Незаконное присвоение активов (не без помощи нелегитимного бухгалтерского учета) составляет более 40 % от общего числа экономических преступлений. Хотя количество экономических преступлений в России выросло на 10 %, средний финансовый ущерб, по словам опрошенных, вырос более чем в 4 раза. Отрицательной тенденцией стало преобладание доли убытков компаний, связанных с незаконным присвоением активов (44%) и мошенничеством в бухгалтерском учете (21%). Последствиями мошеннических действий являются убытки и банкротство, существенные затраты на судебные разбирательства, ущерб, нанесенный репутации компаний.
Таким образом, проблема бухгалтерского учета в условиях банкротства, выявления и профилактики экономических правонарушений, связанных с искажением и фальсификацией бухгалтерской отчетной информации, является актуальной и недостаточно изученной.
Организация бухгалтерского учета на предприятии-банкроте до сих пор вызывает многочисленные трудности. Недостаточно раскрыт в нормативной литературе порядок обособленного учета расходов, связанных с банкротством предприятий. Отсутствуют специальные нормативные акты, регламентирующие порядок ведения учета и составления отчетности в конкурсном производстве. При ликвидации предприятия обязательно составляется ликвидационный баланс, однако до сих пор остаются нерешенными методические вопросы содержания и формирования ликвидационных балансов, ликвидационных отчетов о прибылях и убытках, о движении денежных средств. Одной из сложных учетных проблем, возникающих при банкротстве организации, является объективность оценки имущества. Финансово-экономический анализ в целях антикризисного управления необходим также как и учет банкротств, но его современная методика находится в стадии формирования.
Сложность аналитических задач стремительно возрастает, что обусловлено многофакторностью деятельности, изменчивостью внешней среды, усложнением организационной структуры бизнеса в результате усиления процессов слияния и поглощения, увеличением массивов полезной информации, которые необходимо обработать и адекватно интерпретировать для принятия обоснованных управленческих решений. Становится недостаточно использовать только традиционные приемы экономического анализа и методов элементарной статистики.
Современная концепция экономического анализа, по нашему мнению, основана на предпочтительности прогнозного, многовариантного анализа, развитии модифицированных методов и на сочетании методов, поскольку традиционные приемы исследования хозяйственной деятельности, как правило, не дают должного эффекта.
Продолжается поиск наилучших методов и моделей прогнозирования банкротства, т.к. в условиях экономического спада и резкого увеличения числа несостоятельных предприятий актуализируется проблема ранней диагностики банкротства. Свидетельством этого является начавшийся в 2008г. мировой финансовый кризис, угроза которого, на наш взгляд, своевременно не была выявлена. На самом деле, на микроэкономическом уровне симптомы неустойчивости были очевидными уже в 2007 г., что подтверждают данные таблицы 1.
Таблица 1
Показатели финансового состояния организаций по видам деятельности за 2003, 2007 гг.
| Виды деятельности | Коэффициенты в процентах | ||
| текущей ликвидности | обеспеченности собственными оборотными средствами | автономии | |
| 2003 г. | |||
| Всего, в том числе | 116,2 | - 8,2 | 57,7 |
| Обрабатывающие производства, из них | 117,5 | - 38,7 | 57,3 |
| производство машин и оборудования | 97,1 | - 7,8 | 34,5 |
| Строительство | 96,1 | - 5,5 | 36,5 |
| Оптовая торговля | 118,6 | - 0,5 | 53,9 |
| Розничная торговля | 107,1 | - 8,4 | 30,1 |
| 2007 г. | |||
| Всего, в том числе | 130,7 | - 10,5 | 55,9 |
| Обрабатывающие производства, из них | 139,0 | - 4,8 | 45,2 |
| производство машин и оборудования | 125,0 | 5,7 | 34,9 |
| Строительство | 105,2 | - 20,2 | 22,0 |
| Оптовая торговля | 129,0 | - 6,0 | 51,4 |
| Розничная торговля | 107,9 | - 27,2 | 19,8 |
*Рассчитано по данным Российского статистического ежегодника. 2008: Стат. сб. / Росстат. – М., 2008. – 847 с.
В настоящее время можно выделить два больших класса методик диагностики банкротства: имеющих регламентированный характер либо являющихся авторскими, официально не утвержденными. Регламентированные методики используются в условиях явной несостоятельности, подтвержденной решением арбитражного суда, они не способны решить проблему ранней диагностики признаков банкротства предприятия.
По нашему мнению, основное затруднение при диагностике банкротства состоит в том, каким образом учесть ключевые внешние и внутренние факторы, приводящие к неустойчивости, объединить качественные и количественные показатели, отражающие отдельные аспекты несостоятельности, и как перейти от множества показателей к единому интегральному. Эту проблему следует решать с помощью экономико-математического моделирования (на основе регрессионного, дискриминантного анализа, теории нечетких множеств и т.д.).
Мировая практика выработала арсенал экономико-математических моделей прогнозирования банкротства предприятий. Для диагностики банкротства широко используют модели Z-счета, предложенные в 70-90-х годах XX века профессором Нью-Йоркского университета Эдвардом Альтманом и адаптированные для конкретных условий стран с рыночным хозяйством (известно более 20 ее разновидностей). На основе представительных статистических данных он показал возможность использования многомерных моделей для предсказания банкротства. В качестве основного метода использовался мультипликативный дискриминантный анализ, позволяющий классифицировать хозяйственные субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов. Подход Альтмана был впоследствии применен его последователями в ряде стран (Англия, Франция, Бразилия, Россия), появились модели Лиса, Тафлера, Олсена, Давыдовой-Беликова, Савицкой, Негашева и др. Дискриминантный анализ позволяет установить наличие уровня зависимости между совокупностью выбранных переменных и состоянием организации (банкрот - не банкрот), выявить переменные, наиболее сильно характеризующие смену позиции.
На примере крупной сибирской авиакомпании апробированы наиболее известные модели прогнозирования банкротства (табл. 2).
Результаты сравнительного анализа Z-счетов отражают противоречивость прогнозов банкротства, выполненных по разным моделям. Следовательно, данный вопрос остается открытым для исследования, поиска новых моделей и показателей, в виду индивидуальности каждого конкретного предприятия и необходимости либо адаптации известного метода, либо определения адекватной модели из множества существующих, либо разработки индивидуальной методики, ориентированной на конкретный объект исследования.
Используемые методики не полностью удовлетворяют обозначенным выше критериям по ряду признаков. Прежде всего, их недостатком является нечеткость или неоднозначность оценки несостоятельности. Слабые стороны присутствуют во всех существующих подходах к формированию методики диагностики несостоятельности, они не способны дать стопроцентно точный прогноз банкротства российских организаций по объективным и субъективным причинам.
Следует отметить, что для прогнозирования банкротства в России характерны определенные трудности. Это объясняется тем, что наступление процедуры банкротства в отличие от формирования признаков экономического кризиса в значительной степени подвержено влиянию
факторов, не имеющих математического выражения (информационных, политических, региональных др.). И если состояние экономического кризиса наступает постепенно, сопровождаясь ухудшением финансовой устойчивости и платежеспособности, то банкротство организации, как показывает практика, может быть инициировано практически на любой стадии ее финансового состояния. Для усиления разделительной способности дискриминантной функции целесообразно усилить отбор и обоснованность переменных. Наиболее целесообразно использовать методику прогнозирования банкротства, основанную на теории нечетких множеств и модификации модели риска банкротства организации, предложенную в 2000-2001 гг. А.О. Недосекиным, О.Б. Максимовым, Г.Б. Павловым.
Таблица 2
Определение вероятности банкротства авиакомпаниис помощью различных Z-счетов | ||||
| Показатели | Годы | |||
| 1-й | 2-й. | 3-й | 4-й | |
| Модели Альтмана | ||||
| Z1 =1,2X1+1,4X2+3,3X3+0,6X4+X5 | 1,47960 | 1,59676 | 2,54027 | 2,47889 |
| Модель Альтмана 1: Вероятность банкротства Z1 | очень высокая | очень высокая | Высокая | высокая |
| Z2=0,717X1+0,847X2+3,107X3+0,42X4+0,995X5 | 0,91980 | 1,02072 | 1,60237 | 1,56869 |
| Модель Альтмана 2: Вероятность банкротства Z2 | очень высокая | очень высокая | возможная | возможная |
| Модель Лиса | ||||
| Z=0,063X1+0,13Х2+0,18Х3+0,16Х4 | 0,18672 | 0,19668 | 0,13569 | 0,12360 |
| Вероятность банкротства | не высокая | не высокая | не высокая | не высокая |
| Модель Тафлера | ||||
| Z=0,53Х1+0,13Х2+0,18Х3+0,16Х4 | 0,35664 | 0,41860 | 0,54239 | 0,55352 |
| Вероятность банкротства | низкая | низкая | низкая | низкая |
| Модель Давыдовой-Беликова | ||||
| Z=8,38Х1+Х2+0,054Х3+0,63Х4 | 3,04427 | 3,28467 | 4,68678 | 4,25661 |
| Вероятность банкротства | незначительная | незначительная | незначительная | незначительная |
В отечественной практике экономического анализа эти подходы пока используются крайне редко. Между тем, для процессов несостоятельности характерна нестабильность, значительная неопределенность исходов. Все более возрастает неопределенность информации о внешних факторах при усилении их влияния на вероятность банкротства. В таких условиях подход к оценке несостоятельности можно существенно усилить, объединив количественные (финансовые) и качественные показатели в анализе, рассматривая их не только в статике, но и в динамике.