Методики сравнительной рейтинговой оценки финансового состояния предприятий различной отраслевой принадлежности*

Н.В Анисимова
канд. экон. наук, ст. преподаватель кафедры экономической информатики НГТУ

Е.В. Кобылянская
аспирант кафедры экономической информатики НГТУ

А.В. Кравченко
канд. техн. наук, доцент кафедры экономической информатики НГТУ (Новосибирск)

Анализ* финансового состояния организаций не предполагает однозначного подхода в силу необходимости применения различных критериев и систем показателей, отражающих особенности отраслей, к которым принадлежат объекты исследования. Также неправомерно применять ко всем предприятиям одни и те же предельные уровни финансовых показателей.

В настоящее время разработано и используется множество методик сравнительной оценки финансового состояния предприятий: рейтинговая оценка А.Д. Шеремета, балльная оценка финансового состояния Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой, методики прогнозирования вероятности банкротства зарубежных и отечественных экономистов и многие другие. Достаточно часто при оценке экономических объектов используются не только отдельно рассчитываемые показатели, но и интегральные.

В данной статье предлагаются две методики построения интегральных показателей. Сравнительную оценку финансового состояния предприятия можно производить экспертным или статистическим способом. Экспертный способ реализован на выборке показателей предприятий связи, статистический – на показателях предприятий мясоперерабатывающей промышленности.

Экспертный способ.Предварительный анализ отчетности ряда предприятий связи показал, что структура активов их бухгалтерских балансов характеризуется преобладанием иммобилизованных средств над мобильными активами, что оказывает существенное влияние на показатели ликвидности, платежеспособности и финансовой устойчивости.

В составе оборотных средств наибольшую долю занимает дебиторская задолженность менее 12 месяцев, что связано с особенностью системы расчетов потребителей услуг связи. Значительная часть дебиторской задолженности приходится на государственные учреждения и другие бюджетные организации, не подлежащие отключению от телефонной сети. В активах организаций высокий удельный вес оборудования. В результате предприятия испытывают дефицит собственных источников финансирования и вынуждены финансировать текущую деятельность за счет заемных средств, что ухудшает показатели платежеспособности.

Для разработки методики сравнительной оценки была использована скоринговая модель, которая представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В нашем случае чем выше показатели, тем лучше финансовое состояние предприятий.

Построение скоринговой модели требует прежде всего выбора финансовых коэффициентов и оценки значимости параметров модели.
В процессе исследования был применен метод ранговой корреляции, который позволяет расположить объекты исследования в порядке возрастания или убывания какого-либо присущего им свойства. Для оценки финансового состояния предприятий связи финансовые коэффициенты были расположены в порядке убывания их значимости.

Получение и обработка экспертных оценок методом ранговой корреляции включает следующие этапы.

1. Создание рабочей и экспертной групп.

В экспертную группу вошло четырнадцать специалистов аудиторских и консультационных фирм, ведущих специалистов банков. Все они по роду своей деятельности связаны с предприятиями связи (консультируют их сотрудников, занимаются аудитом отчетности либо оценивают возможность выдачи кредита).

2. Сбор мнений специалистов путем анкетного опроса.

Для оценки финансового состояния предприятий связи эксперты выбрали коэффициенты текущей ликвидности, обеспеченности собственными средствами, финансовой устойчивости, соотношения заемных и собственных средств, общей оборачиваемости капитала, а также рентабельности продаж и рентабельности собственного капитала.

При выборе коэффициентов для скоринговой модели важна их одинаковая направленность. В данном случае можно сформулировать условие: чем выше коэффициент, тем лучше финансовое состояние организации. Этому условию отвечают все выбранные экспертами коэффициенты, за исключением коэффициента соотношения заемных и собственных средств. Поэтому для целей исследования мы заменим его на обратный коэффициент, показывающий, сколько собственных средств приходится на рубль заемных. В некоторых источниках такой коэффициент встречается под названием коэффициента финансирования.

Оценка значимости данных параметров модели проводилась методом ранговой корреляции. Эксперты были опрошены повторно с целью определения весовых значений указанных показателей.

Финансовым коэффициентам по степени их значимости для оценки финансового состояния предприятий связи эксперты присваивали ранговые номера. Коэффициенту, которому эксперт дает наивысшую оценку, присваивается ранг 1. Если эксперт признает несколько коэффициентов равнозначными, то им присваивается один и тот же ранговый номер. На основе данных анкетного опроса составлена матрица рангов (табл. 1).

Таблица 1

Матрица рангов

. Составление сводной матрицы рангов на основе данных анкетного опроса.

Так как в матрице имеются связанные ранги, необходимо произвести их переформирование (табл. 2).

Таблица 2

Переформирование рангов

На основании переформирования рангов строится новая матрица рангов (табл. 3).

Таблица 3

Матрица рангов после переформирования

Показатели рейтинговой оценки Dj определяется по формуле:

,                          (1)

где   т– число специалистов-экспертов;
n – число факторов;
Хij– ранг j-го фактора у i-го специалиста.

Проверка правильности составления матрицы на основе исчисления контрольной суммы:

.

Суммы всех столбцов матрицы равны между собой и контрольной сумме, значит, матрица составлена правильно.

4. Анализ значимости исследуемых коэффициентов.

Согласно условиям ранжирования коэффициент с наименьшей суммой рангов имеет наибольшее значение, а коэффициент с наибольшей суммой рангов оценивается как наименее важный. Распределение рассматриваемых финансовых коэффициентов по значимости приобрело следующий вид:

На графике распределения сумм рангов (рисунок) чем ближе значения к прямой, тем более согласовано мнение экспертов.

Распределение сумм рангов финансовых
коэффициентов

5. Оценка средней степени согласованности мнений экспертов путем расчета коэффициента конкордации.

Полученные оценки факторов можно считать достаточно надежными только при условии хорошей согласованности экспертов, для чего производится обобщение мнений экспертов (оценка средней согласованности мнений) путем исчисления коэффициента конкордации.
Поскольку в матрице имеются связанные ранги, то коэффициент конкордации W рассчитывается по формуле (2):

                         (2)

,
где   t – число связанных рангов в каждом столбце матрицы рангов.

Величина Ti определяется для каждой графы, где имеются связанные ранги, а затем суммируется:
Т1 = 1/12·(23–2)= 0,5;  Т1 =Т2 =Т3 =Т5 =Т7 =Т8=Т9=Т13= 0,5;
Т11=1/12·[(23–2)+(23–2)]=1;
Т14=1/12·[(23–2)+(23–2)+ (23–2)]=1,5;
S Тi= 6,5.

,

где   W= 0,4 говорит о наличии определенной степени согласованности мнений экспертов.

6. Оценка значимости коэффициента конкордации.

Чтобы убедиться, что полученный коэффициент конкордации, характеризующий среднюю степень согласованности мнений экспертов, является величиной неслучайной и мы можем доверять полученным результатам, проверим его значимость. Необходимость такой оценки вытекает из того обстоятельства, что мы пользуемся выборочными данными (привлекаются не все специалисты, поэтому полученный результат может быть случайным).

Для оценки значимости коэффициента конкордации воспользуемся критерием согласия x2 (критерий Пирсона), который вычисляется по формуле 3 (при наличии связанных рангов):

;               (3)

.

Вычисленное значение x2 сравнивают с его табличным значением для соответствующего числа степеней свободы k = n – 1 = 6 и при заданном уровне значимости a = 0,05. Так как x2расч = 28,05 > x2табл = 1,97, то W = 0,4 есть величина неслучайная, она действительно характеризует наличие определенной степени согласованности мнений экспертов. Полученным результатам по оценке финансовых коэффициентов по степени их значимости можно доверять и использовать их в дальнейших исследованиях.

7. Подготовка рабочей группой решения по исследуемой задаче.

Необходимо было произвести экспертную оценку финансовых коэффициентов по степени их значимости для оценки финансового состояния предприятий связи. В результате проведенного исследования получили, что важнейшими финансовыми показателями для оценки финансового состояния предприятий связи являются: Х5 – рентабельность продаж, Х6 – рентабельность собственного капитала, Х1 – коэффициент текущей ликвидности, Х7 – коэффициент общей оборачиваемости капитала, Х3 – коэффициент финансовой устойчивости, Х4 – коэффициент финансирования. Эти коэффициенты могут использоваться для оценки финансового состояния предприятий связи.

При определении значимости финансовых коэффициентов для оценки финансового состояния предприятий связи эксперты учли специфику отрасли, в связи с чем коэффициент обеспеченности собственными средствами (Х2) получил наибольшую сумму рангов, значительно отличающуюся от остальных, а значит, он наименее важен и его можно исключить из модели сравнительной оценки финансового состояния предприятий отрасли.

На основе полученных сумм рангов можно исчислить коэффициенты весомости показателей, необходимые для определения финансового состояния предприятий. Вычислим по каждому выявленному важному показателю величину, обратную их сумме рангов, затем сложим их и определим долю каждой из этих величин в общей сумме.

Расчет весовых значений (Кв) финансовых коэффициентов по сумме представлен в табл. 4.

Таблица 4

Расчет коэффициентов весомости показателей
финансового состояния по сумме рангов

Удельный вес рентабельности продаж оказался самым высоким, самый низкий удельный вес у коэффициента финансовой устойчивости.

На основе проведенных расчетов мы получили шестифакторную модель сравнительной оценки финансового состояния предприятий связи:

Следует отметить, что данная модель применима не только для сравнения с фирмами-конкурентами отрасли. Модель также позволяет оценивать финансовое состояние одной организации в динамике, определять тенденцию улучшения или ухудшения финансового положения, выявить, за счет каких именно показателей произошло данное изменение, и на основе полученных результатов принимать соответствующие управленческие решения.

Статистический способ был применен на малых предприятиях мясоперерабатывающей промышленности. В качестве первичной информации использованы данные бухгалтерских отчетов предприятий за четыре года. На их основе получены расчетные значения 25 финансовых коэффициентов, характеризующие различные стороны финансово-хозяйственной деятельности [3]. Алгоритм построения аналитической функции статистическим способом можно представить следующим образом.

1. Формирование набора анализируемых финансовых показателей.

На данном этапе аналитик формирует полный набор показателей, из которых в дальнейшем будет получен набор существенных показателей, включаемых в аналитическую функцию.

2. Выработка критерия оценивания аналитической функции.

На этом шаге принимается решение об использовании конкретного критерия, по которому будет определяться устойчивость и стабильность работы предприятия. В нашем случае в качестве критерия было принято  отсутствие систематического отрицательного финансового результата от основной деятельности за время работы предприятия на рынке. Положительный результат от основной деятельности для промышленного предприятия является показателем стабильного и эффективного функционирования [1].

3. Ранжирование предприятий.

В качестве подготовительной процедуры необходимо выявить те предприятия, которые за время своей работы показывают систематический отрицательный финансовый результат от основной деятельности. Обычно первый год работы предприятия, год становления деятельности, не рассматривается. После распределения предприятий на группы каждому предприятию выставляется значение независимой переменной: «0» или «1». В нашем случае значение 0 характеризует «положительные» предприятия, а 1 – предприятия, имевшие когда-либо убыток от основной деятельности.

4. Построение аналитической зависимости.

Для построения аналитической функции, характеризующей стабильность и устойчивость работы предприятия, использовалась логистическая регрессия. Логистическая функция принимает значение 0 или 1 в своих пределах и позволяет распределить рассматриваемые объекты на две группы. Логистическая функция имеет вид:

,                                       (5)

где   ;
a0, a1, …, an – весовые оцениваемые коэффициенты;
х1, х2, … , хn – независимые переменные (в нашем случае – финансовые коэффициенты).

Оценивание весовых коэффициентов было проведено в ППП «Statistica». Входной информацией для аналитического блока послужили значения финансовых коэффициентов из набора, определенного на шаге 1. Далее контролировалось качество оценивания. Проверкой качества модели служили:
– значение характеристики х2;
– разница между расчетными и фактическими значениями функции.

Несущественные показатели отсеивались методом элиминирования, то есть пошагового удаления коэффициентов, не оказывающих заметного влияния на результат. В итоге были определены девять показателей, удаление одного из которых привело бы к существенному ухудшению качества аналитической функции.

Для мясоперерабатывающих предприятия были выбраны следующие девять показателей: коэффициент автономии (КАВТ), рентабельность активов (RАКТ), рентабельность собственного капитала (RСК), рентабельность продаж (RПР), коэффициент оборачиваемости активов (КОА), коэффициент отдачи собственного капитала (КОСК), коэффициент текущей ликвидности (КТЛ), коэффициент оборачиваемости капитала (КОК), рентабельность основной деятельности (RОД).

Функция U имеет следующий вид:

U = –10 + 8·КАВТ  – 19,3437·RАКТ + 0,5106·RСК –
– 2,2548·RПР + 0,3357·КОА – 0,3923·КОСК +         (6)
+ 1,697·КТЛ + 0,1185·КОК – 36,4442·RОД.

Качество модели подтверждено 100 %-ным совпадением прогнозных и фактических значений зависимой переменной Y и критерием х2, равным 41,74 [2].

Данная модель позволяет характеризовать финансовую устойчивость предприятия на рынке мясопереработки. С ее помощью нельзя построить рейтинг предприятий мясопереработки и определить влияние каждого из факторов на результирующий показатель но она позволяет распределить предприятия по критерию стабильности работы.

По результатам двух исследований можно увидеть, что пересечение существенных показателей есть. В обоих списках существенных показателей находят