Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
advertisement
Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Факультет экономики Кафедра финансового менеджмента ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА На тему «Развитие методического аппарата оценки состоятельности фирмы» Студент группы № 09э1 Кочнев А.А. Руководитель ВКР д.э.н., доцент Макаров А.С. Нижний Новгород, 2013 2 Содержание Введение .................................................................................................................. 3 Глава 1. Понятийная и методическая база оценки состоятельности организаций ............................................................................................................. 5 1.1 Несостоятельность (банкротство) и состоятельность организации: базовые определения, их взаимосвязь и характеристика.................................... 5 1.2 Проблемы прогнозирования состоятельности организации в условиях риска и неопределённости .................................................................................... 12 Глава 2. Методики диагностики и прогнозирования банкротства организации и направления их совершенствования ................................................................ 21 2.1 Основные методики диагностики и прогнозирования банкротства компаний ................................................................................................................ 21 2.2 Применение метода симуляции стохастических процессов в целях прогнозирования состоятельности организаций ............................................... 36 Глава 3. Применение разработанных элементов методической базы в анализе состоятельности фирмы........................................................................................ 47 3.1 Общая характеристика анализируемой организации и основные предпосылки составляемой прогнозной модели ............................................... 47 3.2 Прогнозирование состоятельности ОАО «Магнит» на основе разработанного инструментария ......................................................................... 48 3.3 Анализ и интерпретация результатов прогнозирования состоятельности организации ........................................................................................................... 55 Заключение ........................................................................................................... 61 Список использованной литературы .............................................................. 63 Приложения……………………………………………………………………..69 3 Введение Деятельность современных компаний, функционирующих в рамках рыночной экономики, характеризуется наличием большого числа бизнеспроцессов, правильное функционирование которых в высокой степени зависит как от внутренних (корпоративных), так и внешних (рыночных) факторов. Взаимодействие обеих групп детерминант выражается в виде различных эффектов, влияющих на показатели деятельности организаций. Неполнота информации, порождаемая комплексностью данных взаимосвязей и отсутствием своевременной, релевантной статистической базы, создаёт неопределённость и риски в предпринимательской деятельности. В этой связи для обеспечения устойчивого роста компании, возникает необходимость создания методик и инструментов для анализа, измерения и прогнозирования наиболее существенных рисков компании и, прежде всего, риска несостоятельности компании. Несмотря на высокую степень значимости данного вопроса, стоит отметить, что методическая база оценки и прогнозирования состоятельности организации долгое время находилась в тени остальных вопросов финансового и стратегического менеджмента. Среди существующих методов оценки и прогнозирования несостоятельности организаций, не рассматривая рейтинговые и иные, основанные на экспертном мнении и подверженные субъективизму методики, наибольшую известность приобрели модели получения интегральных оценок на основе применения мультипликативного дискриминантного анализа1. Оставляя в стороне обсуждение недостатков данных моделей2, важной особенностью данных оценочных функций является то, что они не представляют собой инструмента для принятия решений в рамках стратегического и финансового менеджмента в отношении управляемой 1 2 Прежде всего, широко известный Z-счёт Альтмана. Данный вопрос освещается в главе 2 4 компании, поскольку не учитывают будущие риски в рамках реализации различных стратегий и изменения внешней конъюнктуры, что снижает эффективность применения МДА-моделей. Со времён первой публикации Э. Альтмана3, положившей основу количественному подходу прогнозирования банкротства, прошло уже свыше 40 лет. За это время возникли новые методы учёта риска и неопределённости, что, вероятно, поможет усовершенствовать существующие инструменты прогнозирования банкротства компаний, на что и направлены усилия автора в данной работе. Таким образом, объектом исследования является принятие управленческих решений менеджментом компании в условиях риска и неопределённости. Предмет, изучаемый в работе, совокупность существующих состоятельности компании. методик Цель, представляет собой прогнозирования поставленная в рамках и оценки изучения существующего предметного поля, заключается в рассмотрении, анализе и совершенствовании методической базы прогнозирования состоятельности организаций в направлении их переориентации на принятие внутрифирменных управленческих решений. Структурно исследование построено следующим образом: в главе 1 рассматривается существующая теоретическая и методологическая база прогнозирования и оценки состоятельности организаций. Глава 2 посвящена анализу и имплементации новых инструментов при оценке состоятельности. В заключительной части работы осуществляется практическое применение усовершенствованного инструментария и выделяются основные выводы, полученные в результате апробации модифицированного метода оценки состоятельности организации. По итогам анализа выявляются достоинства и недостатки применяемых инструментов, и дальнейшие направления их совершенствования. 3 E.Altman, The Prediction of Corporate Bankruptcy: A Discriminant Analysis // The Journal of Finance Vol. 23, No. 1 (Mar., 1968), pp. 193-194 5 Глава 1. Понятийная и методическая база оценки состоятельности организаций 1.1 Несостоятельность (банкротство) и состоятельность организации: базовые определения, их взаимосвязь и характеристика Риск компании обанкротиться является, по-видимому, одной из наиболее существенных угроз, которые сопровождают деятельность компании. Несмотря на то, что правила проведения процедуры банкротства фирм различаются в зависимости от законодательных систем различных стран, последствия такого развития событий, являются неблагоприятными как для всех заинтересованных лиц (stakeholders) так и для собственников компании (shareholders). Первые рискуют потерять ссуженные средства (кредиторы), рабочее место и заработную плату (работники), налоговые отчисления (государство) и т.д. Вторые – собственность, доходы, извлекаемые из неё, и управление над фирмой. Применение теоретикоигровых моделей, проводимых в рамках специальных исследований, посвящённых процессам разрешения споров между кредиторами и должником в рамках банкротства показывают, что они относятся к играм с отрицательной суммой4. Нарастание деструктивных процессов, связанных с конфликтом интересов между менеджментом компании, собственниками, кредиторами, профсоюзами и прочими заинтересованными сторонами, могут привести к потере управления бизнес-процессами в компании и снижению её рыночной стоимости5. Таким образом, не остаётся сомнений в том, что умение прогнозировать риск банкротства необходимо, чтобы избежать выше обозначенных ситуаций, а принципы оценки данной угрозы должны являться 4 Радыгин А.Д. Институт банкротства: становление, проблемы, направления реформирования. / Под ред. Радыгина. – М.: ИЭПП, 2005. – С. 18 5 Примеры развития таких сценариев детально описаны в рамках моделирования поведения вкладчиков банков в условиях возникновения банковской паники. См. Bryant J. Bank Collapse and Depression. – “The Journal of Money, Credit and Banking”, 1981 Vol. 13, pp. 454 – 464; Diamond D., P. Dybvig Bank Runs, Deposit Insurance and Liquidity. – “Journal of Political Economy”, 1983 Vol. 91, pp. 401 – 419 6 одной из составных частей финансовой политики организации. Вместе с тем, используемый фирмами при решении практических вопросов оценки состоятельности компании понятийный аппарат лежит в юридическиправовой плоскости, что несколько усложняет ситуацию, поскольку нормативно-правовая база уникальна для каждой страны и создаёт возможности двусмысленного толкования одних и тех же терминов6. В этой связи, прежде чем обратиться к методологии осуществления соответствующих оценок целесообразно чётко разграничить ключевые понятия данной сферы с целью исключения их двусмысленного употребления. В законодательстве РФ «банкротство» и «несостоятельность» являются тождественными понятиями, обозначающими признанную «арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей»7. В американском праве, термины «банкротство» (bankruptcy) и «несостоятельность» (insolvency), напротив, разделены. Первый обозначает процедуру разрешения долговых проблем между должником и кредитором в рамках главы 11 свода законов Соединённых Штатов. Второе понятие в общем случае означает установление факта превышения обязательств дебитора над справедливой стоимостью его активов8. «Банкротство» как термин в акте о несостоятельности Великобритании закреплён по отношению к процедуре разрешения долговых притязаний лишь по отношению к физическим лицам Данная ситуация обусловлена существованием проблемы неполноты контрактов и ассиметрии информации, порождающей трудности в эффективном распределении прав кредиторов на собственность должника. В связи с этим во многих странах разработаны законодательные акты, регулирующие отношения между должником и кредитором (кредиторами) в случае неисполнения первой стороной договорных обязательств. Один из наиболее крупных исследователей в сфере анализа экономики и права Р. Познер, причисляет подобные законы как стандартный контракт, который в значительной степени экономит трансакционные издержки контрагентов. Подробнее см. Posner R. Economic Analysis of Law. 5-th ed. – A Wolters Kluwer Company, 1998, p. 442 7 Федеральный Закон о несостоятельности (банкротстве) от 26 октября 2002 г. 8 С учётом имущества скрытого, переданного и списанного с целью помешать кредиторам получить причитающиеся им по праву активы. Title 11 of the United States Bankruptcy Code 6 7 (individuals), индивидуальными предпринимателями (sole traders) и товариществами (partnership). «Несостоятельность» употребляется в более широком смысле, объединяя процедуры решения долговых споров для всех типов юридических лиц9. В законодательстве ФРГ термин «несостоятельность» означает процедуру решения всех споров между должником и кредитором, а понятие «банкротство» отсутствует вовсе10. Более вольную и широкую трактовку терминов можно встретить и в специальных словарях. Так, в современном экономическом словаре под редакцией Б.А. Райзберга под банкротством предлагается понимать «неспособность должника платить по своим обязательствам, вернуть долги в связи с отсутствием у него денежных средств для оплаты. Официально… предприятие становится несостоятельности как банкротом должника и после решения неспособности суда о расплатиться его с кредиторами11», а несостоятельностью считать «состояние, поведение экономического субъекта, прекратившего платежи по своим долгам, называемого несостоятельным должником12». На наш взгляд, автор в данном случае не отражает фундаментальной разницы между неплатёжеспособностью и несостоятельностью, которые не являются тождественными понятиями. Из столь короткого обзора существующих определений можно понять, что несмотря на наличие общих свойств в используемых определениях (неспособность должника платить по долгам, отсутствие денежных средств для оплаты обязательств) различия в значениях используемых понятий довольно существенны, поэтому представляется целесообразным обратиться к экономической сути взаимодействия должника и кредитора с целью более 9 Insolvency Act 1986 of the UK Insolvenzordnung der Bundesrepublik Deutschland 11 Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь / Б.А.Райзберг, Л.Ш.Лозовский, Е.Б.Стародубцева. – 6-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2008. – 512 с. – (Библиотека словарей «ИНФРА-М»). 12 Несостоятельный должник в терминологии составителей словаря – это должник, который не в состоянии вернуть долг, выполнить принятые на себя имущественные и денежные обязательства. См. там же. 10 8 точного определения экономических дефиниций. Объединяющим звеном большинства из вышеуказанных определений является указание на неспособность должником выполнить свои обязательства перед кредитором (кредиторами) в полном объёме. Когда и как может возникнуть такая ситуация? Из данных финансовой отчётности это напрямую не следует, поскольку в соответствии с правилами бухгалтерского учёта активы всегда равны пассивам. На практике, естественно, балансовая цена активов почти никогда не отражает их текущую справедливую стоимость. Дискретность в предоставлении отчётных данных, условность количественной оценки стоимости имущества организации, возможности применения так называемых «креативных» методов отображения финансовой отчётности приводят к искажению реальных финансовых показателей компании, чему имеются значительные свидетельства13. Важным обстоятельством является также и тот факт, что в балансе организации не отражаются все нематериальные активы фирмы, такие как организационный и управленческий потенциал, профессионализм сотрудников, действующие контрактные условия взаимодействия с контрагентами, текущая позиция на рынке и иные параметры, учитываемые, как правило, в рамках оценки «деловой репутации» фирмы, которая может быть как положительной, так и отрицательной14. Второй важный аспект в отношении признания должника несостоятельным – неплатёжеспособность. Под неплатёжеспособностью, мы понимаем дефолт ликвидности (в рамках терминологии П. Болтона и Д. Шарфштайна), т.е. ситуацию, когда приток денежных средств в течение В соответствии с данными опроса институциональных инвесторов, проводимого PricewaterhouseCoopers, свыше половины опрошенных выразили мнение о том, что американские компании склонны произвольно отражать значение отчётной прибыли. Подробнее о составлении «креативной» отчётности см. Каспина Р.Г. Бухгалтерская отчётность в системе корпоративного управления / Р.Г.Каспина. – М.: Бухгалтерский учёт, 2004. С. 92 14 Деловая репутация – это оценка фирмы, предприятия, бизнесмена со стороны внешних контрагентов. Величина, деловой репутации в соответствии с РСБУ рассчитывается как разница между балансовой стоимость активов фирмы и ценой, за которую её планирует приобрести другая фирма. См. ПБУ 14/2007 «Учёт нематериальных активов» 13 9 непродолжительного времени является недостаточным, чтобы осуществить все необходимые выплаты, но при этом обязательства не превышают стоимость фирмы15. Является ли должник несостоятельным, в случае, если установлена его неплатёжеспособность, исходя из подобного определения понятия? Несомненно, стоит признать, что отсутствие ликвидных средств для оплаты текущих обязательств фирмы является одним из признаков несостоятельности, однако в сущности данный факт не может однозначно свидетельствовать о превышении стоимости обязательств общего объёма активов компании16. Нетрудно представить ситуацию, когда срывы платежей должника могут возникнуть в результате задержки выплаты дебиторской задолженности его контрагентов или неожиданными изменениями на финансовых рынках. С другой стороны, компания может иметь достаточно высоколиквидных средств для оплаты краткосрочных обязательств, но недостаточно для покрытия долгосрочных займов в перспективе. Таким образом, на наш взгляд, «американский» подход наиболее справедливо раскрывает суть понятий, поэтому в рамках данной работы под состоятельностью организации мы будем понимать способность компании покрытия своих обязательств, определяемую через превышение (или равенство) справедливой стоимости компании (или совокупности принадлежащих ей активов) над величиной её обязательств. Исходя из того, что стоимость компании определяется как сумма приведённых к настоящему времени денежных потоков мы можем формально выразить критерий признания состоятельности через следующую формулу: Bolton P., D. Scharfstein Optimal Debt Structure and the Number of Creditors. – “The Journal of Political Economy”, 1996. Vol. 104, pp. 1-25 16 Проблема выработки критериев для своевременной идентификации банкротства компании не является тривиальной задачей. В своём исследовании Б. Хатчинсон и П. Бут на примере австралийских фирм показали, что финансовые показатели 33 австралийских фирм, чьи акции впервые поступили в публичный оборот мало отличались от 33 аналогичных австралийских компаний, зарегистрировавших свою неплатёжеспособность. См. Booth P., P. Hutchinson Distinguishing Between Failing and Growing Firms: a Note on the Use of Decomposition Measure Analysis. – The Journal of Business Finance and Accounting”. 1989, pp. 267-271 15 10 , где S – бинарная величина, принимающая значения 1 или 0 и отражающая признание компании состоятельной; –сумма всех чистых приведённых к настоящему денежных потоков предприятия17. Важно уточнить, что чистая приведённая стоимость денежных потоков компании должна рассчитываться как наилучшее из всех альтернативных стратегий поведения фирмы, в том числе и в результате ликвидации компании. Как показали в своём исследовании Л. Вейс и К. Врак, существуют ситуации, когда ликвидационная стоимость попавшей в финансовые трудности компании (т.е. продажа активов различным лицам), может с избытком покрыть её обязательства18. Под «банкротством» мы будем в дальнейшем понимать решение суда, устанавливающего факт несостоятельности компании. Соответственно с этим процедура банкротства является набором процессуально установленных, в рамках законодательства банкротстве, норм, направленных на поиск оптимального использования и (или) распределения активов компании-банкрота. Исходя из обозначенного критерия признания фирмы состоятельной, может показаться, что вопрос осуществления оценки является тривиальным и отпадает сам собой, в случае, если менеджмент фирмы оценивает стоимость внутрифирменных проектов на основе 17 Более формально, формулу можно расчёта чистой приведённой выразить следующим образом: , где t – определённый момент времени в будущем, i – порядковый номер, NСFi – величина i-го чистого денежного потока 18 Авторы исследования подсчитали, что ликвидационная стоимость американской авиакомпании Eastern Airlines превышала на момент подачи иска о банкротстве 3,7 млрд. долл. (сумма пассивов компании), однако решением суда был утверждён план по реорганизации компании, что привело в дальнейшем к ухудшению ситуации в результате чего, кредиторы потеряли 2,8 млрд. долл. См. L.A.Weiss, K.H.Wruck. Information Problems, Conflicts of Interest and Asset Stripping: Chapter 11’s Failure in the Case of Eastern Airlines // Journal of Financial Economics. 48. 1998 pp. 55-97 11 стоимости. Действительно, следуя правилу слагаемости стоимостей, суммирование приведённых денежных потоков по всем проектам компании отразит суммарную стоимость компании и автоматически даст оценку её состоятельности. Существует, однако, несколько аспектов, которые мешают реализации подобного принципа на практике. Во-первых, не все компании при оценке проектов рассчитывают их чистую приведённую стоимость (в виду имеющихся недостатков данного метода или обыкновенного незнания). Во-вторых, NPV показывает общий приведённый денежный поток, получаемый компанией за период реализации проекта и не учитывает взаимосвязь и влияние разных проектов друг на друга в период их реализации, а не только по окончанию19. В третьих, оценка состоятельности требуется, порой не только для собственной компании, но и для предприятий-контрагентов, с целью прогнозирования поступления денежных потоков (от которых зависит платёжеспособность компании) и вероятности нарушения их поступлений. Наконец, при оценке состоятельности важно уделять внимание оценке риска недостатка ликвидных средств с целью исключения возможности подачи необоснованного иска о банкротстве компании со стороны внешних контрагентов, поскольку это может привести к значительным репутационным и организационным издержкам (так называемые издержки банкротства)20. В связи с этим компании, важно контролировать не только величину NPV компании, но и объём свободного денежного потока компании, на величину которого влияет множество факторов. По этой причине, при разработке инструментария оценки состоятельности организации Например, организация производства специальных комплектующих исключительно под определённую модель автотранспорта может не иметь смысла в случае закрытия производства самих автомобилей определённой моделей. 20 Так, объявление компании банкротом в соответствии с законодательством США автоматически приводит к приостановке всех операций компании, что чревато прекращением производства, оказанию услуг, платёжных операций, заключению контрактов и т.д. 19 12 необходимо подробнее рассмотреть факторы неопределённости и риска, а также методы борьбы с ними. 1.2 Проблемы прогнозирования состоятельности организации в условиях риска и неопределённости В течение всего своего существования любая компания вынуждена постоянно сталкиваться в своей деятельности с большим числом рисков. Комплексность взаимосвязей, возникающих в рамках процесса обмена между различными экономическими потребительских предпочтений, агентами, сложности склонных в изменяться определении во времени, размытость границы причинно-следственных связей, ведущая к сложности в сфере определения истинных факторов, способствующих возникновению экономических эффектов, конкуренция и иные социоэкономические феномены фундаментально определяют существование компаний в условиях неопределённости, как в текущем моменте времени, так и в будущем. Как правило, её наличие связывают с воздействием внешних факторов на деятельность компании, не поддающихся прямому управлению со стороны менеджмента фирмы (см. рис. 1). Рис. 1 Факторы внешней среды организации 13 Исходя рационального из стандартной экономического неоклассической агента, трактовки основная задача поведения субъектов экономической деятельности в условиях неопределённости сводится к оптимизации соотношения риск-доходность, которая формулируется в терминах минимизации степени риска, приходящегося на 1 единицу извлекаемого дохода21. Первые значимые исследования, специально посвящённые изучению риска и неопределённости в деятельности компаний, относятся к 20-ым годам двадцатого века и были проведены основателем, так называемой, «Чикагской экономической школы» Ф. Найтом, который определил риск на две основные группы: страхуемый (тот риск, который возможно рассчитать) и нестрахуемый (неопределённость). Причину возникновения прибыли он связывал как раз с существованием второго типа риска, просчитать который не представляется неопределённостью возможным Ф. Найт (выражаясь понимал те более формально, ситуации, когда под расчёт вероятностного распределения исходов определённых событий невозможно осуществить)22. В современной теоретической литературе, посвящённой финансовому менеджменту, достаточно много места уделяется рассмотрению фундаментальной взаимосвязи между риском и доходностью компаний23. Принцип «надёжный доход стоит дороже, чем рисковый» является одним из основополагающих постулатов современной теории финансов24. Значительный объём работ также посвящён оценке рисков в деятельности Разумеется, на сегодняшний момент в экономической теории существуют и альтернативные концепции в формулировании задач экономических агентов. См. например Лэйард Р., Счастье. Уроки новой науки / Р.Лэйард. – М.: Издательство Института Гайдара, 2012. – 416 стр. - ISBN 978-5-93255-333-6 22 Найт, Ф.Х. Риск, неопределённость и прибыль / Ф.Х.Найт. – М.: Дело, 2003. – С. 193-195 23 Изложение основных положений данных теорий подробно изложены в обширной литературе и широко известны. Теорию составления оптимального инвестиционного портфеля и её модификации см. H.M. Markowitz Portfolio Selection // Journal of Finance. 7: 77-91. 1952. March; E.J. Elton, M.J. Gruber Modern Portfolio Theory and Investment Analysis. 5th ed. New York: John Wiley & Sons, 1995. Модель CAPM впервые была изложена в следующей работе: W.F. Sharpe Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk // Journal of Finance. 19: 425-442. 1964. 24 Брейли Р. Майерс С. Принципы корпоративных финансов / Пер. с англ. Н. Барышниковой. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008. – С. 16 21 14 банков, страховых компаний и других финансовых институтов. Тем не менее, несмотря на столь высокую роль факторов неопределённости в деятельности компании до сегодняшнего момента в экономической науке не существует единой классификации рисков25. Подобная ситуация, вероятно, связана с трудностью систематизации всего многообразия факторов неопределённости, влияющих на бизнес-процессы организации и ранней стадией развития рискменеджмента как раздела теории управления (несмотря на то, что некоторые страховые общества ведут свою деятельность с 19-18 вв., а кредитные операции были распространены ещё до нашей эры)26. Риск несостоятельности компании (иначе говоря, вероятность обесценения стоимости компании (или её активов) ниже номинальной величины её обязательств) является двойственной по своей природе. С одной стороны, он является специфическим, поскольку отражает вероятность наступления одного конкретного события в деятельности организации. С другой стороны, в нём, так или иначе, аккумулируется воздействие всех возможных рисков компании. Вряд ли можно отрицать, что на стоимость имущества компании могут влиять не только непродуманные инвестиционные и управленческие решения, но и другие факторы внешней среды: научные достижения, изменение демографических трендов, техногенные и экологические происшествия, политическая нестабильность, военные действия, распространение эпидемий и многие другие27. Однако Пример одной из подобных классификаций см. например, Марцынковский Д. Обзор основных аспектов риск-менеджмента [электронный ресурс] / Д. Марцынковский // Корпоративный менеджмент – финансовый анализ, инвестиции, бизнес-планы, консалтинг. - URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/risk/main_meths.shtml (дата обращения: 08.05.2013); Хотя стоит признать, что в некоторых отраслях достигнуто определённое согласие относительно основных типов рисков. В частности в финансовой сфере общеупотребительной является классификация, разработанная компанией Coopers & Lybrand. Подробнее см. Generally accepted risk principles. – United Kingdom: Coopers & Lybrand. 1996. 26 Вероятнее всего, что до возникновения крупных финансовых институтов, основную роль в минимизации рисков кредитора исполняло предоставление залога, в виде которого выступали не только традиционные материальные активы (собственность должника), но и нематериальные, как свобода – неспособные платить по долгам должники становились в Древней Греции рабами. 27 Хотя от прямого воздействия имущество достаточно сложно защитить (землетрясение, извержение вулкана, падение небесных тел) в виду высокой силы разрушительного воздействия, стоит признать, что действие подобных ситуаций при грамотных управленческих решениях компании могут обратить в свою пользу. Так, распространение эпидемии некоторых заболеваний, скорее всего, будет положительно влиять 25 15 расчёт каждого из них (в условиях отсутствия их однозначной систематизации и неполноты информации) был бы, вероятно, крайне трудоёмкой и непродуктивной задачей. В связи с этим, в зависимости от текущего положения организации (географического, странового, отраслевого, рыночного и др.) для компании рассматриваются лишь ключевые риски в её деятельности и методы управления ими. Подобное упрощение действительности объективно необходимо, чтобы выделить ключевые параметры деятельности компании, которые требуется подвергать особому контролю. Кроме того, в результате нарастания процесса глобализации, многие фирмы стараются действовать во внестрановой плоскости, существенным образом диверсифицируя своё присутствие и снижая потенциал воздействия неуправляемых факторов, в результате чего успехи компании становятся всё менее зависимы от действия лишь от одной из детерминант внешней среды, в то время как решения менеджмента начинают играть всё большую роль. По этой причине, в рамках данной работы, мы будем рассматривать риск несостоятельности как специфический риск организации, возникающий в результате наступления негативных событий в деятельности компании, причина возникновения которых кроется в принятии неэффективных управленческих решений. В соответствии с концепцией недетерминированности социальноэкономических процессов в обществе, проблема прогнозирования развития экономических субъектов разных уровней и масштабов является одним из наиболее сложных вопросов не только в теории финансов, но и в экономической теории в принципе28. На данный момент, выделяют ряд приёмов, используемых в прогнозировании развития субъектов на объём заказов фармацевтических компаний, а военные действия на закупки у компаний-производителей грузового транспорта. Землетрясения, пожары и наводнения – производство товаров первой необходимости и т.д. 28 Основная доказательная база подобного подхода была сформулирована в середине 60-ых годов двадцатого века К.Поппером, Ф.Хайеком и др. учёными. Подробнее об этом см. Гайдар Е. Долгое время. Россия в мире: очерки экономической истории. – 3-е изд. – М.: Дело, 2005. – С. 66 – 74 16 экономической деятельности (см. рис. 2). Поскольку для достоверного предсказания не существует объективных данных о будущем, основополагающий принцип научного предсказания строится на выявлении закономерностей, определённых в результате анализа событий предыдущих периодов. Данный метод применяется, в том числе, и для анализа случайных массовых явлений. Приёмы прогнозирования Ассоциативноэвристические Интервью, опрос Системноаналитические Экстраполяция и интерполяция Метод наименьших квадратов Аналогия Эмпатия Экспоненциальное сглаживание Инверсия Фокальные объекты Адаптивное сглаживание Гирлянды ассоциаций Прогнозный сценарий Анкетирование Контрольные вопросы Моделирование Морфологический анализ Функциональноиерархическое моделирование Сетевое (матричное) моделирование Целевое моделирование Имитационное моделирование Моделирование на базе теории игр Бюджетирование Рис. 2 Приёмы прогнозирования будущего29 Макарова Л.Г. Экономический анализа в управлении финансами фирмами : учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / Л.Г. Макарова, А.С. Макаров. – М. : Издательский центр «Академия», 2008. C. 177-178 29 17 Как уже было указано ранее, в теории финансов достаточно обширно рассматривается взаимосвязь риска и доходности компаний. Однако, изучение классических инструментов, используемых в рамках модели нахождения оптимального инвестиционного портфеля и CAPM показывает, что они малопригодны для задачи оценки состоятельности организации. Основной недостаток этих моделей исходит из основных целей их построения – обеспечения эффективных инвестиционных вложений. Оценка стандартного отклонения ценной бумаги, используемой в качестве показателя риска в модели Г. Марковича направлена на минимизацию риска инвестора и не отражает сути финансового положения конкретной анализируемой компании, поскольку сама формула расчёта построена таким образом, что её увеличение может расти как в результате резкого снижения, так и роста базисных значений показателя30. Простое сравнение стоимости акций и их стандартного отклонения хорошо отражает указанные недостатки (см. рис 3, 4 и табл. 1)31. Несмотря на то, что стандартное отклонение доходности акций ОАО «ГАЗ» выше приблизительно в два раза, чем у акций ОАО «Автоваз», стоимость акций за конец 4-го квартала 2012 и весь первый квартал 2013 гг. выросла, что говорит, о том, что игроки рынка позитивно оценивали положение организации на рынке. Прямо противоположная ситуация наблюдается у ОАО «Автоваз». Линии тренда и сравнение доходностей отчётливо показывают, что в то время, как стоимость акций устойчиво ОАО «Автоваз» падали, цена ценных бумаг ОАО «ГАЗ» росли неустойчиво, что и отражает стандартное отклонение. 30 Стандартное отклонение представляет собой оценку среднеквадратического отклонения на основе несмещённой оценки дисперсии случайной величины: ; Поскольку сумма элементов под корнем не зависит от знака ввиду возведения слагаемых в квадрат, рост стандартного отклонения происходит как в случае положительного, так и отрицательного изменения курсовой стоимости ценных бумаг (или иного показателя). 31 Данные по стоимости акций, торгуемых на московской бирже, анализировались за период с 1 декабря 2012 по 2 апреля 2013 гг. 18 Рис. 3 Динамика стоимости акций ОАО «ГАЗ» Рис. 4 Динамика стоимости акций ОАО «Автоваз» Табл. 1 Среднее значение доходности акций и их стандартного отклонения Средняя дневная доходность Стандартное отклонение дневной доходности ОАО "ГАЗ" ОАО "Автоваз" 100,61% 99,98% 3,05% 1,67% Источник: finam.ru, расчёты автора Следует признать, что подобный метод мало подходит для оценки состоятельности организаций. Гораздо эффективнее будет следить за динамикой стоимости акций компании, содержащие информацию об ожиданиях игроков о дальнейших перспективах компании32. Обратимся к другой широко используемой модели – CAPM. В соответствии методикой модели ценообразования долгосрочных активов, риск отображается в виде показателя β (бета), который показывает степень Однако даже в данном случае следует сделать массу оговорок. Подобный метод оценки будет эффективен только в том случае, если принять гипотезу об эффективности финансовых рынков и рациональности действий инвесторов. Однако наличие существенной ассиметрии информации (что характерно для развивающихся рынков) серьёзно меняет картину и может приводить к формированию неадекватной цены на рынке. Стоит также упомянуть, что, серьёзным фактором, мешающим применению данной гипотезы на практике, также является и то, что даже на рынках, близких к эффективным, инвесторы не всегда действуют рационально, будучи подвержены действию поведенческих эффектов. Изучением нерационального поведения инвесторов занимается специальный раздел финансов как науки «поведенческие финансы». Основные положения данного раздела в довольно сжатом изложении см. Рудык Н.Б. Поведенческие финансы или между страхом и алчностью / Н.Б. Рудык. – М.: Дело, 2004. – 272 с. – ISBN 5-7749-0370-2 32 19 подверженности акций (или иной величины) компании в отношении изменения другого показателя (например, колебаний рынка). Собственно, данный показатель в принципе не предназначен для ответа на вопрос, с какой вероятностью стоит ждать банкротства компании. С его помощью можно выделить лишь насколько в относительном выражении бизнес конкретной организации более рискован по сравнению с остальными фирмами. Возможно, не лишены смысла попытки использования косвенных методов с применением модели CAPM для определения риска дефолта компании, например, путём нахождения компании той же отрасли с аналогичным показателем β, имеющей свой кредитный рейтинг. Однако нельзя быть точно уверенным в том, что удастся найти действительно похожую компанию, что будет чревато использованием слишком многих упрощений и корректировок. Кроме того, как показывает практика, финансовые институты при оценке кредитоспособности склонны использовать совершенно иные методы оценки вероятности возврата кредита должником33. Для компании, вероятным выходом из ситуации может быть прямое обращение в соответствующие рейтинговые агентства, однако за последнее десятилетии доверие к ним было существенным образом подорвано как в результате так называемого кризиса «доткомов» (2001 года), так и в результате мирового финансового кризиса 2008-2009 гг. (не беря в расчёт тот факт, что обращение к услугам рейтинговых агентств чревато прямыми затратами). Рейтинговым институтам, в частности, ставится в вину тот факт, что их действия способствовали введению в заблуждение инвесторов, поскольку известны случаи, когда высокие кредитные рейтинги присваивались ценным бумагам тех компаний, которые впоследствии вынуждены были пройти через процедуру банкротства (т.е. оказались несостоятельными)34. Подробный обзор этих методик представлен в следующей работе: Лобанов А.А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под. Ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. – М: Альпина Паблишер, 2003. – 786 с. – ISBN 5-94599-098-1 34 За два месяца до банкротства ценные бумаги, выпущенные Enron, имели рейтинг инвестиционного класса. Брейли Р. Майерс С. Принципы корпоративных финансов / Пер. с англ. Н. Барышниковой. – М.: ЗАО 33 20 Таким образом, в виду отсутствия подходящих методов были отдельно разработаны соответствующие методики, которые могут использоваться компаниями в качестве инструмента для оценки вероятности банкротства организации на текущий момент времени, а также в кратко- и среднесрочной перспективе. Принципы формирования этих методик мы подробно рассмотрим в следующей главе. «Олимп-Бизнес», 2008. – С. 637; Материалов, посвящённых роли рейтинговых агентств в финансовом кризисе 2008-2009 гг., достаточно много в виду актуальности этой темы. Некоторые авторы утверждают, что неэффективность действия рейтинговых агентств связана не столько с недостатками, используемыми ими моделей, сколько с ангажированностью оказания услуг наиболее крупным клиентам. См. например, Стиглиц Дж.Е. Крутое пике: Америка и новый экономический порядок после глобального кризиса / Дж.Е.Стиглиц; [пер. с англ. В. Лопатка]. – М.: Эксмо, 2011. – 512 с. – (Экономика: мировые тенденции). – ISBN 978–5–699– 47785–2. 21 Глава 2. Методики диагностики и прогнозирования банкротства организации и направления их совершенствования 2.1 Основные методики диагностики и прогнозирования банкротства компаний Анализ развития методов оценки состоятельности организаций и различных их модификаций показывает, что проблема прогнозирования состоятельности долгое время не представляла интереса для исследователей не только в рамках финансового анализа, но и в границах экономической теории в принципе35. Однако в связи с развитием теории менеджмента и совершенствованием инструментов прикладного экономического анализа, а также заинтересованностью большинства экономических агентов к снижению риска, к настоящему моменту, в рамках различных подходов были сформированы различные методики диагностики и прогнозирования состоятельности организаций. Существующие методы можно условно разделить на несколько групп: 1. Коэффициентные методы – методы, основанные на анализе количественных показателей, рассчитываемых на основе данных финансовой отчётности; 2. Многофакторные модели на основе мультипликативного дискриминантного анализа – методы, где риск банкротства компании измеряется как переменных, функция, которым зависящая присвоены от определённого соответствующие набора весовые коэффициенты; 3. Качественно-аналитические методы – методы, основанные на оценке качественных параметров организации (положения на рынке, конкурентоспособности, качества управленческих решений и т.д.); Из классиков экономической науки особое внимание на это обратил Дж. Стиглиц в своей Нобелевской речи. См. Stiglitz J. Information and the Change in the Paradigm in Economics // American Economics Review, 2002. Vol. 92, pp. 460 – 501. 35 22 4. Прочие методы - методы, чьи основные функции не лежат в области прогнозирования или диагностики состоятельности, но теоретически могут быть использованы для этого36. Представляется целесообразным последовательно раскрыть содержание каждой из методик для оценки их фундаментальных свойств, достоинств и ограничений. Коэффициентные методы37. В предпринимательской практике России совершенствование методической базы коэффициентных методов проходило параллельно развитию и становлению рыночной экономики, что можно проследить на основе, в частности, содержания нормативных актов, посвящённых проблемам диагностики несостоятельности организации, как напрямую, так и косвенно. Первоначальный этап в развитии данного метода отражён в распоряжении Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) от 12 августа 1994 г. № 31-р. Данный документ впоследствии было взят за основу и частично изменён в рамках системы критериев для определения неудовлетворительной структуры баланса неплатёжеспособных предприятий, утверждённого Постановлением Правительства РФ от 20 мая 1998 г. № 498. В соответствии с данными нормативными актами принятие решения о признании состоятельности принимается на основе коэффициента текущей ликвидности и коэффициента обеспеченности собственными средствами. В случае, если один из показателей отражает значение ниже нормативных границ, для установления несостоятельности необходимо также рассчитать коэффициент восстановления платёжеспособности хозяйствующего субъекта. Полученные результаты сопоставляются с таблицей принятия решений, на основе которой устанавливается факт В данном случае речь идёт о таких методах, как CVP-анализ или методы оценки кредитоспособности заёмщика банками. 37 Классическим примером использования коэффициентной методики в целях оценки состоятельности является статья В. Бивера: W. Beaver, Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Accounting Research, Vol. 4, Empirical Research in Accounting: Selected Studies 1966, pp. 71-111. 36 23 признания структуры баланса неудовлетворительной, после чего фирма относится к одной из групп, указанных в таблице 2. Табл. 2 Оценка состоятельности и платёжеспособности компании 1. КТЛ КОСС КУП КВП ≥ 2 ≥ 0,1 ≥1 - ≥ 2 ≥ 0,1 <1 - < 2 < 0,1 - ≥1 < 2 < 0,1 - <1 ≥ 2 < 0,1 - ≥1 < 2 ≥ 0,1 - ≥1 Признание неудовлетворительной, структуры а Правила Да Да Да Да Да Да баланса + + + организации неплатёжеспособной откладывается на срок до 6 месяцев 2. Решение о признании структуры баланса неудовлетворительной, а + организации неплатёжеспособной не может быть принято 3. Структура баланса удовлетворительна, но + организация ставится на учет в федеральном управлении по делам о несостоятельности 4. Структура баланса неудовлетворительна, + организация неплатёжеспособна Источник: Распоряжение Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) от 12 августа 1994 г. № 31-р; Макарова Л.Г., Макаров А.С. Экономический анализ в управлении финансами фирмы: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений Последние результаты развития коэффициентных методов в рамках нормотворческой базы представлены на данный момент следующими 24 документами: Приказ ФСФО38 от 23 января 2001 г. № 16, Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа, утверждённых Постановлением Правительства РФ от 25.06.2003 г. № 367, Методики проведения Федеральной налоговой службой учёта и анализа финансового состояния и платёжеспособности стратегических предприятий и организаций, утверждённой Приказом Министерством экономического развития и торговли от 21 апреля 2006 г. № 104 (состав методик представлен в приложении 1). Основной идеей, заложенной в механизм подобных моделей, является гипотеза о том, что риски предприятия неизбежно должны отображаться в изменении динамики группы общепринятых в финансовом анализе показателей рассчитанных на основе финансовой отчётности компании. Логично ожидать, что вместе с существенной деформацией структуры баланса предприятия, можно ожидать рост рисков компании по отношению к выполнению обязательств финансовая отчётность перед своими содержит контрагентами. помимо временного Поскольку среза об имущественном состоянии дополнительные данные о состоянии доходов и расходов компании и агрегированных денежных потоков, расчёт коэффициентов позволяет описать многие аспекты деятельности компании39. Неоспоримым достоинством подобного подхода можно отнести относительную простоту расчёта критериев. Даже в случае, если избранная методика насчитывает несколько десятков показателей, современные программные средства позволяют достаточно быстро рассчитать все из них при наличии соответствующих данных. Федеральная служба по финансовому оздоровлению (ФСФО) была преобразована из Федеральной службы России по делам о несостоятельности и финансовому оздоровлению в 1999 г. В начале 2004 года ФСФО как служба была расформирована, а функции распределены между Министерством экономического развития и торговли, Федеральной налоговой службой и иными органами государственной власти. 39 В частности, А. Макаров выделяет одиннадцать групп показателей, описывающих такие характеристики как ликвидность, платёжеспособность, финансовую устойчивость, рентабельность, оборачиваемость активов (пассивов), рыночная активность, риск, производительность труда, финансовый результат и др. См. Макаров А.С. Теоретические и методологические основы формирования финансовой политики организации: монография / А.С.Макаров. – М.: ФОРУМ, 2010. С. 102. – ISBN 978 – 5 – 91134 – 446 – 7 38 25 Недостатки подобных методов также широко известны. Во-первых, далеко не всегда в различных источниках совпадают формулы расчёта одних и тех же коэффициентов, что естественным образом, влияет на нормативные значения показателей и затрудняет их интерпретацию40. Нельзя также не отметить существенные различия в составе критериев, которые выделяются в различных методиках при оценке состоятельности организации (см. приложение 1), при том, что данные о сравнительной эффективности различных методик отсутствуют. Помимо рекомендуемые этого, не значения, для всех поэтому коэффициентов расчёт отражены большинства из них их с содержательной точки зрения может отразить лишь динамику изменения показателя во времени (за исключением случаев очевидно негативных ситуаций). Систематический сбор и анализ данных предприятий по отраслям позволил бы избежать данной проблемы, однако неизбежно встаёт вопрос о том, на основе каких принципов определять нормативную величину конкретного коэффициента41. При всём этом, цена ошибки при неверном уровне нормативных существенным значений образом является исказить высокой, информацию поскольку о может состоятельности организации. Для демонстрации этого приведём несложный пример с применением методики, указанной в распоряжении Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) от 12 августа 1994 г. № 31-р. Предположим, что на рынке производства товаров повседневного пользования существует небольшое предприятие ООО «Потребхим», производящее один продукт (предположим, хозяйственное мыло). Допустим, Так, например, в методике ФСФО коэффициент обеспеченности собственными средствами определяется как «отношение собственных средств к общей величине оборотных активов», а в Правилах проведения финансового анализа арбитражным управляющим как «отношение разницы в собственных средствах и скорректированных внеоборотных активов к величине оборотных активов». 41 Проблему составляет в частности неопределённость применения методов, которыми можно выделить и обосновать воздействие превышения некого коэффициента некоего критического уровня, на состоятельность. 40 26 что существующие капитальные мощности являются небольшими, а производственная линия функционирует не один десяток лет в связи с чем, степень морального и физического износа велика. Упрощённый бухгалтерский баланс по состоянию на конец последнего года выглядел следующим образом: Табл. 4 Упрощённый бухгалтерский баланс ООО «Потребхим» на конец „N“ и „N+1“ гг., в млн. руб. Актив Внеоборотные активы Оборотные активы Баланс (актив) N+1 N Пассив 60 10 90 90 150 N+1 N Капитал и резервы 20 20 Долгосрочные обязательства 80 40 Краткосрочные обязательства 50 40 100 Баланс (пассив) 150 100 Исходя из положений методики, производим расчёт коэффициента текущей ликвидности (КТЛ) и обеспеченности собственными средствами (КОСС). КТЛ = 2,25, КОСС = 0,11, Поскольку КТЛ > 2, а КОСС > 0,1, признаки неплатёжеспособности отсутствуют. Допустим, что компания решила в начале следующего года «N+1» планировала осуществить инвестиции в производство и закупить современную линию по производству мыла. Совокупная стоимость линии с учётом поставки, монтажа и наладки оборудования составляет 50 млн. руб. Для приобретения линии был взят кредит величиной, равной стоимости линии, из которого 10 млн. нужно вернуть обратно в этом же году, а 40 млн. в последующие. Результатом проведённых фирмой операций является то, что компания в соответствии с методикой становится неплатёжеспособной. КТЛ = 1,85 (< 2), КОСС < 0, Коэффициент восстановления платёжеспособности (КВП) 27 равен 0,79 (< 1). Все три значения меньше нормативных показателей, что должно характеризовать предприятие как неплатёжеспособное и несостоятельное. Из этого можно заключить, что в соответствии с данной методикой инвестиции в производство отрицательно влияют на платёжеспособность компании, если они не осуществляются из собственных источников средств Таким образом, используемая методика может существенно завышать риски анализируемых предприятий. Наконец последним, с методической точки зрения, недостатком коэффициентных методов неопределённость в сфере является, в принятия ряде случаев, решения о существенная несостоятельности организации в случае, если критерии отражают противоречивые результаты и динамику. Как правило, считается, что коэффициенты рентабельности, ликвидности и состоятельности являются наиболее важными среди остальных42. Однако какова градация приоритетов при возникновении противоречий между ними? Являются ли критерии ликвидности более важными, чем коэффициенты рентабельности? С одной стороны, ликвидность характеризует платёжеспособность компании с достаточно высокой степенью точности, но объём оборотных активов величина крайне непостоянная, поэтому эти данные имеют свойство быстро терять актуальность во времени. Известно, что показатели прибыли часто манипулируются со стороны менеджмента компании, но с другой стороны, рентабельность отражает качество управления активами43. Указанные недостатки приводят к тому, что надёжность анализа с применением коэффициентов становятся ненадёжными, хотя и могут давать верные результаты в прогнозировании банкротства. 42 E. Altman, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // The Journal of Finance, Vol. 23, No. 4. 1968, pp. 590 43 Попытки к присвоению соответствующих «весов» для создания многофакторной функции существовали ещё до метода Э. Альтмана. См. M. Tamari, Financial Ratios as a Means of Forecasting Bankruptcy // Management International Review, Vol. 4 (1966), pp. 15-21. Однако, как указывает Э. Альтман, произвольный характер выставления весов не способствовал росту популярности модели. 28 С учётом многообразия используемых критериев в различных методиках, задача коэффициентов актуальной определения в целях задачей наиболее оценки достоверных состоятельности финансового анализа. комбинаций организации Развитие стала применения эконометрических методов в экономической теории привело к созданию класса многофакторных моделей, которые стараются ответить на данный вопрос, которые мы рассмотрим далее. Многофакторные модели прогнозирования банкротства. Попытка улучшить модели прогнозирования банкротства на основе эконометрических методов оценки данных первым успешно осуществил Э. Альтман44. Для определения показателей и их весовых коэффициентов для прогнозирования состоятельности организаций, профессор Нью-Йоркского университета применил мультипликативный дискриминантный анализ45. Заранее выделив сходные предприятия впоследствии стали производственного банкротами, а сектора, 33 33 продолжали из которых стабильно функционировать, Альтман вычислил на основе дискриминантного анализа данных линейную комбинацию финансовых коэффициентов, которые с наилучшей степенью точности относили исследуемое предприятия к одной их двух групп: состоятельные или несостоятельные компании. В результате, была получена широко известная модель, которая рассчитывается по следующей формуле: где Х1 – отношение величины оборотных активов к величине совокупных активов Метод и результаты его применения впервые были описаны в следующей работе: E. Altman, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // The Journal of Finance, Vol. 23, No. 4. 1968, pp. 589 – 609 45 Цель дискриминантного анализа состоит в нахождении наилучшей линейной комбинации факторов, определяющих принадлежность объекта к той или иной группе. Стоит отметить, что МДА-модели не относятся к классу регрессионных моделей (например Probit- и Logit-моделей). 44 29 Х2 – отношение нераспределённой прибыли к величине совокупных активов; Х3 – отношение нераспределённой прибыли к величине совокупных активов; Х4 – отношение рыночной стоимости акций к балансовой стоимости; Х5 – отношение чистой прибыли предприятия к совокупным активам; Ошибка первого рода в модели составила около 5%. Для того, чтобы удостовериться в том, что качество прогнозной силы не зависит от выборки, Э. Альтман заменил исходный набор предприятий модели на другой. Результаты показали, что прогнозная сила выросла по сравнению с исходной выборкой приблизительно на 1 процент. Выделив т.н. «серую зону» (значения Z-счёта, присвоенные компаниям, чью принадлежность к одной из групп модель предсказала неверно), Э. Альтман выделил два пороговых значения для оценки состоятельности организации «1,8» и «2,99», которые дифференцируют предприятия на три группы: Табл. 5 Критерий оценки финансовой устойчивости компании на основе Zсчёта Альтмана Z-счёт < 1,8 Оценка фирмы 1,81-2,99 Несостоятельность Неопределённость > 3,0 Состоятельность Оценки, составленные на основе этого метода, лишены ряда недостатков, присущих коэффициентным: количество используемых критериев фиксировано, а их отбор базируется на основе наилучшего разграничения двух групп на основе дискриминантного анализа. Расчёт Zсчёта не требует значительных усилий и в соответствии с результатами даёт 95% совпадение на 1 год вперёд и 72% на второй год. Однако методу присущ ряд недостатков. Его эффективность базируется на качестве выборки предприятий и применение оригинальной модели для 30 стран с развивающейся экономикой может давать искажённые результаты46. В связи с этим, наибольшая эффективность применения модели может быть обеспечена только в том случае, если регулярно обновлять выборку предприятий и корректировать коэффициенты при переменных, однако в таком случае теряется одно из основных преимуществ модели: простота и скорость расчётов. В дальнейшем, происходило множество попыток использования эконометрических методов для построения более эффективных моделей банкротства компаний. Наиболее известными из них, помимо указанных выше моделей Э. Альтмана для публичных47 и непубличных компаний, стали модель Чессера, Р. Лиса, У. Бивера, совместная модель Р. Таффлера и Г. Тишоу,48. В российской научной среде также были разработаны аналогичные модели: Р. Сайфулина и Г. Кадыкова, Иркутской государственной экономической академии и модель О. Зайцева. использовались при разработке моделей, Методики, которые существенным образом различаются, в связи с этим, серьёзным образом, также различается и набор коэффициентов, применяемых в моделях (см. приложение 2). Как показало исследование, проведённое коллективом авторов НИУ ВШЭ Нижний Новгород, использование эвристических методов при выборе коэффициентов в целях оценки состоятельности организации также может быть эффективно при построении корректной модели прогнозирования банкротства49. Наличие вышеуказанных нюансов приводит к тому, что некоторые Сам Э. Альтман в своей статье указывал на то, что его модель служит скорее отправной точкой анализа, чем законченным, готовым решением. E. Altman, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // The Journal of Finance, Vol. 23, No. 4. 1968, pp. 609 47 Под публичными компаниями мы в данном случае понимаем те компании, чьи акции свободно торгуются на фондовом рынке. Непубличные компании, соответственно, это те компании, чьи акции на биржах не торгуются. 48 Модель Бивера несколько отличается от остальных моделей тем, что по форме хотя и представляет собой многофакторную модель, по своей сути, она представляет класс коэффициентных методик, поскольку выявление решающих факторов проходило не на основе эконометрического моделирования или МДАмоделей. Поэтому отнесение модели Бивера в категорию многофакторных моделей относительно условно. 49 Макаров А.С., Максимов А.Г., Леонова Л.А., Шарунина А.В. Формирование многофакторных критериев оценки состоятельности организации с использованием методов анализа иерархий и эконометрики // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 30 С. 43-52 46 31 учёные приходят к выводу, что применение многофакторных критериев оценки состоятельности организации крайне неэффективно в России50. Возможным путём состоятельности устранения организации недостатков несколькими является моделями. проверка Однако стоит заметить, что данный подход едва ли может считаться корректным, поскольку в построении различных моделей заложены разные подходы к отбору коэффициентов и их весов. При создании моделей, разные исследователи использовали разные выборки предприятий, поэтому ориентироваться на консенус-оценку на наш взгляд, нецелесообразно. Важной объединяющей проблемой коэффициентных и многофакторных методик является отсутствие учёта в них качественных показателей, которые фундаментально на долгие годы могли бы определять развитие предприятия. Кроме того, фактически, многофакторные модели банкротства не учитывают динамику изменений показателей компании во времени и поэтому не содержат информации о трендах, которые происходят в компании. Устранить данный пробел пытаются качественно-аналитические методы. Качественно-аналитические методы. Потребность в изучении индивидуальных особенностей хозяйственной деятельности компаний, не отображаемых в финансовой отчётности, привела к созданию методик, которые бы позволяли судить о состоятельности компании с учётом нефинансовых параметров. Частично, данный вопрос также затрагивается в нормативных документах, касающихся правил бухгалтерского учёта и аудиторской деятельности, таких как: ФПСАД № 11 «Применимость допущения непрерывности деятельности, ПБУ 7 «События после отчётной даты», ПБУ 8 «Условные факты хозяйственной деятельности». Однако рассмотрение, Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 гг. // Аудит и финансовый анализ. 2005. № 1. 50 32 выделяемых в данных методиках фактов хозяйственной деятельности, показывает соответствии существенное с различие указанными в наборе документами, событий, играют которые роль в в оценки состоятельности организации51. Формализованной методикой процесса принятия решения является известный А-счёт Аргенти, который выделяет семнадцать факторов, характеризующих с качественной точки зрения положение компании (состав критериев приведён в приложении 2). В соответствии с данным подходом, компании, перед тем как столкнуться с серьёзными финансовыми трудностями, имеют определённые признаки, определяющие неверные управленческие решения. Их наличие сигнализирует о возникновении трёх типов проблем, которые впоследствии могут вылиться в банкротство компании – слабости, ошибки и симптомы. Автор методики считает, что перед тем как стать несостоятельной, компании проходят через три из обозначенных периода. Задача аналитика состоит в том, чтобы оценить по шкале Аргенти, насколько сильно соответствует положение на предприятии тем утверждениям, которые указаны в методике. На основе формируемого общего показателя, предприятие относится к одной из групп: с низким риском (до 25 пунктов), средним риском (от 25 до 34 пунктов, банкротство в течение 5 лет), высоким риском (свыше 34 пунктов). Недостатком моделей подобного класса52 является, прежде всего, высокая степень субъективности присваемых оценок. Так, степень «авторитарности» руководителя существенно зависит от представлений экспертов о том, что такое «авторитарное» поведение. Как определить отсутствие мотивации сотрудников за исключением совершенно очевидных Состав и набор критериев подробно раскрыт в следующей работе: Макаров А.С. Теоретические и методологические основы формирования финансовой политики организации: монография / А.С.Макаров. – М.: ФОРУМ, 2010. С. 90-91. – ISBN 978 – 5 – 91134 – 446 – 7 52 Модель Аргенти не является единственной, однако в виду схожести недостатков аналогичных моделей мы не останавливаемся подробно на их описании. Одна из подобных методик представлена в следующей статье: Дешко А.Э. К проблеме предупреждения неплатёжеспособности: таблица для регулярного мониторинга деятельности предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2007. № 3. 51 33 случаев? Что подразумевается под ухудшением финансовых показателей (каких конкретно и насколько сильно)? Вызывает также вопросы и состав критериев, которые оценивают качество менеджмента компании. В исходной методике в первой группе показателей восемь пунктов, прямо или косвенно связано с ситуацией в совете директоров компании. Этот фактор действительно играет серьёзную роль, в случае, если речь идёт о северо-американском способе корпоративного управления, где собственник, как правило, не управляет компанией непосредственно. разделения собственности В и российских управления условиях, где практика компаний не является распространённой, роль данного органа управления компании резко падает53. В методике слабо отражены показатели, характеризующие текущую позицию компании на рынке и успешность взаимодействия с контрагентами. С точки зрения оценки качества управления компании, методика не учитывает такие факторы, как свободное горизонтальное и вертикальное распространение информации внутри компании, эффективность кадрового отбора и эффекты положительной или отрицательной селекции. Данные недостатки являются типичными для такого рода моделей, поскольку формулирование подобных методик неизбежно наталкивается, с одной стороны, с безграничным числом характеристик, описывающих деятельность компании, а с другой стороны, с необходимостью выделения ограниченного набора анализируемых показателей. С учётом того, что на данный момент в теории менеджмента вопрос о том, какие факторы являются ключевыми в определении стабильности функционирования предприятий, остаётся открытым, состав и критерии подобных методик Об особенностях корпоративного управления в различных странах см. Радыгин А. Д., Энтов Р. М., Межераупс И.В. Особенности формирования национальной модели корпоративного управления [электронный ресурс] / А.Д. Радыгин, Р.М. Энтов , И.В. Межераупс // Институт экономической политики им. Гайдара. - 2003. – 167 с. URL: http://www.iep.ru/ru/osobennosti-formirovaniya-nacionalnoi-modelikorporativnogo-upravleniya-nauchnye-trudy-55.html 53 34 неизбежно будут спорными54. Прочие методы оценки состоятельности. Анализ эффективности хозяйствующего субъекта не ограничивается вышеперечисленными методами. Практика оценки эффективности компании на основе расчёта некоторых интегральных показателей является одним из важных элементов современной теории финансов. Среди них стоит отметить модели оценки генерируемой добавленной стоимости (EVA, MVA, SVA, EBO), рентабельности деятельности, как показатель качества управления активами (ROA, ROE, доходность акций), анализ затраты-объём-прибыль (CVP-анализ) и другие. Все они обладают своими преимуществами, однако стоит отметить, что целью создания этих моделей не была оценка состоятельности организаций. Данные показатели не отражают и не оценивают риски компании, которые могут возникнуть в будущем и по этой причине не могут дать качественную характеристику состоятельности в общем случае, поэтому их применение, наверняка может быть рекомендовано только в случае вспомогательного, а не основного инструмента в оценке вероятности банкротства компании55. Как показал распространённые анализ модели представленных имеют ряд методик, ограничений к наиболее применению. Результатом этого является то, что их применение в качестве инструмента принятия решений становится достаточно ненадёжным или неудобным на практике. С точки зрения внешнего анализа фирм, данные методики могут быть использованы в качестве функции по оценке риска взаимодействия с внешними контрагентами. Однако если поставить задачу прогнозирования На данный момент в стратегическом менеджменте существует множество альтернативных теорий о ключевых факторах, которые определяют деятельность компании. Наиболее известной является концепция «пяти сил Портера»: М. Портер Конкуренция / Портер М. – Вильямс. – М.: 2003 г. – 496 с. – ISBN 5-84590055-7. Иной подход к данной проблеме предложен со стороны Минцберга: Mintzberg H., Strategy Safari: A Guided Tour Through The Wilds of Strategic Management / B. Ahlstrand, H. Mintzberg H., J. Lampel. – 2nd Edition. – Pearson Education Ltd. - 2008. – ISBN 978-0-273-71958-8 55 Пример принятия неверного инвестиционного решения в условиях сложной финансовой ситуации на основе анализа точки безубыточности приведён в следующей статье: U.E. Reinhardt Break-Even Analysis for Lockheed´s TriStar: An Application of Financial Theory // Journal of Finance. 28. 1973. September. P. 821 – 838 54 35 несостоятельности, управляемого предприятия, исследуемые методики в их изначальном виде обнаруживают их слабость, поскольку модель не содержит информации о том, насколько велик риск отсутствия ликвидных средств не предприятии. В частности, МДА-модель Альтмана не позволит определить насколько велик риск банкротства компании в случае, если оно попало в соответствии с критерием в «зону неопределённости». Также не всё гладко с точки зрения определения мер по снижению риска на основе описанных методик. Так, если в случае с многофакторными моделями сфера решений лежит в области повышения значений ряда коэффициентов, то исходя состоятельности предприятия, из в методик целях качественного снижения рисков анализа может потребоваться, например, «запланировать» снижение автократического поведения со стороны главного управляющего менеджера компании. При этом в соответствии с моделью это будет более эффективно, чем, скажем, улучшение динамики показателей финансовой отчётности. Вопрос о том, является ли данный подход продуктивным и возможным на практике, остаётся, на наш взгляд, дискуссионным. Для того, чтобы иметь практическую ценность, методы прогнозирования состоятельности организации должны базироваться на основе финансового планирования деятельности компании, для того, чтобы учитывать будущие последствия принимаемых инвестиционных решений. Только на основе учёта ожидаемых значений доходов, расходов и изменений в структуре баланса компании, можно будет достигнуть более существенных успехов в области прогнозирования банкротства. Развитию аппарата оценки состоятельности организации на основе осуществления финансового планирования с учётом влияния факторов неопределённости в деятельности компании будет посвящён следующий параграф. 36 2.2 Применение метода симуляции стохастических процессов в целях прогнозирования состоятельности организаций Сфера финансового планирования, традиционно считается одной из наиболее сложных областей финансового менеджмента56. Не случайно составление финансового плана и процесс бюджетирования относятся к сфере ответственности руководителей финансовых подразделений в компаниях. Основная причина трудностей, возникающих при составлении финансового плана, кроется в наличии множества случайных процессов, которые трудно учесть в рамках краткосрочного горизонта планирования57. Наличие факторов неопределённости и риска в деятельности фирмы могут поставить её в худшем случае под угрозу банкротства, поэтому, на наш взгляд, естественным путём развития методического аппарата прогнозирования состоятельности организации является оценка риска утраты платёжеспособности предприятий в рамках финансового планирования. Как было указано в первой главе, устранение неопределённости осуществляется на основе систематического сбора, агрегирования и анализа предыдущих наблюдений. Резкое расширение возможностей сбора и обработки данных позволяет использовать новые методы в прогнозировании бизнес-процессов, которые ранее были недоступны ввиду высокой сложности вычислительных процессов. К одним из таких методов относится модель симуляции стохастических процессов (модель Монте-Карло)58. Наибольшую известность в применении симуляционных методов в вычислении потенциальных рисков финансовых потерь приобрела «VaR»методика (Value at Risk), которая, на данный момент широко применяется С. Брейли и Р. Майерс справедливо пишут по этому поводу: «… финансовое планирование представляет собой подбор методом проб и ошибок. Зачастую приходится просчитывать множество различных стратегий при разных предпосылках будущего развития событий, прежде чем в конце концов выбор падёт на одну из них. Этот процесс проб и ошибок, в ходе которого составляется и отсеивается порой не один десяток прогнозов, требует огномного объёма вычислений», - Брейли С., Майерс Р. Принципы корпоративных финансов / Пер. с англ. Н. Барышниковой. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008. – С. 780 57 Под «краткосрочным периодом» здесь и далее понимается период до одного года. 58 Подробное изложение и области применения данного метода см. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1999. – XIV, 402 с. ISBN 5-86225-458-7 56 37 при оценке рисков компаний финансового сектора59. Данный показатель позволяет утверждать, что компания не понесёт потери свыше величины «x» с указанной вероятностью «p». Поскольку потребность оценки рисков имеется и в компаниях нефинансового типа, логичным развитием инструмента анализа рисков выглядела попытка использования подобных методик для расчёта рисков компаний реального сектора экономики. Поскольку риски компаний нефинансового и финансового секторов различны, для компаний реального сектора был разработан другой инструмент оценки рисков, именуемый EaR (Earnings at Risk) и CFAR (CashFlow-at-Risk)60. На данный момент, в теоретической литературе, посвящённой данной методике оценки рисков выделяют три различных подхода: 1. Методику консалтинговой компании RiskMetrics Group; 2. Подход консалтинговой компании NERA; 3. Регрессионный метод. В основу CorporateMetricsTM) методологии лежит RiskMetrics возможность Group (известной идентификации как отдельных компонентов риска компании, на основе которых затем вычисляется целевой показатель (как правило, денежный поток). Данный подход аналогичен вычислению VaR, поскольку рассматривает фирму как рисковый портфель, для которого можно вычислить риск и доходности каждого актива, входящий в него. Риски, влияющие на компанию, учитываются в основном такие же, как и в банковском секторе. Основной недостаток методики состоит в том, что риски, характерные для банков и компаний нефинансового сектора значительно различаются61. За данным определением не закреплено единого понятия в русскоязычной литературе. Часто данный термин переводится как «стоимость под риском», «стоимостная мера риска», «рисковая стоимость», «стоимость в условиях риска» и др. 60 Написание термина в источниках разных авторов различается. Дж. Стейн в соавторстве с другими учёными употребляли написание “C-FaR”. 61 Для предприятий строительного сектора риски некачественных геолого-разведочных работ и изменения цен на строительные материалы играют значительно более важную роль, по сравнению с колебаниями 59 38 Исследователи отмечают, что подобный подход наиболее эффективен для компаний с высоколиквидными активами, для которых колебания прибыли и денежных потоков в высокой степени зависят от колебаний обменных курсов валют, ставок процента и стоимости ценных бумаг на рынке62. Кроме того, подход невозможно применить для оценки всей компании без учёта риска её активов (т.е. не как портфеля активов, а единого комплекса). Второй подход, используемой консалтинговой компанией NERA исходит из того, что для точного измерения денежных потоков компании продуктивнее не составлять модель их зависимости от некоторого набора факторов, а попытаться оценить само распределение денежных потоков, как стохастической вероятностной величины, аккумулирующей в себе весь набор рисков. Данная методика больше подходит для внешнего анализа денежных потоков компаний, поскольку не учитывает индивидуальных рисков предприятий. Третий подход основывается на построении собственной регрессионной модели для компании. К его достоинствам относится, в частности, возможность оценки вероятностного распределения совокупного денежного потока, возможности добавления любого количества факторов в регрессионную модель, а смысл регрессионных коэффициентов имеет прямое отождествление как предельный фактор воздействия на целевой показатель компании. Таким образом, подобный метод можно использовать как в рамках внешнего, так и внутреннего анализа компаний. Для каждого из подходов характерны свои преимущества и недостатки, однако важно заметить, что на данный момент, методики расчёта CFaR/EaR ещё находятся в стадии развития, поэтому стоит ожидать дальнейшего совершенствования существующих методик и совмещения преимуществ и валютных курсов и уровня инфляции на товары потребительского сектора. 62 Лукашов А.В. Риск-менеджмент и количественное измерение финансовых рисков в нефинансовых корпорациях (часть 2) // Управление рисками. 2005. № 6 39 устранения недостатков, перечисленных ниже (см. табл. 6)63. Табл. 6 Особенности методик оценки EaR/CFaR RiskMetrics Group Характер модели Стандартизация вычислений Учёт специфических рисков компании Отраслевой приоритет применения NERA Регрессионный метод Объясняющий Описательный Объясняющий Высокая Высокая Низкая Средний Низкий Высокий Трейдинговые компании, брокерские фирмы Консалтинговые компании, Отсутствует банковские структуры На наш взгляд, интеграция методов вычисления EaR/CFaR в рамках процедуры финансового планирования позволит комплексно подходить к оценке рисков компании и обеспечивать прогнозирование платёжеспособности организации с более высокой степенью точности. Методически процесс может быть выстроен в следующем порядке: 1) Определение ключевого показателя прогнозирования; 2) Определение источников роста и структуры активов и пассивов компании; 3) Построение бюджетной модели компании; 4) Выявление неподконтрольных менеджменту показателей; 5) Определение рыночных факторов, влияющих на неподконтрольные величины; 6) Построение модели зависимости неподконтрольных показателей от рыночных факторов; Более подробно о преимуществах и недостатках различных методов вычисления CFaR см. N. Andren, H. Jankensgard, L. Oxelheim Exposure-Based Cash-Flow-at-Risk: An Alternative to VaR for Industrial Companies // Journal of Applied Corporate Finance. 2005. Vol. 17. P. 76-86. 63 40 7) Высчитывается итоговое распределение показателя во времени. Рассмотрим последовательное выполнение этого метода более подробно. Определение ключевого показателя. На этом этапе необходимо решить, какой параметр будет подвергаться оценке в рамках последующих расчётов. Ключевой показатель различается в зависимости от направления анализа (внутренний или внешний). Если проводится внутренний анализ, то целесообразнее исходить из задач, которые ставятся собственниками (максимизации прибыли, рентабельности собственного капитала, денежного потока). При внешнем анализе, ряд показателей (такие, как денежный поток) будет трудно рассчитать ввиду отсутствия полных данных о внутренних процессах компании, поэтому набор высчитываемых показателей ограничен. В общем случае, в качестве ключевого показателя можно оценивать величину прибыли, рентабельность предприятия. В целях оценки состоятельности целесообразно будет также использовать Z-счёт Альтмана или иную методику количественной многофакторной оценки предприятия. Определение источников роста и структуры активов и пассивов компании. На этом шаге необходимо оценить ожидаемый рост компании на прогнозный период с точки зрения его балансовой стоимости. Менеджеры, проводящие прогноз для собственной фирмы должны в результате этого этапа ответить на вопрос о том, каков будет состав активов компании (каковы потребности в материальных вложениях и величина их выбытия) и определить состав структуры капитала. Имея доступ к данным относительно закупной деятельности компании, политики в отношении взыскания дебиторской задолженности и целевой структуры капитала, можно прямым счётом оценить изменения в структуре бухгалтерского баланса. В случае внешнего анализа неполнота информации не позволяет действовать тем образом, который описан выше. В этом случае, возможно темп роста компании приблизительно можно попытаться определить 41 несколькими способами: 1) Вычислить среднее значение роста активов фирмы за исследуемый период и экстраполировать его на период прогнозирования. Тогда темп роста компании высчитывается следующим образом: FirmGr = где FirmGr – средний темп роста фирмы; – балансовая стоимость компании в период t; - балансовая стоимость компании в период t-1; – количество наблюдений. 2) Построить регрессию зависимости балансовой стоимости фирмы от определённого набора факторов; FirmGr = где – i-ый регрессор (фактор), определяющий темп роста компании; – оценка предельного эффекта, вносимого i-ым фактором в темп роста компании. 3) Воспользоваться оценками сторонних экспертов и другой доступной информацией. Построение бюджетной модели. Под этим этапом мы понимает выстраивание взаимосвязи различных показателей компании, которые отражены в формах отчётности о деятельности предприятия64. Как и на предыдущем этапе, подход различен при осуществлении внутреннего и внешнего анализа. При наличии выстроенной системы агрегирования показателей в рамках управленческой отчётности, целесообразно, также и их применение, наряду со стандартными формами финансовой отчётности. 64 42 При внутреннем анализе компания в состоянии отследить движение денежных потоков для каждой бизнес-единицы, что позволяет формировать бюджеты исходя из существующих потребностей финансирования отдельных проектов. В связи с этим бюджетная модель должна включать в себя, как минимум, три вида прогнозных документов: бюджет движения денежных средств, бюджет доходов и расходов, прогнозный бухгалтерский баланс, взаимосвязанные между собой за счёт прибыли и величины свободных денежных средств на конец периода (см. рис. 5). Бюджет движения ДС Приток ДС Отток ДС Сальдо движения ДС Бухгалтерский баланс Бюджет доходов и расходов Активы Пассивы Доходы Свободные ДС Нераспределённая прибыль Расходы Сальдо доходов и расходов Рис. 5 Упрощённая65 взаимосвязь бюджетов при формировании показателей при внутреннем анализе66 При внешнем анализе доступных данных недостаточно, чтобы выразить объём движения ликвидности во времени между периодами, поэтому бюджет движения денежных средств, в этом случае, целесообразно исключить, в целях снижения трудоёмкости работы и снижения вероятности ошибки при формировании прогнозных показателей (см. рис. 6). В этом случае величина денежных средств определяется как одна из статей баланса и планируется в соответствии с основными допущениями модели роста компании, заложенной в процесс формирования финансового плана. На самом деле, взаимосвязь бюджетов не ограничивается исключительно теми, что указаны на рисунке. Крупный кредит приведёт с одной стороны, к увеличению свободных денежных средств. С другой стороны, приведёт к росту пассивов компании, что найдёт отражение в бухгалтерском балансе и росту процентных расходов, что будет отражено в статье расходов компании. 66 Прирост нераспределённой прибыли равен величине отчётной чистой прибыли только в случае нулевых дивидендов. В общем случае формула выглядит так: ΔНераспределённая прибыль = Сальдо доходов и расходов – Объявленные дивиденды 65 43 Бюджет доходов и расходов Бухгалтерский баланс Доходы Пассивы Активы Нераспределённая прибыль Расходы Сальдо доходов и расходов Рис. 6 Упрощённая взаимосвязь бюджетов при формировании показателей при внешнем анализе Определение неподконтрольных менеджменту показателей. Управленческими решениями невозможно в существенной степени повлиять на все показатели. Уровень задолженности компании менеджер может контролировать гораздо легче, чем объём выручки, поскольку решение о покупке товара или услуги принимает потребитель. В связи с этим, фирме необходимо оценить набор ключевых показателей, которые неподконтрольны со стороны менеджмента. При внутреннем относительно состава анализе и менеджмент структуры затрат, имеет поэтому полные данные представляется возможность лучше оценить основные сферы, которые тяжело поддаются контролю: выручка, валютный курс, затраты на НИОКР, величина дебиторской задолженности (в случае, если контрагенты часто не выполняют своих обязательств и.т.д.). При внешнем анализе возможности ограничиваются наличием данных, которые представлены в отчётности компании. В этом случае целесообразно исходить из общих предположений. Дополнительную информацию можно изучить, проанализировав динамику тех или иных показателей. При наличии доказательств (например, крайне существенных отклонений в смежных периодах), можно считать, что тот или иной показатель является неподконтрольным для компании. В общем случае, среди показателей отчётности независимым от менеджмента стоит принять выручку компании. 44 Определение рыночных неподконтрольных факторов, показателей. влияющих Определив на набор величину ключевых неконтролируемых величин в деятельности компании, необходимо оценить тех величин, которые теоретически могут влиять на их значение. Многое в данном случае зависит от отрасли, в которой представлена компания. Для компаний строительного сектора большую роль играют ставки по ипотечным кредитам и цены на строительные материалы. В сфере сталелитейного производства – рост тарифов естественных монополий и величина спроса на металл. В сфере производства нефтепродуктами – объём мирового совокупного спроса. При отсутствии предположения относительно теоретической зависимости ключевого показателя от каких-либо рыночных факторов (либо отсутствуют необходимые данные), его изменение в будущем можно основывать на историческом значении среднего темпа роста. Построение модели зависимости неподконтрольных показателей от рыночных факторов. После определения индикаторов, влияющих на состояние неподконтрольных показателей целесообразно построить и оценить модель, описывающую поведение неподконтрольной величины от рыночного фактора. = где – вектор столбец темпов изменения неподконтрольных показателей; – вектор столбец уравнений регрессий, объясняющих поведение искомых показателей; – i-ый регрессор (фактор), определяющий темп изменения показателя; 45 – оценка предельного эффекта, вносимого i-ым фактором в темп изменения показателя. В случае, если тесты показывают, что модель неэффективна (т.е. описывает поведение показателя хуже, чем его среднее историческое значение67), следует попытаться изменить спецификацию уравнения или попытаться использовать иную объясняющую переменную. В случае, если построить эффективную модель не удаётся, следует использовать среднее значение, основанное на исторических данных. В случае, если модель эффективна, её можно использовать в целях прогнозирования неконтролируемого показателя. Проанализировав данные об остатках, получаемых в результате прогноза модели, необходимо присвоить остаткам модели вероятностное распределение. Помимо этого необходимо присвоить вероятностное распределение самим рыночным факторам в будущем. Если распределение фактора неизвестно (что часто встречается на практике) необходимо проанализировать статистику относительно поведения показателя и использовать имеющиеся данные о вероятных будущих значениях показателей. В случае полного отсутствия данных о распределении целесообразно считать, что исходы равновероятны и имеют равномерное распределение. Если имеются данные об интервале распределения и наиболее вероятном значении, можно использовать треугольное распределение (распределение Симпсона)68. Расчёт итогового распределения показателя на прогнозный период. После того, как рыночным факторам присвоено распределение проводится симуляция стохастических процессов методом Монте-Карло. В результате Определяется значением F-статистики при нулевой гипотезе, что все коэффициенты при регрессантах равны нулю. Более подробно об особенностях построения, тестирования и анализа эконометрических моделей см. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. – 6-е изд., переаб. и доп. – М.: Дело, 2004. – 576 с. ISBN 5-7749-0055-X 68 Более полная аргументация в области предположения распределения величин при финансовом моделировании смотри в следующей работе: J. Charnes Finacial modelling with crystal ball and Excel / John M. Charnes. – p. cm. – Wiley finance series. – 2007. – pp. 269. – ISBN 13: 978-0-471-77972-8 67 46 заранее заданного числа попыток генерирования сценариев (как правило, рекомендуемое число сценариев колеблется около десяти тысяч), высчитывается прогнозное распределение искомой величины. В зависимости от целей, стоящих перед менеджментом, на основе полученного распределения высчитывается вероятность нахождения искомой величины в некотором диапазоне, на основе чего возможно принятие решения об удовлетворительности текущего развития компании или наличия существенных рисков в его деятельности. Во втором случае необходимо определить пути снижения риска (например, путём снижения долговой нагрузки, изменения дивидендной политики и т.д.), рассчитать прогнозные величины в рамках бюджетной модели и повторить описанные выше процесс до достижения удовлетворительного результата. В этой главе были рассмотрены основные подходы к оценке состоятельности организаций. Существующая практика и исследования показали, что наиболее популярные методы оценки состоятельности страдают серьёзными недостатками. Несмотря на это, многие из них используются при оценке состоятельности компаний не только в развивающихся, но и в развитых странах в моделях оценки дефолта компаний69. На наш взгляд, интеграция данного метода с бюджетной моделью компании поможет компаниям более точно прогнозировать свои риски, принимать верные управленческие решения и обеспечивать свою состоятельность. Для того, чтобы продемонстрировать преимущества описанного подхода, в следующей главе будет приведён анализ одного из предприятий на основе доступной финансовой отчётности. Как указывает один из наиболее крупных специалистов в области корпоративных финансов А. Дамодаран, основным ориентиром при присвоении компаниям кредитного рейтинга является значения финансовых коэффициентов фирм. См. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки любых активов / А. Дамодаран; Пер. с англ. – 5-е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. С. 106-110 69 47 Глава 3. Применение разработанных элементов методической базы в анализе состоятельности фирмы 3.1 Общая характеристика анализируемой организации и основные предпосылки составляемой прогнозной модели В целях демонстрации преимуществ описанного подхода в качестве исследуемого предприятия было выбрано открытое акционерное общество «Магнит»70. Изучаемая компания функционирует преимущественно в сфере продуктового ритейла и представляет собой сеть продовольственных магазинов различного формата («семейный», «у дома» и гипермаркеты). На данный момент число торговых точек компании составляет немногим более 7000 единиц. Компания представлена на данный момент исключительно на российском рынке и по итогам 2012 года стала лидерам по объёму продаж в своей отрасли. За последние шесть лет компания показывала стабильный рост выручки и чистой прибыли (см. рис. 7). Рис. 7 Динамика чистой прибыли и рентабельности активов ОАО «Магнит» за 2006 – 2012 гг. Вычисления, приводимые в тексте, проводились с применением программ Econometric Views 7, Microsoft Excel 2007 и надстройки Crystal BallTM, разработанной компанией OracleTM. 70 48 На рис. 7 чётко отражено, что за период с 2006 по 2012 гг. рост прибыли наблюдался даже в кризисный период 2008 – 2009 гг., а рентабельность активов не снижалась ниже 6% при среднем росте балансовой стоимости компании на 22% в год за весь исследуемый период. Наличие публичной консолидированной отчётности компании за каждые полгода позволило оценить состояние показателей компании за временной ряд, охватывающий 13 отрезков времени, что позволяет (хотя и ограниченно) осуществлять построение регрессионных моделей. Поскольку мы осуществляем внешний анализ предприятия и не имеем полного доступа данных к денежным потокам компании, мы будем использовать схему, предназначенную для внешнего анализа состоятельности компании. Прогноз показателей компании осуществлялся на период с 2013 по 2015 гг. включительно. 3.2 Прогнозирование состоятельности ОАО «Магнит» на основе разработанного инструментария Определение ключевых показателей. В целях оценки состоятельности организации мы будем оценивать распределение уровня рентабельности активов и Z-счёт Альтмана, что позволит таким образом оценить эффективность использования активов и прогнозировать вероятность несостоятельности организации на 1 год вперёд. Построение бюджетной модели. При анализе предприятия мы использовали упрощённую схему (см. главу 2) бюджетной модели. В качестве исходного допущения предполагаем, что структура активов компании базируется на исторических значениях долей в предыдущие периоды и не изменяется во времени. Таким образом, величина статьи актива в прогнозном периоде определяется следующим образом: = * Ban+k 49 где - величина i-ой статьи актива баланса на момент на k-ый прогнозный год; - величина i-ой статьи актива баланса на момент времени t; - величина балансовой стоимости компании в момент времени t; Ban+k - величина балансовой стоимости компании в момент времени (n+ k). Структура пассивов на прогнозные периоды формируется на тех же принципах, но с одним отличием: при изменении нераспределённой прибыли в структуре баланса, происходящей в результате получения чистой прибыли (убытка) компании, доля собственных средств в компании увеличивается (уменьшается). Чтобы соблюсти равенство активов и пассивов компании, доли статей долгосрочных и краткосрочных обязательств изменяются обратно пропорционально изменению доли собственного капитала. Определение неподконтрольных менеджменту показателей. В рамках модели будем считать, что все расходы компании контролируются управленческим звеном компании. Независимыми величинами мы будем считать темп роста выручки, поскольку мы предполагаем, что её величина зависит от потребления населения. Такие факторы как объём возможного кредитования, инвестиции и расширение торговых точек мы предполагаем подконтрольными со стороны организации, основываясь на хороших показателях рентабельности компании и относительно высоком для российских компаний рейтинговым уровнем «BB» (прогноз стабильный), что не ограничивает потребности компании в финансировании.71 Определение рыночных факторов, влияющих на поведение Оценка присвоена рейтинговым агентством Moody’s. Оценка Национального рейтингового агентства для ОАО «Магнит» - «АА». 71 50 неподконтрольных показателей. Предположительно, лучше всего объяснить изменение выручки может величина реального подушевого дохода из которого непосредственно формируется потребление населения. Однако для осуществления прогноза отсутствуют данные о динамике потребления на период с 2013 по 2015 гг. По этой причине при построении регрессии мы использовали данные об изменении реального ВВП и прогноз его изменения на прогнозный период. Теоретическим обоснованием этого служит кейнсианская функция потребления, которая описывает расходы домохозяйств линейной зависимостью от совокупного выпуск: C = C0 + mpc*Y где С – объём потребления населения; C0 – автономное потребление в периоде, не зависящее от выпуска; mpc – предельная склонность к потреблению; Y – совокупный выпуск страны. Построение регрессий для оценки выручки и темпов роста компании. В целях построения эконометрической модели использовались полугодовые данные выручки и балансовой стоимости компании, а также величина реального ВВП. Для того, чтобы избежать эффекта автокорреляции использовались не абсолютные величины, а темпы их роста. Исходные данные модели указаны в табл. 7. Табл. 7 Данные о темпах роста реального ВВП, выручки и балансовой стоимости ОАО «Магнит» (по полугодиям) Дата 2 пг. 2006 1 пг. 2007 2 пг. 2007 Темп роста ВВП 1,1627 0,9319 1,1663 Темп роста выручки 1,3324 1,1448 1,2442 51 Окончание табл. 7 1 пг. 2008 2 пг. 2008 1 пг. 2009 2 пг. 2009 1 пг. 2010 2 пг. 2010 1 пг. 2011 2 пг. 2011 1 пг. 2012 2 пг. 2012 0,9304 1,1012 0,8153 1,1573 0,9034 1,1564 0,8945 1,1742 0,8900 1,1522 1,2117 1,1652 0,8262 1,2519 1,1582 1,2558 1,2635 1,0881 1,1383 1,1296 Было сделано предположение о том, что темпы роста выручки линейно зависят от темпов роста ВВП. Оценив регрессию по методу наименьших квадратов, было получено следующее уравнение зависимости темпа роста выручки от темпов роста реального ВВП72: = 0,7125 + 0,4427 * GDPGr – оценка темп роста выручки GDPGr – темп роста реального ВВП В соответствии с данной моделью увеличение темпов роста реального ВВП на 1 п.п. приведёт к увеличению темпов роста выручки на 0,4427 п.п. Значение t-статистики (в данном случае оно совпадает со значением Fстатистики, т.к. присутствует только один регрессант) составляет 0,0873, что говорит о невозможности принять на 10%-ом уровне значимости нулевую гипотезу о том, что темп роста выручки компании не объясняется темпом увеличения реального ВВП. Коэффициент детерминации составляет 0,2445. В условиях небольшого набора данных это приемлемый результат. Тест множителей лагранжа (Бреуша-Годфрея) до 4-го лага включительно, а также значения Q-статистики до 12 лага отрицают нулевую гипотезу о наличии автокорреляции 72 и авторегрессионного процесса, Полные результаты эконометрического анализа см. в приложении 3. что говорит о 52 несмещённости и состоятельности оценок. Таким образом, модель можно использовать для прогнозирования выручки компании. Таким образом, бюджетная модель в упрощённом виде до осуществления симуляции выглядит следующим образом (см. табл. 8, 9)73. Табл. 8 Состав активов в 2012 и прогноз их изменения в 2013 – 2015 гг. в тыс. долл. США74 АКТИВЫ Внеоборотные активы, всего Оборотные активы, всего Активы 2012 2013* 2014* 2015* 5356825 1903912 7260737 6151554 2767452 8919005 7556497 3399506 10956003 9282314 4175914 13458227 Табл. 9 Состав пассивов в 2012 и прогноз их изменения в 2013 – 2015 гг. в тыс. долл. США ПАССИВЫ 2012 2013* 2014* 2015* Нераспределённая прибыль 1958364 2537100 3135562 3757416 Прочий собственный капитал 1308900 2306304 2833038 3480071 3267264 4843405 5968599 7237487 Капитал, всего Долгосрочная 1 462 031 1260267 1542218 1923593 задолженность, всего Краткосрочная 2 531 442 2815333 3445186 4297148 задолженность, всего 7260737 8919005 10956003 13458227 Пассивы Рост показателей проходит в соответствии со средним значением роста балансовой стоимости компании в 1,2284 раза в год, вычисленного на основе исторических данных. Единственной зависимой переменной в балансе является статья «нераспределённая прибыль», поскольку её изменение зависит от величины чистой прибыли (чистого убытка) и нормы реинвестирования: 73 74 Подробный состав прогнозного бухгалтерского баланса и отчёта о прибылях и убытках см. приложение 4. Здесь и далее наличие знака «*» обозначает, что величина является прогнозной 53 ΔНераспределённая прибыль = Сальдо доходов и расходов*Коэффициент реинвестирования. Средняя величина коэффициента реинвестирования, исследуемой компании составляет 90% от чистой прибыли. Состав доходов и расходов на 2012 и прогноз на 2013 – 2015 гг. выглядит следующим образом (см. табл. 10): Табл. 10 Состав пассивов в 2012 и прогноз их изменения в 2013 – 2015 гг. в тыс. долл. США Выручка Себестоимость продаж Валовая прибыль Коммерческие расходы Общехозяйственные и административные расходы Финансовые расходы Прочие доходы и расходы Операционная прибыль Налог на прибыль Чистая прибыль 2012 2013* 2014* 14429651 16823344 17396725 (10600757) (13073332) (13518904) 3828894 3750012 3877821 (155518) (153020) (158235) 2015* 18076744 (14047343) 4029401 (164420) (2547557) (130429) (2631229) (145245) (2720908) (150195) (2827265) (156066) 43848 39347 40688 42279 1039238 (231429) 807809 859865 (216825) 643040 889172 (224215) 664957 923929 (232979) 690949 Количественная оценка статей прогнозного отчёта о прибылях и убытках рассчитывалась на основе их средних исторических значений доли от выручки. Таким образом, единственным независимым показателем в отчёте о прибылях и убытках является объём выручки компании, который определяется выведенным ранее уравнением регрессии: = 0,7125 + 0,4427 * GDPGr Поскольку сама модель лишь частично описывает поведение выручки в зависимости от ВВП, мы также ввели имитацию «шума» (т.е. сумму 54 необъяснённых эффектов, влияющих на регрессант), чьи показатели были рассчитаны на основе остатков регрессии. Предполагалось, что шум имеет нормальный закон распределения со стандартным отклонением 0,11, поэтому модель темпа роста выручки выглядит следующим образом: = 0,7125 + 0,4427 * GDPGr + e где e – слагаемое, имитирующее «шум». Рост прогнозного значения реального ВВП был получен путём нахождения консенсус-прогноза Министерства экономического развития РФ, Международного валютного фонда и Всемирного банка (см. табл. 11). Табл. 11 Консенсус-прогноз роста ВВП Российской Федерации Средний прогнозный рост Пессимистичный вариант Оптимистичный вариант 2013* 102,42% 100,32% 103,60% 2014* 103,41% 101,72% 104,56% 2015* 103,91% 102,73% 105,83% Источник: Министерство экономического развития, IMF, Всемирный банк, расчёты автора Поскольку нам неизвестно вероятностное распределение оптимистичного и пессимистичного вариантов, будем считать, что все исходы в заданном диапазоне являются равновероятными. На основе прогнозных данных величина ключевых показателей выглядит следующим образом: Табл. 12 Z-score и ROA компании в 2012 и прогнозный период 2013-2015 гг75. Z-score ROA 75 2012 1,29 8,86% 2013* 1,33 7,21% Использовалась формула Z-score для неторгуемых компаний. 2014* 1,28 5,87% 2015* 1,21 4,78% 55 Как видно из таблицы, компания балансирует на грани «безусловного банкротства «по Альтману» (нижняя граница 1,23) и к 2015 году в течение года наверняка станет банкротом на фоне перманентного снижения рентабельности активов. Рассмотрим, как проведение симуляции стохастических процессов позволит количественно оценить возникаемый риск банкротства. Симуляция распределения ключевых показателей по методу Монте-Карло. После того, как бюджетная модель сформирована, соответствующим величинам присвоены описанные выше распределения и установлены все взаимосвязи между объясняемыми и объясняющими переменными, необходимо запустить процесс симуляции стохастических процессов в целях получения вероятностного распределения искомых величин. В данном случае производилась оценка распределения величины Zscore и ROA. Программой было сгенерировано 10000 сценариев. 3.3 Анализ и интерпретация результатов прогнозирования состоятельности организации В рамках распределения симуляции ключевых случайных показателей на процессов 2013-2015 были гг. получены Результаты распределения для Z-score и ROA за 2013 г. представлены ниже (см. рис. 8,9): Рис. 8 Вероятностное распределение ROA в 2013 г. 56 Результаты симуляции показывают, что рентабельность активов с вероятностью 90% будет находиться в интервале от 6,09 до 8,31%. Рис. 9 Вероятностное распределение Z-score Альтмана На рис. 9 показано, что вероятность «безусловного банкротства» в соответствии с методикой Альтмана составляет менее 2,15%, что является малой величиной. На рис. 10 и 11 показано изменение вероятностного распределения во времени: Рис. 10 Вероятностные распределения ROA за 2013-2015 гг. Изменение распределения рентабельности активов позволяет сделать вывод об увеличении правосторонней ассиметрии во времени. В целом, графики отражают снижение ожидаемой рентабельности активов более чем на два процента, что является отрицательным сигналом для фирмы. 57 Рис. 11 Вероятностные распределения Z-score за 2013-2015 гг. Как показывает динамика изменения распределения Z-score во времени, ситуация складывается для фирмы неблагоприятно, поскольку очевидно существенное смещение распределения в сторону несостоятельности компании. Распределение Z-score в 2015 г. (рис. 12) показывает, что компания попадает в зону высокого риска с вероятностью свыше 60%. В этих условиях менеджменту компании необходимо немедленно задуматься о том, какие меры предпринять, чтобы избежать подобной ситуации. Одной из мер, способной повлиять на ситуацию, может стать изменение дивидендной политики предприятия, поскольку большее реинвестирование прибыли обеспечивает увеличение состоятельности организации ввиду увеличения доли собственного капитала в структуре пассивов и повышения финансовой устойчивости. Рассмотрим, как скажется на распределении величины Z-score в 2015 году изменение дивидендной политики в пользу большего реинвестирования прибыли. Вероятностное распределение реинвестирования равном 90% распределение отображено на рис. 12: при коэффициенте Z-score в 2015 году 58 Рис. 12 Вероятностное распределение Z-score Альтмана в 2015 г. Рассмотрим, что произойдёт, при увеличении коэффициента реинвестирования до 100%. Распределение Z-score в 2015 г. примет следующий вид (см. рис. 13): Рис. 13 Распределение Z-score в 2015 г. при полном реинвестировании капитала Визуально заметно, что «рисковую зону» удалось уменьшить. Среднее значение Z-score увеличилось на 0,04 п. и составило 1,25. Однако применение симуляционных методов позволяет оценить величину перехода в 59 состояние близкого банкротства. В данном случае, мы видим, что данная модель оценивает риск банкротства в течение года на уровне чуть менее 40 п.п. На основе этих данных можно сделать вывод о том, что увеличение реинвестирования прибыли неспособно полностью нивелировать риск перехода в рисковую зону к 2015 году при инерционном варианте развития компании и требуются иные меры по снижению риска несостоятельности компании. Данная ситуация говорит о том, что компания больше не сможет поддерживать темпы роста, характерные для неё в прежние периоды, поскольку это приводит к излишней долговой нагрузке предприятия и значительно увеличивает риски несостоятельности в будущем. Следовательно, в последующие периоды темпы роста стоимости компании (по крайней мере, балансовой) будут более скромными, чем в среднем за 2006-2012 гг. Приведённый пример показывает, что в случае возникновения неопределённости (как, например, при оценке влияния дивидендной политики на состоятельность организации) моделирование случайных процессов позволяет возникаемых рисков, устранить что её позволяет и дать количественную принимать более оценку качественные управленческие решения. В данном случае, применение разработанной методической базы и инструментов позволило установить «эффект» воздействия снижения дивидендных выплат на риск несостоятельности организации. С другой стороны, рассматриваемый метод более трудоёмок в исполнении по сравнению с остальными методиками, а для наиболее полного и эффективного использования может потребовать значительно объёма данных. По этой причине, использование данного методического аппарата более подходит скорее для внутреннего, чем внешнего анализа, поскольку эффективность результатов базируется на основе статистической базы. Наличие подходящих возможностей для внешнего анализа могут быть 60 сильно ограничены. Этот метод также не избавлен от всех недостатков прежних моделей. В частности, не стоит забывать, что балансовая стоимость не отражает рыночную стоимость компании, а показатели финансовой отчётности могут подвергаться манипуляциям со стороны менеджмента. Это приводит к тому, что в рамках внешнего анализа данный инструмент может не давать серьёзного улучшения качества оценки. Однако мы считаем, что в рамках внутреннего анализа рисков, разработанная методическая база имеет право на существование, однако для её проверки на практике необходимо иметь доступ к значительно большему объёму данных, по сравнению с тем, что можно выделить в рамках внешнего анализа данных финансовой отчётности компании. 61 Заключение Несмотря на то, что интерес к роли института несостоятельности организаций не всегда находился под пристальным вниманием исследователей, можно считать, что ситуация меняется. Развитие рискменеджмента как специфического раздела теории управления привело к росту интереса к методикам оценки рисков компаний в целом и риска несостоятельности организации в частности. В первой части данной работы была осуществлена попытка внести ясность в некоторые теоретические вопросы, связанные с определением ключевых понятий исследуемой области. В частности было предложено и аргументировано определение состоятельности организации, а также чётко разграничены смежные понятия, такие как дефолт, неплатёжеспособность, несостоятельность и банкротство исходя из их экономического содержания. Был проведён сопровождающего анализ природы деятельность риска, как предприятия явления, в общем, неизбежно и риска несостоятельности компании, как его составной части. По итогам анализа был сделан вывод о том, что риск несостоятельности является как самостоятельным риском, так и риском, аккумулирующим в себе многие остальные риски компании, в связи с чем необходимо разработать специальные инструменты оценки состоятельности организации. Во второй части, в целях анализа существующих путей развития методик по оценке состоятельности организаций, были исследованы существующие общепринятые методы прогнозирования риска банкротства предприятий. Как было показано в работе, стандартные методы оценки состоятельности страдают серьёзными недостатками, которые могут искажать получаемую оценку или давать недостаточно информации об анализируемом объекте. В целях преодоления этих недостатков были применены недавно разработанные инструменты по оценке риска и 62 предложена их более тесная интеграция в рамках осуществления финансового планирования в среднесрочном периоде. В третьей главе на практическом примере были показаны преимущества разработанного метода, по сравнению с предыдущими подходами оценки состоятельности. Использование нового инструментария позволило количественно оценить влияние дивидендной политики на состоятельность организации с такой степенью точности, которая была недоступна прежним методикам. По результатам, также было выявлено, что, предлагаемый метод страдает рядом недостатков, связанных, прежде всего, с возможностью несоответствия сведений финансовой отчётности с реальным состоянием дел на предприятии и ограниченностью его применения в рамках внешнего анализа предприятий в виду зависимости качества прогноза от наличия длительных временных рядов, содержащих данные о деятельности предприятия. Вероятное дальнейшее развитие подхода возможно на апробации метода для внутреннего анализа. Предположительно, разработанный метод может быть гораздо более эффективен в этих целях, поскольку компании имеют доступ к полному набору данных, которые собираются помесячно или понедельно. Знания и опыт сотрудников, работающих внутри компании, позволят лучше идентифицировать рыночные риски компании и ключевые параметры, влияющие на деятельность фирмы, что крайне полезно при составлении модели. Однако данное исследование выходит за рамки существующей работы. 63 Список использованной литературы 1. Федеральный закон о несостоятельности (банкротстве) № 127-ФЗ от 26.10.2002 [электронный ресурс] // Консультант Плюс. – URL: http://www.consultant.ru/popular/bankrupt/ (дата обращения 31.05.2013); 2. Постановление Правительства РФ №367 «Об утверждении правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа» от 25 июня 2003 года [электронный ресурс] // Консультант Плюс. – URL: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=42901 (дата обращения 31.05.2013); 3. Приказ Минэкономразвития РФ №104 «Об утверждении методики проведения федеральной финансового состояния налоговой и службой учета платежеспособности и анализа стратегических предприятий и организаций» от 21 апреля 2006 года. [электронный ресурс] // Консультант Плюс. – URL: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=127326 (дата обращения 31.05.2013); 4. Приказ ФСФО РФ №16 «Об утверждении методических указаний по проведению анализа финансового состояния организации» от 23 января 2001 года. [электронный ресурс] // Консультант Плюс. – URL: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=16208 (дата обращения 31.05.2013); 5. Бобылева, А.З. Финансовые управленческие технологии: учебник / А.З. Бобылева. - М.: ИНФРА-М, 2004. – 487 с. – ISBN 5-16-001850-6; 6. Брейли, Р. Майерс, С. Принципы корпоративных финансов / Пер. с англ. Н. Барышниковой. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008. – 1023 с. 7. Гайдар, Е. Долгое время. Россия в мире: очерки экономической истории / Е. Гайдар – 3-е изд. – М.: Дело, 2005. – 656 с., 8 с. вкл. ISBN 5 – 7749 – 0389 – 3; 64 8. Дамодаран, А. Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки любых активов / А. Дамодаран; Пер. с англ. – 5-е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. – 1340 с. – ISBN 978 – 5 – 9614 – 0802 – 7; 9. Дешко А.Э. К проблеме предупреждения неплатёжеспособности: таблица для регулярного мониторинга деятельности предприятия [текст] / А.Э. Дешко // Аудит и финансовый анализ. - 2007. - № 3. – С. 1 – 8; 10.Доугерти, К. Введение в эконометрику / К. Доугерти. - Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1999. – XIV, 402 с. ISBN 5-86225-458-7 11.Лобанов, А.А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под. ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. – М: Альпина Паблишер, 2003. – 786 с. – ISBN 5-94599-098-1; 12.Лукашов, А.В. финансовых Риск-менеджмент рисков в и количественное нефинансовых корпорациях измерение (часть 1) [электронный ресурс] / А.В. Лукашов // Управление рисками. - 2005. № 5. – URL: http://forumconsulting.ru./File/1143712721.pdf (дата обращения: 30.05.2013); 13.Лукашов, А.В. финансовых Риск-менеджмент рисков в и количественное нефинансовых корпорациях измерение (часть 2) [электронный ресурс] / А.В. Лукашов // Управление рисками. - 2005. № 6. – URL: http://forumconsulting.ru/File/1143713177.pdf (дата обращения: 30.05.2013); 14.Лукашов, А.В. Презентация доклада на V Ежегодном Восточноевропейском Риск-Менеджмент Форуме-2006 [электронный ресурс] / А.В. Лукашов // Форум http://forumconsulting.ru/File/1162228230.pdf Консалтинг. (дата – URL: обращения: 30.05.2013); 15.Лэйард, Р., Счастье. Уроки новой науки / Р.Лэйард. – М.: Издательство Института Гайдара, 2012. – 416 стр. - ISBN 978-5-93255-333-6; 65 16.Магнус, Я.Р., Катышев, П.К., Пересецкий, А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. – 6-е изд., переаб. и доп. – М.: Дело, 2004. – 576 с. ISBN 5-7749-0055-X; 17.Макаров, А.С. Теоретические и методологические основы формирования финансовой политики организации: монография / А.С.Макаров. – М.: ФОРУМ, 2010. – 160 c.: ил. – ISBN 978 – 5 – 91134 – 446 – 7; 18.Макарова, Л.Г. Экономический анализ в управлении финансами фирмами : учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / Л.Г. Макарова, А.С. Макаров. – М. : Издательский центр «Академия», 2008. – 336 с. ISBN 978 – 5 – 7695 – 5097; 19.Марцынковский Д. Обзор основных аспектов риск-менеджмента [электронный менеджмент ресурс] – / Д. финансовый Марцынковский анализ, // инвестиции, Корпоративный бизнес-планы, консалтинг. - URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/risk/main_meths.shtml (дата обращения: 08.05.2013); 20.Найт, Ф.Х. Риск, неопределённость и прибыль / Ф.Х.Найт. – М.: Дело, 2003. – 360 стр. – ISBN 5-7749-0306-0; 21.Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 гг. [текст] // Аудит и финансовый анализ. 2005. № 1. – С. 1 - 16; 22.Портер, М. Конкуренция / М. Портер. – Вильямс. – М.: 2003 г. – 496 с. – ISBN 5-8459-0055-7; 23.Радыгин, А. Д., Энтов, Р. М., Межераупс, И.В. Особенности формирования национальной модели корпоративного управления [электронный ресурс] / А.Д. Радыгин, Р.М. Энтов , И.В. Межераупс // Институт экономической политики им. Гайдара. 2003. – 167 с. URL: http://www.iep.ru/ru/osobennosti-formirovaniya-nacionalnoi-modelikorporativnogo-upravleniya-nauchnye-trudy-55.html; 66 24.Радыгин, А.Д. Институт банкротства: становление, проблемы, направления реформирования. / Под ред. Радыгина – М.: ИЭПП, 2005. – 423 c; 25.Рудык, Н.Б. Поведенческие финансы или между страхом и алчностью / Н.Б. Рудык. – М.: Дело, 2004. – 272 с. - ISBN 5-7749-0370-2; 26.Стиглиц, Дж.Е. Крутое пике: Америка и новый экономический порядок после глобального кризиса / Дж.Е.Стиглиц; [пер. с англ. В. Лопатка]. – М.: Эксмо, 2011. – 512 с. – (Экономика: мировые тенденции). – ISBN 978–5–699–47785–2; 27.Altman, E. The Prediction of Corporate Bankruptcy: A Discriminant Analysis // Journal of Finance. – Vol. 23. - 1968. - March. P. 193-194. 28.Altman, E. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. – Vol. 23. - 1968. September. P. 589 – 609; 29.Andren, N., Jankensgard, H., Oxelheim, L. Exposure-Based Cash-Flow-atRisk: An Alternative to VaR for Industrial Companies // Journal of Applied Corporate Finance. - Vol. 17. – 2005. – June. – P. 76-86; 30.Beaver, W. Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Accounting Research. Empirical Research in Accounting: Selected Studies. Vol. 4. – 1966. – P. 71-111.; 31.Bolton P., Scharfstein, D. Optimal Debt Structure and the Number of Creditors // Journal of Political Economy. - Vol. 104. - 1996. – February. – P. 1-25; 32.Booth P., P. Hutchinson Distinguishing Between Failing and Growing Firms: a Note on the Use of Decomposition Measure Analysis // The Journal of Business Finance and Accounting. – Vol. 16. - 1989. – March. P. 267271; 33.Bryant J. Bank Collapse and Depression // The Journal of Money, Credit and Banking. - Vol. 13. – 1981. – November. - P. 454 – 464; 67 34.Charnes, J. Finacial modelling with crystal ball and Excel / John M. Charnes. – p. cm. – Wiley finance series, 2007. – 269 p. – ISBN 13: 978-0471-77972-8; 35.Diamond, D., P. Dybvig Bank Runs, Deposit Insurance and Liquidity // Journal of Political Economy. – Vol. 91. – 1983. – June. - P. 401 – 419; 36.Markowitz, H.M. Portfolio Selection // Journal of Finance. – Vol. 7. – 1952. – March. - P. 77-91; 37.Mintzberg, H., Strategy Safari: A Guided Tour Through The Wilds of Strategic Management / B. Ahlstrand, H. Mintzberg H., J. Lampel. – 2nd Edition. – Pearson Education Ltd, 2008. – ISBN 978-0-273-71958-8; 38.Reinhardt, U.E. Break-Even Analysis for Lockheed´s TriStar: An Application of Financial Theory // Journal of Finance. Vol. 28. – 1973. September. - P. 821 – 838; 39.Sharpe, W.F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk // Journal of Finance. - Vol. 19. - 1964. – September. . P. 425-442; 40.Stein, J., Usher, S., LaGatutta, D., Youngen J. (2001). A comparables approach to measuring Cashflow-at-Risk for non-financial firms // Journal of Applied Corporate Finance. - Vol. 13. - 2001. - September. - P. 100-109; 41.Stiglitz J. Information and the Change in the Paradigm in Economics // American Economics Review. – Vol. 92. - 2002. - June. – P. 460 – 501; 42.Weiss, L.A. Wruck. K.H. Information Problems, Conflicts of Interest and Asset Stripping: Chapter 11’s Failure in the Case of Eastern Airlines // Journal of Financial Economics. - Vol. 48. - 1998. - April. - P. 55-97. 68 Приложение № 1 Табл. 13 Критерии оценки состоятельности организации Группы критериев, критерии ФСФО Методики Арбитражных управляющих ФНС 1. Общие показатели 1.1. Среднемесячная выручка + 1.2. Доля денежных средств в выручке + 1.3. Среднесписочная численность работников + 1.4. Среднемесячная выработка на одного + работника 2. Показатели платежеспособности и финансовой устойчивости 2.1. Степень платежеспособности общая 2.2. Коэффициент задолженности по кредитам банков и займам 2.3. Коэффициент задолженности другим организациям 2.4. Коэффициент задолженности фискальной системе 2.5. Коэффициент внутреннего долга 2.6. Степень платежеспособности по текущим обязательствам 2.7. Собственный капитал в обороте + + 2.8. Коэффициент обеспеченности собственными средствами (доля собственного капитала в оборотных средствах, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, доля собственных оборотных средств в оборотных активах) 2.9. Коэффициент автономии (финансовой независимости) 2.10. Коэффициент абсолютной ликвидности 2.11. Коэффициент покрытия текущих обязательств оборотными активами (коэффициент текущей ликвидности) 2.12. Коэффициент обеспеченности обязательств должника его активами 2.13. Доля просроченной кредиторской задолженности в пассивах 2.14. Отношение дебиторской задолженности к совокупным активам + + + + + + + + + + + + + + + + + + 69 Окончание приложения № 1 Методики Группы критериев, критерии ФСФО Арбитражных ФНС управляющих 3. Показатели эффективности использования оборотного капитала 3.1. Коэффициент обеспеченности оборотными средствами (оборачиваемость оборотных активов) 3.2. Коэффициент оборотных средств в производстве 3.3. Коэффициент оборотных средств в расчетах 3.4. Рентабельность оборотного капитала + + + + 4. Показатели эффективности использования внеоборотного капитала и инвестиционной активности 4.1. Эффективность внеоборотного капитала (фондоотдача) 4.2. Коэффициент инвестиционной активности + + Методики Группы критериев, критерии ФСФО Арбитражных управляющих 5. Показатели рентабельности капитала и продукции 5.1.Рентабельность активов + 5.2. Рентабельность продаж + 5.3. Норма чистой прибыли + 6. Показатели исполнения обязательств по налогам и сборам 6.1. Коэффициенты исполнения текущих обязательств перед бюджетами 6.2. Коэффициент исполнения текущих обязательств перед внебюджетными фондами 6.3. Коэффициент исполнения текущих обязательств перед пенсионным фондом РФ + + + ФНС 70 Приложение № 2 Табл. 14 Состав многофакторных моделей оценки состоятельности организации Фактор 1. Доля оборотных активов в имуществе организации 2. Рентабельность активов по нераспределенной прибыли 3. Рентабельность основной деятельности (отношение прибыли от продажи к активам) 4. Доля уставного капитала в рыночной оценке в пассивах организации 5. Доля уставного капитала в пассивах организации 6. Фондоотдача 7. Отношение прибыли от продажи к краткосрочным обязательствам 8. Отношение оборотных активов к сумме обязательств 9. Отношение краткосрочных обязательств к сумме активов (обратный показателю 12) 10. Соотношение собственного и заемного капитала 11. Коэффициент обеспеченности собственными средствами 12. Коэффициент текущей ликвидности (КТЛ) 13. Отношение прибыли от продажи к выручке 14. Рентабельность собственного капитала 15. Отношение собственного капитала к активам (коэффициент автономии) X1 1,2 Состав критериев различных моделей76 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 0,72 0,06 1,4 0,85 0,06 3,3 3,11 0,69 X9 0,6 0,42 1 0,96 0,16 0,53 0,08 0,54 0,13 0,18 0,6 2 0,1 + 0,45 1 1 0,25 8,38 X1 – модель Альтмана для публичных компаний, Х2 – модель Альтмана для непубличных компаний, Х3 – модель Таффлера и Тишоу, Х4 – модель Лиса, Х5 – модель Сайфулина-Кадыкова, Х6 – модель Иркутсткой государственной экономической академии, Х7 – модель Зайцева, Х8 – модель Бивера, Х9 – модель Чессера 76 71 Продолжение приложения № 2 Фактор 16. Отношение чистой прибыли к себестоимости произведенной продукции 17. Соотношение кредиторской и дебиторской задолженностей 18. Фондоемкость (обратный показателю фондоотдачи) 19. Отношение суммы краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов к активам (обратный коэффициенту ликвидности) 20. Отношение чистого убытка к объему продажи (обратный рентабельности продаж) 21. Отношение заемного капитала к собственному (обратный показателю 10) 22. Отношение денежного потока к задолженности 23. Финансовая рентабельность активов (отношение чистой прибыли к активам) 24. Отношение задолженности к активам 25. Отношение рабочего капитала к активам 26. Отношение суммы денежных средств и их эквивалентов к совокупным активам 27. Отношение нетто-продаж к сумме денежных средств и их эквивалентов 28. Отношение брутто-доходов к совокупным активам 29. Отношение основного капитала к чистым активам 30. Отношение оборотного капитала к нетто-продажам X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 0,64 0,1 0,1 0,2 0,25 0,1 + + + 4,4 + 5,24 0,01 6,65 0,08 0,12 72 Окончание приложения № 2 Табл. 15 Состав показателей А-счёта Аргенти Признаки I. Слабости 1. Авторитарный директор 2. Одно лицо занимает должность директора и председателя совета директоров 3. Пассивность совета директоров 4. Внутренние противоречия в совете директоров 5. Некомпетентный исполнительный или финансовый директор 6. Неквалифицированный низший и средний менеджмент 7. Недостаток контроля за бюджетом 8. Недостаток прогнозов о движении денежных средств 9. Недостаток контроля за расходами и сокращениями затрат 10. Плохая реакция на изменения Сумма очков II. Ошибки 1. Высокий уровень задолженности 2. Недостаток оборотного капитала из-за быстрого роста компании 3. Трудозатратные проекты Сумма очков III. Симптомы 1. Ухудшение финансовых показателей 2. Использование приписок в бухгалтерском учёте 3. Нефинансовые признаки: демотивация, ситуация на рынке 4. Окончательные признаки: судебные дела, увольнения Сумма очков А-счёт Аргенти Максимальный балл 8 4 2 2 2 1 3 3 3 15 43 15 15 15 45 3 3 3 3 12 100 Показатель фирмы 73 Приложение № 3 Табл. 16 Характеристики регрессионной модели оценки зависимости темпов роста выручки от темпов увеличения реального ВВП Dependent Variable: REVENUE_GROWTH Method: Least Squares Date: 05/29/13 Time: 22:58 Sample (adjusted): 2 14 Included observations: 13 after adjustments Variable C GDP2 Coefficient 0.712504 0.442658 Std. Error 0.245794 0.235888 t-Statistic 2.898791 1.876562 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.242502 0.173638 0.112799 0.139959 11.00759 3.521486 0.087342 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat Prob. 0.0145 0.0873 1.170000 0.124085 -1.385783 -1.298867 -1.403648 2.020354 Табл. 17 Коррелограмма остатков Autocorrelation . | . . **| . . |* . . *| . . | . . | . . **| . . *| . . |** . . |* . . *| . . | . | | | | | | | | | | | | Partial Correlation . | . **| . |* . *| . | . *| . **| . **| . |* . | . | . *| . . . . . . . . . . . . | | | | | | | | | | | | Lags 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 AC -0,042 -0,229 0,132 -0,14 -0,05 0,027 -0,238 -0,194 0,248 0,079 -0,078 -0,013 PAC -0,042 -0,232 0,117 -0,197 0,003 -0,08 -0,235 -0,278 0,119 0,01 -0,028 -0,158 Q-Stat 0,0293 0,9621 1,3039 1,7316 1,7925 1,8127 3,6529 5,117 8,1074 8,5084 9,1079 9,1416 Prob 0,864 0,618 0,728 0,785 0,877 0,936 0,819 0,745 0,523 0,579 0,612 0,691 74 Окончание приложения № 3 Табл. 18 Результаты теста Лагранжа на наличие автокорреляции, лаг = 4 Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/31/13 Time: 11:46 Included observations: 13 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C GDP2 RESID(-1) RESID(-2) RESID(-3) RESID(-4) -0.059973 0.069782 -0.067194 -0.423545 -0.008355 -0.277190 0.341487 0.337173 0.392371 0.493658 0.511148 0.432892 -0.175622 0.206961 -0.171251 -0.857974 -0.016346 -0.640321 0.8656 0.8419 0.8689 0.4193 0.9874 0.5423 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.137847 -0.477977 0.131294 0.120667 11.97168 0.223841 0.940729 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat -2.63E-16 0.107997 -0.918720 -0.657974 -0.972315 1.863960 Приложение № 4 Табл. 19 Динамика изменения активов ОАО «Магнит» с 2006 по 2012 гг. по полугодиям, в млн. долл. 06.2006 12.2006 06.2007 12.2007 АКТИВЫ Здания и оборудование Прочие внеоборотные активы Внеоборотные активы, всего Материалы и запасы Дебиторская задолженность Авансы выданные Прочие оборотные активы Краткосрочные финансовые вложения Денежные средства и их эквиваленты Оборотные активы, всего Итого активы 06.2008 12.2008 06.2009 12.2009 06.2010 12.2010 06.2011 12.2011 06.2012 12.2012 258 468 726 1074 1433 1331 1385 1638 1896 2651 3543 3816 4204 5227 1 1 2 1 2 20 23 29 31 61 96 100 108 130 258 470 727 1076 1435 1351 1407 1667 1927 2712 3638 3917 4312 5357 195 247 262 330 355 323 347 415 469 660 807 905 959 1351 75 22 23 28 2 16 0 11 0 21 46 17 17 19 0 58 50 49 35 26 26 48 23 69 52 56 55 88 0 1 19 3 35 4 15 9 34 66 31 13 16 7 42 2 1 13 55 8 9 7 8 29 139 5 0 29 18 90 37 121 75 115 52 371 52 133 76 534 128 410 330 589 420 890 392 1120 544 1620 556 1991 493 1844 448 1856 862 2529 586 2513 977 3689 1151 4789 1530 5447 1175 5488 1904 7261 76 Продолжение приложения № 4 Табл. 20 Динамика изменения пассивов ОАО «Магнит» с 2006 по 2012 гг. по полугодиям, в млн. долл. 06.2006 12.2006 06.2007 12.2007 06.2008 12.2008 06.2009 ПАССИВЫ Уставный капитал и эмиссионный доход Резерв переоценки иностранной валюты Нераспределённая прибыль Прочий капитал Капитал, всего Долгосрочные кредиты и займы Прочие долгосрочные обязательства Долгосрочные обязательства, всего Кредиторская задолженность 12.2009 06.2010 12.2010 06.2011 12.2011 06.2012 12.2012 186 179 195 179 646 646 646 1008 1008 1012 1012 1479 1483 1484 0 110 0 206 61 -146 -194 -174 -222 -187 -37 -317 -385 -157 73 1 259 0 16 305 153 1 348 0 42 428 272 2 980 342 -6 837 441 -6 888 596 -6 1425 699 -6 1479 901 -4 1723 1006 -4 1977 1284 -2 2444 1554 -1 2652 1958 -19 3267 68 83 207 161 164 123 172 125 229 804 1241 1424 1392 1259 22 21 31 38 63 58 60 55 50 73 110 129 153 203 90 104 239 199 226 181 233 180 279 877 1352 1554 1545 1462 176 281 286 438 463 485 384 572 563 782 814 1043 937 1413 77 Продолжение приложения № 4 06.2006 12.2006 06.2007 12.2007 06.2008 12.2008 06.2009 Начисленные расходы Прочие краткосрочные обязательства Краткосрочные кредиты и займы Краткосрочные обязательства, всего Итого пассивы 12.2009 06.2010 12.2010 06.2011 12.2011 06.2012 12.2012 56 29 46 43 77 92 67 80 87 77 114 123 129 165 0 10 24 16 25 28 35 34 39 54 100 98 120 126 8 160 177 496 218 221 249 238 65 177 432 186 104 827 239 589 481 890 533 1120 992 1620 784 1991 826 1844 735 1856 924 2529 755 2513 1090 3689 1460 4789 1450 5447 1290 5488 2531 7261 78 Окончание приложения № 4 Табл. 21 Динамика изменения выручки ОАО «Магнит» с 2006 по 2012 гг. по полугодиям, в млн. долл. Выручка Себестоимость продукции Валовая прибыль Коммерческие расходы Общехозяйственные и управленческие расходы Финансовые расходы Прочие доходы и расходы Прибыль до налогообложения Налог на прибыль Чистая прибыль 06.2006 12.2006 06.2007 12.2007 06.2008 12.2008 06.2009 12.2009 06.2010 12.2010 06.2011 12.2011 06.2012 12.2012 1074 1431 1638 2038 2470 2878 2378 2977 3448 4330 5471 5953 6776 7654 -885 -1163 -1330 -1617 -1955 -2233 -1824 -2273 -2707 -3330 -4235 -4410 -5040 -5561 189 268 308 422 515 644 554 703 741 1000 1236 1543 1736 2093 0 -20 -13 -17 -22 -22 -20 -26 -33 -41 -65 -69 -71 -84 -153 -189 -237 -301 -380 -426 -366 -451 -531 -673 -962 -1059 -1180 -1367 -6 -8 -13 -23 -29 -31 -29 -24 -10 -25 -48 -69 -62 -69 -1 1 2 1 7 3 12 3 10 10 34 22 21 23 29 -8 21 52 -15 37 48 -10 38 82 -23 60 91 -25 66 169 -47 122 150 -33 118 204 -47 157 177 -46 131 272 -69 202 196 -52 143 368 -90 278 444 -104 340 595 -128 468
