18 ноября 2024 г. в Институте экономики УрО РАН состоялся научный семинар Лаборатории моделирования пространственного развития территорий, на котором был представлен методический подход к сценарному прогнозированию рисков банкротства предприятий отраслей экономики в регионе. Основной докладчик, руководитель Лаборатории канд. экон. наук Илья Наумов представил результаты первого этапа исследований по гранту Российского научного фонда № 24-28-00704 «Сценарное моделирование и прогнозирование рисков банкротства отраслей промышленности Свердловской области» (https://rscf.ru/project/24-28-00704/).
В своем выступлении Илья Викторович отметил основные недостатки применяющихся методических подходов к оценке рисков банкротства предприятий (многомерного дискриминантного анализа и эконометрического моделирования). Спикер считает, что применяющиеся методики не являются универсальными по следующим причинам: они не учитывают отраслевую специфику деятельности предприятий, их территориальные особенности размещения; исследователями задаются стандартные пороговые значения для оценки степени вероятности банкротства предприятий различных видов экономической деятельности, что приводит к искажению реальной картины их финансового состояния; при использовании многомерного анализа не учитывается и размер предприятий; используемые исследователями пороговые значения для оценки степени вероятности банкротства предприятий определяются экспертным путем, и это способствует возрастанию субъективности получаемых результатов; используемые интегральные показатели вероятности банкротства рассчитываются на основе данных за последний отчетный период, не учитывается динамика изменения вероятности банкротства, и это снижает достоверность прогнозов; многомерные дискриминантные модели оценки рисков банкротства не учитывают влияние факторов внутренней и внешней среды.
В докладе Илья Наумов представил методический подход, объединяющий два основных инструмента оценки и прогнозирования рисков банкротства предприятий: многомерный дискриминантный анализ и эконометрическое моделирование. Основными этапами авторской методики стали: 1) систематизация данных бухгалтерской отчетности предприятий по отраслям экономики и расчет индикаторов для оценки рисков потери финансовой ликвидности, платежеспособности, финансовой независимости от внешних кредиторов, дефицита собственного оборотного капитала, рисков снижения оборачиваемости капитала и конкурентоспособности продукции, снижения эффективности производственных процессов, использования капитала; 2) оценка вероятности банкротства отраслей экономики с использованием модифицированной методики Альтмана без четвертого фактора, характеризующего отношение рыночной стоимости акций к сумме всех обязательств предприятия для учета группы малых предприятий, которые не выпускают акции и другие ценные бумаги; 3) регрессионное моделирование рисков банкротства отраслей экономики под воздействием факторов внутренней и внешней среды; 4) ARIMA-моделирование динамики факторов внутренней и внешней среды в регионе (управляемых переменных) и формирование наиболее вероятных прогнозов их изменения; 5) разработка прогнозных сценариев изменения вероятности банкротства отраслей экономики (базовых сценариев: инерционного, оптимистичного, пессимистичного, а также целой системы сценариев в результате комбинации управляемых переменных); 6) регрессионное моделирование воздействия рисков банкротства предприятий отраслей экономики на показатели социально-экономического развития региона; 7) прогнозирование социально-экономических последствий реализации сценариев изменения рисков банкротства отраслей экономики; 8) оценка приоритетов государственной финансовой поддержки отраслей экономики.
Новизной представленного подхода стало использование индивидуальных пороговых значений для оценки вероятности банкротства предприятий каждой отрасли, рассчитываемых с использованием средних значений по Z-статистикам всех предприятий отрасли и стандартных отклонений от них. В докладе было отмечено, что выделение пониженного и повышенного уровня вероятности банкротства повышает чувствительность оценки перспектив банкротства предприятий отраслей экономики, такой подход позволяет более корректно подойти к оценке финансовой состоятельности предприятий – учесть их размер, отраслевую и пространственную специфику, дифференцированность пороговых уровней вероятности их банкротства.
В докладе звучали результаты апробации разработанного методического подхода – оценки вероятности банкротства предприятий отрасли машиностроения в Свердловской области. В зоне повышенных рисков банкротства находятся крупные предприятия с выручкой более 2 млрд руб. в год – ПАО «Уралмашзавод», АО «Машиностроительный холдинг», АО «Пневмостроймашина», ООО «Уралдомноремонт-Екатеринбург», ООО «МК Технэкс», ПАО «Уралхиммаш» и АО «АМЗ Вентром». В их структуре в 2022 г. преобладали денежные средства и краткосрочные финансовые вложения (22,1%), быстрореализуемые активы (31,3%), а в структуре их пассивов – преобладали наиболее срочные обязательства (51%), и это формирует серьезные риски для их финансовой устойчивости. Ситуация осложняется тем, что предприятия не обеспечены собственными оборотными средствами, они имеют высокий уровень закредитованности, объем заемного капитала в 2,5 раза превышает собственный.
Отмечено, что в более стабильном финансовом положении находятся средние предприятия с выручкой от 0,198 до 2,0 млрд руб. за год. Они обладают необходимым объемом оборотных средств, однако в их структуре преобладают труднореализуемые активы, необходимый уровень оборотных средств поддерживается за счет краткосрочного кредитования, накопленный уровень краткосрочных обязательств превышает долгосрочные в 9,4 раз, и это формирует угрозы потери платежеспособности. Имеющихся у предприятий ресурсов не хватает для погашения краткосрочных обязательств и сформировавшейся кредиторской задолженности, недостаточная их обеспеченность запасами и функционирующим капиталом способствуют снижению финансовой устойчивости.
В наиболее уязвимом финансовом положении оказались малые предприятия машиностроения в Свердловской области с выручкой менее 0,198 млрд руб. в год. В докладе было отмечено, что данные предприятия имеют достаточный объем оборотных средств для поддержания непрерывности производственных процессов, однако не обладают финансовой независимостью, характеризуются низким уровнем платежеспособности и перспективной ликвидностью баланса из-за недостаточности быстрореализуемых активов для погашения наиболее срочных обязательств, из-за высокой закредитованности им сложно привлечь заемный капитал для обновления имеющихся запасов и основных средств, более низкими темпами, по сравнению со средними предприятиями, оборачиваются их кредиторская, дебиторская задолженности.
Сформированные диаграммы Альтмана показали, что именно малые предприятия отрасли в настоящее время отличаются повышенными рисками банкротства, и главным фактором, формирующим данные риски, как показал регрессионный анализ, является зависимость предприятий от импортируемых зарубежных передовых технологий. Переориентация предприятий на использование отечественных разработок и передовых производственных технологий позволит значительно снизить риски банкротства малых предприятий. Средние предприятия, как показала диаграмма Альтмана, отличаются устойчивым финансовым положением и низким уровнем рисков банкротства предприятий, основное влияние на динамику которых оказывают такие факторы, как оборачиваемость основных средств и запасов, эффективность использования (рентабельность) оборотных активов, а также степень износа основных фондов предприятий. Илья Викторович отметил, что крупные предприятия на протяжении длительного времени находились в зоне повышенных рисков банкротства, и только в 2022 г. финансовое положение предприятий улучшилось, и на это, как показало регрессионное моделирование, повлияло повышение ликвидности активов предприятий, обеспеченности предприятий оборотными средствами, оборачиваемости дебиторской задолженности, рентабельности оборотных активов, а также значительный приток инвестиций в основной капитал.
В докладе Илья Викторович также представил три базовых прогнозных сценария изменения динамики рисков банкротства крупных, средних и малых предприятий машиностроения в Свердловской области. Сохраняются значительные риски банкротства крупных предприятий и повышенные риски банкротства малых предприятий. Основными триггерами реализации инерционного прогнозного сценария изменения вероятности банкротства крупных предприятий, предполагающего сохранение устоявшихся тенденций в динамике факторов, формирующих данные риски, являются снижение абсолютной ликвидности крупных предприятий с 0,42 до 0,24, рост обеспеченности предприятий оборотными средствами с 0,04 до 0,34, рост оборачиваемости дебиторской задолженности с 1,17 до 1,66, снижение рентабельности оборотных активов с 12,3% до 2,63%, снижение объема инвестиций, привлекаемых предприятиями Свердловской области в основной капитал, с 30,7 до 17,5 млрд руб. Для реализации инерционного прогнозного сценария, предполагающего снижение вероятности банкротства малых предприятий отрасли машиностроения в регионе, необходимо сокращение объема импортируемых новых технологий до уровня 10 млн руб. в год. Переход на внедрение отечественных разработок будет способствовать повышению их финансовой устойчивости и устранению технологического риска банкротства.
В заключение Илья Викторович обозначил отрасли экономики в Свердловской области, отличающиеся высоким уровнем вероятности банкротства предприятий: производство пищевых продуктов, добыча полезных ископаемых, химическое производство и производство электрического оборудования. Были перечислены предприятия, находящиеся в зоне высоких рисков банкротства. В зоне повышенных рисков находятся предприятия в сфере металлургического производства, в сфере производства и распределения электроэнергии, газа и воды, производства неметаллических минеральных продуктов и готовых металлических изделий. Низким уровнем вероятности банкротства отличаются предприятия отраслей производства резиновых и пластмассовых изделий, транспортных средств и оборудования, текстильного и швейного производства, обработки древесины и производства изделий из дерева.
Дальнейшим направлением исследований по данному научному проекту, как отметил Илья Викторович, является построение регрессионных моделей для оценки факторов, формирующих риски банкротства предприятий данных отраслей экономики, и проектирование прогнозных сценариев динамики изменения рисков в будущем, поиск оптимальных механизмов их снижения, поддержки предприятий.
