Финансовая диагностика предприятия. Монография - Надежда Львова

Иная ситуация складывается, когда методы диагностики финансовой несостоятельности предприятия применяются в рамках управления кредитным риском159. Во-первых, сами методы оценки кредитного риска исследованы более тщательно. Во-вторых, при оценке кредитного риска снимается ограничение на возможность применения методов «ранней диагностики».

Как правило, методы оценки кредитного риска изучаются в целях банковского кредитования. Так, в зависимости от характера базовых показателей методы оценки кредитоспособности заемщика делятся на комплексные и финансовые; в зависимости от количества итоговых показателей выделяют многокритериальные (система показателей) и однокритериальные (например, метод множественного дискриминантного анализа, рейтинговый метод) и т. д.

Оценка кредитного риска осуществляется и при покупке долговых ценных бумаг, прежде всего облигаций. Методические основы оценки кредитного риска по банковским кредитам и облигациям (в том числе в отношении классификации соответствующих методов) во многом совпадают. В то же время есть и свои специфические особенности160. Держатели облигаций преимущественно ориентируются на общедоступные источники информации, основным из которых является финансовая отчетность заемщика, тогда как банки могут привлекать дополнительные сведения о своих клиентах, что, естественно, отражается на методах оценки кредитоспособности. Особую роль в оценке кредитоспособности эмитентов облигаций играют рейтинговые агентства (Moody’s, Standard & Poor’s, Fitch и др.), профессионально анализирующие кредитные риски публичных заемщиков и располагающие обширной статистической базой по своим клиентам.

Учитывая существующие классификации методов оценки кредитного риска, выделим следующие подходы к классификации методов диагностики банкротства:

1. В зависимости от анализируемого объекта методы диагностики финансовой несостоятельности могут быть комплексными и финансовыми:

– комплексные методы не ограничиваются оценкой финансового состояния предприятия. Во внимание принимаются иные экономические, а также неэкономические аспекты финансово-хозяйственной деятельности;

– финансовые методы позволяют оценить вероятность банкротства на основе показателей финансового состояния (как правило, финансовых коэффициентов).

Прогнозирование корпоративного банкротства в развитых странах предполагает в первую очередь применение финансовых моделей, позволяющих формировать оценку на основе общедоступной финансовой информации. В то же время в условиях формирующихся рынков популярные в развитых странах финансовые модели, как правило, не обеспечивают приемлемой точности. Особую ценность приобретают комплексные методы, позволяющие в большой степени учесть существенные макроэкономические факторы финансовой устойчивости предприятий161.

2. По характеру базовых показателей финансовые методы прогнозирования банкротства могут быть «рыночными» и «нерыночными» (учетными):

– рыночные методы (market-based methods), разрабатываемые изначально в отношении публичных компаний, основаны на предположении о том, что банкротство происходит не потому, что предприятие теряет платежеспособность, а потому, что рынок «перестает в него верить». Наиболее эффективно, как предполагается, финансовую устойчивость публичной компании отражает фондовый рынок. Следовательно, необходимо ориентироваться не на балансовые, а на рыночные оценки. В частности, главным ориентиром в диагностике финансовой несостоятельности будет не балансовая стоимость компании, а ее рыночная капитализация;

– нерыночные или учетные методы (accounting-based methods) в основном апеллируют к учетным оценкам. Так или иначе именно неплатежеспособность предприятия является основным критерием его банкротства и позволяет начать конкурсный процесс. Поэтому учетные оценки, в значительной степени ориентированные на кредиторов предприятия, вполне уместно использовать в диагностике финансовой несостоятельности.

Следует, однако, отметить, что модели прогнозирования банкротства могут носить смешанный характер, включая как учетные, так и рыночные показатели. Примером такой модели, в частности, выступает классическая модель Э. Альтмана 1968 г., основанная не только на показателях финансовой отчетности, но требующая сведений и о рыночной капитализации компании162. Примечательно, что именно смешанные модели обладают наиболее высоким уровнем прогнозного потенциала163.

3. В зависимости от применяемого подхода к формированию прогнозных моделей методы, основанные на экспертных оценках, можно противопоставить статистическим методам164. C учетом допущений о сущности банкротства статистические методы диагностики финансовой несостоятельности в свою очередь подразделяются на структурные и неструктурные (эмпирические)165.

Эмпирические методы не связаны с какими-то четкими представлениями о финансовой модели банкротства и поэтому не позволяют ответить на вопрос о его возможных причинах, ограничиваясь лишь статистическими закономерностями динамики финансового состояния кризисной фирмы. Как правило, под «банкротством» в данном случае негласно понимается такое финансовое состояние фирмы, которое потенциально может привести ее к краху (несостоятельности, дефолту по долговым обязательствам, невыплате дивидендов по привилегированным акциям и пр.). Поэтому в отношении эмпирических моделей наиболее уместно говорить не о прогнозировании банкротства, а о диагностике финансовой несостоятельности.

По виду прогнозной модели, в свою очередь, следует различать:

1) эмпирические модели, основанные на системе показателей, но не предполагающие построение обобщающего (интегрального) показателя (по выражению Э. Альтмана, такие модели, как правило, строятся методами «традиционного коэффициентного анализа»166);

2) модели, позволяющие оценить вероятность банкротства по значению обобщающего показателя.

Наиболее популярные эмпирические модели диагностики банкротства представлены интегральными кредит-скоринговыми моделями (Z-score models), построенными по данным финансовой отчетности преимущественно методом множественного дискриминантного анализа (Multiple Discriminant Analysis, MDA). В качестве примеров можно привести как широко известные модели Э. Альтмана167, Р. Таффлера168, так и не столь известные169.

Понятие структурных методов диагностики финансовой несостоятельности в литературе трактуется неоднозначно. Речь в данном случае идет прежде всего о моделях КМВ-Мертона (KMV – Merton Models). Данные модели, позволяющие с высокой точностью оценить вероятность банкротства, имели не только коммерческий успех, но и существенный научный резонанс170. Вероятно, поэтому структурными, как правило, называют только те модели, которые основаны на концепции оценки корпоративных обязательств Блэка – Шоулза – Мертона (BSM model)171. Подобную точку зрения можно встретить как в западной, так и в отечественной литературе172.

Структурные методы в широком смысле противопоставляются эмпирическим и, следовательно, предполагают теоретическое обоснование, а именно представление о банкротстве фирмы в контексте ее финансовой модели («финансовой структуры»)173.

Отметим, что в последние годы рыночные структурные модели (преимущественно на примере моделей КМВ – Мертона) часто противопоставляются нерыночным эмпирическим (как правило, на примере мультипликативных дискриминантных моделей)174. Однако, как следует из сказанного, ставить знака равенства между рыночными и структурными методами, как и между нерыночными и эмпирическими методами, не вполне корректно. Эмпирические модели могут быть основаны на рыночных оценках, а структурные модели разрабатываются и в отношении непубличных компаний, об оценке рыночной стоимости которых можно говорить с определенной долей условности. Кроме того, как отмечалось выше, многие модели диагностики финансовой несостоятельности носят смешанный характер. В то же время структурные модели КМВ – Мертона корректируются с учетом статистических данных.

Очевидно, что классификацию методов и моделей диагностики финансовой несостоятельности при желании можно продолжить. Так, по количеству используемых показателей прогнозные модели могут быть однофакторными и многофакторными; в зависимости от вида используемых показателей – формализованными и неформализованными; по используемым математическим методам – статистическими (МДА, логит-модели) и на основе искусственного интеллекта (нейронные модели, деревья решений); в зависимости от возможности применения экспертных оценок – субъективными и смешанными и т. д.175