12.2. Методика рейтингового анализа эмитентов

Рейтинг – это единый показатель кредитоспособности заемщика. Рейтинговая оценка используется в банках и других кредитных организациях для определения уровня кредитоспособности заемщика, однако, поскольку она носит комплексный характер, подобная оценка может быть использована и для анализа платежеспособности анализируемой фирмы, ее устойчивости, а также для прогнозирования банкротства.

Общий вид количественной рейтинговой оценки можно представить в виде формулы [8]):

Р = Σ^N_i=1 А_i К_i ,

где Р – интегральный показатель (рейтинг);

А_i – удельный вес i-го показателя; Σ^N_i=1 А_i = 100%;

К_i – значение i-го показателя;

N – число показателей, используемых в рейтинге.

Таким образом, подставляя в эту формулу значения показателей конкретного анализируемого предприятия (К_i), на выходе мы будем иметь число, по которому и будем судить о кредитоспособности заемщика.

Принцип построения количественной рейтинговый оценки:

1. Выбираются показатели (К_i), которые будут использованы для построения рейтинга.

По своему смыслу рейтинговая оценка является экспресс-оценкой, т.е. для ее построения не может быть использовано большое количество показателей. Обычно для рейтинга выбирается 5-7 наиболее обобщающих, наиболее важных показателей. При этом их выбор целиком зависит от аналитика, а потому носит субъективный характер и зависит от его квалификации, опыта и т.д.

2. Выбираются удельные веса для каждого показателя (А_i).

Удельные веса - это величины, характеризующие уровень влияния каждого показателя на обобщающую рейтинговую оценку. Они могут быть даны аналитиком на основе собственных знаний и представлений (для более достоверной оценки такие данные должны пройти апробацию прежде, чем по ним будут приниматься решения) либо на основе статистических данных. В последнем случае обычно применяется множественный дискриминантный (кластерный) анализ (МДА).

3. Формируется шкала рейтинговых значений, при этом все значения разбиваются на группы, соответствующие уровню кредитоспособности.

4. В полученную формулу подставляются показатели, рассчитанные на основе данных отчетности фирмы. В результате мы получаем итоговое число (рейтинг) нашей фирмы.

5. На основе полученного рейтинга делаются выводы о работе предприятия.

Реальным примером рейтинговой оценки заемщиков может служить модель, разработанная специалистами фирмы «ИНЭК» (см. табл. 12.5.). Обоснованность получаемых в ней результатов была проверена на множестве предприятий при проведении анализа в рамках работы Совета по антикризисным программам при Правительстве Москвы, Комплекса перспективного развития г. Москвы, Департамента науки и промышленной политики Правительства Москвы, а также учтены данные, полученные из других регионов России³.

Таблица 12.5.

Показатель	Значение интервала
	1	2	3	4
Рентабельность собственного капитала (ROE) чистая прибыль/собственный капитал	1/3 ставки ЦБ РФ	1/3 ÷ 1/4 ставки ЦБ РФ	0 - 1/4 ставки ЦБ РФ	0
Уровень собственного капитала (коэффициент автономии), %, Собственный капитал/валюта баланса * 100%	70	60 69	50 59	50
Коэффициент покрытия внеоборотных активов собственным капиталом (собственный капитал + долгосрочные заемные средства) / внеоборотные активы	1,1	1,1-1,0	1 0,8	0,8
Длительность оборота кредиторской задолженности, дни	60	61 90	91 180	180
Длительность оборота чистого производственного оборотного капитала, дни 360 * (запасы + дебиторская задолженность – кредиторская задолженность) / выручка	1 30	30; 0 (-10)	(-11) (-30)	(-30)
Цена интервала	5	3	1	0

В данном примере мы имеем не рейтинг в чистом виде, а его модификацию – кредитный скоринг: вместо значений показателей для определения рейтинга в формулу мы подставляем бальные значения («цену интервала»).

Шкала значений делит все полученные значения на четыре группы:

Группа А (сумма цен интервалов = 21 – 25) - финансово устойчивые, предприятия, платежеспособные, рентабельные предприятия. Они имеют отличные шансы для дальнейшего развития, высокий уровень кредитоспособности и скорее всего получат кредит.

Группа В (сумма цен интервалов = 11 – 20) – предприятия с удовлетворительным уровнем рентабельности, в целом финансово устойчивые. Они могут получить кредит, но работа с этими предприятиями требует взвешенного подхода.

Группа С (сумма цен интервалов = 4 – 10) – низкорентабельные, финансово неустойчивые предприятия. Инвестиции них связаны с повышенным риском, получение кредита ими маловероятно (скорее всего под повышенные проценты и дополнительные гарантии).

Группа D. (сумма цен интервалов меньше 4) - предприятия, находящиеся в глубоком финансовом кризисе. Вероятность улучшения их деятельности невысока, поэтому кредит и давать слишком опасно: велика вероятность невыполнения ими своих обязательств.

Савицкая Г.В.⁴ предлагает следующую систему показателей и их рейтинговую оценку, выраженную в баллах, для прогнозирования финансового состояния предприятия (табл. 12.6).

Таблица 12.6.

Группировка показателей для рейтинговой оценки по критериям оценки финансового состояния

Показатель	Границы классов согласно критериям
	I класс, балл	II класс, балл	III класс, балл	IY класс, балл	Y класс, балл	YI класс, балл
Коэффициент абсолютной ликвидности	0,25 и выше - 20	0,2 - 16	0,15 - 12	0,1 - 8	0,05 - 4	Менее 0,05 – 0
Коэффициент быстрой (промежуточной) ликвидности	1,0 и выше - 18	0,9 - 15	0,8 - 12	0,7 - 9	0,6 - 6	Менее 0,5 – 0
Коэффициент текущей ликвидности	2,0 и выше - 16,5	1,9  1,7 - 15  12	1,6  1,4 - 10,5 7,5	1,3  1,1 - 6  3	1,0 - 1,5	Менее 0,5 – 0
Коэффициент автономии	0,6 и выше - 17	0,590,54 - 1512	0,530,43 - 11,47,4	0,420,41 - 6,61,8	0,4 - 1	Менее 0,4 – 0
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	0,5 и выше - 15	0,4 - 12	0,3 - 9	0,2 - 6	0,1 - 3	Менее 0,1 – 0
Коэффициент обеспеченности запасов собственным оборотным капиталом	1,0 и выше - 15	0,9 - 12	0,8 - 9,0	0,79 - 6	0,6 - 3	Менее 0,5 – 0
Минимальное значение границы	100	85 - 64	63,9 - 56,9	41,6 - 28,3	18	-

Этот автор разбивает все предприятия не на 4, а на 6 групп (классов) по уровню кредитоспособности исходя из проведенного анализа финансового состояния:

I класс – предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющем быть уверенным в возврате кредита или займа;

II класс – предприятия, имеющие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваемые как рискованные;

III класс – предприятия, имеющие некоторые проблемы с платежеспособностью. Скорее всего, исходную сумму кредита они вернут, а вот, но полное получение процентов кажется сомнительным;

IY класс – предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять и свои средства, и проценты;

Y класс – предприятия высочайшего риска;

YI класс – предприятия-банкроты.

К сожалению, данная методика использует для анализа только показатели финансового состояния, не затрагивая рентабельность и оборачиваемость.

Из рейтинговых моделей, использующих для своего формирования статистические методы и наиболее известных в мировой и российской практике, можно назвать следующие модели:

• Коэффициент Альтмана, разработанный известным западным экономистом Эдвардом Альтманом в 1968 г. Основной целью индекса кредитоспособности Альтмана является деление фирм на потенциальных банкротов и не банкротов. При построении своего индекса Альтман обследовал 66 предприятий США, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг. а половина работала успешно. Из 22 аналитических коэффициентов он выбрал пять наиболее значимых и построил уравнение, результаты которого показывают прогноз на 2-3 года вперед⁵:

Z = 1,2 Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 0,999Х5,

где Х1 – чистый капитал (собственные оборотные средства) / сумма активов;

Х2 – нераспределенная прибыль / сумма активов;

Х3 – прибыль до уплаты налога и процентов / сумма активов;

Х4 – рыночная стоимость акций / заемные обязательства;

Х5 – выручка / сумма активов.

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана в США показали, что Z-счет может принимать значение в пределах [-14, +22].

Далее мы имеем следующую шкалу результатов:

При Z > 2,99 предприятие является финансово устойчивым и кредитоспособным;

при Z < 1,81 предприятие является несостоятельными (банкротом);

интервал (1,81-2,99) составляет зону неопределенности: предприятие находится на грани несостоятельности и может как обанкротиться, так и продолжать свою работу.

Однако, в связи с тем, что в четвертом коэффициенте фигурирует рыночная стоимость акций, этот показатель можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Поэтому позже Альтманом был разработан модифицированный вариант формулы для компаний, для компаний, акции которых не котируются на бирже⁶:

Z = 0,717 Х1 + 0,847Х2 + 3,1Х3 + 0,42Х4 +0,995 Х5

В числителе показателя Х4 вместо рыночной стоимости акций стоит их балансовая стоимость.

Если полученное значение модифицированного Z-счета составит менее 1,23, можно говорить о несостоятельности (банкротстве) предприятия. При Z = 1,23  2,89 предприятие находится в зоне неопределенности («туманная область»). Если Z  2,9, то компания работает стабильно и банкротство маловероятно.

Как показывают исследования американских аналитиков, модели Альтмана позволяют в 95% случаев предсказать банкротство фирмы на год вперед и в 83% случаев – на два года вперед.

Альтману принадлежат также двухфакторная и семифакторная модели. В семифакторной модели, позволяющей прогнозировать банкротство за пять лет с точностью до 70% используются следующие показатели: рентабельность активов, динамичность прибыли, коэффициент покрытия процентов, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент автономии, коэффициент стоимости имущества предприятия.

• Четырехфакторная модель великобританского экономиста Таффлера (Taffler), разработанная в 1977 г. для компаний, акции которых котируются на биржах:

Z = Со + 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4,

где Х1 – прибыль до уплаты налога / текущие обязательства;

Х2 – текущие активы / общая сумма обязательств;

Х3 – текущие обязательства / общая сумма активов;

Х4 – отсутствие интервала кредитования.

• Модель Спрингейта (G.L.V.Springate), 1978г.⁷:

Z = 1,03 Х1 + 3,07Х2 + 0,66Х3 + 0,4Х4

где Х1 – чистый капитал (собственные оборотные средства) / сумма активов;

Х2 – прибыль до уплаты налога и процентов / сумма активов;

Х3 – прибыль до налогообложения / текущие обязательства;

Х4 - выручка / сумма активов.

Критическое значение по модели Спрингейта равно 0, 862 (больше этого значения предприятия кредитоспособны, ниже – являются банкротами и, соответственно, некредитоспособны); точность прогноза – 92,5% для 40 компаний, исследованных им.

• Модель Фулмера (Fulmer). Фулмер получил эту модель, анализируя в 1984г. 40 финансовых показателей 30 успешных компаний и 30 банкротов:

H = 5,528 V1 + 0,212V2 + 0,073V3 + 1,270V4 - 0,120 V5 + 2,335V6 + 0,575V7 + 1,083V8 + 0,894 V9 – 6,075

где V 1 – нераспределенная прибыль / сумма активов;

V 2 – выручка / сумма активов;

V 3 – прибыль до налогообложения / собственный капитал;

V 4 – изменение остатка денежных средств / кредиторская задолженность;

V 5 –заемные средства / сумма активов;

V 6 – текущие обязательства / всего активов;

V 7 – материальные внеоборотные активы / всего активы;

V 8 – рабочий капитал (собственные оборотные средства) / кредиторская задолженность;

V 8 - прибыль до уплаты налога и процентов / проценты.

Критическое значение – 0. Точность прогноза составляет 98% при анализе в течение года.

• Модель Ж.Лего (Jean Legault). Эта рейтинговая модель была разработана под руководством канадского аналитика Ж.Лего и рекомендована для использования Ordre des comptables agrees des Quebec. При ее создании модели были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн. долларов. Модель выглядит следующим образом:

CA-Score = 4,5913 Х1 + 4,5080Х2 + 0,3936Х3 -27616

где Х1 – акционерный капитал / сумма активов;

Х2 – (прибыль до налогообложения +финансовые издержки) / сумма активов;

Х3 – оборот за два периода / сумма активов за два периода.

Критериальное значение – 0,3. Вероятность правильного прогноза – 83% для промышленных предприятий.

• Модель R, разработанная учеными Иркутской государственной экономической академии на основе обработки данных финансовой отчетности 2040 предприятий торговли города Иркутска и Иркутской области за период с 1994 по 1996гг.⁸:

R = 8,38 К1 + К2 + 0,054 К3 + 0,63К4,

где К1 – оборотный капитал / актив;

К2 – чистая прибыль / собственный капитал;

К3 – выручка от реализации / актив;

К4 – чистая прибыль / интегральные затраты.

Вероятность банкротства (и уровень кредитоспособности) предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом:

Значение R	Вероятность банкротства, %
Меньше 0	Максимальная (90 – 100)
0 – 0,18	Высокая (60 – 80)
0,18 – 0,32	Средняя (35 – 50)
0,32 – 0,42	Низкая (15 – 20)
Больше 0,42	Минимальная (до 10)

С помощью R – счета можно прогнозировать банкротство предприятия за три квартала с вероятностью 81%. Доля ошибочного прогноза банкротства – 7%.

Разработчики рекомендуют использовать этот показатель для анализа деятельности предприятий любых отраслей. Однако R-счет рассчитывался на основе анализа предприятий торговли, поэтому его параметры могут не соответствовать значениям других отраслей (в особенности промышленности, в связи с тем, что в торговле показатели рентабельности и оборачиваемости выше, чем в других отраслях), поэтому, как нам кажется, наиболее достоверные результаты по этому показателю могут быть получены при анализе предприятий торговли. Кроме того, произошли изменения в экономике Российской Федерации по сравнению с 1994-1996гг.

• Модель, предложенная А.Б.Перфильевым⁹:

W(х) = 9,2819 Х1 + 5,0228Х2 + 2,5524Х3 + 0,5171Х4 +0,0775 Х5+6,1928 Х6 + 4,2966Х7 + 10,636Х8

где Х1 – коэффициент абсолютной ликвидности;

Х2 – коэффициент промежуточного покрытия;

Х3 – коэффициент текущей ликвидности;

Х4 – коэффициент маневренности;

Х5 – коэффициент обеспеченности запасов собственными источниками;

Х6 – коэффициент финансовой устойчивости;

Х7 – коэффициент реальной стоимости в имуществе предприятия;

Х8– коэффициент отношения нераспределенной прибыли и суммы активов (рентабельности активов по чистой прибыли).

Если полученное значение W(х) составит менее 9,7, предприятию грозит реальное банкротство. При W(х) = 9,7  16,5 предприятие находится в зоне неопределенности, т.е. оно может оказаться банкротом, а может и продолжать работать. Если W(х)  16,5, то предприятие является финансового благополучным, платежеспособным и его банкротство маловероятно.

• Модель надзора за ссудами Чессера. Эта модель прогнозирует случаи невыполнения клиентом условий договора о кредите (непогашение ссуды и любые другие отклонения, делающие ссуду для кредитора менее выгодной, чем было предусмотрено первоначально) и выглядит следующим образом:

Y = -2,0434 – 5,24Х₁ + 0,0053Х₂ – 6,6507Х₃ + 4,4009Х₄ – 0,0791Х₅ – 0,102Х₆ ,

где Х₁ = доля наиболее ликвидных активов в имуществе = (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения) / валюта баланса;

Х₂ = коэффициент оборачиваемости наиболее ликвидных активов = выручка / (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения);

Х₃ = рентабельность всего капитала = валовая прибыль / валюта баланса;

Х₄ = доля заемных обязательств в пассивах = заемные обязательства / валюта баланса;

Х₅ = основной капитал / чистые активы или применяемый капитал,

Где применяемый капитал = акционерный капитал + долгосрочные кредиты и займы.

Переменная Y используется в формуле для оценки вероятности невыполнения условий договора (Z):

Z = 1 / (1+е ^{– y}),

где е = 2,71828.

Если Z > 0,5, то заемщик не выполнит условий договора,

Z < 0,5 – предприятие относится к надежной группе.

То есть чем больше Z, тем выше вероятность невыполнения договора заемщиком.

В своих расчетах Чессер использовал данные ряда банков по 37 «удовлетворительным» и 37 «неудовлетворительным» ссудам. В качестве информационной базы использовались показатели, взятые из бухгалтерских балансов фирм-заемщиков за год до получения кредита.

Вероятность правильности расчетов для предприятий США – 75% [8].

Преимущества такой методики определения рейтингов, которые иногда называют «формальными рейтингами», очевидны: на основании несложных расчетов можно довольно быстро определить, давать фирме кредит или нет.

Однако существуют и недостатки:

- Субъективность. Поскольку единой методики не существует, аналитики могут составить собственную методику для расчета кредитоспособности, отбирая различные коэффициенты и присваивая им удельные веса или балльные оценки.

- незначительное количество показателей и их зависимость от исходной информации. Полноценная оценка кредитоспособности предприятия вряд ли возможна на основании нескольких коэффициентов, определенных по отчетности.

Поэтому вместо формальных рейтингов часто используются неформальные рейтинги, которые называются «ренкингами» (ranking) или «листингами» (listing) [1]. Для их расчета аналитики пользуются всей необходимой информацией, а не только отчетностью.

Листинг - это место предприятия в некотором списке. Он используется, если мы изучаем некоторую совокупность предприятий, что и происходит при анализе в банках при выдаче кредитов. В этом случае вместо реального рейтинга аналитик, используя все возможные данные, присваивает каждому предприятию номер из анализируемого перечня предприятий. Например, если одно предприятие получило номер 1 по списку, а другое – 22, то это означает, что первое предприятие из проанализированных самое надежное, платежеспособное и кредитоспособное, а второе находится в более худших условиях.

Существуют и другие рейтинговые системы.

Кроме того, при прогнозировании кредитоспособности фирмы мы должны еще учитывать и аспекты, связанные с получением конкретного кредита:

• Ликвидность банка и наличие у него денежных средств (если у банка нет необходимых средств, то он не смоет дать кредит даже самой кредитоспособной фирме);

• Деловая репутация фирмы;

• Уровень управления фирмой (грамотное управление может вывести предприятие из состояния банкротства, и наоборот, неграмотное управление моет обанкротить даже самую надежную фирму);

• Условия предоставления кредита:

• Цель, назначение кредита;

• Сума кредита (чем хуже финансовое положение и чем меньше масштабы деятельности и размеры фирмы, тем меньшую суму предоставит банк);

• Срок кредита (менее надежной фирме кредит предоставят на более короткий срок);

• Проценты (менее кредитоспособной фирмы назначат более высокий процент за кредит);

• Обеспечение (при возникновении каких-либо сомнений в отношении фирмы-заемщика банк может потребовать дополнительных гарантий: поручительства, взять имущество в залог и т.д. или застраховать риск непогашения кредита).

Эти принципы положены в основу методик анализа кредитоспособности: САМЕL,, Шесть «Си», CAMPARI, ВОРЕ в США, PARTS в Англии.

Модели, основанные на использовании неколичественных показателей, называются качественными.

Так, по рекомендациям Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) с учетом корректировки, проведенной В.В.Ковалевым, и нашими уточнениями, для оценки возможного банкротства предприятия, его платежеспособности, финансовой устойчивости, дополнительно необходимо учитывать следующие показатели:

1. Показатели, свидетельствующие о значительных финансовых затруднениях, в том числе и о банкротстве:

• повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

• превышение критического уровня просроченной кредиторской задолженности (см. тему Анализ платежеспособности);

• чрезмерное использование краткосрочных кредитов и займов в качестве источников финансирования долгосрочных вложений (для РФ это очень характерно, поскольку редко выдаются кредиты и займы на долгосрочный период);

• устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности (для РФ – в первую очередь коэффициента текущей ликвидности);

• хроническая нехватка оборотных средств (точнее, неправильная структура оборотных средств, когда одни – «ненужные»- запасы покупаются впрок, а других не хватает, дебиторская задолженность не возвращается, не хватает денежных средств на счету). В связи с этим повышают вероятность риска вложений в предприятие: высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности и наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;

• устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств и, те более, превышение их размеров установленными лимитами (естественно, что при этом возникает риск невозврата этих кредитов, займов. Обычно такое возникает, новые кредиты берутся для выплаты предыдущих);

• неправильная реинвестиционная политика;

• хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов (в случае кризиса в первую очередь страдают акционеры, поскольку именно и перестают выплачивать дивиденды. В то же время вариант, когда происходит просрочка по выплате кредитов, значительно подрывает репутацию фирмы и может привести к тому, что в следующий раз кредит дадут на худших условиях или вообще не дадут);

• ухудшение отношений с учреждениями банковской системы и вынужденное использование новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях (это является следствием предыдущего пункта);

• применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации (при использовании старого оборудования возникает все больше и больше расходов на его ремонт, а, кроме того, может произойти и его моральное устаревание);

• потенциальные потери долгосрочных контрактов и другие неблагоприятные изменения в портфеле заказов (при этом могут возникнуть проблемы как с поставками, так и со сбытом).

2. Показатели, способные привести к ухудшению финансового состояния:

• потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

• вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;

• недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;

• излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;

• участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

• потеря ключевых контрагентов;

• недооценка технического и технологического обновления предприятия;

• неэффективные долгосрочные соглашения;

• внешний, в том числе политический или экономический риск.

Всем этим показателям могут быть присвоены баллы, суммируя которые мы можем получить итоговую рейтинговую качественную оценку, при расчете которой мы можем учитывать и рассчитанные ранее количественные показатели. Реальным примером такой оценки, используемой в международной практике, является показатель Аргенти (А – счет).(см. табл. 12.7)

При расчета каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель – А-счет. При этом необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо ноль. Промежуточные значения не допускаются.

Таблица 12.7.

Показатель Аргенти

Показатели	Балл
Недостатки
Директор – автократ	8
Председатель совета директоров является также директором	4
Пассивность совета директоров	2
Внутренние противоречия в совете директоров (из-за различия в знаниях и навыках)	2
Слабый финансовый директор	2
Недостаток профессиональных менеджеров среднего и нижнего звена (вне совета директоров)	1
Отсутствие бюджетного контроля	3
Отсутствие прогноза денежных потоков	3
Отсутствие системы управленческого учета затрат	3
Вялая реакция на изменения (появление новых продуктов, технологий, рынков, методов организации труда и т.д.)	15
Максимально возможная сумма баллов	43
«Проходной балл»	10
Риски
Слишком высокая доля заемного капитала		15
Недостаток оборотных средств из-за слишком быстрого роста бизнеса		15
Наличие крупного проекта (провал такого проекта подвергает фирму серьезной опасности)		15
Максимально возможная сумма баллов		45
«Проходной балл»		15
Симптомы
Ухудшение финансовых показателей			4
Использование «творческого бухучета»			4
Нефинансовые признаки неблагополучия (ухудшение качества, падение «боевого духа» сотрудников, снижение доли рынка)			4
Окончательные симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отставки)			3
Максимально возможная сумма баллов			12
Максимально возможный А-счет			100
«Проходной балл»			25
Большинство успешных компаний			5 – 18
Компании, испытывающие серьезные затруднения			35 -70

Если сумма баллов более 25, компания может обанкротиться в течение ближайших пяти лет. При этом, чем больше А-счет, тем скорее это может произойти.

Контрольные вопросы

1. Дайте определение понятия рейтинговая оценка.

2. Каким образом формируются рейтинги?

3. Какие показатели Вы бы выбрали ля составления рейтинга?

4. Какие недостатки рейтинга, определяемого на основе бухгалтерской отчетности, Вы можете назвать?

5. В чем заключается комплексная оценка работы предприятия?

Список литературы

1. Абрютина М.С. Финансовый анализ коммерческой деятельности. – М.: «Финпресс», 2002. – 173с.

2. Антикризисное управление. /Крыжановский В.Г., Лапенков В.И., Лютер В.И. и др.; под ред. Минаева Э.С. и Панагушина В.П. – М.: Издательство «ПРИОР», 1998. – 432с.

3. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 415с.

4. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? – М.: Финансы и статистика, 2001. – 526с.

5. Басовский Л.Е. Теория экономического анализа. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 221с.

6. Белолипецкий В.Г. Финансы фирмы./ Под ред. И.П. Мерзлякова – М.: Инфра-М, 1999. – 297с.

7. Бернстайн Л.А. Анализ финансовой отчетности: тория, практика и интерпретация/ пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 624с.

8. Бочаров В.В. Финансовый анализ. – СПб.: Питер, 2001. – 232с.

9. Вакуленко Т.Г., Фомина Л.Ф. Анализ бухгалтерской (финансовой) отчетности для принятия управленческих решений. – М.: СПб.: Герда. – 2001. – 281с.

10. Вишняков И.В. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. – Спб.: СПбГИЭА, 1998. – 51с.

11. Глазов М.М. Экономическая диагностика предприятий: Новые решения. – СПб.: Издательство СПбУЭФ, 1998. – 194с.

12. Голубев Г.М. Принципы определения кредитоспособности для целей практического планирования. – Спб.: Издательство СПбГТУ, 2000. – 58с.

13. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Комплексный анализ бухгалтерской отчетности. – М.: Издательство «Дело и сервис», 2001. – 304с.

14. Ефимова О.В. Финансовый анализ. – М.: Издательство «Бухгалтерский учет», 2002. – 526с.

15. Журавкова И.В. Финансово-инвестиционный анализ. – Тюмень: Издательство ТГУ, 2000. – 185с.

16. Журавлев В.В., Саеруков Н.Т. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятий. – Чебоксары: ЧИЭиМ СПбГТУ, 1999. – 135с.

17. Зайцев Н.Л. Экономика промышленного предприятия. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 384с.

18. Карлин Т.П., Маклин А.Р. Анализ финансовых отчетов (на основе GAAP) /Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 2001. 447с.

19. Качалин В.В. Финансовый учет и отчетность в соответствии со стандартами GAAP. – М.: Дело, 1998. – 432с.

20. Ковалев А.И., Войленко В.В. Маркетинговый анализ. – М.: Центр экономики и маркетинга, 2000. – 256с.

21. Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ финансового состояния предприятия. – М.: Центр экономики и маркетинга, 2000. – 203с.

22. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 511с.

23. Ковалев В.В., Патров В.В. Как читать баланс. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 520с.

24. Кондраков Н.П. Основы финансового анализа. – М.: Главбух, 1998. – 112с.

25. Конина Н.Ю., Хотяшева О.М. Анализ хозяйственной деятельности фирм: (Методика фирмы «Price Waterhouse”). – М.: издательство МГИМО, 2000. – 125с.

26. Крейнина М.Н. Анализ финансовой деятельности предприятия для совершенствования бизнеса. – М.:Учебно-методический центр при Министерстве Российской федерации по налогам и сборам, 2002. – 209с.

27. Крейнина М.Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки. – М.: ИКЦ «Дело и сервис», 1997. – 222с.

28. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент. – М.: Дело и сервис, 2001. – 400с.

29. Крылов Э.И., Власова В.М. Анализ состояния и эффктивности использзования трубовых ресурсов предпрятия. – СПб.:СПбГУАП, 2001. – 106с.

30. Кузнецов А.Л. Социальные стратегии предприятия. – Ижевск: Издательство ИжГТУ, 2000. – 228с.

31. Лав В.ДЖ. Пособия Эрнст энд Янг. Как понимать и использовать финансовую отчетность. / Пер. с англ. – М.: «Джон Уайли энд Санз», 1996. – 352с.

32. Любушин Н.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. – 471с.

33. Маркарьян Э.А., Герасименко Г.П. Финансовый анализ. – М.: «ПРИОР», 1997. – 106с.

34. Медиков В.Я. Производственные мощности и их использование. – М.: МГУП, 2002. – 264с.

35. Меньшиков И.С. Финансовый анализ ценных бумаг. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 360с.

36. Методика комплексного финансово-экономического анализа предприятий (для формирования промышленной политики региона) /И.В.Липсиц, Е.А. Вигдорчик, В.К. Кашин и др. – М.: КОНСЭКО, 1998. – 112с.

37. Методические рекомендации по разработке финансовой политики предприятия. /Реформирование предприятий. Типовая программа. Методические рекомендации. Состояние и перспективы: Сб. документов. – М.: Издательский Центр «Акционер», 2000. – с. 65-99.

38. Негашев Е.В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка. – М.: Высшая школа, 1997. – 192с.

39. О'Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами (FAST) /Пер. с англ. – М.: Дело ЛТД, 1995. – 206с.

40. Орлов Б.Л., Осипов В.В. Управленческий и финансовый анализ деятельности предприятия. – М.: Пищепромиздат, 2001. – 216с.

41. Перар Ж. Управление финансами с упражнениями /Пер. с.франц. – М.: Финансы и статистика, 1999. – 356с.

42. Подъяпольскаая И.В. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. – Омск: ОГИС, 2002. – 198с.

43. Погостинская Н.Н., Погостинский Ю.А. Системный анализ финансовой отчетности. – Спб.: Издательство Михайлова В.А., 1999. – 96с.

44. Пястолов С.М. Экономический анализ деятельности предприятий. _ М.: Академический проект, 2002. – 573с.

45. Риполь-Сарагоси Ф.Б. Основы финансового и управленческого анализа. – М.: ПРИОР, 2000. – 221с.

46. Риполь-Сарагоси Ф.Б. Финансовый и управленческий анализ: Методы, способы и приемы экономического анализа. Анализ финансового положения и инвестиционной деятельности предприятия. Управленческий и финансовый учет. – М.: ПРИОР, 1999. – 224с.

47. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – Минск: ООО «Новое знание», 2000. – 688с.

48. Социально-ответственное реструктурирование предприятий: Введение в предмет /пер. с англ. Специальное издание международного учебного центра МОТ. Под общ. Ред. А.Е.Лузина. – Чебоксары, 2001. – 237с.

49. Стоянова Е.С., Штерн М.Г. Финансовый менеджмент для практиков: Краткий профессиональный курс. – М.: «Перспектива», 1998. – 239с.

50. Травин В.В., Дятлов В.А. Менеджмент персонала предприятий. – М.: Дело, 2000. – 272с.

51. Федосова Р.Н. Управление социально-экономическими процессами на предпрятиях. – Владимир: ВГУ, 2001. – 132с.

52. Четыркин Е.М. Финансовый анализ производственных инвестиций. – М.: Дело, 2001. – 255с.

53. Шадрина Г.В., Алексеенко В.Б. Комплексный эконоический анализ хозяйственой деятельности. – М.: Издательство РУДН, 2001. – 1133с.

54. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. – М.: Инфра-М, 1999. – 208с.

55. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. – М.: Инфра-М, 1995. – 172с.

56. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий. – М.: ИНФРА-М, 1998. – 343с.

57. Эконоика предприятия /Под ред. В.Я. Горфинкеля, В.А.Швандара. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 718с.

1 Шеремет

2 Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. М.: ИНФРА-М, 2002. С.421.

 среднеотраслевое значение по торговле и общественному питанию. Источник: Российский статистический ежегодник: стат. сб./ Госкомстат России. – М., 2000. – с.532-533.

 среднеотраслевое значение по торговле и общественному питанию. Источник: Российский статистический ежегодник: стат. сб./ Госкомстат России. – М., 2000. – с.532-533.

3 Котляр Э.А. Комплексная оценка финансово-экономического состояния предприятий// Рынок ценных бумаг, №16, 1999. – с.39-41.

4 Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – Минск: ООО «Новое знание», 2000.

5 Юн Г.Б. Антикризисное управление в российской экономике. – Спб.: изд-во СПбГУЭФ, 2002. – с.114-122.

6 Белолипецкий В.Г. Финансы фирмы /Под ред. Мерзлякова И.П. – М.: ИНФРА-М, 1998.

7 Юн Г.Б. Антикризисное управление в российской экономике. – Спб.: изд-во СПбГУЭФ, 2002. – с.114-122.

8 Петров А.Ю. Анализ кредитоспособности заемщика //Бухгалтерия и банки, №11, 1999. – с.43-48.

9 Перфильев А.Б. Основные методики оценки финансового состояния российских предприятий и прогнозирование возможного банкротства по данным бухгалтерской отчетности. – Ярославль: Издательство ЯРИПК, 2002. – с.100

46