Диагностика автомобильного бизнеса в России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ART 170127 УДК 339.13

Лисицин Валерий Геннадьевич,

кандидат экономических наук, доцент кафедры «Маркетинг и инженер ная экономика» ФГБОУ ВО «(Донской государственный технический уни верситет», г. Ростов-на-Дону [email protected]

Полюхович Татьяна Алексеевна,

магистрант кафедры «(Маркетинг и инженерная экономика» ФГБОУ ВО «(Донской государственный технический университет», г. Ростов-на-Дону tanya.polukhovich@yandex. ru

Диагностика автомобильного бизнеса в России

Аннотация. В статье анализируется автомобильный рынок в период кризиса, выявляются причины финансовой неустойчивости и делается прогноз на следующий год. Проводится диагностика организации на примере ПАО «АВТОВАЗ» посредством применения различных методик и алгоритмов определения вероятности банкротства.

Ключевые слова: автомобильный бизнес, кризис, анализ финансовых показателей, модели диагностики вероятности банкротства. Раздел: (04) экономика.

Сегодня последние глобальные события в экономике России (падение цен на нефть, антироссийские санкции) оказывают непосредственное влияние на функционирование и развитие автомобильного рынка. Актуальность проблемы для автомобильного бизнеса в РФ связана с тем, что предприятия этой отрасли осуществляют деятельность в условиях финансовой неустойчивости, а значит, нуждаются в проведении системного анализа основных финансовых показателей и определении вероятности банкротства с помощью применения моделей диагностики кризисной ситуации для того, чтобы обеспечить устойчивое функционирование промышленного предприятия.

Согласно показателям статистических данных, в 2015 г. объем продаж новых автомобилей в России сильно сократился. Так, по итогам 2015 г. около 25% автодилеров России оказались на грани банкротства, а рынок продаж автомобилей упал почти на 35%. Максимальное количество проданных автомобилей было зафиксировано в 2012 г. - 2,94 млн штук. Однако начиная с этого же года темпы продаж стали постепенно падать. В 2013 г. они составили 2,78 млн автомобилей, в 2014 г. - 2,49 млн. За 2015 г. объемы продаж составили 1,89 млн штук [1].

В начале 2015 г. начался уход зарубежных компаний с российского автомобильного рынка, включая такие марки, как Skoda, Subaru, а также изменился модельный ряд поставляемых автомобилей французской компании Citroen за счет изъятия из продуктовой линейки премиального хэтчбека DS5 [2].

Еще одной тенденцией современного автомобильного российского рынка является небольшой рост продаж на вторичном рынке. Согласно последним данным аналитического агентства «Автостат», у официальных дилеров на 30% улучшились показатели продаж подержанных автомобилей. Кроме того, в 2015 г. увеличились на 15% объемы реализации новых автомобилей по системе TRADE IN, то есть обмена своего старого автомобиля на новый с доплатой.

ISSN 2304-120Х

ниепт

научно-методический электронный журнал

ISSN 2Э04-120Х

ниепт

научно-методический электронный журнал

Согласно отчету Ассоциации европейского бизнеса (АЕБ), продажи новых легковых и легких коммерческих автомобилей в России за первые кварталы 2016 г. упали в годовом исчислении на 12,5%. Так, в июне 2016 г. в России было продано 122 633 автомобиля, что на 17 562 штуки меньше, чем в июне 2015 г. Всего с начала 2016 г. в России продано 672,14 тыс. автомобилей, что на 14,1% меньше, чем за аналогичный период 2015 г. (тогда было 782,43 тыс.) [3].

Лидером на российском авторынке в 2016 г. остался ПАО «АВТОВАЗ» несмотря на то, что продажи автомобилей под брендом LADA, по подсчетам АЕБ, в годовом исчислении сократились на 16%. Занявшие второе и третье места Kia и Hyundai сократили продажи на 8% и 2% соответственно.

На ухудшение финансового результата ПАО «АВТОВАЗ» оказали внешние и внутренние факторы экономики (антироссийские санкции; снижение спроса на автомобили LADA; рост процентных ставок по банковским кредитам, переоценка валютных займов из-за курсовой разницы и др.). В связи с этим необходимо оценить финансовое положение предприятия, определить недостатки в его деятельности, чтобы потом предотвратить появление признаков вероятности наступления банкротства еще на первоначальном этапе.

Комплексный анализ финансового состояния автомобильного предприятия позволяет анализировать структуру и динамику активов и пассивов по данным бухгалтерского баланса, а также проводить расчет основных финансовых показателей эффективности. Цель финансового анализа - получение ключевых параметров, дающих точную картину финансового состояния предприятия. Проведем экономический расчет ряда экономических показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия, на примере данных финансовой отчетности ПАО «АВТОВАЗ», представленных в табл. 1 и 2.

Таблица 1

Основные показатели деятельности ПАО «АВТОВАЗ»

Наименование показателя Ед. изм. 2015 2014 Отклонение Изменение (%)

Выручка млн руб. 168 674 189 730 -20 696 11,1

Валовая прибыль (убыток) млн руб. -5308 9460 -14 768 156,1

Рентабельность по валовой прибыли % -3,15 5 - -8,15

Прибыль (убыток) от продаж млн руб. -19 848 -5604 -14 244 -254,17

Рентабельность по прибыли (убытку) от продаж % -11,77 -2,96 - -8,81

Чистая прибыль (убыток) млн руб. -43233 -25 357 -17 876 -70,5

Рентабельность по чистой прибыли % -25,63 -13,39 - -12,24

На ухудшение финансового результата деятельности ПАО «АВТОВАЗ» в 2015 г. по сравнению с результатами 2014 г. оказали влияние следующие факторы: значительное снижение спроса, модернизация производства и переоценка валютных займов. Вследствие этого произошло увеличение заемных средств по сравнению с предыдущим годом и, соответственно, снижение величины собственных средств, что повлияло на динамику ряда других показателей предприятия (см. табл. 2).

Таблица 2

Динамика основных показателей эффективности ПАО «АВТОВАЗ»

Наименование показателя Ед. изм. На 31.12.2015 На 31.12.2014 На 31.12.2013

Внеоборотные активы млн руб. 121 060 118 998 104 578

Оборотные активы млн руб. 40 073 49 783 44 837

Капитал и резервы млн руб. -43 309 -76 25 281

Долгосрочные обязательства млн руб. 91 755 81 969 78 342

Краткосрочные обязательства млн руб. 112 687 86 888 45 792

В 2016 г. ПАО «АВТОВАЗ» понесло затраты, связанные с инновациями и модернизацией производства, в сумме 6955 млн руб. (в 2015 г. - 23313 млн руб.). В этом же году Общество понесло убытки в сумме 35467 млн руб. (в 2015 г. - 43 233 млн руб.). Краткосрочные обязательства Общества превышали его оборотные активы на 61916 млн руб. (в 2015 г. - на 72614 млн руб.) [4, 5]. В 2017 г. ПАО «АВТОВАЗ» планирует увеличить производство почти на 60 тыс. машин: автомобилей LADA и брендов альянса Renauit-Nissan. Таким образом, предприятие намерено в 2017 г. увеличить выпуск автомобилей под четырьмя брендами на 14% [6].

В сложившейся экономической и рыночной ситуации для дальнейшего улучшения финансовых показателей руководство предприятия должно активизировать выполнение антикризисного плана, который включает меры по повышению выручки, сокращению расходов и продажу непрофильных активов.

Согласно Федеральному закону «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 № 127-ФЗ, несостоятельность (банкротство) - признанная арбитражным судом или объявленная должником неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и/или исполнить обязанность по уплате обязательных платежей [7].

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько методик диагностики вероятности наступления банкротства организаций, характеристики которых представлены в табл. 3 [8]. Основная цель всех методик диагностики банкротства - определение финансового состояния предприятия, выявление слабых сторон его деятельности.

Таблица 3

Модели диагностики вероятности банкротства и их характеристика

Модель диагностики вероятности банкротства Общая характеристика модели

Пятифакторная модель Э. Альтмана Модель оценивает деятельность компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке. Недостаток метода в том, что значения факторов отличаются в результате особенностей российской экономики, что приводит к значительным отклонениям прогноза от реальности

Модель Р. Таффлера и Г. Тишоу Предусматривает простые вычисления, применяется при проведении внешнего диагностического анализа. При расчетах результаты недостаточно правильны, поскольку достичь критического (отрицательного) уровня Z-счета практически невозможно

Модель Р. Лиса Характеризуется простотой вычислений и интерпретаций результатов. Представленная модель показывает завышенные оценки, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж без учета финансовой деятельности и налогового режима

Модель Г. Спринегейта Указанная модель определяет достаточный уровень надежности прогноза. Но в данном методе отсутствует отраслевая и региональная дифференциация Z-счета. Между переменными преобладает высокая статистическая зависимость

ISSN 2304-120Х

ниепт

научно-методический электронный журнал

ISSN 2Э04-120Х

ниепт

научно-методический электронный журнал

Модель диагностики вероятности банкротства Общая характеристика модели

Модель Г. В. Савицкой В отечественной модели устанавливаются конкретные факторы, которые оказывают как положительное, так и отрицательное влияние на результаты хозяйственной деятельности компании. Но здесь не рассматриваются утвержденные методики финансового анализа

Модель Казанского государственного технологического университета Этот метод учитывает отраслевую принадлежность предприятий. Кроме того, предполагает использование среднеотраслевых значений параметров как ориентиров. В случае их резкого изменения необходимо пересмотреть определенные нормативы

Шестифакторная модель О. П.Зайцевой Отечественная модель, в рамках которой используются в качестве переменных шесть финансовых показателей с соответствующими нормативными значениями. Методика является недостаточной, так как необходимо привлекать данные за предыдущие периоды, что ограничивает использование модели при проведении внешнего анализа

Модель Р. Р. Сайфул-лина, Г. Г. Кадыкова При применении этой модели переменные определяются по данным бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах. Это, в свою очередь, позволяет использовать модель также и для внешнего экспресс-анализа. Методику можно применять для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых

Анализируя представленную таблицу, необходимо отметить, что рассматриваемые модели диагностики банкротства имеют отличительные черты. Зарубежные модели обладают простотой и точностью применения, но не учитывают особенности российской экономики, а отечественные, напротив, находят свое применение исходя из отраслевой и региональной принадлежности предприятия, но при этом в них отсутствуют методики финансового анализа, которые обеспечивали бы надежность и точность прогноза.

Каждая модель имеет свои недостатки, но на практике не существует методов диагностики банкротства предприятий, которые были бы идеальными с теоретических позиций. Используя зарубежные и отечественные модели, вполне реально оценить вероятность наступления банкротства ПАО «АВТОВАЗ».

Для оценки вероятности банкротства воспользуемся моделью Э. Альтмана. Формула расчета интегрального показателя следующая:

Ъ = 1.2*Х1 + 1.4*Х2 + 3.3*Хз + 0.6*Х4 + Хб,

где Х1 = Оборотный капитал/Активы;

Х2 = Нераспределенная прибыль/Активы;

Хз = Операционная прибыль/Активы;

Х4 = Собственный капитал/ Обязательства;

Хв = Выручка/Активы.

Проведем оценку по пятифакторной модели Э. Альтмана, используя данные 2015 г. и следующие критерии: если Z > 2,9 - зона финансовой устойчивости («зеленая» зона); если 1,8 < Ъ < 2,9 - зона неопределенности («серая» зона); если Z < 1,8 -зона финансового риска («красная» зона).

Х1 = 40073/161133 = 0,249.

Х2 = -43233/161133 = -0, 268.

Хз = -34258/161133 = -0,213.

Х4 = -43309/204442 = -0,212.

Хб = 168674/161133 = 1,047.

Ъ = 1,2*0,249 + 1,4*(-0,268) + 3,3*(-0,213) + 0,6*(-0,212) + 1,047 = 0,137.

Исходя из вышеуказанных расчетов по модели Э. Альтмана, можно сделать вывод, что ПАО «АВТОВАЗ» находится в зоне финансового риска («красная зона»).

Применим для диагностики вероятности банкротства ПАО «АВТОВАЗ» модель Р. Таффлера и Г. Тишоу. Формула расчета интегрального показателя следующая:

Ъ = 0.53*Х1 + 0.13*Х2 + 0.18*Х3 + 0.16*Х4,

где Х1 = Прибыль от продаж/Краткосрочные обязательства;

Х2 = Оборотные активы/(Краткосрочные обязательства + Долгосрочные обязательства);

Х3 = Краткосрочные обязательства/Активы;

Х4 = Выручка/Активы.

Проведем оценку предприятия по модели банкротства Р. Таффлера и Г. Тишоу, используя следующие ограничения: если Z > -0,3 - предприятие маловероятно станет банкротом («зеленая зона»); если Z < 0,2 - предприятие, вероятно, станет банкротом («красная зона»); если 0,2 < Ъ < 0,3 - зона неопределенности («серая зона»).

Х1 = -19848/112687 = -0,176.

Х2 = 40073/204442 = 0,196.

Х3 = 112687/161133 = 0,699.

Х4 = 168674/161133 = 1,047.

Ъ = 0,53*(-0,176) + 0,13*0,196 + 0,18*0,699 + 0,16*1,047 = 0,23.

Определяя вероятность наступления банкротства по модели Р. Таффлера и Г. Тишоу, необходимо отметить, что ПАО «АВТОВАЗ» попадает в зону неопределенности («серая зона).

Усовершенствованием модели Э. Альтмана занималась Г. В. Савицкая. В своих работах она представила дискриминантную модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства производственных предприятий:

Z= 0.111*Х1+ 13.23*Х2+ 1.67*Х3+ 0.515*Х4+ 3.8*Хб ,

где Х1 = Собственный капитал/Оборотные активы;

Х2= Оборотный капитал/Капитал;

Х3 = Выручка/Среднегодовая величина активов;

Х4 = Чистая прибыль/Активы;

Хб = Собственный капитал/Активы.

Проведем оценку предприятия по модели банкротства Г. В. Савицкой, используя следующие критерии: если Z > 8, риск банкротства отсутствует; если 5 < Ъ < 8 - риск банкротства небольшой; если 3 < Ъ < 5 - риск банкротства средний; если 1 < Ъ < 3 -риск банкротства большой; если Z < 1 - риск банкротства предприятия максимальный.

Х1 = -43309/40073 = -1,08.

Х2 = -72614/-43309 = 1,677.

Х3 = 168674/164957 = 1,023.

Х4 = -43233/161133 = -0,268.

Хб = -43309/161133 = -0,269.

Ъ = 0,111 *(—1,08) + 13,23*1,677 + 1,67*1,023 + 0,515*(-0,268) + 3,8*(-0,269) = -0,12 + 22,19 + 1,7 + (-0,14) + (-1,02) = 22,61.

Рассчитанные показатели по модели Г. В. Савицкой позволяют сделать вывод, что у предприятия отсутствует риск банкротства.

ISSN 2304-120Х

ниепт

научно-методический электронный журнал

ниегп

issn 2304-i20x Лисицин В. Г., Полюхович Т. А Диагностика автомобильного бизнеса в России // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2017. -№ 6 (июнь). - 0,4 п. л. - URL: http://e-koncept.ru/2017/170127.htm.

научно-методический электронный журнал

Методика прогнозирования банкротства Казанского государственного технологического университета основана на делении предприятий по классам кредитоспособности. Выделяют три класса кредитоспособности предприятия:

- 1-й класс кредитоспособности - предприятия, обладающие хорошим финансовым состоянием;

- 2-й класс кредитоспособности - к этому классу относятся компании с удовлетворительным финансовым состоянием;

- 3-й класс - компании с неудовлетворительным финансовым состоянием.

Учеными были определены критериальные значения индикаторов для следующих

отраслей национальной экономики: промышленность (машиностроение); торговля (оптовая и розничная); строительство; проектирование; наука (научное обслуживание).

Показатели распределения по классам кредитоспособности для промышленной отрасли (машиностроение) представлены в табл. 4.

Таблица 4

Значения показателей для распределения по классам кредитоспособности в промышленной отрасли (машиностроение)

Наименование показателя Значение показателей по классам

1-й класс 2-й класс 3-й класс

1. Отношение заемных и собственных средств, Кзс < 0,8 0,8-1,5 > 1,5

2. Z-score Альтмана > 3 1,5-3 < 1,5

3. Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса, коэффициент текущей ликвидности) (Кп) > 2 1-2 < 1

1. Кзс = (стр. 1400 + стр.1500) / стр. 1300.

Кзс = (91755+112687)/-43309 = -4,72.

2. Z-score Альтмана = 1,2*X1 + 1,4*X2 + 3,3*Xs + 0,6*X4 + X5.

Z-score Альтмана = 1,2*0,249 + 1,4*(-0,268) + 3,3*(-0,213) + 0,6*(-0,212) + 1,047

= 0,137.

3. Кп = (стр. 1200 + стр. 1170)/(стр. 1500 - стр. 1530 - стр. 1540).

Кп = (40073 +12020)/(112687 - 193 - 3752) = 0,48.

Расчеты по методике Казанского государственного технологического университета показывают, что коэффициент заемных и собственных средств относится к первому классу кредитоспособности (хорошее финансовое состояние), счет (Z-score) Э. Альтмана и общий коэффициент покрытия относятся к третьему классу, то есть характеризуют неудовлетворительное финансовое состояние предприятия.

Оценка вероятности банкротства ПАО «АВТОВАЗ» с помощью российских и почти всех зарубежных методик показала высокую вероятность наступления банкротства. В основном все методики расчета характеризуют предприятие как финансово неустойчивое и определяют высокий уровень вероятности появления риска неплатежеспособности, однако модель Г. В. Савицкой показывает обратное: согласно ей риск банкротства отсутствует. Это, в свою очередь, можно объяснить тем, что у данной модели нет утвержденной методики финансового анализа, и поэтому могут быть некоторые погрешности в расчетах.

Для компенсации потерь и улучшения финансового положения в ПАО «АВТОВАЗ» предпринимаются комплексные меры по всем направлениям деятельности Общества, направленные на повышение спроса и конкурентоспособности автомобилей марки LADA.

ISSN 2304-120X

ниепт

научно-методический электронный журнал

Следует отметить, что основными направлениями деятельности компании являются повышение качества выпускаемых автомобилей, их привлекательности для потребителей и в конечном итоге увеличение объема продаж, а также обеспечение финансового благополучия предприятия, его персонала и поставщиков, соответствие потребностям и ожиданиям других заинтересованных сторон, включая акционеров, партнеров и Общества в целом.

Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод, что финансовое оздоровление и своевременное устранение причин кризисной ситуации на предприятии позволит избежать проблем и вернуться к нормальному функционированию. При оценке перспектив развития предприятия важно применить такую методику, которая позволит получить наиболее точные значения платежеспособности организации, и выявить, каким негативным факторам она подвержена.

Ссылки на источники

1. Объем продаж автомобилей на российском рынке: официальный сайт «Автостат». 2016. - URL: https://www.autostat.ru.

2. Иномарки стремительно покидают российский рынок: официальный сайт «Caroftheday». 2014. -URL: http://caroftheday.ru.

3. Объем продаж автомобилей на российском рынке: официальный сайт «Автостат».

4. Аудиторское заключение о бухгалтерской (финансовой) отчетности ПАО «АВТОВАЗ» за 2016 год. Февраль 2017 год.

5. Годовые отчеты ПАО «АВТОВАЗ»: официальный сайт ПАО «АВТОВАЗ». 2017. - URL: http://www.lada.ru/files/reports/2015 rus.pdf.

6. Планы ПАО «АВТОВАЗ» на 2017 год: официальный сайт «Автоновости дня». 2017.

7. Федеральный закон от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ (в ред. от 29.12.2004 г.) «О несостоятельности (банкротстве)». - Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».

8. Загидуллина Л. В., Курманова Л. Р. Диагностика вероятности банкротства как основа управления финансовой устойчивостью организации // Международный научный журнал «Инновационная наука». - 2015. - № 6. - С. 158.

Valery Lisitsin,

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of Marketing and Engineering Economics Chair, Don State Technical University, Rostov-on-Don [email protected] Tatyana Polyukhovich,

Graduate Student, Marketing and Engineering Economics Chair, Don State Technical University, Rostov-on-Don

[email protected]

Diagnostics of automobile business in Russia

Abstract. The article analyzes the car market in crisis time, highlights the reasons of financial instability and

makes prognosis for the next year. The authors make diagnostics of the organization taking for example PJSC

«AvtoVAZ» by applying various methods and algorithms determining the probability of bankruptcy.

Key words: automobile business, crisis, financial performance analysis, diagnostics models of bankruptcy

probability.

References

1. Ob#em prodazh avtomobilej na rossijskom rynke: oficial'nyj sajt «Avtostat». 2016. Available at: https://www.autostat.ru (in Russian).

2. Inomarki stremitel'no pokidajut rossijskij rynok: oficial'nyj sajt «Caroftheday». 2014. Available at: http://caroftheday.ru (in Russian).

3. Ob#em prodazh avtomobilej na rossijskom rynke: oficial'nyj sajt «Avtostat».

4. Auditorskoe zakljuchenie o buhgalterskoj (finansovoj) otchetnosti PAO «A VTOVAZ» za 2016 god. Fevral' 2017 god (in Russian).

5. Godovye otchety PAO «AVTOVAZ»: oficial'nyj sajt PAO «AVTOVAZ». 2017. Available at: http://www.lada.ru/files/reports/2015 rus.pdf (in Russian).

6. Plany PAO «AVTOVAZ» na 2017 god: oficial'nyj sajt «Avtonovosti dnja». 2017 (in Russian).

7. Federal'nyj zakon ot 26.10.2002 g. № 127-FZ (v red. ot 29.12.2004 g.) «O nesostojatel'nosti (bankrot-stve)». Dostup iz sprav.-pravovoj sistemy «Konsul'tant Pljus» (in Russian).

ISSN 2Э04-120Х

ниепт

научно-методический электронный журнал

8. Zagidullina, L. V. & Kurmanova, L. R. (2015). "Diagnostika verojatnosti bankrotstva kak osnova upravlen-ija finansovoj ustojchivost'ju organizacii", Mezhdunarodnyj nauchnyj zhurnal "Innovacionnaja nauka", № 6, p. 158 (in Russian).

Рекомендовано к публикации:

Горевым П. М., кандидатом педагогических наук, главным редактором журнала «Концепт»

Поступила в редакцию Received 26.04.17 Получена положительная рецензия Received a positive review 02.05.17

Принята к публикации Accepted for publication 02.05.17 Опубликована Published 29.06.17

www.e-koncept.ru

© Концепт, научно-методический электронный журнал, 2017 © Лисицин В. Г., Полюхович Т. А., 2017

977230412017306