Разная целевая ориентация кризисной и антикризисной диагностики в системе управления предприятием предопределила необходимость дифференцированного подхода к формированию их методического обеспечения. В настоящее время в теории и практике экономических исследований сформировалось множество методов диагностики кризисного состояния организаций и вероятности их банкротства. Эти методы различаются областью применения, составом показателей, точностью диагностирования и т.п. В целях ограничения данной совокупности применительно к задачам антикризисной диагностики считаем необходимым классифицировать их по определенным признакам, представленным в таблице.
Причем в основе всех типологий существующих методов диагностики кризисного состояния организаций, по нашему убеждению, лежит их подразделение по признаку формализуемости на:
- количественные, которые предполагают построение факторной модели, позволяющей обнаружить и количественно оценить опасные для финансовой состоятельности предприятия тенденции;
-качественные, основанные на построении системы неформализованных признаков, интуитивно-логический анализ которых позволяет формировать суждение о наличии вероятности банкротства;
- комбинированные, сочетающие в себе первые два.
Цель антикризисного диагностирования состоит в том, чтобы своевременно распознать и тем самым обеспечить принятие таких управленческих решений, которые будут способствовать снижению влияния негативных процессов на состояние объекта пусть не для полного предотвращения кризиса, а частичной локализации наиболее существенных его проявлений. Успешность достижения данной задачи определяется содержанием методического инструментария их решения.
Модели, построенные на основе стохастического факторного анализа, к которым принадлежат общеизвестные Z-модели зарубежных и отечественных авторов (Э. Альтмана, Р. Тафлера, Р. Лиса, Фулмера, Г. Тишоу, Спрингейта, Ж. Лего, Чессера, Л. Философова, М.А. Федотовой и В.М. Радионовой, Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликова, Г.В. Савицкой, В.А. Пареной и И.А. Долгалева), основаны на разделении всей совокупности исследуемых организаций путем моделирования классифицирующей функции в виде корреляционной модели на два класса, подлежащие банкротству и способные его избежать. Задача здесь состоит в том, чтобы найти эффективное (с точки зрения точности результатов прогноза) эмпирическое уравнение определенной дискриминантной границы, разделяющей используемую систему показателей на то их сочетание, при котором предприятие обанкротится, и то, при котором банкротство предприятию не грозит. Вероятным решением проблемы антикризисной диагностики является другая группа методов, основанных на детерминированном анализе. В эту группу входят:
1) однокритериальные модели;
2) многокритериальные модели, основанные на методах обратного детерминированного факторного анализа (методах комплексного анализа);
3) методы скоррингового (сравнительного) анализа.
Однокритериальные модели позволяют осуществить диагностику вероятности наступления банкротства организации на основе локального параметрического анализа, т.е. построения детерминированной модели в виде одного относительного частного показателя, позволяющего количественно оценить вероятность банкротства организации. Причем, как показало исследование данной системы показателей, все они имеют единый подход к оценке вероятности банкротства, который строится на основе одной характеристики - ликвидности.
В основе детерминированных методов антикризисной диагностики с применением многокритериальных моделей (комплексных показателей) лежит тот факт, что деятельность предприятия представляет собой комплекс взаимосвязанных хозяйственных процессов, зависящих от многочисленных и разнообразных факторов. В связи с этим в целях реализации задач диагностики вероятности банкротства их деятельность рекомендуется оценивать с помощью интегрального показателя, расчет которого осуществляется с помощью методов обратного детерминированного факторного анализа и предполагает наличие весов значимости каждого из агрегируемых частных показателей. При этом выбор совокупности частных оценочных показателей осуществляется исходя из целей конкретного аналитического исследования, а также строится на основе применения к изучаемым показателям двух ограничений: частные показатели должны иметь одинаковую направленность и быть максимально информативными с точки зрения решаемой аналитической задачи.
В экономической литературе, посвященной вопросам оценки вероятности банкротства, существует еще один метод, основанный на детерминированном анализе. В частности, Д.А. Ендовицким и М.В. Щербаковым рекомендуется проводить анализ чувствительности организации к воздействию факторов риска финансовой несостоятельности. Данная методика основана на расчете финансовой чувствительности по ряду факторов, в качестве которых выступают 10 финансовых коэффициентов. Расчет финансовой чувствительности осуществляется в виде отношения разницы фактического и нормативного значения соответствующего показателя к значению последнего. После этого с учетом установленных нормативных значений коэффициентов осуществляется расчет интегрального коэффициента финансовой чувствительности.
Сущность методики скоррингового анализа заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического значения показателей, которые отражают финансовое состояние организации и могут сравниваться с нормативными, со среднеотраслевыми или с экспертно установленными.
Применение неформализованных критериев диагностики вероятности банкротства основано на системе качественных характеристик, составляющих основу экспертных оценок, широко рассмотренных в специальной литературе. Формирование экспертом требуемой от него информации осуществляется в результате интуитивно-логического анализа задачи, в ходе которого каждый из экспертов не только моделирует, но и (что особенно важно) производит сравнительный анализ альтернатив решения. Таким образом, задача эксперта состоит в том, чтобы разместить сопоставляемые альтернативы в определенной последовательности с учетом их экономической значимости. Не вдаваясь в обзор методов экспертных оценок, отметим, что на сегодняшний день хорошо известны система качественных характеристик, предложенная В.В. Ковалевым и В.П. Приваловым, рекомендации комитета по обобщению практики аудирования Великобритании, методика Аргенти, а также практика обработки экспертных оценок на базе теории нечетких множеств.
Применение стохастического факторного анализа в целях диагностики вероятности банкротства является в условиях однородности и представительности статистических данных наиболее приемлемым в современных условиях. При этом необходимо учитывать:
1) достаточно высокую точность прогноза;
2) многокритериальность данных моделей, обеспечивающую охват широкого круга симптомов возможного кризисного состояния;
3) возможность оценки их одновременного влияния;
4) возможность исключения тех факторов, которые оказывают взаимное влияние друг на друга;
5) простоту применения: практически все модели можно рассчитать, обладая информацией, содержащейся в бухгалтерской отчетности.
Однако его использование в отечественной аналитической практике связано с рядом трудностей. Отечественные методики построения Z-индексов основаны на использовании подходов, предложенных Альтманом и другими западными учеными, и представляют собой адаптированные к российским условиям их модификации. Все эти методики объединяет одна черта: они основаны на анализе большого массива статистических данных. Кроме того, как отмечают многие исследователи данной проблемы, практика применения этих методик в развитых странах показывает, что веса в Z-индексах и пороговые значения сильно различаются не только от страны к стране, но и год от года, а также по отраслям экономики в рамках одной страны. Это свидетельствует о том, что методики, основанные на построении Z-моделей, не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных.
Таким образом, выделим основные специфичные недостатки, присущие методам стохастического факторного анализа в целях антикризисной диагностики организаций:
1) весовые константы зарубежных моделей установлены на основе статистических данных, отражающих динамику развития предприятий в иных, коренным образом отличных от российских, условиях функционирования, а в этой связи они не позволяют адекватно оценить степень воздействия каждого из факторов на оценочную характеристику вероятности банкротства, что, в свою очередь, делает некорректными сложившиеся критериальные значения Z-индексов;
2) весовые константы отечественных моделей (речь идет прежде всего о Z-индексе Давыдовой - Беликова), а следовательно, и критериальные их границы требуют периодического уточнения по истечении времени, для чего необходима специфичная, а главное, представительная, статистическая информация о деятельности организаций-банкротов; при этом попытка практического решения данной задачи в рамках проведенного исследования натолкнулась на проблему отсутствия в органах статистики такой информации в необходимом разрезе и объеме;
3) проблематичным представляется установление рыночной стоимости собственного капитала (в частности, при расчете пятифакторного Z-индекса Альтмана, использование которого получило наибольшее распространение на практике);
4) специфичные условия функционирования организаций различных отраслей экономики делают некорректной для диагностики вероятности их банкротства применяемую систему коэффициентов, которая у зарубежных аналитиков имеет унифицированный характер, без дифференциации по отраслям.