Студентка 4 курса Орлова С.А.

Северо-Кавказский федеральный университет г.Ставрополь, Россия

Оценка риска банкротства организаций нефтегазового сектора

В условиях рыночной конкуренции организации функционируют как самостоятельные субъекты, финансовая деятельность которых связанна с получение прибыли, а так же риском возникновения кризиса, который в дальнейшем может привести к банкротству предприятия.

Банкротства (несостоятельность) – признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей [1].

Оценка риска банкротства позволяет выявить в каком состояние находится предприятие, какие показатели снижены и за счет чего, а так же способствует выведению компаний из кризиса, позволяя сформировать антикризисные мероприятия. Модели оценки вероятности риска банкротства пользуются большим интересом, как в отечественной практике, так и за рубежом.

Для оценки вероятности банкротства используем пятифакторную модель Альтмана для открытых акционерных обществ. Данная модель достаточно популярна как в заграничной, так и в отечественной практики. Однако каждая модель имеет как плюсы, так и минусы. Несмотря на то, что ее широко используют в российской практике, она не дает сто процентов правильности при расчетах, так как значение показателей характерна исключительно для зарубежных компаний, а не для отечественных. Так как акции Газпрома котируются на рынке ценных бумаг, акции которых свободно продаются на рынке и имеют рыночную стоимость, то эта модель будет эффективна, расчет представлен в таблице 1 [2].

Если значение показателя Z<1,81, то вероятность банкротства очень высокая. Если 1,81≤Z≤2,7 – вероятность банкротства высокая. Вероятность банкротства невелика – 2,7≤Z≤2,99. А если Z≥2,99, то вероятность банкротства очень низкая.

Таблица 1 – Расчет вероятности банкротства ПАО «Газпром» по модифицированной пятифакторной модели Альтмана за 2012–2014 гг.

Показатели	2012 год	2013 год	2014 год
Х1 – оборотный капитал к сумме активов предприятия.	0,14	0,16	0,15
Х2 – не распределенная прибыль к сумме активов предприятия, отражает уровень финансового рычага компании.	0,05	0,06	0,01
Х3 – рентабельность активов	0,07	0,08	-0,01
Х4 – рыночная стоимость собственного капитала/бухгалтерская (балансовая) стоимость всех обязательств.	0,10	0,05	0,04
Х5 – отдача всех активов	0,36	0,36	0,32
Z = 1,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 0,9Х5	0,85	0,89	0,47

Из таблицы 1 видно, что в 2012 году индекс Альтмана равнялся 0,85, то есть в 2012 году вероятность банкротства ПАО «Газпром» очень высокая. В 2013 году показатель равен 0,89, а в 2014 году – 0,47, то есть <1,81, вероятность в двух последующих годах очень высокая.

Следует отметить, что весовые коэффициенты – константы в этой модели рассчитаны исходя из финансовых условий, сложившихся в США. Поэтому логично было проанализировать ряд обанкротившихся предприятий и рассчитать коэффициенты – константы, соответствующие российской экономике.

Среди российских рейтинговых моделей диагностики риска банкротства следует отметить четырехфакторную модель Постюшкова А.В., которая является достаточно простой и предполагает  расчет итогового рейтингового показателя на основе подстановки в модель заранее рассчитанных ключевых показателей, характеризующих хозяйственную деятельность предприятия. Данным моделям присуща универсальность, они разработаны и применимы к странам с экономикой переходного периода, модели могут быть применимы к любым отраслям и компаниями любой степени крупности и масштаба. Это универсальная модель диагностики риска банкротства, разработанная для стран с переходной экономикой. Может применяться для любой отрасли и масштаба предприятия. Применяется в зависимости от горизонта прогнозирования — среднесрочный; масштабов деятельности анализируемого предприятия — универсальный; отраслевой принадлежности анализируемого пред- приятия — универсальный; степени формализации — количественный, рейтинговый; трудоемкости расчетов — не требующий специального программного обеспечения

Если значение показателя Z<0,99, то вероятность банкротства высокая. Если 0,99≤Z≤1 – вероятность банкротства средняя. Вероятность банкротства низкая если Z>1. Рассмотрим расчет вероятности несостоятельности ПАО «Газпром» по модели А.В. Пастюшкова за три года в таблице 2 [2].

Таблица 2 – Расчет вероятности банкротства ПАО «Газпром» по четырехфакторной модели А.В. Пастюшкова за 2012–2014 гг.

Показатели	2012 год	2013 год	2014 год
Х1 – коэффициент текущей ликвидности	2,46	2,47	2,38
Х2 – коэффициент обеспеченности собственного капитала	0,16	0,17	0,48
Х3 – коэффициент оборачиваемости собственного капитала	-14,2	-9,59	0,34
Х4 – коэффициент рентабельности собственного капитала	0,07	0,07	0,02
Z = 0,125Х1 + 2,5Х2 + 0,4Х3 + 1,25Х4	-4,88	-3,01	1,66

Таким образом, рассчитав комплексный показатель по модели А.В. Пастюшкова, из таблицы 6 следует, что в 2012 и 2013 гг. показатель Z является отрицательным – 4,88 и – 3,01 соответственно, что меньше 0,99 тем самым вероятность банкротства высокая. Однако к 2014 году Z = 1,66, что выше единицы, то есть вероятность банкротства низкая, состояния ПАО «Газпром» стабилизировалось.

Рассмотрим методику оценки банкротства нефтяных компаний, предлагаемую Д.А. Мурадовым. Данная модель является специфичной для нефтегазовой отрасли и будет более точно отражать состояние предприятия. Приемлемые значения являются следующие: Z<6,23 – организация неплатежеспособна – «банкрот», кризисная ситуация; 6,23≤Z<9,42 – платежеспособность организации на низком уровне, высокая вероятность наступления банкротства; 9,42≤Z<12,55 – организация платежеспособна, средняя вероятность наступления банкротства; 12,55≤Z<15,53 – вероятность наступления банкротства низкая; Z≥15,53 – организация практически «непотопляема», вероятность наступления банкротства в обозримой перспективе крайне мала, расчет приведен в таблице 3 [2].

Таблица 3 – Расчет вероятности банкротства ПАО «Газпром» по модели Д.А. Мурадова за 2012–2014 гг.

Показатели	2012 год	2013 год	2014 год
Х1 – рентабельность активов	0,05	0,06	0,01
Х2 – рентабельность продукции	-0,32	-0,32	-0,09
Х3 – отношение собственного оборотного капитала к оборотным активам	3,08	2,80	2,87
Х4 – структура капитала	3,66	3,37	2,74
Х5 – коэффициент текущей ликвидности	2,21	2,41	2,28
Х6 – отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к уплаченным процентам	0,20	0,22	0,07
Х7 – коэффициент финансовой независимости	0,78	0,77	0,74
Х8 – отношение рыночной стоимости к заемному капиталу	0,05	0,05	0,04
Х9 – отношение денежного потока к заемному капитала	0,43	0,48	0,43
Х10 – коэффициент оборачиваемости основных средств или фондоотдача	0,52	0,51	0,47
Z=2,65Х1+1,99Х2+3,30Х3+2,21Х4+0,62Х5+1,47Х6+ +2,28Х7+0,48Х8+2,32Х9+0,54Х10	22,49	21,20	19,70

Из таблицы 3 видно, что в 2012 году наблюдается самый высокий показатель 22,49>15,53 – организация «непотопляема», вероятность банкротства крайне мала. В 2013 году показатель снизился на 1,29 и составил 21,20, что больше 15,53, соответственно предприятие платежеспособное и вероятность банкротства низкая. К 2014 году показатель составил 19,70>15,53, вероятность банкротства минимальная. Однако с каждым годом показатель снижается.

Необходимо отметить, что все перечисленные модели имеют как достоинства (простота финансовых расчетов), так и недостатки (субъективность применения западных моделей по отношению к российским предприятиям). При этом различия во внешних факторах, оказывающих влияние на функционирование предприятия (степень развития фондового рынка, налоговое законодательство, нормативное обеспечение бухгалтерского учета) и, следовательно, на экономические показатели, искажают вероятностные оценки. Но все модели могут быть использованы для объективного формирования вывода о финансовом положении предприятия.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что проведенный анализ выявил неустойчивую структуру баланса и возможность вероятности наступления банкротства, что требует постоянного контроля над финансовой деятельностью предприятия и поиска путей финансового оздоровления в случае наступления кризиса.

Литература:

1. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротства)». – Новосибирск: Норматика, 2014. – 256 с.

2. Бережная О.В. Диагностика финансово-экономического состояния организации: учебное пособие/ О.В. Бережная: М.: ИНФРА-М, 2014. – 304 с.