Cercetarea Ipotezei de ‘going Concern’ Pentru Firmele Agricole Romanesti Cotate

REZUMAT

Într-o lume fără frontiere, nevoia de informații financiare de o înaltă calitate devine din ce în ce mai puternică, fiind considerată principalul mijloc de control al activității economice. Transparența informațiilor financiare depinde de management și de filtrul auditorului independent. Mai mult, criza financiară determină creșterea riscurilor ce afectează buna funcționare a afacerilor, în general, inclusiv a celor agricole, în particular. Această creștere a riscurilor poate fi transpusă în mărirea incertitudinii privind capacitatea firmelor agricole de a-și continua activitatea. Scopul lucrării noastre este de a demonstra legătura logică a asigurării respectării principiului continuității activității agricole cu atenuarea riscului de faliment. Necesitatea previzionării riscului de faliment nu este relevantă doar pentru guvernanța și managementul entității, ci și tuturor celorlalți participanți la jocul social ce interacționează cu entitatea. Prin urmare, continuitatea activității poate fi evaluată prin diferite metode aplicate situațiilor financiare anuale. Această analiză se realizează atât prin metode contabile, de către management cât și cu ajutorul metodelor statistico-financiare, de către auditorii financiari. Actuala viață economică obligă auditul să apeleze la aceste metode din știința analizei și a statisticii, îndreptând auditul spre o nouă direcție – auditul metric. Suportul teoretico-științific al lucrării îl constituie cercetările privind anticiparea continuității activiății – element al managementului riscului. Pentru realizarea cercetării s-a efectuat o informare și documentare pe baza literaturii de specialitate. În vederea atingerii obiectivului propus s-a utilizat o metodologie de cercetare fundamentală cu privire la riscul de discontinuitate.

CUVINTE CHEIE

going concern, risc de faliment, guvernanță, modele statistico-financiare, funcție scor, audit metric

INTRODUCERE

Aprecierea și evaluarea stării de a unei afaceri agricole în diagnosticul financiar contabil impun evaluarea riscurilor ce îi însoțesc activitatea, dintre care unele evidențiază vulnerabilitatea acesteia, iar altele prevăd insolvabilitatea care îi amenință perenitatea. Riscurile care modifică rezultatele cantitative și calitative ale entității, sunt unul dintre factorii esențiali care afectează fenomenele economico-financiare, ridicându-le sau nu, la nivel de performanță în dinamică și față de concurență. Evaluarea riscului afacerii agricole este importantă pentru o bună guvernanță a acesteia. Buna funcționare a guvernanței conduce la identificarea și gestionarea amenințărilor, care pot împiedica eficiența și eficacitatea afacerii. Riscurile afacerii pot fi controlate prin intermediul implementării unei strategii de firmă, a unui plan operațional și financiar orientat către atingerea obiectivelor de afaceri. Prezența riscului în cadrul componentelor mediului în care evoluează entitatea impune ca toate deciziile care o privesc să fie fundamentate luând în considerare riscul.

REVIZUIREA LITERATURII DE SPECIALITATE

2.1. TESTAREA PREZUMȚIEI DE CONTINUITATE A ACTIVITĂȚII ÎN CADRUL MISIUNII DE „AUDIT METRIC”

Noile tendințe europene cu privire la demersul metodologic al auditului financiar impun o creștere a responsabilității auditorului privind aprecierea măsurii în care cei răspunzători cu guvernanța entității auditate utilizează în mod adecvat principiul continuității activității la întocmirea situatiilor financiare.

În literatura de specialitate, principiul este tradus cu ajutorul expresiei to continue as a going concern sau the going concern assumption. Dacă conceptului concern (termen atribuit marilor firme americane în anii 60-70) îi asociem adjectivul going (cu înțelesul de mers continuu) putem obține ideea de continuitate a activității unei entități.

Standardele Internaționale de Raportare Financiară – IFRS, prin IAS 1 ”Prezentarea situatiilor financiare”, prevăd că o entitate va intocmi situatiile financiare pornind de la prezumția că aceasta își va continua activitatea într-un orizont de timp previzibil, cu exceptia cazului în care cei însărcinați cu guvernanța intenționează să lichideze afacerea, să reducă într-o măsură semnificativă activitatea acesteia sau nu există o altă alternativă care sa nu conducă la această situație. (IFRS, 2013) Impactul asupra întocmirii situatiilor financiare poate fi resimtit mai ales la nivelul efectuarii evaluarii. In acest caz conducerea trebuie sa ia in considerare si sa prezinte toate evenimentele sau conditiile care pot conduce firma la imposibilitatea respectarii principiului continuității. La nivelul pietei financiare, efectele raportarii unor astfel de informatii pot fi resimtite si cuantificate prin impactul asupra pretului actiunilor firmei in cauza si implicit asupra capitalizarii bursiere. Astfel, regăsim doua situatii care pot conduce la aparitia asimetriei informaționale în ceea ce privește accesul investitorilor la informatiile privind respectarea aplicării principiului continuitatii activitatii: (Robu, 2014)

ca pieței financiare să nu i se transmită toate informatiile necesare pentru evaluarea capacitatii firmei de a-si continua activitatea, situație în care reducerea asimetriei informationale se poate realiza prin adeziunea la IFRS si prin aplicarea IAS 1 care recomanda ca utilizatorii informatiei financiare si implicit investitorii sa poata beneficia de un set minim de situatii prin a caror analiza sa poata evalua capacitatea firmei de a-si continua activitatea. În acest sens, riscul de faliment poate fi evaluat pe baza ratelor de lichiditate, insolvabilitate, rentabilitate, sau de îndatorare iar auditorul se raportează la valorile de referinta din literatura de specialitate sau din actele normative.

ca pieței financiare sa i se transmita informatii care în mod eronat pot conduce la o denaturare a situatiei privind capacitatea firmei de a-si continua activitatea, situație reprezentata de transmiterea catre piata a unor informatii financiare pentru care se impune certificarea si asigurarea calitatii. In acest sens, intervine rolul auditorului financiar care are ca scop principal emiterea unei opinii obiective, profesioniste si independente privind acuratetea informatiilor financiare raportate, sub cele mai semnificative aspecte, in conformitate cu un cadru de raportare de referinta aplicabil.

Pentru asigurarea calitatii informatiei raportate, cu ajutorul standardului profesional de audit, ISA 570 International Standard on Auditing – Principiul continuitatii activitatii, se prezintă responsabilitatea auditorului în auditul situațiilor financiare în legătură cu folosirea de către management a prezumției de continuitate a activității la întocmirea situațiilor financiare. Auditorul trebuie sa obtina probe de audit cu privire la gradul de adecvare al folosirii acestui principiu de catre conducere si sa emita concluzii daca exista o incertitudine semnificativa privind capacitatea firmei de a-si continua activitatea.

ISA 500 Probe de audit, prevede că probele de audit pot fi obtinute cu ajutorul procedurilor de audit, printre care se pot enumera: inspecția, observarea, confirmarea externă, recalcularea, reefectuarea, procedurile analitice și interogarea. Dintre acestea, la nivelul literaturii si practicii de specialitate se impune utilizarea procedurilor analitice, ca formă a evaluarii informațiilor financiare si nefinanciare cu ajutorul investigării fluctuațiilor sau comparării acestora cu informații din perioade precedente, cu rezultate anticipate ale entității auditate sau cu informații din domenii de activitate similare. (Robu, 2014)

În condițiile mediului extern actual, cu schimbări bruște, în lispsa stabilității, auditorul financiar consideră că este necesar să pună accent deosebit pe probele de audit cu gradul cel mai înalt de adecvare și asigurare (informații obținute de către acesta de la terți) și, în deosebi, pe procedurile analitice, în strânsă interdependență cu toate celelalte tipuri de proceduri de audit.

Apreciem ca fiind mai mult decât utile metodele analizei cantitative de măsurare a riscului de faliment – antiteza continuității activității, mai exact metoda scoring.

În vederea obținerii probelor de audit cu privire la posibilitatea evaluarii capacitatii entității de a-și continua activitatea, literatura de specialitate recomandă și utilizarea metodelor statistice avansate, cu ajutorul cărora se poate obține o judecată rațională cu privire la apariția riscului de faliment.

Una dintre cele mai utilizate metode este analiza discriminant sau tehnica scorurilor, ce are rezultate eficiente în ceea ce priveste evaluarea riscului de faliment. Cu ajutorul acestei metode se estimeaza un scor aferent firmelor cu si fara risc de faliment, pe baza cărora se pot constitui mai apoi intervale de risc în care pot fi clasificate firmele analizate. Metoda poate fi aplicata și cu ajutorul softurilor statistice specializate gen SPSS, utilizatorii obținând funcții scor care pot fi utilizate la încadrarea firmelor în grupe distincte de risc. Există totuși și unele dezavantaje și anume că aceste functii scor trebuie actualizate periodic si că pot fi aplicate doar pentru firmele care se aseamană cu cele care au fost incluse în eșantionul ce a stat la baza obținerii funcției respective.

Ideea de bază a analizei discriminat este următoarea: (Robu, 2014)

se consideră o funcție scor Z = β0 + β1∙X1 + β1∙X1 +…+ βi∙Xi + … + βn∙Xn, cu i=1,…,n, unde βi reprezintă coeficienții modelului, iar Xi reprezinta o serie de variabile incluse în analiză (rate financiare). Ideaa utilizării ratelor financiare este sustinuta de posibilitatea acestora de a evidentia pozitia si performanta financiara a fimei, iar ideea agregării acestora sub forma unei functii este sustinuta de faptul că firme care prezintă poziții financiare diferite pot obține performanțe financiare asemănătoare și firme care prezintă poziții financiare asemănătoare pot obține performanțe fiananciare diferite.

estimațiile parametrilor funcției scor sunt obținute cu ajutorul analizei discriminant, pornind de la un eșantion de firme performante și neperformante

odată estimați parametrii funcției scor Z, se pot calcula intervalele de risc, care pot fi utilizate ulterior pentru clasificarea firmelor în grupe de risc și evaluarea capacității acestora de a-și continua activitatea.

Un neajuns al acestei metode este determinat de faptul că, pornind de la functia Z utilizata, pentru o firmă se estimează, pe baza informatiilor privind pozitia si performanta financiara, un scor zi, care apartine unuia dintre intervalele calculate. In conditiile in care zi este foarte apropiat de limitele a doua intervale învecinate, evaluarea de catre auditor a capacitatii firmei de a-si continua activitatea ramane in continuare dificila, deoarece nu se cunoaste probabilitatea de aparitie a evenimentului. Astfel se ajunge a se apela la raționamentul profesional, un element calitativ, greu de cuantificat în demersul determinării continuității activității.

În acest sens, auditorul dispune de o alta metoda care poate raspunde cu succes acestor neajunsuri: analiza de regresie bazata pe probabilitațile de apariție a evenimentului, la un moment dat (de tipul analizei de regresie logistică sau probabilistică). Ideea de baza a acestor metode este reprezentata de faptul ca sub influența acelorași factori financiari (si mai ales nefinanciari, lucru nepermis în analiza discriminant) se poate estima probabilitatea de apariție a stării de faliment. În cazul analizei de regresie logistică, modelul cu ajutorul caruia poate fi estimat riscul de faliment este de forma: p/(1-p) = 1/(1+ e-( β0 + β1∙X1 + β1∙X1 +…+ βi∙Xi + … + βn∙Xn), cu i=1,…,n, unde βi reprezintă coeficienții modelului, Xi reprezintă o serie de variabile incluse in analiză (rate financiare dar si indicatori nefinanciari), iar p indica probabilitatea de aparitie a insolvenței sau falimentului sub influența factorilor determinanți (Xi) incluși în analiză. Comparativ cu analiza discriminant, analiza de regresie logistica conduce la estimații ale riscului de faliment, la nivelul întregii populații, sau pe categorii (determinate de obiectul de activitate, apartenența la una din categoriile Bursei de Valori Bucuresti, etc.). Însă această metodă include în analiză doar informatiile financiare din exercitiul curent, fara a le lua in considerare pe cele din exercitiile financiare precedente. Acest lucru poate constitui o vulnerabilitate a opiniei auditorului si o limită a unei misiuni de audit, mai ales în cazul acceptării clienților noi, pentru care nu se cunosc în totalitate informațiile din exercițiile financiare anterioare.

Această lipsă poate fi redusă cu ajutorul unei alte metode statistice de analiză a datelor, analiza de supraviețuire care utilizează modelele de durată neparametrice și semiparametrice. Avantajul acestor metode este determinat de faptul că, pornind de la o serie de factori financiari si nefinanciari, se poate determina in timp probabilitatea de aparitie a riscului de faliment. Mai mult, se poate estima dupa cati ani de la prima cotare la bursa sau de la înființarea firmei, evenimentul poate sa apara sub influența unor factori considerati.

În acest tip de analiza, modelul utilizat este de forma: h(t) = [h0(t)]e β0 + β1∙X1 + β1∙X1 +…+ βi∙Xi + … + βn∙Xn,unde h0(t) reprezinta rata hazardului de referința (cunoscuta din cercetari anterioare),h(t)reprezinta rata hazardului asociat evenimentului studiat (insolvabilitatea sau falimentul) la momentul t (exercitiul financiar in care are loc auditul financiar), βi reprezinta coeficientii modelului, iar Xi reprezinta variabilele financiare si nefinanciare incluse în model.

Auditorul financiar poate utiliza una din cele trei metode prezentate anterior, dar considerăm ca fiind generatoare de precizie aplicarea celor trei metode în vederea obținerii unei asigurări rezonabile că entitatea își va putea continua activitatea într-un orizont de timp previzibil.

CERCETĂRI PRIVIND RISCUL DE FALIMENT

Falimentul reprezintă pentru afacerile agricole una dintre cele mai mari amenințări și apare ca urmare a incapacității entității de a-și onora la timp datoriile.

Falimentul reprezintă pentru oricare afacere, pentru oricare inițiativă antreprenorială, lipsa flexibilității, reacția lentă și expunerea crescută a acestora la modificările anticipate și la incertitudine. Este probabilitatea ca sub imperiul schimbărilor din mediul extern, și chiar fenomenelor relativ pasive, ce pot acționa din interiorul entității, să ajungă la imposibilitatea de a deține lichidități și de a înregistra o trezorerie pozitivă care să-i asigure efectuarea la timp a plăților scadente. Mai mult, falimentul apare în momentul în care incapacitatea de a genera resursele financiare în termenul corespunzător pentru a acoperi obligațiile entităților ajunse la scadență devine permanentă.

Dalotă M.D. și Dalotă S. (2000) consideră că ”Riscul de faliment este legat de starea de dificultate a firmei, considerată ca fiind o situație permanentă de criză financiară. Din punct de vedere juridic, o firmă se consideră a fi în dificultate atunci când se află în stare de încetare de plăți, neputând face față datoriilor exigibile, legea prevăzând în acest caz, reorganizarea sau lichidarea firmei.”

Riscul de faliment prezintă interes atât pentru investitori cât și pentru managerii întreprinderii. Riscul de faliment reprezintă probabilitatea ca o întreprindere să înregistreze pierderi și să nu-și poată onora obligațiile scadente către creditorii săi, adică să fie insolvabilă.

Stancu I. (1997) consideră că diagnosticul riscului de faliment constă în evaluarea capacității întreprinderii de a face față angajamentelor asumate față de terți, deci evaluarea solvabilității întreprinderii.

J.S. Daigne (2008) aprecia în lucrarea sa ”Entreprise en difficultes”, că orice finanțare a unei întreprinderi în dificultate, prin subvenții sau credite acordate, are același efect ca un drog.

În literatura de specialitate există o serie de metode folosite în evaluarea continuității activității. Popescu Gh. și colab. (2009) clasifică aceste metode în metode contabile, care apreciem că sunt metode ale analizei financiare ce presupun analiza lichidității, solvabilității și echilibrului financiar; metode nefinanciare, care utilizează variabile calitative și metode statistice. Mai mult, Koh H.C. și Low C.K. (2004) consideră că „metodele statistice de evaluare a going concern sunt o extensie a predicției riscului de faliment”.

Atât metodele contabile cât și cele nefinanciare de analiză a riscului de faliment utilizează informații financiare ce se pot deteriora ușor, constituind astfel un dezavantaj pentru o informare clară și precisă asupra evenimentelor viitoare ale firmelor agricole. În aceste condiții, nevoia de cunoaștere a viitorului firmelor agricole, de previzionare din timp a vulnerabilității a determinat apariția metodei scoring, o metodă menită să îmbunătățească metodele tradiționale. Metoda scoring permite aprecierea riscului de faliment pe baza corelației stării de sănătate cu o serie de rate financiare semnificative, prin intermediul metodelor statistice. Colasse B. (2009) consideră că această combinație de rate a dus la elaborarea unei funcții scor, a cărei valoare departajează firmele în: sănătoase și cu dificultăți economice și financiare.

Teoria și practica economică prezintă o serie de modele bazate pe metoda scorurilor.

Mazilescu V. și colab. (2010) consideră că modelele pot fi clasificate în funcție de sistemul contabil aferent țării pentru care au fost elaborate, astfel:

modele anglo-saxone: Credit Men sau Security – Analysis în 1930, modelul unidimensional Beaver – 1966, Altman în anul 1968, Edmister -1972, Diamond – 1976, Koh și Kiilough – 1980, Zavgren – 1983, CA Score – 1987, Koh -1992, Shirata – 1999;

modele continentale: Yves Collongues în anul 1976, Conan&Holder – 1979, modelul Centralei Bilanțurilor Băncii Franceze în perioada 1977-1979, modelul Creditului Comercial Francez;

modele naționale: Mânecuță și Nicolae în 1996, în 1998 Gheorghe Băileșteanu și Ivonciu, Ion Anghel în 2002.

Altman și Narayanan (1997) clasifică modelele în funcție de gradul de dezvoltare a țării pentru care sunt elaborate:

modele pentru țări dezvoltate;

modele pentru țări în curs de dezvoltare.

Fang M. și Yi-Chung H. (2010) stabilesc criteriul bazat pe tipul de analiză utilizat pentru elaborarea unui model sau a unei funcții scor. Aici se regăsesc:

modelele elaborate pe baza analizei discriminant multiple: în 1968 modelul Altman, în 1977 modelul Haldeman și Narayanan, Apetiti, Izan – 1984, Shirata – 1998, Conan&Holder în 1979 iar în perioada 1977-1979 modelul Centralei Bilanțurilor Băncii Franceze;

modele realizate prin intermediul analizei de regresie logistică: Eisenbeis – 1977, Ohlson – 1980, Jones – 1987, Long – 2001;

modele elaborate pe baza analizei de regresie probalistică: Farber – 1977, în anul 1992 McDowell și Smith;

modele obținute în urma aplicării altgoritmilor euristici ca rețelele neuronale: Bell et al. în 1990, Tam și Kiang în anul 1992, Coats și Fant – 1993, Wilson și Sharda – 1994;

arborii decizionali: Curram – 1994, Zheng și Yanhui în anul 2007.

Mossman și colab. (1998) identifică un alt criteriu de clasificare a modelelor de predicție a falimentului, criteriu ce aplică informațiile luate în considerare pentru crearea unei funcții scor:

modele bazate pe rate financiare: Altman – 1968, Altman, Haldeman și Narayanan în 1977, Collins în anul 1980;

modele bazate pe informații de tip cash-flow, cum ar fi modelul Gentry, Newbold și Whitford – 1985;

modele bazate pe variația rezultatului: Beaver – 1968, Clark&Weinstein – 1983;

modele nefinanciare, printre care regăsim Cooper et al.- 1990, Reynolds – 1987.

Altman E. (1968) a analizat activitatea a 33 firme industriale cu probleme financiare și 33 de firme fără probleme, din perioada 1946-1965. A realizat, cu ajutorul a 22 de indicatori, un model, aplicabil firmelor cotate la bursă, bazat pe cinci rate, considerate a fi relevante. Pentru ca modelul să fie aplicabil și firmelor necotate la bursă, Altman a înlocuit indicatorul care se raporta la valoarea de piață cu mărimea capitalurilor proprii și a recalculat ponderea tuturor indicatorilor. De asemenea, a aplicat modelul și la alte domenii de activitate, reconsiderând funcția scor și reținând 4 rate.

În anul 1985 a apărut modelul Centralei Bilanțurilor Băncii Franceze ce are la bază 8 rate din cele 26 analizate pe o perioadă de 2 ani (1977-1979) la firme cu mai putin de 500 salariați.

Keasey și Watson au prezentat în anul 1987 un studiu efectuat pe 73 de firme falimentare și 73 de firme non-falimentare. Prin acest studiu au demonstrat că includerea variabilelor nonfinanciare crește puterea de predicție a modelului.

Anghel I. (2002) prezenta modelul Beaver care, în anul 1966, în urma studiului realizat pe un eșantion de 79 firme falimentare și 79 firme nefalimentare a publicat un model de previzionare a riscului de faliment ce are la bază 5 rate financiare. Tot Anghel I. prezintă că J. Argenti a analizat în anul 1976 cum se manifestă riscul de faliment și a constatat că indicatorii financiari au înregistrat valori diferite de la un caz la altul. La nivel național, Anghel I. a propus în 2002 un model format dintr-o constantă și patru indicatori. Băileșteanu Ghe. a propus în 1998, pentru firmele românești, un model format din patru variabile, având ca start-up modelele Altman, Argenti și Conan&Holder. Tot în același an, economistul Paul Ivoniciu a efectuat un studiu pe un eșantion de 50 de firme din sectoare diferite de activitate și a propus modelul Funcției scor format din șase indicatori. În anul 1996, doi specialiști de la Comisia Națională de Prognoză (Mânecuță și Nicolae), au propus un model aplicabil în industria metalurgică pe un eșantion de 59 de firme.

Isaic Maniu I. (2006) prezintă modelul Conan&Holder care, în anul 1979 a publicat rezultatele unei cercetări efectuate pe un eșantion de 95 de firme din domeniul industrial pentru perioada 1970-1975. Cei doi autori au elaborat unele modele specifice aplicabile și în alte domenii de activitate.

Maniera trecerii în revistă a căutărilor științifice de acoperire, evaluare a ipotezelor riscului de faliment, este de a forma fundamentul necesar pentru a ajunge la o judecată logică cu privire la modelul care, cel mai îndeaproape, poate surprinde caracteristicile riscului de faliment al afacerii agricole.

Observăm că, numeroși specialiști în domeniu au fost preocupați de problema riscului și a incertitudinii, care sunt întâlnite în accepțiuni diferite în literatura de specialitate, cum ar fi, tehnicul, economia, dreptul.

Mai mult, riscul de faliment a reprezentat și reprezintă un domeniu în care specialiștii și-au propus să cerceteze și să realizeze un model matematic care să răspundă la întrebarea dacă entitatea economică se îndreaptă sau nu spre faliment.

Ținând cont că agricultura în economia României, reprezintă încă 4,4% din PIB, la nivelul anului 2014, iar afacerile agricole cresc, piața maturizându-se, cercetarea se justifică în sensul că trebuie susținută în continuare o gândire și o judecată economică a rezultatelor calitative, pentru tendința imediată și viitoare a susținerii și a creșterii acestui sector (http://www.zf.ro/zf-news/ponderea-agriculturii-in-pib-a-scazut-de-patru-ori-in-ultimii-20-de-ani-si-a-ajuns-la-numai-4-4-13926133).

OBIECTIVELE CERCETĂRII

Cercetarea ocazionată în vederea realizarii acestui demers, folosindu-se de o serie de instrumente metodologice, are drept produs final atingerea următoarelor obiective:

aprofundarea suportului științific existent privind continuitatea activității în agricultură;

cercetarea literaturii de specialitate privind riscul de faliment – o predicție a acestuia în vederea asigurării continuității afacerilor agricole;

analiza respectării convenției contabile – continuitatea activității agricole prin funcții scoring – baza unui management al riscului eficient.

Scopul demersului nostru științific este acela de a identifica utilitatea modelelor statistico-financiare de predicție a riscului de faliment, în vederea asigurării continuității afacerilor agricole. Relevanța demersului științific în domeniul agricol rezidă din locul pe care agricultura îl are după anul 2008 până în prezent în veniturile economiei românești.

METODOLOGIA DE CERCETARE UTILIZATĂ

Pentru realizarea obiectivelor, având în vedere natura problematicii abordate s-au folosit următoarele instrumente metodologice:

cercetarea documentară extinsă;

cercetarea diacronică a evoluției cunoașterii domeniului în general și a celei științifice în particular;

cercetarea comparativă pe șapte modele statistico financiare de predicție a riscului de faliment și pe nouă firme agricole cotate;

studiul de caz.

În vederea obținerii unor date și informații au fost utilizate cercetarea documentară a jurnalelor naționale și internaționale în domeniu, a unor specialiști care au realizat studii.

REZULTATELE STUDIULUI

PREDICȚIA RISCULUI DE FALIMENT ÎN VEDEREA ASIGURĂRII CONTINUITĂȚII AFACERILOR AGRICOLE – PREZENTARE ANALITICĂ A PRINCIPALELOR MODELE STATISTICO-FINANCIARE

Am accesat datele unei societăți cotate la Bursa de Valori București din domeniul agriculturii. Societatea agricolă are o stare financiară bună pentru observarea acurateței predicției riscului de faliment. Indicatorii economico-financiari utilizați în modelele de predicție a riscului de faliment pentru perioada 2011-2013 au reprezentat punctul de pornire pentru realizarea studiului.

Deși, funcțiile scor prezentate nu sunt adresate activității agricole, prin calculele următoare se încearcă a se extrage dacă funcțiile converg către aceeași zonă de risc, și dacă există funcții din cele avute în vedere, care se îndepărtează ca rezultat al aprecierii riscului de faliment din zona detectată de restul funcțiilor.

Modelele funcției scor, regăsite în literatura de specialitate și aplicate informațiilor financiare ale firmei agricole supuse studiului, sunt următoarele:

Modelul Altman pentru firmele cotate la bursă, unde:

Z = 1,2 r1 + 1,4 r2 + 3,3 r3 + 0,6 r4 + 1,0 r5

Valoarea Scorului Z stabilește două limite și o zonă de incertitudine.

Z < 1,8 – faliment într-un an de zile;

1,81≤ Z≤2,675 – zonă de incertitudine cu risc mare de faliment;

2,67 ≤S Z≤2,99 – zonă cu risc mic de faliment;

Z> 2,99 – zonă lipsită de amenințarea falimentului.

r1 – activ circulant/activ total – rată de structură a activului și măsoară gradul de flexibilitate al entității economice;

r2 – profit reinvestit/activ total – indică contribuția proprie a entității economice la finanțarea investițiilor;

r3 – profit brut/activ total – arată performanțele activului patrimonial;

r4 – valoarea de piață a capitalului/obligații pe termen lung – indică o parte a gradului de îndatorare;

r5 – cifra de afaceri/activ total – exprimă randamentul patrimoniului.

Scorul Z obținut a fost de 3,56 la finele anului 2011, de 4,05 la finele anului 2012 și de 3,73 la finele anului 2013. Rezultă că firma agricolă se situează într-o zonă lipsită de amenințarea falimentului.

Modelul Conan & Holder are ca funcție o dependență de 5 rate.

Z = 16×1 + 22×2 /87×3/10×4 + 24×5

x1 – rata lichidității parțiale

x2 – rata stabilității financiare

x3 – rata sau nivelul cheltuielilor financiare față de cifra de afaceri

x4 – rata remunerării personalului (ponderea cheltuielilor cu personalul în valoarea adăugată)

x5 – excedentul brut de exploatare față de datoriile totale

Valoarea Scorului Z stabilește trei zone, astfel:

Z≤4 – zonă periculoasă;

4 < Z≤9 – zonă de incertitudine;

Z>9 – zonă stabilă, favorabilă.

Scorul Z obținut indică o probabilitate de faliment de 10 %, deci o situație favorabilă.

Modelul Centralei Bilanțurilor din Banca Franței, scorul Z are următoarea formulă:

Z = -1,255 r1 + 2,003 r2 – 0,824 r3+ 5,221 r4 – O, 689r5 -l,164 r6 + 0,706 r7 + 1,408 r8 – 85,54

Ratele reprezintă:

rl – rezultatul brut al exploatării/datorii totale – indică capacitatea proprie de finanțare a datoriilor;

r2 – capitaluri proprii/pasiv total – indică solvabilitatea patrimonială;

r3 – disponibilități și plasamente/activ total – cuantifică performanțele activului patrimonial;

r4 – cheltuieli financiare/cifra de afaceri – indică nivelul cheltuielilor financiare;

r5 – cheltuieli cu personalul/valoarea adăugată – exprimă gradul de remunerare al personalului;

r6 – capitaluri proprii/activ total;

r7 – rezultatul brut din exploatare/active total;

r8 – necesarul de fond de rulment cifra de afaceri.

Valorile lui Z indică:

Z < – 0,25 – zonă cu dificultăți;

-0,25<Z<0,125 – zonă de incertitudine;

Z> 0,125 – zonă favorabilă.

Valorile lui Z, la nivelul firmei agricole analizate, înregistrează -0,8 la sfârșitul celor 3 ani ceea ce ne indică că se află în zonă de incertitudine.

Modelul Creditului Comercial Francez, potrivit căruia Scorul Z are următoarea formulă:

Z = 6,47 – 9 r 1 – 1,1 r2

Ratele reprezintă:

rl – cheltuieli financiare/rezultatul brut din exploatare;

r2 – (împrumuturi + dobânzi) /capitaluri proprii.

Valoarea lui Z = O separă intreprinderile în bune și cu dificultăți.

La nivelul firmei agricole analizate, Z înregistrează o valoare mai mare decât 0 ceea ce indică că firma are o situație financiară bună, dar trendul nu este unul care să mulțumească.

Metoda "credit-man" sau "security-analysis" – utilizată în SUA.

Z = 0,25 r1 + 0,25 r2 + 0,10 r3 + 0,20 r4 + 0,20 r5

unde:

rl = (disponibilități + creanțe)/datorii pe termen scurt – rata solvabilității intermediare;

r2 = capitaluri proprii/datorii totale – rată de structură financiară care arată capacitatea

proprie de acoperire a datoriilor;

r3 = capitaluri proprii active imobilizate – rata fondului de rulment;

r4 = cifra de afaceri/stocuri – rata de rotație a stocurilor;

r5 = cifra de afaceri/creanțe comerciale – rotația creanțelor.

Valoarea lui Z se compară cu cea a mediei pe sector, iar aprecierea se face după relația:

Z < O – zonă nefavorabilă

Z > O – zonă favorabilă

Valorile lui Z înregistrate în cazul firmei agricole analizate ne conduc către o zonă favorabilă. Au valoare de 10,74 la finele anului 2011, de 6,15 pentru anul 2012 și de 7,38 pentru anul 2013.

Modelul B – Băileșteanu – pornește de la studiile realizate de Altman, Argenti, Conan &Holder. Consideră că apariția falimentului este determintă de factorii: imposibilitatea achitării datoriilor curente; lipsa de surse financiare pentru rambursarea împrumuturilor; încasarea cu întârziere a contravalorii produselor livrate; înregistrarea de pierderi.

B = 0,444 G1 + 0,909 G2 + 0,0526 G3 +0,0333 G4 +1,414

unde:

G1 – lichiditatea generală (curentă) = active curente/pasive curente

G2 – solvabilitatea = (profit net + amortizarea)/(rata rambursat credit +dobândă)

G3 – recuperare clienți = cifra de afaceri/clienți

G4 – rentabilitatea costurilor = profit/cost xl 00

B are o valoare maximă egală cu 4 și o valoare minimă egală cu -1,4.

Funcție de valoarea înregistrată se consideră:

B < 0,5 – faliment iminent;

0,5 < B < 1,1 – zonă limitată;

1,1 < B <2,0 – zonă intermediară;

B >2,0 – zonă favorabilă.

Valorile lui Z, la nivelul firmei agricole analizate, sunt 4,94 la sfârșitul anului 2011, 3,68 la finele anului 2012 și 4,01 la finele anului 2013. Prin urmare, firma se situează într-o zonă favorabilă.

Modelul A – Ion Anghel

A = 5,676 + 6,3718 X1+ 5,3932 X2 – 5,1427 X3 – 0,0105 X4

Xl = profit net/venituri;

X2 = cash-f1ow/active;

X3 = datorii / active;

X4 = (obligații/cifra de afaceri) x 360;

C = 5,676 – constantă.

Legătura dintre valoarea funcției A și probabilitatea falimentului:

A < O – faliment/eșec;

O < A < 2,05 – zonă de incertitudine;

A > 2,05 non-faliment.

În anul 2011, firma agricolă analizată înregistrează o valoare a funcției A de 1,33, acest rezultat încadrează afacerea în zonă de incertitudine. La finele anilor 2012-2013 observăm că valorile lui A (2,15, respectiv 2,51) conduc spre o zonă non-faliment. În perioada cercetată entitatea și-a orientat eforturile spre valorificarea producției, obținerea de contracte avantajoase, creșterea trezoreriei nete, îmbunătățirea rentabilității economice, rentabilității financiare, care să-i poată acoperi dobânzile și datoriile în general.

Pentru o imagine completă asupra riscului de faliment al firmei agricole analizate, am prezentat evoluția acestuia funcție de cele șapte metode prezentate anterior, în figura 1.

În urma aplicării celor șapte modele de predicție a riscului de faliment asupra indicatorilor economico-financiari ai entității agricole analizate, pentru perioada 2011-2013, am constatat că aceasta se situează într-o zonă lipsită de amenințarea falimentului înregistrând un procent de 70% , în timp ce diferența de 30% o clasează într-o zonă de incertitudine. De remarcat însă că, modelul A – Ion Anghel, diferențiază rezultatele pentru perioada analizată. Astfel, în anul 2011 societatea se află într-o zonă de incertitudine, urmată de o zonă non-faliment pentru perioada 2012-2013.

(Sursa:prelucrat de autor pe baza rapoartelor financiare ale societății; http://www2.bvb.ro/ListedCompanies/SecurityDetail.aspx?s=CBOT)

Figura 1. Concentrarea și dispersia riscului de faliment funcție de cele șapte

metode statistico-financiare

În sinteză, societatea agricolă are o structură financiară sănătoasă, menținându-se într-o zonă stabilă din punctul de vedere al riscului de faliment, dar menținerea în această zonă presupune ca managementul, pe viitor, să-și stabilească o strategie ancorată în particularitățile agricole românești, cu tendința de adresabilitate pe o piață comunitară și chiar internațională.

Stancu I. (2007) consideră că Modelul Altman, foarte utilizat în practica financiară, are o acuratețe de clasificare de peste 70%. Mai mult, a fost prima funcție-scor care a permis anticiparea a 75% din falimente cu doi ani înaintea producerii lor. Modelul este aplicabil în special firmelor cotate la bursă cu o arie de acoperire în mai multe domenii de activitate. Prin cercetarea mai sus prezentată s-a demonstrat că modelul Altman este unul viabil și pentru domeniul agricol. Mai mult, cercetarea este continuată prin aplicarea modelului Altman și la alte nouă firme cotate activ la BVB din domeniul agricol. Selecția s-a realizat în funcție de domeniul de activitate (CAEN), respectiv agricultură, silvicultură și pescuit. Pentru perioada 2011-2013, situația se prezintă conform figurilor 2,3,4 și 5.

(Sursa: prelucrat de autor pe baza rapoartelor financiare ale societăților)

Figura 2. Evoluția riscului de faliment pentru nouă firme cotate la BVB, funcție de modelul Altman, pentru anul 2011

(Sursa: prelucrat de autor pe baza rapoartelor financiare ale societăților)

Figura 3. Evoluția riscului de faliment pentru nouă firme cotate la BVB, funcție de modelul Altman, pentru anul 2012

(Sursa: prelucrat de autor pe baza rapoartelor financiare ale societăților)

Figura 4. Evoluția riscului de faliment pentru nouă firme cotate la BVB, funcție de modelul Altman, pentru anul 2013

(Sursa: prelucrat de autor pe baza rapoartelor financiare ale societăților)

Figura 5. Dinamica procentuală a firmelor în cadrul zonelor de risc ale modelului Altman, în perioada 2011-2013

În urma celor analizate pentru perioada 2011-2013, constatăm că, firmele agricole supuse studiului se situează în procent de 70% într-o zonă de faliment într-un an de zile urmată de o zonă cu risc mare de faliment în procent de 10%, situații nu tocmai favorabile pentru agricultura românească. Întâlnim, totuși, și un procent de 20% aferent zonei lipsite de amenințarea falimentului. Creșterea/scăderea funcției Z trebuie să determine managementul firmelor agricole să descopere zonele sensibile și, mai mult, să-și exprime un punct de vedere cu privire la relevanța modelului. Există posibilitatea ca firma să aibă rezultate financiare bune însă modelul de predicție a riscului de faliment aplicat să nu reflecte corect starea firmei, prin urmare nu are semnificație.

CERCETĂRI VIITOARE

Autorii își propun elaborarea unei metode proprii de predicție a riscului de faliment pentru firmele agricole, care să răspundă cerințelor economiei românești, realizarea unui program informatic care să se folosească de funcția scor iar în condițiile schimbării ipotezelor de lucru să aibă drept produs actualizarea permanentă a zonei de faliment în care se regăsește firma, pentru ca aceasta să poată în orice moment să controleze incapacitatea de plată a datoriilor și să ia măsurile necesare în timp util.

CONCLUZII

Managerii firmelor agricole trebuie să înțeleagă nevoia de schimbare și să urmărească permanent riscul de faliment, stabilind cauzele și efectele dinamicii acestuia.

Mai mult, aceștia pot alege, pentru realizarea obiectivelor propuse în legătură cu schimbarea din următoarele patru categorii (Androniceanu, 1998):

schimbări structurale în natura sarcinilor, în relațiile organizatorice, în componentele structurii;

schimbări în motivația și nivelul de pregătire al personalului;

schimbări tehnologice;

schimbări în stilul de management.

Afacerea agricolă modernă trebuie să fie capabilă să fructifice beneficiile metodelor de cercetare statistico-financiare, aplicării covențiilor contabile și dezvoltării unei guvernanțe funcționale.

Utilizarea metodelor statistice în cadrul misiunii de audit financiar, dar și conexiunea acestora cu metodele de analiză financiară, și nu în ultimul rând cu contabilitatea, pot constitui start-up-ul unei noi direcții de cercetare, fiind numită ipotetic AUDITUL METRIC. Robu M.A. și colab. (2012) consideră că acest domeniu nou își va propune analiza fenomenelor economico-financiare din cadrul auditului financiar pe baza unor indicatori de analiză financiară prin intermediul metodelor statistice și econometrice avansate.

ACKNOWLEDGEMENT

„This paper was co-financed from the European Social Fund, through the Sectorial Operational Programme Human Resources Development 2007-2013, project number POSDRU/159/1.5/S/138907 "Excellence in scientific interdisciplinary research, doctoral and postdoctoral, in the economic, social and medical fields -EXCELIS", coordinator The Bucharest University of Economic Studies”.

Bibliografie:

Altman E.I., Narayanan P. (1997) An international survey of business failure clasification models, financial markets, institutions&instruments, vol.6, no 2, pg.4

Altman E.I. (1968) Financial rations, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy, The Journal of Finance, no.4, september

Androniceanu, A. (1998) Managementul schimbării, Editura ALL Educational, București

Anghel I. (2002) Falimentul – radiografie și predicție, Editura Economică, București

Colasse B. (2009) Analiza financiară a întreprinderii, traducere Tabără N., Editura Tipo Moldova, Iași, pg.174

Dalotă M.D., Dalotă S. (2000) Analiza și evaluarea firmei, Ed. Orizonturi Universitare, Timișoara, pg. 250

Fang M., Yi-Chung H. (2010) Comparing four bankruptcy prediction models:logit, quadratic, interval logit, neural and fuzzy neural networks, Expert systems with Applications 37, pg.1846

Isaic-Maniu I. (2006) Caracterizarea statistică a riscului – concepte, tehnici, aplicații, Editura ASE, București

Koh H.C. și Low C.K., (2004) Going concern prediction using data mining techniques, Managerial Auditing journal, Vol.19, No.3, pg.462

Mazilescu V., Bărbuță-Mișu N., Afanase C. (2010) Testing the predictive of the multifactorial models for assessing the bankruptcy risk, Applied Economics, Business and Development, 2nd World Multiconference on Applied Economics, Business and Development (AEBD ’10), Tunisia, 3-6 mai, pg.55

Mossman C.E., Bell G.G., Swartz L.M., Turtle H. (1998) An empirical comparison of bankruptcy models, The Financial Review no 33, pg.36

Popescu Gh., Popescu V.A., Popescu C.R. (2009) Rolul auditorului în evaluarea riscului de faliment în condițiile crizei globale, Revista „Audit Financiar”. Nr.9, pg. 8

Pripoaie R. (2008) ”Gestiunea financiară a firmei”, Ed. Didactică și Pedagogică, București, pg. 77

Robu M.A., Mironiuc M., Robu I.B. (2012), „Un model practic pentru testarea ipotezei de „going-concern” în cadrul misiunii de audit financiar pentru firmele românești cotate”, Revista „Audit Financiar”. Nr.2, pg. 23

Robu I.B. (2014) ”Evaluarea capacitatii firmelor cotate de a-si continua activitatea, o responsabilitate a auditorului financiar”, http://economiaonline.ro/evaluarea-capacitatii-firmelor-cotate-de-a-si-continua-activitatea-o-responsabilitate-a-auditorului-financiar/

Stancu I. (1997) ”Finanțe”, Ed. Economică, București, pg. 510

Stancu, I. (2007) „Finanțe”, Ed. Economică, București, pg.787

http://www.zf.ro/zf-news/ponderea-agriculturii-in-pib-a-scazut-de-patru-ori-in-ultimii-20-de-ani-si-a-ajuns-la-numai-4-4-13926133

http://www.tradeville.eu/

www.bvb.ro