротства предприятия. В результате расчётов получается коэффициент Z. В случае, если он не превышает 0 — предприятию бояться нечего [1, c. 129].
Более сложной методикой, но самой точной (до 95 %) является пятифакторная модель Альтмана.
Рассмотрим предлагаемые методики более подробно на конкретном примере компании ООО «ССК Газрегион».
Компания ООО «ССК Газрегион» занимается строительством магистральных трубопроводов для нефтегазовой отрасли.
Самая популярная модель оценки: модель Альтмана. В 1983 году Альтманом была разработана еще одна модель оценки вероятности банкротства [4, c. 72].
В таблице 1 представлен анализ по пятифакторной модели Альтмана.
Таблица 1
Анализ банкротства по пятифакторной модели Альтмана по модели 1983 года ООО «ССК Газрегион» в 2016-2018гг
№ п/п
Показатель Ед. измерения Расчет 2016 год 2017 год 2018 год Абсолютное отклонение (2018/2016)
  Исходные данные            
1 Оборотные активы т.р
- 25482395 9338405 10885939 -14596456
2 Итого баланса т.р
- 30162358 12861411 14543773 -15618585
3 Нераспределенная прибыль т.р
- 7329522 790544 309216 -7020306
4 Прибыль от реализации т.р
- 8848027 1143915 131937 -8716090
5 Капитал и резервы т.р
- 11075122 4536144 4054816 -7020306
6 Заемный капитал т.р
- 19087236 8325267 10488957 -8598279
7 Выручка т.р
- 63090181 31800845 26017384 -37072797
  Показатели модели           0
8 К1
- стр.1/стр.2 0,845 0,726 0,748 -0,096
9 К2
- стр.3/стр.2 0,243 0,061 0,021 -0,222
10 К3 - стр.4/стр.2 0,293 0,089 0,009 -0,284
11 К4
- стр.5/стр.6 0,580 0,545 0,387 -0,194
12 К5 - стр.7/стр.2 2,092 2,473 1,789 -0,303
13 Итоговый показатель - Z=0,717 × К1+0,847 × К2 + 3,107 × К3 + 0,42 × К4 + 0,995 × К5 4,048 3,538 2,525 -1,523
14 Интерпретация показателя - - вероятность банкротства низка вероятность банкротства низка вероятность банкротства низка рост вероятности банкротства
Данные анализа модели Альтмана по 5 факторам показали, что вероятность банкротства компании низка