Содержание к диссертации
Введение. 3
Глава 1. Анализ законодательной базы о несостоятельности (банкротстве).
Выявление экономических критериев несостоятельности, используемых
в различных законодательных системах. 11
1.1. Законодательство США и некоторых европейских стран о
несостоятельности. 12
Законодательство США о несостоятельности. 12
Законодательство Франции о несостоятельности. 15 1Л .3. Английское законодательство о несостоятельности. 18 1.1.4. Законодательство о несостоятельности Германии. 20
Законодательство Российской Федерации "О несостоятельности (банкротстве)". 21
Сравнительный анализ экономических критериев несостоятельности и подходов к регулированию проблемы банкротства, используемых в рассмотренных законодательных системах. 28
Глава 2, Прогнозирование банкротства предприятия. 37
2.1. Исследование информативности и выбор прогностических признаков. 37
2.1.1. Статистический материал и методология выбора признаков,
используемых при прогнозировании банкротства предприятия. 37
2.1.2. Анализ информативности признаков прогнозирования
банкротства. 40
2.2. Правила (алгоритмы) прогнозирования банкротства, основанные на
использовании совокупности прогностических признаков. Байесов подход. 59
2.2Л. Прогнозирование банкротства как многоальтернативная задача
теории статистических решений. 59
Алгоритмы определения апостериорных вероятностей банкротства. Схемы расчета апостериорных вероятностей банкротства 61
Определение вида функций правдоподобия. 66
2.2.4. Принятие прогностических решений. 76
Глава 3. Оценки эффективности прогнозирования банкротства. 79
3 Л. Показатели эффективности прогнозирования банкротства и
методология оценки. 79
Оценки эффективности прогнозирования банкротства. Проверка базовых гипотез. 81
Оценка эффективности двухальтернативных прогнозов. 88
Применение разработанных методов прогнозирования банкротства в российских условиях. 94
Заключение. 98
Литература 105
Приложение 107
Введение к работе
Значение несостоятельности (банкротства) в экономике, важность его прогнозирования
и профилактики.
В современной экономике проблема несостоятельности (банкротства) играет исключительно важную роль. Приоритетной задачей любого государства является построение устойчивой и стабильно растущей экономической системы. При этом одним из ключевых элементов экономической системы является законодательство о несостоятельности (банкротстве). Основной задачей законодательства о несостоятельности является урегулирование долгов проблемных компаний, причем неэффективное законодательство может ввести экономику страны в глубокий кризис. Проблема урегулирования долга является многогранной проблемой, здесь зачастую пересекаются интересы кредиторов, собственников, менеджмента предприятия. Нельзя не учитывать и возможные социальные проблемы. Поэтому эффективность закона определяется тем. насколько гибко он подходит к решению проблемы в* каждом конкретном случае, какие процедуры он может предложить для восстановления платежеспособности предприятия, либо для его санации.
Не менее важной проблемой в рыночной экономике является прогнозирование и своевременная профилактика банкротства предприятия. В современной экономике, когда предпринимательская деятельность в большей степени финансируется за счет заемных средств, для кредиторов и инвесторов представляется крайне важным оценивать степень рисковости вложений и вероятность потерь. Основной причиной полной, либо частичной потери средств при их инвестировании является банкротство компании, в которую эти средства были вложены (в той или иной форме). Поэтому перед кредиторами и инвесторами остро стоит проблема своевременной оценки вероятности банкротства контрагентов для предотвращения возможных потерь.
Специалисты банков заинтересованы в получении прогноза банкротства с целью оценки риска, связанного с предоставлением предприятию кредитов. Инвесторы, решающие вопрос о покупке ценных бумаг корпорации, хотели бы знать, каково в целом ее финансовое положение, и сколь вероятна потеря вкладываемых ими капиталов. Собственников и руководство корпорации интересует объективная оценка ее финансового положения и
необходимость тех или иных шагов по его выправлению. Задача выбора надежного делового партнера также требует оценки возможных претендентов с позиций прочности их финансового положения.
В ряде случаев прогнозирование банкротства предприятий необходимо для должной реализации законодательных актов. В Федеральном законе "О несостоятельности (банкротстве)", введенном в действие с 1 марта 1998, говорится: "Учредители (участники) должника - юридического лица, собственник имущества должника - унитарного предприятия, федеральные органы исполнительной власти, органы исполнительной власти субъектов Российской Федерации, органы местного самоуправления обязаны принимать своевременные меры по предупреждению банкротства организаций." (статья 26, пЛ.), Положением о Федеральной службе России по делам о несостоятельности и финансовому оздоровлению этой службе предписано проведение учета и анализа платежеспособности крупных, а также экономически или социально значимых организаций. Антитрестовское законодательство США, в целом запрещающее слияние крупных корпораций, делает исключение в случае, если над одной из них нависла угроза банкротства, и эту угрозу приходится оценивать.
Помимо случаев, в которых проблема прогнозирования банкротства стоит в явном виде, на практике встречается много ситуаций, когда необходимо иметь некий единый (интегрированный, сводный) показатель, который мог бы описать финансовое положение предприятия, и быть использован, например, для ранжирования предприятий по их финансовому положению. Рядом официальных документов Правительства Москвы предусматривается, например, проведение массового мониторинга и инвентаризации московских предприятий. Одной из задач мониторинга является оценка финансового состояния предприятий с компактным и удобным для последующих обобщений результатом. Должным образом оцененная вероятность банкротства предприятия в ближайшие годы может использоваться в качестве такого показателя, и, как кажется, достойных альтернатив ей не предложено.
Обзор исследований в области прогнозирования банкротства, показатель Альтмана и
другие.
Интерес к проблеме прогнозирования банкротства предприятий возник в США в шестидесятых годах. Два исследования параллельно были выполнены Бивером (Beaver, 1967) и Альтманом (Altman, 1968). Первичные прогностические показатели (признаки) выбирались обоими авторами среди финансовых отношений. Бивер провел детальные исследования более 30 отдельных признаков и нашел, что наибольшей прогностической силой обладает отношение Финансовый поток (cash flow) / Общий долг (total debt) корпорации. Альтман методами многомерного дискриминантного анатиза построил прогностическое правило (алгоритм), использующее совместно пять первичных признаков (финансовых отношений) для расчета комплексного показателя Z. используемого для прогноза банкротства, Z=l ДХ]+1,4Х2+3,ЗХз+0,6Х4+1?0Х5, где
Xi -рабочий капитал / общие активы;
Хг - накопленная прибыль / общие активы;
Хз - прибыль до уплаты налога и процентов / общие активы;
Хд - рыночная стоимость имущества / общий долг;
Хз - обьем продаж / общие активы. Порог для Z был установлен равным 2,67.
В последующие годы были проведены новые исследования, ориентированные на использование для прогноза финансовых отношений. Deakin (1972). Edmister (1972). Altman. Handelman. Narayanan (1977), Collins (1980), Boritz (1991) исследовали большое число финансовых отношений с точки зрения их потенциала для прогнозирования банкротства и предложили различные прогностические правила, построенные методами линейного дискриминантного анализа и линейной регрессии.
Исследования Бивера в области прогноза банкротства на основе анализа финансовых потоков были продолжены в работе Aziz, Emanuel, Lawson (1988). Авторы работы установили наличие существенных различий операционных финансовых потоков и потоков налоговых платежей в выборках благополучных фирм и фирм на грани банкротства.
В 1968 году Бивер исследовал движение рыночной стоимости акций в качестве признака для прогнозирования банкротства корпораций и нашел, что рынок чувствует возможность банкротства корпорации по крайней мере за год до его наступления. В
исследовании Clark, Weinstein (1983) найдено, что падение рыночной доходности акций может ощущаться за три года до банкротства фирмы.
Сравнительное исследование прогностических правил. основанных на использовании финансовых отношений, финансовых потоков и анализе рыночной доходности акций, проведено в работе Mossman Е., Bell G., Swartz L.M., Turtle Н. (1998). Авторы нашли, что ни одно из правил не обеспечивает абсолютного преимущества над остальными. Правила, основанные на финансовых потоках и финансовых отношениях, в последние перед банкротством годы обеспечивают более эффективный прогноз в сравнении правилами, анализирующими рыночную доходность акций.
Несмотря на наличие заметных различий в подходах к прогнозированию банкротства, упомянутые работы имеют общие недостатки.
Главный недостаток состоит в нечеткой постановке задачи прогноза. Эта постановка (у всех авторов) не содержит указания на временной интервал, на котором должно произойти прогнозируемое банкротство. Между тем этот интервал существенен, поскольку прогноз банкротства корпорации в течение ближайшего квартала, года, или, скажем, пяти лет должен производиться с помощью различных прогностических правил и иметь различную эффективность. Одно и то же правило не может эффективно прогнозировать банкротство в течение первого года и, например, в течение последующих лет. поскольку эти возможности несовместимы.
В неявном виде интервал банкротства определяется способом формирования выборки показателей проблемных и благополучных корпораций, используемой для построения шігоритма прогноза, но внимания на этот момент обычно не обращают. Между тем сравнение эффективности различных правил корректно лишь в том случае, если эти правила прогнозируют банкротство на одном и том же интервале времени.
Применяемые для построения правил (алгоритмов) прогноза методы линейной регрессии, многомерного линейного (редко квадратичного) дискриминантного анализа или логистической регрессии накладывают слишком серьезные ограничения на статистические свойства используемых прогностических признаков. Оптимальные решающие правила таким путем могут быть получены лишь в случае, если прогностические признаки при всех гипотезах имеют многомерные нормальные распределения с одинаковыми корреляционными матрицами. Трудно ожидать таких свойств от признаков типа финансовых отношений. Это не может не сказываться на эффективности прогнозирования.
Отмеченные недостатки свидетельствуют о том, что проблему прогнозирования банкротства корпораций нельзя считать исчерпанной, а поиск новых алгоритмов прогноза. свободных от этих недостатков, сохраняет свою актуальность.
Цель и задачи данного исследования, структура работы.
Целью данной работы является разработка методов прогнозирования банкротства, свободной от указанных недостатков. Поэтому проблема прогнозирования банкротства предприятия рассматривается как многоальтернативная задача теории статистических решений. Такая постановка задачи позволяет учитывать временной фактор при решении задачи. В качестве конкурирующих альтернатив выступают гипотезы о том, что предприятие обанкротится в течение первого, второго, третьего и т.д.... года, отсчитываемого от момента наблюдения. В этом заключается одно из принципиальных отличий от других работ на эту тему, в которых как правило, рассматривается всего две альтернативные гипотезы: "предприятие обанкротится через некоторое время" (какое - не указывается), и "предприятие не обанкротится".
Для достижения данной цели решаются следующие задачи:
Первая задача - анализ законодательств о несостоятельности (банкротстве) экономически развитых стран и России.
Такой анализ необходим по нескольким причинам:
Нужно определить, что подразумевается под несостоятельностью или банкротством в законодательствах различных стран. Какие экономические критерии используются при возбуждении дел о банкротстве в различных законодательных системах.
Надо оценить, насколько схожи законодательства различных стран в вопросе признания предприятия банкротом, и соответственно, насколько признаки банкротства будут инвариантны по отношению к законодательству определенной страны.
Кроме того, при анализе законодательств следует определить, какие меры они предлагают для урегулирования проблемы несостоятельности, и насколько при этом защищены интересы кредиторов, и соответственно, сколь актуально для них прогнозирование банкротства.
И еще один вопрос, который следует решить при анализе законодательной базы. -насколько российский закон "О несостоятельности (банкротстве)" соответствует
/
современной мировой практике регулирования вопросов несостоятельности. Отсюда вопрос. - насколько Россия продвинулась по пути построения рыночной экономики (а проблема эффективного регулирования несостоятельности является одной из ключевых в рыночной экономике), и соответственно, насколько прогнозирование банкротства может быть актуально в России.
Здесь следует отмстить, что в основу исследования были положены данные американских компаний, обанкротившихся в период с 80 по 88 год. К сожалению, другие данные (в частности за последние годы) в российских библиотеках отсутствовали. Что касается отечественных компаний, то достаточную для исследования проблемы информацию по российским банкротам собрать не представляется возможным по нескольким причинам:
-вся информация о финансовом состоянии предприятия в нашей стране считается чуть ли не секретной. Если на западе информацию о своем финансовом положении (балансы, отчеты о прибылях и т.д.) публикуют как сами компании, так и рейтиногвые агенства, такие как Dun&Bradstreet Standard&Poors и т.д., то у нас найти в открытых источниках такую информацию невозможно. Если такая информация и встречается, то в урезанном (агрегированном) виде, т.е. баланс в виде итогов по разделам, что для анализа недостаточно.
-молодость нашей рыночной экономики, в связи с чем найти должное количество банкротов для исследования и проследить эволюцию их финансового положения вряд ли возможно. Кроме того следует отметить большую нестабильность экономической ситуации за весь период реформ.
-до принятия закона о несостоятельности в 1998 году прежний закон
практически не работал (об этом подробнее будет сказано ниже). Так при
жесточайших кризисах неплатежей дела о банкротствах практически
отсутствовали.
Второй задачей является выбор системы прогностических признаков, то есть
показателей, которые будут существенно изменяться по мере приближения предприятия к
банкротству, и могут быть использованы для его прогнозирования. В данной работе
признаки выбираются из числа финансовых отношений.
Кроме того, необходимо дать экономическое обоснование выбранной системы, а также провести сравнение с известными системами признаков, предложенными другими авторами.
В предшествующих работах других авторов для определения прогностических признаков банкротства использовались: выборка показателей предприятий перед
банкротством и выборка показателей благополучных компаний. Многоальтернативный подход делает ненужным использование отдельной выборки показателей благополучных компаний, неизменно использовавшейся в предшествующих работах. В качестве такой выборки можно использовать выборку показателей предприятий - банкротов задолго до момента банкротства.
Третьей задачей данной работы является построение эффективных алгоритмов, прогнозирующих как само событие банкротства, так и время его наступления.
Алгоритмы прогноза банкротства, основанные на совместном использовании нескольких прогностических признаков, могут быть построены в рамках Байесова подхода теории статистических решений. Это позволяет использовать существенно менее ограничивающие предположения относительно совместных распределений прогностических признаков, нежели требование их многомерной нормальности, свойственные алгоритмам других авторов.
Четвертой задачей данной работы является оценка эффективности предложенных алгоритмов. Необходимо оценить, насколько точно с помощью предложенных алгоритмов можно спрогнозировать событие банкротства и временной интервал на котором оно должно произойти. Кроме того, многоальтернативную задачу прогнозирования банкротства можно свести к двух&тьтернативным задачам, в которых альтернативными гипотезами будут гипотезы о том, что предприятие обанкротится или не обанкротится на определенном промежутке времени. Например, можно прогнозировать, что предприятие обанкротится в течение двух ближайших лет, альтернативной будет гипотеза о том. что в течение ближайших двух лет этому предприятию банкротство не грозит. Так же можно давать прогноз на год, на три года и т.д. Сведя многоальтернативный прогноз к двухадьтернативному. можно сравнить эффективность предложенных алгоритмов прогнозирования с эффективностью прогнозирования алгоритмов, предложенных другими авторами.
Кроме того оценивается возможность применения разработанных методов прогнозирования банкротства при прогнозировании банкротства российских предприятий.
В заключение подводятся итоги исследования, рассматриваются полученные результаты. Оцениваются перспективы применения алгоритмов и полученных с их помощью прогнозов банкротства при решении практических задач.
В соответствии с поставленной целью и задачами данная работа имеет структуру, представленную на схеме 1.
Схема І Структура работы.
Разработка методики прогнозирования банкротства
предприятия
Введение.
Обзор предыдущих исследований, посвященных проблеме прогнозирования
банкротства. Определение цели и задач и структуры данной работы.
&
Анализ законодательной базы о несостоятельности (банкротстве). Выявление экономических критериев несостоятельности., используемых в различных
законодательных системах»
Законодательства о несостоятельности США, Франции, Англии. Германии.
Законодательство России о несостоятельности (банкротстве).
Сравнительный анализ экономических критериев несостоятельности и подходов к
регулированию проблемы банкротства, используемых в рассмотренных
законодательных системах.
iz
Выбор системы прогностических признаков.
Статистический материал и методология выбора признаков.
Анализ информативности признаков прогнозирования банкротства.
Сравнение выбранной системы признаков с системой признаков Альтмана.
Разработка алгоритмов прогнозирования банкротства предприятия
Прогнозирование банкротства как многоальтернативная задача теории статистических
решений.
Алгоритмы определения апостериорных вероятностей банкротства.
Определение вида функций правдоподобия.
Принятие прогностических решений.
Проверка эффективности предложенных алгоритмов.
Показатели эффективности прогнозирования банкротства и методология оценки.
Оценки эффективности прогнозирования банкротства. Проверка базовых гипотез.
Оценка эффективности двухальтернативных прогнозов.
Оценка возможности использования разработанных методов в российских условиях.
v
Заключение.
Подведение итогов исследования. Оценка перспектив практического применения разработанной методики при решении
практических задач.
