Материал: ЭКОНОМИКА И ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА _ 2010

701 

веденные выше значения коэффициентов в российских условиях.  

Применение двухфакторной модели показало высокую степень устойчи-

вости  значительного  числа  анализируемых  российских  предприятий.  Это 

связано  с  двумя  обстоятельствами.  Во-первых,  в  модели  дается  известный 

«аванс»  на  устойчивость  в  силу  применения  свободного  члена  уравнения, 

имеющего  отрицательное  значение.  Во-вторых,  весовой  коэффициент  при 

показателе  текущей  ликвидности  имеет  значение,  на  два  порядка  превы-

шающее  значение  коэффициента  при  показателе  удельного  веса  заемных 

средств. При этом значение первого коэффициента отрицательное, а второго 

положительное. Следовательно, весомость ликвидности предполагается мно-

гократно более высокой, чем финансовой устойчивости, связанной с привле-

чением заемных средств.  

В  целом  оценка  финансового  состояния  предприятий  при  применении 

данной модели является существенно упрощенной. В известном смысле мож-

но сделать вывод, что модель работает достаточно хорошо, если для предпри-

ятия не принципиально важны источники, из которых получены привлечен-

ные  средства  и  уровень  его  рентабельности.  Модель  можно  использовать  в 

тех  случаях,  когда  предприятие  выполняет  роль  процессингового  звена  в 

системе бизнеса и средства привлекаются именно из смежных звеньев бизне-

са.  Это  обусловливает  возможности  и  ограничения  в  применении  двухфак-

торной модели для анализа финансового состояния предприятий. 

Те же самые факторы, обусловливающие ограниченность модели, могут 

быть продуктивно использованы для моделирования нескольких важных па-

раметров, характеризующих финансовую устойчивость предприятия: объема 

привлеченных средств для формирования основных производственных фон-

дов  и  оборотных  средств  при  заданной  величине  собственного  капитала 

предприятия.  Такое  моделирование  становится  реально  возможным,  по-

скольку с величиной заемных средств связана как первая, так и вторая неза-

висимая переменная в модели. 

Не менее известна в составе К-прогнозных моделей 

пятифакторная мо-

702 

дель Э. Альтмана,

  представляющая  собой  функцию  от  некоторых  показате-

лей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты 

его  работы  за  определенный  период.  В  общем  виде  данная  модель  (Z-счет) 

имеет вид: 

Z = 1,2 К1 + 1,4 К2 + 3,3 К3 + 0,6 К4 + К5, 

где  К1 – доля оборотных средств в общей сумме активов; 

К2  –  рентабельность  активов,  рассчитанная  по  нераспределенной  при-

были, выраженная в долях единицы (отношение нераспределенной прибыли 

к сумме активов); 

К3  –  рентабельность  активов,  рассчитанная  по  операционной  прибыли, 

выраженная  в  долях  единицы  (отношение  операционной  прибыли  к  сумме 

активов); 

К4 – отношение рыночной стоимости акций к общей сумме задолженно-

сти; 

К5  –  фондоотдача,  рассчитанная  по  общей  сумме  активов  (отношение 

выручки от реализации к сумме активов). 

Нормативные  значение  параметров  модели:  при  Z  >  2,99  предприятие 

финансово устойчиво, при Z < 1,81 предприятие безусловно несостоятельно, 

в интервале [1,81–2,99] состояние предприятия неопределенно. 

Применение  данной  модели  для  анализа  финансового  состояния  пред-

приятий  может  быть  эффективным  в  нескольких  случаях.  Прежде  всего  ее 

можно  использовать  для  крупных  акционерных  обществ,  котирующих  свои 

акции на биржах. Именно для таких предприятий можно получить объектив-

ную  рыночную  оценку  собственного  капитала  предприятия.  В  случае  иска-

жающего  действия  рыночных  и  политических  факторов  на  биржевой  меха-

низм  можно  использовать  модифицированный  вариант  модели  Альтмана, 

разработанный  для  компаний,  акции  которых  не  котируются  на  бирже.  В 

этом случае используется модель, имеющая следующий вид: 

Z = 0,717 К1 + 0,847 К2 + 3,107 К3 + 0,42 К4 + 0,995 К5. 

703 

(Содержание независимых переменных то же, что в предыдущем случае, 

но К4 представляет балансовую, а не рыночную стоимость акций.) 

Данная пятифакторная модель принимает во внимание иные параметры 

деятельности предприятия, чем двухфакторная. Основные акценты делаются 

на  соотношении  собственных  источников  в  составе  активов  и  рентабельно-

сти.  Это прямо  или  косвенно  выражается  в  таких категориях, как  собствен-

ный оборотный капитал, нераспределенная прибыль, операционная прибыль.  

Существенное  значение  имеет  также  объем  выручки  в  соотношении  с 

объемом  активов.  Коэффициенты  в  составе  показателей  демонстрируют  от-

носительное  «безразличие» модели  к конкретным характеристикам деятель-

ности предприятия  – их весовые значения однопорядковы. В связи с выше-

указанным, пятифакторная модель в ряде случаев демонстрирует противопо-

ложный  результат  в  прогнозировании  неблагоприятной  финансовой  ситуа-

ции по сравнению с прогнозом по двухфакторной модели.  

Модель  в  большей  степени  ориентирована  на  анализ  состояния  «пред-

приятия-одиночки», которое представляет бизнес целиком. Естественно, мо-

дель не является универсальной, но в ней представлены, на наш взгляд, наи-

более существенные финансовые показатели, характеризующие состояние и 

перспективы предприятий такого рода. 

Отметим, что особенностью данной модели является сильный акцент на 

уровень рентабельности, поэтому предприятия с рентабельностью выше не-

которой границы выглядят как совершенно устойчивые независимо от вели-

чины других параметров.  

В  ряде  случаев  высокая  рентабельность  не  является  очень  важной  для 

предприятий.  Иногда  она  может  свидетельствовать  о  развитии  неблагопри-

ятных  тенденций,  в  частности  о  возможности  обострения  конкурентной 

борьбы на рынке прибыльного продукта, о перспективе сокращения рыноч-

ного сегмента из-за высокой цены или появления товаров-заменителей. Кро-

ме того, обычным спутником высокой прибыльности является низкая обора-

704 

чиваемость капитала.  

Дополнительные  возможности  для  анализа  финансового  состояния 

предприятия может обеспечить применение 

PAS-коэффициента

 (Performanсе 

Analysis  Score)  –  показателя,  позволяющего  отслеживать  деятельность  ком-

пании  во  времени.  PAS-коэффициент  представляет  собой  относительный 

уровень  деятельности  компании,  выведенный  на  основе  ее  Z-коэффициента 

за  определенный  отчетный  период  и  выраженный  в  процентах  от  1  до  100. 

PAS-коэффициент,  равный  50,  указывает  на  то,  что  деятельность  компании 

оценивается  как  средняя,  или  удовлетворительная,  в  ряду  анализируемых 

предприятий; PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 

10  %  компаний  находятся  в  худшем  положении  (неудовлетворительная  си-

туация). Рассчитав Z-коэффициент, можно преобразовать абсолютную вели-

чину, характеризующую его финансовое положение, в относительную харак-

теристику финансовой деятельности.  

Сильной стороной такого подхода является возможность сочетать ключе-

вые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в едином предста-

вительном соотношении. Так, предприятие рентабельное, но слабое с точки 

зрения  структуры  баланса,  может  быть  сопоставлено  с  менее  прибыльным, 

чей  баланс  уравновешен  по  источникам  и  направлениям  их  использования. 

Таким  образом,  рассчитав  PAS-коэффициент,  можно  оценить  финансовые 

риски,  связанные  с  эксплуатацией  данного  предприятия,  и  соответственно 

варьировать условия купли-продажи пакетов акций или всего предприятия. 

Дополнительную  возможность  применения  моделей  Альтмана  обеспе-

чивает возможность использования рейтинга риска. 

Рейтинг риска 

статисти-

чески  определяется  в  тех  случаях,  когда  предприятие  имеет  отрицательный 

Z-коэффициент.  Рейтинг  вычисляется  на  основе  динамики  Z-коэффициента, 

величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение кото-

рых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя 

пятибалльную  шкалу,  в  которой  1  указывает  на  «риск,  но  незначительную 

вероятность  немедленного  бедствия»,  а  5  означает  «абсолютную  невозмож-

705 

ность  сохранения  прежнего  состояния»,  владельцы  предприятия  могут  при-

нять  обоснованное решение  о  необходимости  его  сохранения  в  собственно-

сти.  

В  определенных  случаях  можно  успешно  применять  подход  Таффлера 

(Taffler), использовавшего для построения К-прогнозной модели статистиче-

ский  метод,  известный  как  анализ  многомерного  дискриминанта,  и  постро-

ившего модель платежеспособности, основанную на некоторых частных со-

отношениях. В модели выделены некоторые ключевые параметры деятельно-

сти предприятия, такие как прибыльность, соответствие оборотного капитала 

общей сумме активов, финансовый риск и ликвидность. Модель платежеспо-

собности,  объединяющая  соответствующим  образом  эти  показатели,  харак-

теризует  финансовое  состояние  предприятия.  Типичная  модель  для  анализа 

предприятий, акции которых котируются на биржах, имеет вид: 

Z = c

0 

+ c

1

к

1 

+ c

2

к

2 

+ c

3

к

3 

+ c

4

к

4

, 

где  к

1 – 

отношение прибыли до налогообложения к текущим обязательствам; 

к

2

 – отношение текущих активов к общей сумме обязательств; 

к

3

 – отношение текущих обязательств к общей сумме активов; 

к

4

 – отсутствие интервала кредитования; 

с

0

,…с

4

 – коэффициенты, характеризующие значимость показателей. 

Модель  представляется  достаточно  сбалансированной,  поскольку  отра-

жает целый ряд важных финансовых характеристик предприятия: к

1

 показы-

вает рентабельность использования привлеченных средств; к

2

 – риск текущей 

деятельности предприятия; к

3

 – состояние оборотного капитала; к

4

 – ликвид-

ность.  

Но  недостатком  модели  является ориентация интегрального  показателя 

на  любые  положительные  значения,  только  получение  отрицательного  зна-

чения  этого  показателя  считается  отрицательной  финансовой  характеристи-

кой предприятия. При условии, что все весовые коэффициенты положитель-

ны, получить отрицательное значение интегрального показателя в реальных