close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Развитие инструментария антикризисной финансовой диагностики предприятий

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
БАРКАР АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ
РАЗВИТИЕ ИНСТРУМЕНТАРИЯ АНТИКРИЗИСНОЙ
ФИНАНСОВОЙ ДИАГНОСТИКИ ПРЕДПРИЯТИЙ
Специальность 08.00.10 – Финансы, денежное обращение и кредит
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата экономических наук
Санкт-Петербург – 2018
2
Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном
учреждении высшего образования «Санкт-Петербургский государственный
экономический университет»
Научный руководитель –
доктор экономических наук, профессор
Романовский Михаил Владимирович
Официальные оппоненты:
Львова Надежда Алексеевна
доктор экономических наук, доцент,
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего
образования «Санкт-Петербургский
государственный университет», доцент
кафедры теории кредита и финансового
менеджмента
Скобелева Инна Петровна
доктор экономических наук, профессор,
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего
образования «Государственный университет
морского и речного флота имени адмирала
С.О. Макарова», заведующая кафедрой
финансов и кредита
Частное образовательное учреждение высшего
образования «Сибирская академия финансов
и банковского дела»
Ведущая организация –
Защита диссертации состоится «____» ________ 201__ года в ___ часов на
заседании диссертационного совета Д 212.354.22 при Федеральном
государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования
«Санкт-Петербургский государственный экономический университет» по адресу:
191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, д. 21, ауд.______.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте
http://www.unecon.ru/dis-sovety Федерального государственного бюджетного
образовательного учреждения высшего образования «Санкт-Петербургский
государственный экономический университет».
Автореферат разослан «__» ______ 2018 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
А.Б. Камышова
3
I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы диссертационного исследования. В конце 2014 года
экономика Российской Федерации столкнулась с серьёзными экономическими
вызовами: неблагоприятной конъюнктурой сырьевого рынка, санкциями со
стороны большей части стран Западной Европы и США, сравнительно высокими
темпами инфляции в 2014-2015 гг., отрицательной динамикой ВВП и
волатильностью национальной валюты. Несмотря на начавшиеся в конце 2016 г. и
продолжающиеся вплоть до начала 2018 г. стабилизацию экономической
ситуации в стране, укрепление курса национальной валюты, улучшение
прогнозов основных макроэкономических показателей, необходимо осознавать,
что причины торможения экономики кроются не только во внешних, но прежде
всего во внутренних структурных проблемах. Страна столкнулась с крайне
низкой инвестиционной активностью, слабым внедрением передовых технологий,
оставляющими желать лучшего деловым климатом, конкуренцией и качеством
подготовки профессиональных кадров. Однако стабилизация не является
гарантом устойчивого роста, а на решение подобных базовых для отечественной
экономики проблем требуются годы, а следовательно, в обозримом будущем
российская экономика продолжит оставаться чувствительной как к внешним, так
и к внутренним финансовым рискам.
В подобных условиях финансово-хозяйственная деятельность предприятия,
сопряжённая с многочисленными внешними и внутренними угрозами, в
определённой степени подвержена их негативному воздействию. При
недостаточно современном подходе к управлению и слабом владении
инструментарием диагностики финансово-экономических проблем вероятность
потери предприятием финансовой устойчивости на сегодняшний день является
очень высокой.
Поэтому определение границ финансовой устойчивости и финансовой
несостоятельности предприятий является, по нашему мнению, одной из ключевых
задач современного финансового менеджмента. Без устойчивого финансового
состояния невозможно стратегическое развитие предприятия, долговременное
планирование его денежных потоков, управление его стоимостью, проведение
эффективной инвестиционной политики. Ключевая роль в выявлении этих границ
принадлежит антикризисной финансовой диагностике.
Несмотря на обилие научных работ, посвященных теоретическим и
практическим аспектам финансового менеджмента и антикризисной финансовой
диагностики, большая часть применяемого инструментария в современных
условиях устарела и нуждается в определённом совершенствовании. Более того,
необходимо учитывать, что предприятия из разных отраслей экономики и даже
4
внутри этих отраслей обладают уникальными отличительными чертами. Таким
образом, мы считаем, что будущее антикризисной финансовой диагностики
заключается в разработке инструментария, определяющего и формирующего
финансовую устойчивость конкретных предприятий. Предлагаемые инструменты
антикризисной финансовой диагностики на сегодняшний день носят
фрагментарный характер и не учитывают отраслевые особенности
функционирования предприятий.
Многие сферы экономической деятельности отвечают парадигме
циклического развития и являются чрезвычайно чувствительными к изменениям
макроэкономических условий и в том числе процентных ставок. Цикличность
всегда обуславливает потребность в современной антикризисной финансовой
диагностике с учётом всех отраслевых особенностей. Это даёт основание
выработать и обосновать методические предложения по развитию
инструментария антикризисной финансовой диагностики, что и определило
актуальность темы настоящего исследования.
Степень разработанности научной проблемы. Вопросам финансовой
устойчивости и антикризисной финансовой диагностики предприятий посвящено
большое количество научных трудов как отечественных, так и зарубежных
авторов.
Различные теоретические аспекты финансовой устойчивости и
антикризисной диагностики хозяйствующих субъектов отражены в работах В.В.
Бочарова, О.Ю. Дягель, В.Е. Леонтьева, Н.А. Львовой, В.В. Масленникова, Т.Э.
Неупокоевой, М.В. Романовского, Н.В. Фадейкиной, В.А. Черненко, Е.О.
Энгельгардта, а также в работах зарубежных специалистов в области финансового
менеджмента И.А. Бланка, Р. Брейли, Ю. Бригхэма, Дж. Ван Хорна, Дж.
Ваховича, С. Майерса, М. Эрхардта.
Вопросы развития инструментария антикризисной финансовой диагностики
раскрыты в трудах таких зарубежных экономистов, как М.А. Азиза, Э. Альтмана,
У.Г. Бивера, Э. Вуда, Х.А. Дара, Ф. дю Жардена, М. Змиевского, Дж. А. Олсона,
Р. Тафлера, Т. Шамвэя. В число отечественных авторов, занимавшихся данным
вопросом, входят О.Н. Волкова, Е.В. Гиленко, Г.В. Давыдова, С.Е. Довженко,
О.П. Зайцева, В.В. Ковалев, А.О. Недосекин, И.И. Мазурова, Г.В. Савицкая, А.Д.
Шеремет.
Несмотря на то, что проблема антикризисной диагностики в финансовом
менеджменте является достаточно проработанной как в отечественной, так и в
зарубежной науке, стремительно меняющиеся условия экономической
конъюнктуры обязывают предприятия постоянно обновлять инструментарий
диагностики финансово-экономических проблем. Учитывая текущее состояние
отечественной экономики и востребованность в научно-аргументированных
5
методических предложениях в сфере антикризисной финансовой диагностики со
стороны предприятий как реального сектора экономики, так и сферы услуг, мы
считаем необходимым дальнейшие исследования в данном направлении.
Целью диссертационной работы является научное обоснование и
разработка методических рекомендаций по развитию инструментария
антикризисной финансовой диагностики предприятий корпоративного сектора.
Достижение данной цели обусловило решение следующих задач:
- раскрыть содержание понятий «финансовая устойчивость» и «финансовая
несостоятельность» с учётом множественности подходов для их трактовки;
- выявить и раскрыть содержание антикризисной финансовой диагностики
предприятия как одной из частей управления его финансовой устойчивостью и
обосновать её объективную необходимость;
- систематизировать основные проблемы применения и развития
существующего инструментария антикризисной финансовой диагностики в
современных российских условиях на основе анализа отечественной и
зарубежной практики;
- разработать методические рекомендации по развитию имеющегося
отечественного и зарубежного инструментария антикризисной финансовой
диагностики;
- сформировать систему показателей
антикризисной финансовой
диагностики предприятий, учитывающую современные условия хозяйствования и
множественность источников информации об объектах диагностики;
- разработать новые инструменты антикризисной финансовой диагностики
предприятий на основе сформированной системы показателей и оценить их
классификационный потенциал.
Объектом исследования являются предприятия корпоративного сектора
экономики, подверженные риску финансовой несостоятельности.
Предметом исследования являются финансово-экономические отношения,
связанные с развитием инструментария антикризисной финансовой диагностики
предприятий корпоративного сектора экономики.
Теоретической основой исследования послужили работы отечественных и
зарубежных учёных в области вопросов финансовой устойчивости предприятия,
разработки и применения инструментария антикризисной финансовой
диагностики хозяйствующих субъектов.
Методологическая основа исследования. Для достижения цели
диссертации были применены следующие методы: историко-логический,
стандартные методы экономического анализа (метод сравнительного анализа,
синтез, обобщение, классификация, системный и графический методы), методы
экономико-математического моделирования (методы дискриминантного анализа
6
и логистической регрессии), а также методы прогнозирования. Расчёты и
вычисления проводились в программном комплексе IBM SPSS Statistics.
Информационную базу исследования составили монографии и статьи
отечественных и зарубежных авторов, нормативные и законодательные акты
Российской Федерации, данные Федеральной службы государственной
статистики, данные исследований, проведённых консалтинговыми компаниями
Knight Frank, Jones Lang LaSalle, Colliers, PwC, данные финансовой отчётности
предприятий ЗАО «Универмаг», ЗАО «Торговый дом РостовЦУМ», ООО
«Концерн “Питер”», материалы, опубликованные в периодической печати, а
также собственные расчёты автора.
Обоснованность и достоверность результатов диссертационного
исследования определяется согласованностью основных сформулированных в
диссертации выводов и рекомендаций с базовыми положениями общей теории
финансов и финансового менеджмента. Результаты диссертации опираются на
аргументированные данные анализа и применение методических и
методологических инструментов исследования, хорошо зарекомендовавших себя
в теории и на практике.
Соответствие диссертации Паспорту научной специальности.
Диссертационная работа выполнена в соответствии с Паспортом специальности
ВАК 08.00.10 – «Финансы, денежное обращение и кредит»: п. 3.11 «Исследование
внутренних и внешних факторов, влияющих на финансовую устойчивость
предприятий и корпораций» и п. 3.28 «Финансовый менеджмент».
Научная новизна диссертационного исследования заключается в
разработке научно-методических рекомендаций по развитию инструментария
антикризисной финансовой диагностики предприятий с учётом конкретных
экономических условий в России.
Наиболее существенные результаты исследования, обладающие
научной новизной и полученные лично соискателем, представлены в
следующих положениях:
1.
На основе систематизации имеющихся в экономической литературе
подходов к терминологии сформулированы три предпосылки разделения понятий
«финансовая несостоятельность» с позиции управленческого подхода и
«несостоятельность», или «банкротство» с позиции регулирующего: 1)
этимологическая, свидетельствующая о различных временных интервалах
появления данных понятий и сферы их применения; 2) правовая, отражающая
юридический подход к трактовке банкротства как судебного производства по
делу о несостоятельности; 3) экономическая, указывающая на то, что банкротом
может считаться только финансово несостоятельный хозяйствующий субъект, а
не наоборот. Данные предпосылки позволяют разрешить понятийные разночтения
7
в современном научном обороте и федеральном законодательстве в области
несостоятельности.
2.
Предложено авторское содержание понятия «антикризисная финансовая
диагностика» как процесса исследования результатов финансово-хозяйственной и
инвестиционной деятельности организации. В отличие от точек зрения других
авторов сделан акцент на её применении при оценке финансовой устойчивости с
целью идентификации и количественного измерения факторов финансовой
несостоятельности. Ключевой особенностью подхода является непосредственная
ориентация антикризисной финансовой диагностики на анализ риска наступления
финансовой несостоятельности предприятия.
3.
Систематизированы проблемы применения и развития инструментария
антикризисной финансовой диагностики, и предложена их классификация: 1)
эндогенные, которые связаны с конкретным инструментом или группой
инструментов, а, следовательно, имеют уникальный и условно устранимый
характер; и 2) экзогенные, обусловленные внешними условиями создания и
применения инструментария, отчего характеризуются универсальностью и
условной неустранимостью.
4.
Произведена адаптация к современных российским условиям и
эмпирическая
верификация
инструментов
антикризисной
финансовой
диагностики, основанных на системах показателей Э. Альтмана и Дж. Олсона.
Изменение весовых значений каждого из предикторов и переоценка точек
отсечения, позволяющих точнее классифицировать предприятия на финансово
устойчивые и финансово несостоятельные, осуществлена на основе выборки из 31
российского предприятия.
5.
Сформирована авторская система показателей антикризисной финансовой
диагностики предприятий, которая учитывает не только информацию из
финансовой отчётности (4 предиктора: рентабельность активов, доля чистого
рабочего капитала в активах, покрытие обязательств чистой прибылью и
«леверидж»), но и внешнюю экономическую информацию (5 предикторов,
отражающих уровень развития экономики региона: натуральный логарифм ВРП;
реальные располагаемые денежные доходы населения; произведение индексов
динамики оборота розничной торговли, общественного питания и платных услуг
населению; индекс числа предприятий и индекс числа малых предприятий) и
качественную информацию (1 предиктор, раскрывающий масштаб деятельности
предприятия).
6.
Разработаны и апробированы две группы новых инструментов
антикризисной финансовой диагностики, характеризующих не только внутреннее
финансовое состояние предприятий, но и их внешнюю экономическую среду. По
каждой группе инструментов, основанных на применении разных методов
8
построения, произведена поэтапная демонстрация влияния предикторов внешней
экономической и качественной информации на точность классификации. По
результатам практического применения выявлены наиболее эффективные из
предложенных инструментов (на примере рынка аренды коммерческой
недвижимости).
Теоретическая
значимость
диссертационного
исследования
определяется
совершенствованием
теоретико-методологической
базы
корпоративных финансов в области управления финансовой устойчивостью и
антикризисной финансовой диагностики предприятий.
Практическая значимость диссертационного исследования состоит в
развитии инструментария антикризисной финансовой диагностики, который
может быть использован предприятиями сферы недвижимости (и других отраслей
при условии адаптации приведённых в диссертации расчётов), консалтинговыми
компаниями, а также в высших учебных заведениях при преподавании учебных
дисциплин финансового профиля.
Апробация результатов исследования. Основные положение и результаты
исследования докладывались на международной научной конференции
«SCIENCE, TECHNOLOGY AND LIFE – 2014» (Чехия, г. Карловы Вары, 2014 г.),
научной конференции аспирантов СПбГЭУ «Российская экономика в период
глобальной нестабильности» (г. Санкт-Петербург, 2015 г.), научной конференции
аспирантов СПбГЭУ «Экономика России в возрождающемся многополярном
мире» (г. Санкт-Петербург, 2016 г.), международной научно-практической
конференции «Стратегия развития предпринимательства в современных
условиях» (г. Санкт-Петербург, 2017 г.), научной конференции аспирантов
СПбГЭУ «Россия в современном мире: экономические, правовые и социальные
аспекты развития» (г. Санкт-Петербург, 2017 г.).
Публикации
результатов
исследования.
Основные
положения
диссертации отражены в 9 научных публикациях общим объемом 4,5 п.л., из них
авторских – 4,1 п.л., в том числе в изданиях, рецензируемых ВАК – 4 работы
объемом 3 п.л.
Структура и объем диссертации. Структура диссертационной работы
определена целью, задачами и логикой исследования. Диссертация состоит из
введения, трёх глав, заключения, списка использованной литературы,
включающего 169 источников, 13 приложений. Текст работы изложен на 209
страницах, включает 3 рисунка, 1 схему и 23 таблицы.
9
II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОГО
ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
1. На основе систематизации имеющихся в экономической литературе
подходов к терминологии сформулированы три предпосылки разделения
понятий «финансовая несостоятельность» с позиции управленческого
подхода и «несостоятельность», или «банкротство»: 1) этимологическая,
свидетельствующая о различных временных интервалах появления данных
понятий и сферы их применения; 2) правовая, отражающая юридический
подход к трактовке банкротства как судебного производства по делу о
несостоятельности; 3) экономическая, указывающая на то, что банкротом
может считаться только финансово несостоятельный хозяйствующий
субъект, а не наоборот. Данные предпосылки позволяют разрешить
понятийные разночтения в современном научном обороте и федеральном
законодательстве в области несостоятельности.
Финансовая устойчивость является одним из центральных понятий
современного финансового менеджмента в целом и антикризисной диагностики в
частности. Несмотря на то, что она всегда была объектом пристального внимания
как со стороны теоретиков, так и практиков, в современной экономической
литературе не было сформировано единого мнения относительно её содержания.
По нашему мнению, если рассматривать финансовую устойчивость с
точки зрения общей теории финансов и финансового менеджмента, её надо
определять как такое состояние формирования и использования доходов и
расходов, при котором предприятие обеспечивает свою платёжеспособность и
финансовую независимость и, как следствие, способно своевременно принимать
решения при негативном воздействии финансово-экономических факторов для
обеспечения бесперебойной хозяйственной деятельности, а также осуществления
инвестиций, обеспечивающих его развитие.
С позиции управленческого подхода противоположностью финансовой
устойчивости является финансовая несостоятельность, которую часто
отождествляют с несостоятельностью, или банкротством, определяемые с
позиции регулятивного подхода. Подобная вызывающая сомнения трактовка
вызвана
закреплённым
на
законодательном
уровне
синонимичным
употреблением данных понятий. Проанализировав отечественную и зарубежную
финансовую литературу, мы выделили три предпосылки разделения понятий
«финансовая несостоятельность» и «банкротство»:
1) этимологическая, свидетельствующая о том, что хронологически понятие
«банкротство» появилось гораздо позже, нежели «несостоятельность» и имело
совершенно иной смысл;
10
2) правовая, которая отражает позицию ряда классиков отечественной и
зарубежной
юриспруденции,
считающих
банкротство
судебным
делопроизводством по делу о финансово несостоятельном хозяйствующем
субъекте;
3) экономическая, акцентирующая внимание на том, что банкротом может
быть признано только финансово несостоятельное предприятие, но не наоборот.
Исходя из этих предпосылок, в работе применяется управленческий подход,
в соответствии с которым под банкротством понимается подтверждённая судом
крайняя стадия финансовой несостоятельности, и данные понятие не носят
синонимичный характер.
2. Предложено авторское содержание понятия «антикризисная
финансовая диагностика» как процесса исследования результатов
финансово-хозяйственной и инвестиционной деятельности организации. В
отличие от точек зрения других авторов сделан акцент на её применении при
оценке
финансовой
устойчивости
с
целью
идентификации
и
количественного измерения факторов финансовой несостоятельности.
Ключевой особенностью подхода является непосредственная ориентация
антикризисной финансовой диагностики на анализ риска наступления
финансовой несостоятельности предприятия.
Выявить возможные тенденции развития экономического кризиса на
предприятии и предотвратить его переход в стадию финансовой
несостоятельности позволяет антикризисная финансовая диагностика. Учитывая
имеющиеся подходы к её определению, мы пришли к выводу, что под
антикризисной финансовой диагностикой следует понимать процесс
исследования результатов финансово-хозяйственной и инвестиционной
деятельности предприятия (корпорации) и их воздействия на финансовую
устойчивость с целью идентификации и количественного измерения факторов
финансовой несостоятельности, а также выявления причин их проявления и
возможных путей их нивелирования в рамках регулярной деятельности
организации.
Сам механизм антикризисной финансовой диагностики предприятия может
быть изображён как процесс сбора, обработки и систематизации данных о
компании (входных данных) с помощью инструментария в целях получения
обобщённой информации о её финансовой устойчивости (выходных данных) и
формулирования на этой основе рекомендаций по сохранению, укреплению или
восстановлению финансового состояния предприятия (рисунок 1).
3.
Систематизированы
проблемы
применения
и
развития
инструментария антикризисной финансовой диагностики, и предложена их
классификация: 1) эндогенные, которые связаны с конкретным
11
инструментом или группой инструментов, а, следовательно, имеют
уникальный и условно устранимый характер; и 2) экзогенные,
обусловленные
внешними
условиями
создания
и
применения
инструментария, отчего характеризуются универсальностью и условной
неустранимостью.
Реализация антикризисной финансовой диагностики невозможна без
владения его современным инструментарием, т.е. совокупностью средств
(инструментов, или моделей), применяемых для достижения её целей. В данной
работе мы опираемся на классификацию всего комплекса инструментов
антикризисной финансовой диагностики на: статистические (предполагают
расчёт количественного интегрального показателя); экспертные системы,
основанные на применении искусственного интеллекта (Artificial Intelligence
Expert Systems); теоретические.
Рисунок 1 – Механизм реализации современной антикризисной финансовой
диагностики предприятия
Применение каждого из инструментов сопряжено с определёнными
проблемами,
снижающими
эффективность
реализации
антикризисной
финансовой диагностики и вызывающими необходимость дальнейшего развития
инструментария (табл.1).
Мы считаем, что все указанные в современной экономической литературе
проблемы применения и развития инструментария антикризисной финансовой
диагностики можно разделить на эндогенные и экзогенные. Эндогенные
12
вытекают из недостатков метода исследования, положенного в основу
определённого инструмента, а значит неразрывно с ним связаны. Экзогенные
проблемы в свою очередь обусловлены внешними условиями создания и
применения инструмента: информацией, страновой и отраслевой спецификой и
т.д.
Таблица 1 – Виды проблем применения инструментов антикризисной финансовой
диагностики предприятий и их основные характеристики
ЭНДОГЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ
•
•
•
Проблемы статистических
инструментов:
проблемы МДА;
проблемы логит-моделей и т.д.
Проблемы экспертных систем,
основанных на применении
искусственного интеллекта;
Проблемы теоретических
инструментов.
Характеристика:
• Обусловлены самим инструментом;
• Носят конкретный (уникальный)
характер;
• Являются условно-устранимыми;
• Их количество условно-ограничено;
• Минимизация обусловлена
требованиями исследователя к
применяемому инструменту.
ЭКЗОГЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ
• Информационные проблемы:
- недостаточность информации;
- сложность
обработки
большого
объема данных;
- недостоверность данных и т.д.
• Проблемы применения зарубежных
инструментов в РФ;
• Проблемы
отраслевой
специфики
хозяйствующих субъектов;
• Законодательные проблемы и др.
Характеристика:
• Обусловлены внешними условиями
создания и применения инструмента;
• Носят универсальный характер;
• Являются условно-неустранимыми;
• Их количество условно-неограниченно;
• Минимизация обусловлена
максимальной адаптацией
исследователя к внешним условиям.
На наш взгляд, именно эндогенные проблемы являются «спусковым
механизмом» процесса развития инструментов антикризисной финансовой
диагностики, в то время как учёт экзогенных проблем позволяет исследователю
выбрать оптимальный путь совершенствования инструментов.
4. Произведена адаптация к современных российским условиям и
эмпирическая верификация инструментов антикризисной финансовой
диагностики, основанных на системах показателей Э. Альтмана и Дж.
Олсона. Изменение весовых значений каждого из предикторов и переоценка
точек отсечения, позволяющих точнее классифицировать предприятия на
финансово устойчивые и финансово несостоятельные, осуществлена на
основе выборки из 31 российского предприятия.
В данном исследовании методические предложения по развитию
инструментария антикризисной финансовой диагностики получены двумя
способами:
13
1.
Развитие ранее созданных инструментов, т.е. ориентация на
разработанную ранее модель и её адаптация к условиям дальнейшего
использования без изменения набора её переменных.
2.
Создание новых инструментов, т.е. последовательное прохождение
исследователем всех этапов сбора данных, отбора переменных, анализа их
репрезентативности для используемой выборки предприятий и выбора метода
построения конечного инструмента.
Для целей исследования была составлена выборка предприятий, для
которых основным видом экономической деятельности является сдача внаём
нежилого недвижимого имущества. Выборка включала данные финансовой
отчётности 31 компании: 25 предприятий являются действующими, а в
отношении 6 других была введена процедура наблюдения. Отбор компаний
производился случайным образом: отсутствовали как территориальные
ограничения, так и ограничения по размеру предприятия.
В результате анализа классификационной точности и репрезентативности
11 зарубежных и отечественных моделей для дальнейшей адаптации нами были
отобраны инструменты, разработанные Э. Альтманом и Дж. Олсоном.
Оригинальная модель Э. Альтмана (Z’’), разработанная им для стран с
развивающимся рынком включает следующие переменные: X1 = чистый
оборотный капитал/общая величина активов; X2 = нераспределённая
прибыль/общая величина активов; X3 = EBIT/общая величина активов; X4 =
величина акционерного капитала/величина обязательств.
Модель Э. Альтмана, адаптированная нами для предприятий, сдающих в
аренду коммерческую недвижимость, при помощи дискриминантного анализа
(ZMDA) получила следующий вид:
(1)
 = 0,056 + 0,04(1 ) + 0,024(4 ).
Точкой отсечения является значение ZMDA, равное -1,83, т.е. предприятия,
для которых ZMDA < -1,83, признаются финансово несостоятельными.
Аналогичным образом данный инструмент был усовершенствован с
помощью применения логистической регрессии (ZLOG):
(2)
 = −3,444 − 1,154(1 ) + 0,198(2 ) − 1,606(3 ) − 0,185(4 ).
В случае, когда ZLOG ≥ 0, предприятие имеет существенный риск потери
финансовой устойчивости.
Оригинальная модель Дж. Олсона (O) в свою очередь включает следующие
предикторы: SIZE = log (общая величина активов/индекс цен ВНП); TLTA =
общая величина заёмных средств/общая величина активов; WCTA = рабочий
капитал/общая
величина
активов;
CLCA
=
краткосрочные
обязательства/оборотные активы; OENEG = 1, если общая величина заёмных
14
средств превышает общую величину активов; в противном случае = 0; NITA =
чистая прибыль/общая величина активов; FUTL = средства, полученные от
основной деятельности/общая величина заёмных средств; INTWO = 1, если в
последние два года фирма терпела чистый убыток; в противном случае = 0; CHIN
= (NIt – NIt-1)/(|NIt| + |NIt-1|), где NIt – чистая прибыль отчётного периода; NIt-1 –
чистая прибыль базового периода.
Как и в случае с моделью Э. Альтмана для совершенствования модели Дж.
Олсона мы применяли дискриминантный анализ (OMDA) и логистическую
регрессию (ОLOG) при условии принудительного включения всех предикторов
оригинального инструмента. В результате модель приняла вид:
 = −2,45 + 0,188 ×  − 0,011 ×  − 0,021 ×  +
0,006 ×  − 0,381 ×  − 0,809 ×  + 0,933 ×  − (3)
0,022 × .
 = 5,454 − 0,642 ×  − 2,311 ×  − 1,352 ×  +
0,043 ×  − 24,045 ×  + 15,367 ×  + 1,305 ×  − (4)
5,23 ×  − 1,445 × .
Для проверки эффективности произведённых расчётов нами было
проведено сравнение классификационной точности оригинальных моделей Э.
Альтмана и Дж. Олсона и разработанных нами версий, адаптированных для
предприятий, сдающих в аренду коммерческую недвижимость (табл. 2).
Таблица 2 – Сравнение результатов классификации моделей антикризисной
финансовой диагностики
Модель
1
Модель Э. Альтмана Z’’
Модель Дж. А. Олсона
Модель ZMDA
Модель ZLOG
Модель OMDA
Модель OLOG
Результаты классификации
Финансово
Финансово
Точность
устойчивые
несостоятельные
классификации
2
3
4
88,5% (69 из 78)
40% (2 из 5)
85,5%
69,7% (53 из 76)
75% (6 из 8)
70,2%
98,8% (80 из 81)
37,5% (3 из 8)
93,3%
100% (78 из 78)
40% (2 из 5)
96,4%
96,1% (73 из 76)
65,5% (3 из 8)
90,5%
85,5% (65 из 76)
65,5% (3 из 8)
80,9%
Отсутствующие
наблюдения
5
6,7% (6 из 89)
5,6% (5 из 89)
0%
6,7% (6 из 89)
5,6% (5 из 89)
5,6% (5 из 89)
Тестовая выборка включала 89 наблюдений: 81 приходилось на финансово
устойчивые компании; 8 – на финансово несостоятельные. Результаты
однозначно доказывают превосходство усовершенствованных версий над
оригинальными независимо от применяемого метода построения модели. Также
отметим, что в случае с моделью Альтмана лучше себя проявила логистическая
регрессия, а в случае с моделью Олсона – дискриминантный анализ.
15
5. Сформирована авторская система показателей антикризисной
финансовой диагностики предприятий, которая учитывает не только
информацию из финансовой отчётности (4 предиктора: рентабельность
активов, доля чистого рабочего капитала в активах, покрытие обязательств
чистой прибылью и «леверидж»), но и внешнюю экономическую
информацию (5 предикторов, отражающих уровень развития экономики
региона: натуральный логарифм ВРП; реальные располагаемые денежные
доходы населения; произведение индексов динамики оборота розничной
торговли, общественного питания и платных услуг населению; индекс числа
предприятий и индекс числа малых предприятий) и качественную
информацию (1 предиктор, раскрывающий масштаб деятельности
предприятия).
Для
того,
чтобы
продемонстрировать
развитие
инструментов
антикризисной финансовой диагностики путём создания авторских моделей нам
необходимо было произвести отбор предикторов, весь процесс которого проходил
в три этапа (рисунок 3). На первом нами было проанализировано 22
существующих инструмента антикризисной финансовой диагностики (11
отечественных и 11 зарубежных). Из 52 переменных, встречавшихся в этих
моделях, 21 переменная встречалась более одного раза. В результате анализа
репрезентативности каждого из этих предикторов, а также проведения
корреляционного анализа (второй шаг) мы выделили 4 финансовых
коэффициента, обладающих наименьшей связью друг с другом: рентабельность
активов, доля чистого рабочего капитала в активах, покрытие обязательств чистой
прибылью и «финансовый леверидж».
Рисунок 3 – Механизм отбора переменных для создания авторских инструментов
антикризисной финансовой диагностики
Помимо финансовой информации, традиционно используемой для
реализации антикризисной финансовой диагностики на предприятии, мы решили
задействовать внешнюю экономическую информацию и качественную
информацию (табл.3). К факторам, наилучшим образом отражающим
окружающую среду предприятий, сдающих внаём коммерческую недвижимость,
16
и подчеркивающим региональную зависимость данной группы предприятий
(внешняя экономическая информация), нами были отнесены: валовой
региональный продукт, реальные располагаемые денежные доходы населения в
регионе, индексы числа предприятий и малых предприятий, произведение
индексов оборота розничной торговли, общественного питания и платных услуг
населению.
Таблица 3 – Конечная выборка переменных для целей создания инструментов
антикризисной диагностики
Обозначение
переменной
ROA
Название переменной
Рентабельность активов
NWCA
Доля чистого рабочего капитала в активах
NITD
Покрытие обязательств чистой прибылью
ED
LNGRP
RDI
RFS
FIRMS
SBUS
QUALINF
«Леверидж»
Ln (ВРП)
Реальные располагаемые денежные доходы населения в регионе (в долях к
предыдущему году)
Произведение индексов динамики оборота розничной торговли,
общественного питания и платных услуг населению
Индекс числа предприятий (в долях к предыдущему году)
Индекс числа малых предприятий (в долях к предыдущему году)
Количество объектов недвижимости в управлении (= 0, если один объект
недвижимости; = 1, если два или более объектов недвижимости)
Тип
переменной
Финансовый
коэффициент
Финансовый
коэффициент
Финансовый
коэффициент
Финансовый
коэффициент
Статистическая
Динамическая
Динамическая
Динамическая
Динамическая
Нефинансовая
За критерий качественной информации был взят масштаб деятельности
предприятия, а именно – количество объектов недвижимости в управлении.
Данная переменная является категориальной, т.е. каждое её значение указывает
на принадлежность к определённой группе. Таким образом, конечная выборка
переменных включала 10 факторов.
6. Разработаны и апробированы две группы новых инструментов
антикризисной финансовой диагностики, характеризующих не только
внутреннее финансовое состояние предприятий, но и их внешнюю
экономическую среду. По каждой группе инструментов, основанных на
применении разных методов построения, произведена поэтапная
демонстрация влияния предикторов внешней экономической и качественной
информации на точность классификации. По результатам практического
применения выявлены наиболее эффективные из предложенных
инструментов (на примере рынка аренды коммерческой недвижимости).
17
Предложенная
система
показателей
антикризисной
финансовой
диагностики стала основой для построения двух групп инструментов
антикризисной диагностики. Для интерпретации результатов применения каждого
из инструментов мы разработали шкалы риска потери финансовой устойчивости
(табл. 4-9), полученные на основе ROC-анализа моделей. Инструменты группы
BMDA были построены на основе многомерного дискриминантного анализа с
пошаговым включением переменных, основанным на минимизации лямбды
Уилкса и F-включения равного 1,25, и имеют следующий вид:
1 = 0,22 + 0,044 ×  + 0,016 ×  + 0,795 ×
(5)
 − 0,147 × .
Таблица 4 – Шкала риска потери финансовой устойчивости модели BMDA1
B ≤ -1,0661
Финансовая
несостоятельность
Диапазон значений В-коэффициента
-1,066 < B ≤ 0
0 < B ≤ 0,17
0,17 < B ≤ 0,3
Зона очень
Зона высокого
Зона умеренного
высокого риска
риска
риска
B > 0,3
Финансовая
устойчивость
2 = −8,548 + 0,042 ×  + 0,015 ×  +
0,356 ×  + 3,1 × .
(6)
Таблица 5 – Шкала риска потери финансовой устойчивости модели BMDA2
B ≤ -0,9089
Финансовая
несостоятельность
Диапазон значений B-коэффициента
-0,9089 < B ≤ -0,5
-0,5 < B ≤ -0,2
-0,2< B ≤ 0,17
Зона очень
Зона высокого
Зона умеренного
высокого риска
риска
риска
B > 0,17
Финансовая
устойчивость
3 = −6,429 + 0,04 ×  + 0,015 ×  + 0,203 ×  +
2,882 ×  + + 0,712 × .
(7)
Таблица 6 – Шкала риска потери финансовой устойчивости модели BMDA3
B ≤ -1,1481
Финансовая
несостоятельность
Диапазон значений B-коэффициента
-1,1481 < B ≤ -0,7
-0,7 < B ≤ -0,35
-0,35< B ≤ 0,0
Зона очень
Зона высокого
Зона умеренного
высокого риска
риска
риска
B>0
Финансовая
устойчивость
При построении группы инструментов на основе логистической регрессии в
случае с моделями BLOG1 и BLOG2 мы также исходили из пошагового
включения предикторов, основанного на статистике отношения правдоподобия:
(8)
1 = −3,238 − 0,908 ×  − 1,966 × .
18
Таблица 7 – Шкала риска потери финансовой устойчивости модели BLOG1
B≥0
Финансовая
несостоятельность
Диапазон значений B-коэффициента
-1 ≤ B < 0
-3 ≤ B < -1
-3,5 ≤ B < -3
Зона очень
Зона высокого
Зона умеренного
высокого риска
риска
риска
B ≤ -3,5
Финансовая
устойчивость
2 = −24,581 − 4,093 ×  − 1,061 ×  − 8,492 × 
+ 44,56 × .
(9)
Таблица 8 – Шкала риска потери финансовой устойчивости модели BLOG2
B≥0
Финансовая
несостоятельность
Диапазон значений B-коэффициента
-2 ≤ B < 0
-3 ≤ B < -2
-5 ≤ B < -3
Зона очень
Зона высокого
Зона умеренного
высокого риска
риска
риска
B ≤ -5
Финансовая
устойчивость
Для построения инструмента BLOG3 мы исходили из принудительного
включения всех четырёх финансовых коэффициентов, трёх наиболее значимых
переменных внешней экономической информации и качественного предиктора:
3 = 4,391 − 2,673 ×  − 0,238 ×  + 0,148 ×  +
(10)
0,336 ×  − 0,498 ×  + 6,714 ×  − 6,419 ×  −
17,739 × .
Таблица 9 – Шкала риска потери финансовой устойчивости модели BLOG3
B≥0
Финансовая
несостоятельность
Диапазон значений B-коэффициента
-1,5 ≤ B < 0
-2,5 ≤ B < -1,5
-4 ≤ B < -2,5
Зона очень
Зона высокого
Зона умеренного
высокого риска
риска
риска
B ≤ -4
Финансовая
устойчивость
Предварительная оценка каждого из инструментов проводилась при
помощи ROC-анализа, который позволил определить, что логистическая
регрессия демонстрирует лучшие результаты для целей построения инструментов
антикризисной диагностики, нежели дискриминантный анализ, а также
подтвердил гипотезу о том, что включение в модель переменных, отражающих
как внешнюю экономическую информацию, так и качественную информацию
позволяет улучшить её прогностическую способность.
В данной работе развитие инструментов антикризисной финансовой
диагностики рассматривается на примере предприятий, основным видом
деятельности которых, является сдача внаём нежилого недвижимого имущества,
однако, инструменты могут быть применены и на предприятиях других отраслей
экономики при условии корректировки весовых значений каждого из
коэффициентов, т.к. отраслевые значения каждого из показателей варьируются в
19
зависимости вида экономической деятельности. Обоснование объективной
необходимости реализации антикризисной диагностики на данной группе
предприятий обусловлено особенностями рынка коммерческой недвижимости,
который может быть охарактеризован наличием многообразных и сложно
предсказуемых рисков, высоким уровнем транзакционных издержек, высокой
длительностью инвестиционного цикла и ярко выраженной цикличностью. Таким
образом, предприятия, работающие в данной сфере экономики, на наш взгляд,
нуждаются в перманентной антикризисной финансовой диагностике,
осуществляемой при помощи современных инструментов.
Опираясь на теорию циклов на рынке недвижимости известного
американского экономиста Г. Мюллера, нами было показано, как уровень риска
финансовой несостоятельности соответствует определённой фазе физического
цикла (рисунок 2).
Рисунок 2 – Физический цикл рынка недвижимости и риск финансовой
несостоятельности
На сегодняшний день, несмотря на то, что российский рынок коммерческой
недвижимости только что перешёл в стадию оживления, рост арендных ставок
остаётся незначительным, а предприятия, сдающие коммерческую недвижимость
в аренду, будут подвержены существенному риску потери финансовой
20
устойчивости и будут нуждаться в современных инструментах антикризисной
финансовой диагностики.
Практическое применение разработанных методических предложений по
развитию инструментов антикризисной финансовой диагностики предприятий,
сдающих коммерческую недвижимость в аренду, осуществлялось на трёх
предприятиях-аналогах: ЗАО «Универмаг» (Ставропольский край), ЗАО «ТД
РостовЦУМ» (Ростовская область) и ООО «Концерн “Питер”» (г. СанктПетербург). Компании ведут свою хозяйственную деятельность в разных
субъектах РФ, что позволило проследить влияние внешних факторов. Отметим
также, что основная часть их бизнеса сконцентрирована в одном регионе, что ещё
больше усиливает региональную специфику. Предприятия также различались по
количеству объектов недвижимости в управлении, что способствовало проверке
влияния качественной информации на результаты антикризисной финансовой
диагностики.
Проведённое опытное применение позволило выявить некоторые
недостатки у части разработанных моделей и удостоверить надёжность и
эффективность остальных. В результате, наиболее удачными из разработанных
нами инструментов были признаны модели ZMDA и ZLOG, а также модели
BMDA1, BLOG1 и BLOG2. Инструменты BMDA2, BMDA3 также могут
использоваться для целей антикризисной финансовой диагностики, но в качестве
дополнения к указанным выше инструментам.
В исследовании также было продемонстрировано, как применение
инструментария антикризисной финансовой диагностики в совокупности с
анализом перспектив рынка коммерческой недвижимости в стране в целом и в
регионе в частности позволяет выявить основные риски для финансовой
устойчивости компании и дать руководству рекомендации по осуществлению
ряда мер по её сохранению и укреплению.
Таким образом, нами было продемонстрировано, что инструменты
антикризисной финансовой диагностики способны не только давать
количественную оценку финансового состояния компании, но и быть основой для
выработки стратегических рекомендаций для деятельности хозяйствующего
субъекта с соблюдением его финансовой независимости.
Мы также полагаем, что подобные разработанным нами инструментам
могут быть включены в национальную систему стандартов управления рисками,
представленных ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011 «Менеджмент риска. Методы
оценки риска», так как относятся к этапу анализа и оценки вероятности риска и
принадлежат к группе статистических методов. При этом предложенные нами
инструменты гораздо проще для рядового пользователя, нежели выделенные в
стандарте, которые могут быть применены, на наш взгляд, лишь
21
профессионалами в сфере управления рисками, которыми располагают далеко не
все компании, в особенности, малые и средние.
III. ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ
Проведённое
исследование
посвящено
обеспечению
финансовой
устойчивости и развитию инструментария антикризисной финансовой
диагностики предприятий, при этом разработано две группы инструментов,
учитывающих внешнюю экономическую и качественную информацию.
Уточнено понятие антикризисной финансовой диагностики и показана её
роль в системе современного финансового менеджмента. В рамках обобщения
отечественного и зарубежного опыта выявлены основные современные проблемы
применения и развития инструментария антикризисной финансовой диагностики
предприятий и предложена их авторская классификация на эндогенные и
экзогенные.
В исследовании подробно раскрыты два основных направления развития
инструментария антикризисной финансовой диагностики. Первый способ
заключался в адаптации инструментов, разработанных Э. Альтманом и Дж.
Олсоном, для группы предприятий, объединённых сходным видом
экономической деятельности, при помощи методов экономико-математического
моделирования: дискриминантного анализа и логистической регрессии.
Второй способ состоял в разработке авторских инструментов
антикризисной финансовой диагностики. В этих целях была подробно раскрыта
процедура отбора переменных в модель. Автором было принято решение
включить в систему показателей не только классические финансовые
коэффициенты, основанные на информации из бухгалтерской отчётности
компаний, но и предикторы, отражающие внешнюю экономическую информацию
и качественную информацию (масштаб деятельности предприятия).
На основе отобранных переменных автором было предложено две группы
инструментов BMDA, основанной на применении дискриминантного анализа, и
BLOG, основанной на применении логистической регрессии. Статистический
анализ моделей продемонстрировал целесообразность использования в целях
антикризисной финансовой диагностики внешней экономической и качественной
информации, так как это способно повысить дискриминационные возможности
инструментов.
Процесс адаптации имеющихся моделей и последовательного поэтапного
создания собственных инструментов антикризисной финансовой диагностики
22
может быть применён для любого типа предприятий, несмотря на то, что в работе
был использован пример сферы аренды коммерческой недвижимости.
Практическое применение авторских методических разработок на
предприятиях-аналогах
продемонстрировало
способность
использования
предприятиями инструментов эффективно осуществлять антикризисную
финансовую диагностику на временном горизонте в два года и служить
основанием для выявления проблем и разработки мер по сохранению и
укреплению финансовой устойчивости.
IV. ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ
ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
1. Баркар А.А. Антикризисная диагностика: содержание и проблемы
применения в Российской Федерации в современных условиях / А.А. Баркар,
М.В. Романовский, М.В. Утевская // Сибирская финансовая школа. – 2015. № 6. – 0,6 п.л. (вклад автора – 0,2 п.л.).
2. Баркар А.А. Балльная модель антикризисной диагностики предприятий,
сдающих коммерческую недвижимость в аренду / А.А. Баркар // Известия
Санкт-Петербургского государственного экономического университета. –
2016. - № 4 (100). – 0,6 п.л.
3. Баркар А.А. Использование внешней экономической и качественной
информации для антикризисной диагностики предприятия / А.А. Баркар //
Российское предпринимательство. – 2017. – Том 18. - № 8. – doi: 10.18334/rp.
18.8.37763. – 0,9 п.л.
4. Баркар А.А. Инструментарий антикризисной финансовой диагностики
предприятий на рынке недвижимости / А.А. Баркар // Вестник СанктПетербургского университета. Серия 5: Экономика. – 2017. – Том 33. Выпуск
4. – 0,9 п.л.
5. Баркар А.А. Прогнозирование несостоятельности предприятий, сдающих в
аренду коммерческую недвижимость / А.А. Баркар // Россия и Санкт-Петербург:
экономика и образование в XXI веке: Научная сессия профессорскопреподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов по итогам НИР
за 2013 год. Март-апрель 2014 г. Факультет экономики и финансов. Отделение
национальной экономики. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2014. – 0,3 п.л.
6. Barkar A. Insolvency prediction of companies renting commercial real estate / A.
Barkar // Science, Technology and Life – 2014: Proceedings of the international
scientific conference. Czech Republic, Karlovy Vary, 27-28 December 2014.
[Electronic resource] / Editors V.A. Iljuhina, V.I. Zhukovskij, N.P. Ketova, A.M.
23
Gazaliev, G.S. Mal'. – Karlovy Vary: Skleneny Mustek – Kirov: MCNIP, 2015. CDROM. – 0,4 п.л.
7. Баркар А.А. Финансовая устойчивость предприятий, управляющих
коммерческой недвижимостью, в текущих экономических условиях / А.А. Баркар
// Россия и Санкт-Петербург: экономика и образование в XXI веке. Научная
сессия профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и
аспирантов по итогам НИР за 2014 год. Март-апрель 2015 г. Факультет экономики
и финансов, финансово-экономическое отделение: сборник докладов. – СПб.:
Изд-во СПбГЭУ, 2015. – 0,2 п.л.
8. Баркар А.А. Основные показатели антикризисной диагностики предприятий,
сдающих коммерческую недвижимость в аренду / А.А. Баркар // Наука XXI века:
открытия, инновации, технологии. Сборник научных трудов по материалам
Международной научно-практической конференции 30 апреля 2016 г. Часть 3.
Смоленск: ООО «НОВАЛЕНСО», 2016. – 0,4 п.л.
9. Баркар А.А. Совершенствование антикризисной диагностики как фактора
развития предпринимательства в современных условиях / А.А. Баркар // Сборник
научных трудов I международной научно-практической конференции «Стратегии
развития предпринимательства в современных условиях». 26-27 января 2017 года.
– СПб. : Изд-во СПбГЭУ, 2017. – 0,2 п.л.
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
132
Размер файла
1 143 Кб
Теги
финансово, антикризисный, диагностика, предприятия, развития, инструментарий
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа