Понятие и сущность банкротства

В заключение следует также отметить, что содержательная сторона обследования банка, нуждающегося в опеке АРКО в Законе оговорена невнятно. Фактически сказано лишь о том, что не только временная администрация, но и само АРКО «изучает финансовое состояние кредитной организации и иные данные, необходимые для принятия решения...» (ст. 9).[9] Как именно должно проходить такое изучение, какими правилами и критериями при самом изучении вопроса и обобщении его результатов следовало бы руководствоваться, на каких объективных основаниях АРКО будет принимать свое итоговое решение эти вопросы остаются неосвещенными.

3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

3.1. Основные модели и методики прогнозирования банкротства кредитной организации

Рассматривая тему прогнозирования банкротства коммерческих банков, следует отметить, что, несмотря на наличие большого количества всевозможных методов и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия с той или иной степенью вероятности, в этой области чрезвычайно много проблем.

В Российской Федерации пока еще отсутствует статистика банкротств предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране, что затрудняет собственные разработки, основанные на реалиях отечественной экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства предприятий. Существует также проблема достоверности информации о состоянии дел на конкретных предприятиях и трудности ее получения. Ниже проанализированы конкретные методики прогнозирования банкротства.

Модель Альтмана. Среди качественных методик уделяется наибольшее внимание рассмотрению модели Э. Альтмана. Данная методика представляет собой наиболее широко известную модель оценки риска банкротства. Оценка в рамках данной модели представляет собой линейную функцию основных балансовых коэффициентов. При разработке модели Альтман изначально рассматривал 22 финансовых показателя, характеризующих кредитную организацию, однако в ходе исследования значимыми были признаны только 5 из них.

Модель Альтмана имеет следующий вид:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,999X5                             (1)

где

X1 - отношение оборотного капитала к общим активам

X2 - отношение нераспределенной прибыли к общим активам

X3 - отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к общим активам

X4 - отношение рыночной стоимости акций к стоимости балансовых обязательств

X5 - отношение объема продаж к общим активам.

Альтман определил граничные значения функции - 1,81 (наступление дефолта) и 2,99 (выполнение обязательств).[10]

Модель Альтмана не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства. Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М. А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям.[11] Однако, новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям - банкротам в России не были определены.

В общем виде можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли и не могли принести по вышеизложенным причинам достаточно точных результатов. Были предложены различные способы адаптации западных моделей к российским условиям, о чем упоминалось выше, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у специалистов.

Неполная работа – страница удалена.

Методика ФСФО РФ. Еще большую критику у специалистов вызывает методика ФСФО РФ, принятая еще в 1994 году. Первое, о чем необходимо сказать, - нормативные значения трех коэффициентов, по которым делается вывод о платежеспособности предприятия, завышены, что говорит о неадекватность критических значений показателей реальной ситуации. Например, нормативное значение коэффициента текущей ликвидности, равное 2, взято из мировой учетно-аналитической практики без учета реальной ситуации на отечественных предприятиях, когда большинство из них продолжает работать со значительным дефицитом собственных оборотных средств. Нормативное значение коэффициента текущей ликвидности едино для всех предприятий, а значит, не учтены отраслевые особенности экономических субъектов.

В мировой учетно-аналитической практике нормативные значения коэффициентов платежеспособности дифференцированы по отраслям и подотраслям. Там, например, коэффициент текущей ликвидности дифференцируется в США в пределах от 1,0 (сфера торговли и общественного питания) до 1,7 (промышленность).[12] Использование подобной практики в России могло бы дать положительный результат. Отечественная практика расчетов указанных показателей по причине отсутствия их отраслевой дифференциации и дальнейшее их использование не позволяют выделить из множества предприятий те, которым реально грозит процедура банкротства.

Методика балльных оценок. Выше рассматривались и анализировались только коэффициентные методы прогнозирования банкротства. Вкратце необходимо отметить особенности применения метода балльных оценок - показателя Аргенти (А-счета). Матрица для расчета показателя Аргенти приведена в Приложении 2.

Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что (а) идет процесс, ведущий к банкротству, (б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет и (в) процесс может быть разделен на три стадии:

1. Недостатки. Компании, склонные к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства.

2. Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

3. Симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей (скрытое при помощи «творческих» расчетов), признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо 0 – промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель – А-счет.

Основным достоинством показателя Аргенти является то, что в нем впервые была предпринята попытка упорядочивания и систематизации показателей, по которым описаны в так называемых списках обанкротившиеся компании на Западе. Таким образом, исследователю остается только сравнить признаки уже обанкротившихся компаний с аналогичными признаками исследуемой. Поскольку опыт применения этого метода в нашей стране еще не велик, сложно говорить как о его недостатках, так и достоинствах.

3.2. Анализ вероятности банкротства для ОАО АКБ «Авангард» с помощью модели Альтмана

В заключение рассматриваемой темы целесообразно рассчитать вероятность риска банкротства для реального банковского предприятия. В качестве источника данных можно выбрать финансовую отчетность любого отечественного банка, например ОАО АКБ «Авангард» — универсальный коммерческий банк, оказывающий все виды банковских услуг. Банк основан в 1994 году, генеральная лицензия Банка России № 2879. Основными направлениями деятельности являются корпоративный банковский бизнес, розничный банковский бизнес, лизинг, инвестиции в реальный сектор экономики, кредитование физических лиц в Москве и других регионах, где открыты филиалы Банка «Авангард».

Для расчета уровня риска банкротства необходимо построить модель Альтмана на основе отчетности банка «Авангард».[13] Для данных расчетов необходимо использовать пятифакторную модель прогнозирования, т. к. данная формула применима для акционерных обществ открытого типа (1):

Коэффициенты, необходимые для построения модели:

Аналогичные расчеты можно сделать для предыдущего отчетного периода (2006 г).

X1 = 0,150

X2 = 0,234

X3 = 0,190

X4 = 0,628

X5 = 1,57

Ниже построена модель Альтмана для рассчитанных значений.

На отчетный период:

Z = 1,2  0,113 + 1,4  0,168 + 3,3  0,221 + 0,6  0,183 + 0,999  1,29 = 1,91

На предыдущий период:

Z = 1,2  0,150 + 1,4  0,234 + 3,3  0,190 + 0,6  0,628 + 0,999  1,57 = 3,1

На основе полученных значений Z-счета можно сделать следующие выводы:

В 2006 году вероятность банкротства в анализируемой кредитной организации была очень низкой (Z > 3,1). Банк имел  хороший коэффициент покрытия и отдачу активов.

В 2007 году значение Z-счета резко снизилось, подошло вплотную к критической отметке банкротства 1,81, коэффициент Альтмана составил величину 1,91.

Неполная работа – страница удалена.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Неполная работа – страница удалена.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Федеральный закон № 40-ФЗ от 25 февраля 1999 г. «О несостоятельности (банкротстве) кредитных организаций»// Российская газета. – 1999. - № 164.

Федеральный закон № 127-ФЗ от 26.10.2002 «О несостоятельности (банкротстве)»//Российская газета. – 2002. - № 209-210.

Викулин А.Ю., Тосунян Г.А. Несостоятельность (банкротство) кредитных организаций. Учебно-практическое пособие - М.: Дело, 2002. - 320 c.

Викулин А.Ю., Тосунян Г.А. Реструктуризация кредитных организаций. Учебно-практическое пособие. - М.: Дело, 2002. - 352 c.

Жуков Е.Ф. Банковский менеджмент/Учебник для вузов. – М.: Юнити, 2007. – 255 с.

Карелина С. А. Правовое регулирование несостоятельности (банкротства): Учеб.-практ. пособие / С.А. Карелина. - М. : Волтерс Клувер, 2006. - 360 с.

Лаврушин О.И.Управление деятельностью коммерческого банка.  Банковский  менеджмент. – М: Юристъ, 2002. - 688 с.

Радыгин А.Д. Институт банкротства: становление, проблемы, направления реформирования. – М.: ИЭПП, 2005. – 432 с.

Финансово-кредитный энциклопедический словарь/Под общ. ред. д.э.н., проф. А.Г. Грязновой.-М.: Финансы и статистика, 2002. - 1168 с.

Бджола В.Д. Финансовая санация предприятий: формы и источники//Финансовые исследования. – 2001. - № 4. – С. 17-21

Котенков В., Сазыкин Б. Диагностика развития и финансовой устойчивости банков//Аналитический банковский журнал. - 2006. - №8. – С. 27-33.

Крюков А.Ф., Егорычев И.Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов// Менеджмент в России и за рубежом. – 2001. - № 2. – С. 35-39