CC BY
21
ВЕСТН. МОСК. УН-ТА. СЕР. 6. ЭКОНОМИКА. 2006. № 6
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ
В.В. Хрестинин
ФИНАНСОВОЕ СОСТОЯНИЕ КАК ФАКТОР
КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
Банковский бизнес во всем мире выступает одной из самых важных отраслей экономики. Будучи высокотехнологичным, он в наибольшей степени восприимчив к происходящим изменениям как на макро-, так и на микроуровне. Как показывает практика, подобные изменения связаны с усиливающейся интернационализацией кредитных учреждений и рынков, совершенствованием банковского законодательства и современных компьютерных технологий, повышением уровня конкуренции, появлением на финансовых рынках новых банковских продуктов и услуг.
Банки выступают в роли своего рода «кровеносной системы» экономики, поэтому важно, чтобы банковская система государства функционировала без сбоев, стабильно и эффективно. От ее устойчивого развития во многом зависит успешность экономической деятельности предприятий и организаций, спокойствие и уверенность граждан в сохранности своих сбережений.
Управление банковскими операциями представляет собой по существу управление рисками, связанными с банковским портфелем, с набором активов, обеспечивающих банку доход от его деятельности. Основную часть банковского портфеля составляют кредиты предприятиям и частным лицам, и, следовательно, риск, относящийся к этим операциям, имеет особо важное значение для банка. Поэтому банковские аналитики должны уделять наибольшее внимание мониторингу уровня кредитного риска. Факторы, способные повлечь за собой непогашение ссуды в обусловленный срок, могут быть различными. Иногда убытки являются результатом природных катаклизмов — ураганов, засух, пожаров, землетрясений, наводнений и т.п. Изменения в потребительском спросе или в технологии производства могут решающим образом повлиять на дела фирмы и превратить некогда процветающего заемщика в убыточное предприятие. Продолжительная забастовка, резкое снижение цен в результате конкуренции или уход с работы ведущих управляющих — все это способно отразиться на погашении долга заемщиком. Колебания экономического цикла влияют на прибыль многих заемщиков, на настроения делового мира и потребителей. Некоторые виды риска проистекают из субъективных моментов, которые с трудом поддаются истолкова-
нию. Все это может в конечном счете повлиять на результат кредитной операции.
Риск неплатежа по кредиту особенно важен, так как непогашение кредитов ненадежными заемщиками приносит банкам крупные убытки и является наиболее частой причиной банкротств кредитных учреждений. Понятно, что полностью обезопасить себя от невозвратных кредитов коммерческие банки могут только единственным способом — не выдавать их, но это, конечно, не выход. Поэтому вопросы управления банковским кредитным риском, от своевременного решения которых зависит эффективность деятельности каждого конкретного банка и стабильность функционирования всей банковской системы страны, в сложившихся условиях приобретают первостепенное значение.
Следовательно, при организации кредитных операций усилия коммерческих банков направлены на то, чтобы избежать или хотя бы минимизировать возможные потери от неисполнения клиентами своих обязательств по кредитному договору. Этой цели подчинены действия сотрудников банка на всех стадиях кредитного процесса.
Один из основных способов снижения риска неплатежа по кредиту — тщательный отбор потенциальных заемщиков. Перед принятием решения о выдаче кредита банк должен тщательно оценить кредитоспособность потенциального заемщика. Причем необходимо отметить, что понятия «кредитоспособность» и «платежеспособность» не следует отождествлять. Характеристика кредитоспособности должна отличаться от характеристики платежеспособности, поскольку погашение кредитов возможно за счет доходов от реализации имущества, принятого банком в залог по кредиту, или благодаря использованию гарантии (другого банка или предприятия) своевременного возврата средств или даже за счет страхования погашения кредита.
Одним из главных факторов кредитоспособности является финансовое состояние предприятия. Финансовое состояние хозяйствующего субъекта — это характеристика его финансовой конкурентоспособности, использования финансовых ресурсов и капитала, выполнения обязательств перед государством и другими хозяйствующими субъектами1.
Финансовое состояние фирмы, ее устойчивость и стабильность зависят от результатов ее производственной, коммерческой и финансовой деятельности. Если поставленные задачи успешно реализуются, это положительно влияет на финансовое положение фирмы. И наоборот, вследствие спада производства и реализации
1 См.: Ковалева A.M. Финансы фирмы. VI.. 2003. С. 205.
продукции происходит, как правило, уменьшение объема выручки и суммы прибыли и как результат — ухудшение финансового состояния фирмы. Таким образом, устойчивое финансовое состояние является результатом грамотного и рационального управления всем комплексом факторов, определяющих результаты финансово-хозяйственной деятельности предпринимательской фирмы.
К наиболее популярным на сегодняшний день среди банков моделям2, оценивающим финансовое состояние предприятия как фактора его кредитоспособности, можно отнести следующие:
1. Статистические модели (модель Альтмана, модель Чессера, модель Бивера, модель Банка Франции, модель Зайцевой, модель Сайфуллина—Кадыкова и т.д.). Следует подчеркнуть, что, несмотря на высокую значимость статистических моделей, ориентированных на оценку финансовых перспектив предприятия и кредитоспособности в целом, существуют определенные проблемы, связанные с их практическим применением. Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в 7-свертко (в моделе Альтмана) и пороговой интервал Ъ2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны. Получается, что 2-методы Альтмана не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных. Статистика, на которую опираются Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Одно дело, когда статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной партии, и другое, когда она применяется к фирмам с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов самого термина «вероятность банкротства» ставится под сомнение. Кроме того, 2-анализ Альтмана основывается на данных о банкротстве 33 американских компаний в 1960-х гг. Возникает глубокое сомнение в правомерности прямого применения показателя, рассчитанного 30 лет назад на крайне ограниченной выборке, в российских условиях «эмбрионального» развития рыночных отношений и фондового рынка. В частности, один из факторов модели — отношение рыночной стоимости обычных и привилегированных акций к пассивам — может быть определен только для ограниченного числа российских компаний, имеющих официальные рыночные котировки. Также
2 Более детальное рассмотрение моделей выходит за рамки настоящей статьи.
следует подчеркнуть, что в литературе по финансовому анализу ни слова не говорится о допустимости соотношений, используемых в формулах Альтмана и Чессера (что относится и к остальным подобным моделям), в анализе ожидаемого банкротства. С таким же успехом в этих формулах могли бы стоять любые другие веса, и это было бы столь же справедливо в отношении российской специфики, как и исходные веса.
Вопрос о корректности весов крайне актуален и в статистических моделях, разработанных российскими специалистами. В частности, в модели, разработанной P.C. Сайфуллиным и Г.Г. Кады-ковым, небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя на 0,2 пункта. К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия. Поэтому можно отметить, что в данной модели значения весовых коэффициентов являются недостаточно обоснованными.
Важной проблемой применения подобных моделей в России является также отсутствие полноценной статистики. В основе подобных моделей лежит поиск закономерностей между финансовым состоянием компании и фактом ее банкротства. Однако такие исследования могут привести к ошибочным выводам. Речь идет об инспирированном характере многих судебных дел, когда перспективные по сути компании умышленно банкротятся владельцами или заинтересованными крупнейшими кредиторами-монополистами (по данным МВД, более половины банкротств носят криминальный характер).
2. Рейтинговые модели (модель Сбербанка РФ, КБ «Альфа-банк», КБ «Росбанк», КБ «Уралсиб» и т.д.). К основным недостаткам подобных моделей можно отнести:
— произвольность выбора системы базовых финансовых показателей;
— высокую чувствительность к искажению (недостоверности) исходных данных (в особенности финансовой отчетности, что наиболее характерно именно для российских предприятий-заемщиков);
— отсутствие учета отраслевой специфики деятельности корпоративных клиентов;
— громоздкость, которой зачастую характеризуются существующие рейтинговые модели, так как включают в себя множество коэффициентов, находящихся в функциональной зависимости между собой (это приводит к раздуванию модели, а не к повышению ее эффективности);
— отсутствие обоснованности установления веса каждого из показателей.
3. Модель CART (classification and regression trees). Иногда эту модель называют «рекурсивным разбиением». Понять «классификационные и регрессионные деревья» можно при разбивке на «ветви», в зависимости от значений выбранных финансовых коэффициентов. Каждая «ветвь» дерева в свою очередь разделяется на «ветви» в соответствии с другим коэффициентом. На практике данный подход ограничен в силу того, что очень часто алгоритмы построения деревьев решений дают сложные деревья, которые «переполнены данными», имеют много узлов и ветвей. Такие «ветвистые» деревья очень трудно понять. К тому же ветвистое дерево, имеющее много узлов, разбивает обучающее множество на все большее количество подмножеств, состоящих из все меньшего количества объектов. Ценность правила, справедливого, например, для 2—3 объектов, крайне низка, и в целях анализа данных такое правило практически непригодно. Популярность подхода связана с наглядностью и понятностью. Но деревья решений принципиально не способны находить «лучшие» (наиболее полные и точные) правила в данных. Они реализуют наивный принцип последовательного просмотра признаков и «цепляют» фактически осколки настоящих закономерностей, создавая лишь иллюзию логического вывода.
В настоящее время в России проблема оценки финансового состояния предприятия является крайне актуальной, причем как для различных государственных ведомств, контролирующих деятельность хозяйствующих субъектов, инвесторов, партнеров, так и для менеджмента самого предприятия. Причем проблема оценки финансового состояния действительно существует, поскольку в современной российской науке до сих пор так и не выработано единого подхода к проведению такого рода анализа. Однако следует отметить, что попытки систематизировать подход к финансовому анализу существуют, например Федеральной службой по финансовому оздоровлению разработаны Методические указания по проведению анализа финансового состояния организаций3. Однако предлагаемая методика не позволяет получить реальную картину финансового состояния предприятия, и, следуя ей, к предприятиям-банкротам можно было бы отнести многие из хозяйствующих субъектов в России, которые тем не менее достаточно успешно функционируют, получая прибыль и исправно выплачивая заработную плату работникам и налоги государству. При этом
3 Приложение к Приказу ФСФО РФ от 23 января 2001 г. N° 16 «Методические указания по проведению анализа финансового состояния организаций».
достаточно легко будет упустить из вида реально проблемные организации, так как в методических рекомендациях достойное отражение получили показатели, характеризующие лишь ликвидность.
Кроме того, в современной науке наблюдается следующая тенденция: один и тот же показатель может иметь более десятка различных названий, толкований, а также методов расчета (например, «коэффициент автономии», «коэффициент концентрации собственного капитала», «коэффициент финансовой независимости» являются разными названиями одного и того же показателя). Многие авторы предлагают целый ряд нормативных значений для большинства показателей, одинаковых для всех отраслей, хотя, по сути, у каждой отрасли должны быть свои границы допустимых значений показателей ликвидности, рентабельности, оборачиваемости и др., изменяющихся в соответствии с реалиями современной экономики. Например, совершенно очевидно, что нормальный уровень оборачиваемости капитала в тяжелом машиностроении или в авиационной промышленности будет ниже, чем в пищевой отрасли или в торговле. А значит, и нормы рентабельности в этих отраслях должны быть различны. Норматив коэффициента текущей ликвидности обычно меньше в торговле, чем в производстве, так как торговые компании в большей степени финансируют свою финансово-хозяйственную деятельность за счет заемных средств (кроме того, можно предположить, что ликвидность оборотных активов торговых компаний достаточно высока). Отсюда существуют примеры, когда предприятие, вообще не имеющее собственных оборотных средств, не только неплохо живет на рынке, но даже развивается4.
На сегодняшний день очень важно разработать такую модель анализа финансового состояния предприятия, которая позволяла бы эффективно работать в условиях главной особенности российского бизнеса — непрозрачности ведения финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Для этого модель должна предусматривать:
— учет отраслевой специфики потенциального заемщика;
— расчет финансовых показателей должен основываться на данных, максимально приближенных к реальности;
— влияние цели кредитования на выбор финансовых показателей, используемых в модели;
— корректное обоснование веса показателя в зависимости от его значимости в модели;
4 См.: Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Оценка риска банкротства российских предприятий. VI.. 2004.
— наиболее полное отражение финансового состояния предприятия-заемщика;
— финансовые показатели должны как можно меньше дублировать друг друга.
Кредитование может осуществляться на пополнение оборотных средств (как правило, такое кредитование носит краткосрочный характер) или на осуществление какого-то инвестиционного проекта (такое кредитование носит долгосрочный характер)5. Принципиальное отличие этих двух видов кредитования (кроме срока кредитования) — разные первичные источники погашения кредита (при кредитовании на пополнение оборотных средств первичным источником погашения является выручка, а при инвестиционном кредитовании — чистая прибыль предприятия), а также разный набор рисков, которые необходимо проанализировать кредитному аналитику при выдаче кредита. Отсюда набор финансовых коэффициентов, а также веса некоторых из них при разных типах кредитования будут корректироваться.
Исходя из специфики ведения российского бизнеса, оценка финансового состояния компании должна осуществляться на основе управленческого учета. На практике анализируемые предприятия часто искажают реальную величину и выручки, и прибыли в официальной отчетности (следовательно, определить реальную кредитоспособность заемщика невозможно ввиду невозможности определения реальной величины первичного источника погашения кредита). Зачастую то, что показывается в официальной отчетности, совсем не соответствует реальности. Например, краткосрочные займы могут в действительности быть собственными средствами анализируемой компании, рентабельность бизнеса по официальной отчетности всегда меньше, так как в реальности очень часто между поставщиком и анализируемой компанией стоит техническая компания, на которой остается торговая наценка. Понятно, что целью этого искажения является снижение налогового пресса. Выручка может быть завышена посредством пустых прогонов денежных средств. Кроме того, кредитный аналитик должен знать о том, входит ли анализируемое предприятие в холдинг (группу компаний). При определенных ситуациях (когда участники холдинга являются друг для друга контрагентами, при большой долговой нагрузке других компаний, входящих в холдинг) следует анализировать финансовое состояние всего холдинга для того, чтобы понять реальную величину первичного источника погашения кредита и, следовательно, реальную долговую нагруз-
3 Следует отметить, что и мировая практика (наряду с российской) свидетельствует о том, что банки, как правило, не кредитуют долгосрочные инвестиционные проекты (исключением являются несколько стран, например Япония и Германия).
ку. Другими словами, чтобы оценить реальный кредитный риск сделки, недостаточно взять 10—20 показателей, рассчитать их величину на основе бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и убытках заемщика, определить итоговый рейтинг и на этой основе принять решение о кредитовании. Такой способ оценки кредитного риска, по нашему мнению, довольно прост и не соответствует реальной российской действительности. Каждый бизнес имеет свои специфические особенности (например, используемая схема оптимизации налогообложения, условия работы с контрагентами, конкурентные преимущества, перспективы, особенности ведения ВЭД и т.д.), которые кредитному аналитику следует учитывать (например, снижение среднемесячной выручки заемщика за анализируемый период, отражаемой в официальной отчетности, может быть следствием не ухудшения финансово-хозяйственной деятельности, а изменения схемы ведения бизнеса (например, смена месторасположения технической формы в цепочке поставщик—компания—покупатель), а это отразится и на показателях и рентабельности, и оборачиваемости, и долговой нагрузки, что на первый взгляд может свидетельствовать об ухудшении финансового состояния предприятия заемщика. Отсюда напрашивается вопрос: можно ли определить реальный кредитный риск при анализе фискального баланса и других форм отчетности лишь предприятия-заемщика (т.е. предприятия, на которое планируют завести кредит)? Мы полагаем, что нет. Как ни анализируй этот баланс, ничего не выйдет, потому что без управленческой отчетности практически невозможно оценить реальную долговую нагрузку всего холдинга (группы предприятий). Отсюда можно сделать важный, на наш взгляд, вывод: фискальная отчетность на текущий момент не позволяет ее внешним пользователям уввдеть реальную картину рассматриваемого бизнеса, а значит, понять действительные риски его кредитования. Следовательно, модели анализа кредитоспособности, базирующиеся на расчете финансовых показателей по фискальной отчетности (в связи с характерной для российского бизнеса финансовой непрозрачностью), неэффективны.
В рамках данной статьи был выделен ряд финансовых показателей, которые, с нашей точки зрения, наилучшим образом характеризуют отдельные стороны деятельности предприятия и при этом образуют некую законченную совокупность, дающую исчерпывающее представление о предприятии как о целом (табл. 1).
Коэффициент долговой нагрузки (Х1)6 показывает нам, насколько первичный источник погашения кредита — выручка (при
6 При кредитовании инвестиционного характера долговая нагрузка будет считаться следующим образом: в числителе — запрашиваемый лимит кредитования с учетом начисленных процентов по нему, а в знаменателе — величина планируемой на период кредитования чистой прибыли.
Таблица 1
Предлагаемый перечень финансовых показателей для анализа финансового состояния предприятия
Обозначение показателя Наименование показателя Способ расчета
XI Коэффициент долговой нагрузки Совокупный лимит кредитования/Среднемесячная выручка
Х2 Отношение скорректированных активов к краткосрочным обязательствам С корре ктированные активы/Краткосрочные обязательства
х3 Отношение запрашиваемого кредитного лимита к собственному оборотному капиталу Запрашиваемый лимит кредитованияДСобственные средства + долгосрочные пассивы — внеоборотные активы)
Х4 Коэффициент автономии Собственные средства/Валюта баланса
X, Коэффициент рентабельности (Чистая прибыль/Выручка)-100%
Хб Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности Дебиторская задолженность на -
х7 Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности Кредиторская задолженность на -
X« Коэффициент оборачиваемости запасов Запасы на конец -
х9 Коэффициент материального наполнения активов (Основные средства + незавершенное строительство + запасы )/Валюта баланса
ХЮ Коэффициент рентабельности собственного капитала Чистая прибыль, полученная за год/Собственный капитал
кредитовании на пополнение оборотных средств) соответствует взятым предприятием на себя обязательствам. Здесь совокупный лимит — это лимит кредитования, открытый во всех банках с учетом запрашиваемого кредита. Среднемесячную выручку лучше брать прогнозную, однако нужно понять, что предоставляемые прогнозы могут быть действительно достигнуты предприятием. Для этого и нужен анализ рынка, на котором работает предприятие. Если прогнозных данных аналитику предоставлено не было или они признаны некорректными, то тогда для расчета показателя берется текущая среднемесячная выручка7.
7 Объектом анализа является выручка только от конечных покупателей, т.е. при рассмотрении группы (холдинга), и в случае, если внутригрупповые компании являются контрагентами друг для друга, такие поступления нивелируются.
Отношение скорректированных активов к краткосрочным обязательствам (Х2) заменяет классический коэффициент текущей ликвидности. По нашему мнению, данный показатель более эффективен и информативен, дает наглядное представление о ликвидности компании. Каждая группа актива баланса имеет свой дисконт, т.е. активы компании дисконтируются в зависимости от ликвидности (дисконт определен экспертным путем):
— незавершенное строительство — 0,3;
— основные средства — 0,4;
— недвижимость — 0,5;
— долгосрочные финансовые вложения — 0,6;
— запасы — 0,6;
— готовая продукция — 0,7;
— дебиторская задолженность (в течение 12 месяцев — непро-сроченная) — 0,8;
— краткосрочные финансовые вложения — 0,9;
— денежные средства — 1.
Следует подчеркнуть, что данный показатель носит весьма специфический характер, зависящий от конкретного предприятия. Например, если предприятие обладает недвижимостью в центре Москвы, то дисконт данной группы активов будет корректироваться в сторону увеличения. Таким образом, значения дисконтов каждой группы активов могут изменяться в зависимости от специфических особенностей конкретного предприятия.
Отношение собственного оборотного капитала к лимиту запрашиваемого кредитования (Х3) показывает, насколько запрашиваемый кредит обеспечивается собственным оборотным капиталом и характеризует финансовую устойчивость предприятия. Этот показатель актуален именно при кредитовании на пополнение оборотных средств, так как обеспечением в таком случае являются, как правило, товары в обороте8.
Коэффициент автономии (Х4) — классический показатель, показывающий долю собственных средств в бизнесе.
Коэффициент рентабельности (Х5) показывает прибыльность финансово-хозяйственной деятельности компании.
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (Х6) показывает, за какое количество дней проданная продукция обращается в денежные средства (срок инкассирования выручки). Данный показатель характеризует платежную дисциплину контрагентов предприятия и ее соответствие условиям оплаты продукции.
8 При кредитовании инвестиционного характера лучше использовать классический коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом.
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности (Х7) показывает средний срок коммерческого кредитования предприятия поставщиками. Если Х7<Х6, то это говорит о том, что срок кредитования предприятием своих покупателей больше, чем срок кредитования самого предприятия (активный баланс коммерческого кредитования). Вследствие этого может возникнуть кассовый разрыв, для ликвидации которого предприятие может обратиться в банк.
Коэффициент оборачиваемости запасов (Х8) показывает срок, за который запасы превращаются в готовую продукцию (при производственной деятельности) и продаются покупателям.
Коэффициент материального наполнения активов (Х9) показывает, какая часть активов предприятия материализована, т.е. носит осязаемый характер. Величина данного показателя имеет широкий диапазон значений, что обусловлено отраслевой спецификой (например, на предприятиях торговли данный показатель значительно меньше, чем в промышленности или строительстве). Значение данного показателя следует коррелировать с долей наиболее ликвидных активов (денежных средств и краткосрочных вложений). Так, если коэффициент материального наполнения очень низкий (<0,1), а доля высоколиквидных активов высокая в структуре баланса, то возникает риск «сворачивания» собственниками данного бизнеса. Следовательно, кредитование данного предприятия носит чрезвычайно высокий риск.
Коэффициент рентабельности собственного капитала (Х10) показывает, сколько чистой прибыли получают собственники бизнеса на каждый вложенный в него рубль. Понятно, что чем выше данный показатель, тем более эффективной является деятельность компании.
Для того чтобы определить тесноту связи и исключить дублирование между данными финансовыми коэффициентами, необходимо их подвергнуть корреляционному анализу и рассчитать коэффициент детерминации. Значение коэффициента детерминации лежит в интервале от — 1 до + 1, т.е. — 1 < N < +1.
При этом если: <<
<<
[ТЯ|<0,4, то связь слабая (по шкале Чеддока).
Рассмотрим алгоритм определения значения коэффициента детерминации:
Лг= б*2///2,
где б*2 — межгрупповая дисперсия; Н2 — общая дисперсия.
0
где X] — среднее значение у'-го показателя по группам; X — среднее значение /'- го показателя по всей статистической совокупности; /у — количество предприятий в группе.
Я2=<72+<72ср,
где (72ср — средняя дисперсия из групповых дисперсий.
I ш2 Я
С2 =-
"
где 02 — частная групповая дисперсия.
0]2 =
П:
]
где Ху — значение у'-го показателя по отдельному /-му предприятию; Яу — количество наблюдений в группе.
В табл. 2 приведены расчеты финансовых показателей 90 предприятий шести различных отраслей. Расчеты проводились на основе управленческого учета с целью исключить искажения, связанные с вуалированием официальной финансовой отчетности предприятием.
Используя данный алгоритм и соответствующую информацию (табл. 2), рассчитаем коэффициент детерминации между выбранными финансовыми показателями (табл. 1). Результаты показаны в табл. 3.
Из данной таблицы мы видим, что тесная связь (по шкале Чеддока) между финансовыми показателями отсутствует. Таким образом, данная совокупность состоит из таких финансовых коэффициентов, которые наименьшим образом дублируют друг друга, что в свою очередь повышает точность конечного результата при оценке финансового состояния предприятия-заемщика.
Следует также отметить, что финансовые коэффициенты, используемые при оценке финансового состояния предприятия, кроме того, что должны находиться в меньшей функциональной зависимости друг от друга и наиболее полно отражать определенные аспекты финансово-хозяйственной деятельности предприятия, также должны учитывать отраслевую специфику. В нашей же практике одни и те же нормативные значения показателей относятся ко всем предприятиям без исключения. Однако отрас-
Таблица 2
Рассчитанные финансовые показатели по совокупности предприятий*
Предприятия Х1 Х2 хз х4 Х6 х7 Х8 Х9 Х10
Промышленность (А)
1 0,9 1,1 0,3 0,6 14% 34 58 74 0,7 35%
2 1,1 0,85 1,2 0,45 17% 59 74 58 0,65 20%
3 0,9 0,9 1,6 0,23 21% 47 56 48 0,58 40%
4 1,3 1,6 0,5 0,54 23% 56 61 59 0,61 28%
5 1,8 1,3 1,2 0,45 19% 48 52 36 0,58 49%
6 1,5 1,2 1,9 0,58 23% 46 49 42 0,62 35%
7 1,6 0,9 1,6 0,62 21% 58 31 63 0,75 20%
8 1,9 1,3 1,3 0,35 17% 37 58 75 0,78 51%
9 1,3 1,2 0,9 0,48 18% 54 53 48 0,65 48%
10 1,1 1,05 1,6 0,25 15% 45 48 65 0,55 34%
11 1,2 0,7 0,6 0,6 17% 42 51 56 0,6 29%
12 0,9 0,8 0,9 0,42 28% 38 45 48 0,53 42%
13 1,6 1,2 1,2 0,38 14% 45 48 46 0,55 39%
14 1,1 0,9 0,75 0,46 18% 51 47 74 0,48 30%
15 0,3 1,7 0,5 0,51 19% 38 15 41 0,52 25%
Среднее значение показателя 1,23 1,11 1,07 0,46 20% 46,53 49,73 59,53 0,61 35%
Торговля (В)
16 1,02 1,1 0,4 0,45 14% 17 24 37 0,12 58%
17 0,7 0,5 0,9 0,37 24% 32 36 25 0,35 39%
18 0,4 1,4 0,4 0,56 18% 15 27 22 0,18 41%
19 0,8 1,6 0,8 0,25 28% 27 31 21 0,35 49%
20 1,1 0,6 0,9 0,32 24% 15 18 26 0,45 34%
21 0,9 1,2 1,2 0,23 21% 21 26 32 0,35 47%
22 1,2 1,1 1,6 0,46 14% 31 42 27 0,46 48%
23 0,5 3 0,5 0,5 11% 18 29 31 0,66 68%
24 1,1 1,4 0,7 0,28 10% 37 39 28 0,43 31%
25 1,05 1,5 1,2 0,3 12% 45 46 31 0,38 42%
26 0,9 2,5 0,6 0,52 28% 37 26 29 0,15 39%
27 1,5 0,4 0,4 0,24 14% 32 36 28 0,24 48%
28 0,7 0,8 0,6 0,31 18% 31 35 22 0,31 36%
29 0,6 1,5 0,3 0,26 5% 19 21 30 0,45 31%
30 0,8 1,4 0,8 0,54 15% 12 9 37 0,48 49%
Среднее значение показателя 0,88 1,33 0,75 0,37 14% 25,93 29,67 28,40 0,36 44%
Строительство (С)
31 1,1 1,5 0,2 0,56 24% 69 75 81 0,75 28%
32 1,3 1,2 1,4 0,62 19% 72 69 75 0,68 37%
33 1,2 0,9 0,7 0,58 18% 56 48 78 0,58 28%
34 1,3 1,8 0,9 0,62 12% 78 59 45 0,56 69%
35 1,2 2 1,5 0,49 18% 59 78 78 0,78 21%
36 0,8 1,7 0,9 0,38 16% 78 125 68 0,64 36%
37 1,5 1,4 1,1 0,78 16% 68 75 79 0,58 19%
38 1,1 0,9 1,4 0,59 15% 68 54 56 0,54 25%
39 1,2 1 0,2 0,47 23% 79 85 76 0,58 21%
40 1,1 1,3 1,7 0,8 16% 58 78 54 0,49 36%
41 0,8 0,4 0,6 0,45 11% 45 45 49 0,78 48%
42 0,9 1,5 1,6 0,7 15% 78 112 87 0,56 33%
43 1,2 0,4 0,9 0,45 14% 65 71 58 0,76 22%
44 1 2,6 0,8 0,56 16% 50 84 78 0,64 32%
45 0,4 1,6 1,6 0,65 28% 45 51 78 0,69 25%
Среднее 1,07 1,35 1,03 0,58 17% 64,53 73,93 69,33 0,64 32%
значение
показателя
Сельское хозяйство (Б)
46 1,6 0,8 0,3 0,55 9% 44 65 72 0,7 36%
47 0,5 1,2 0,8 0,46 18% 65 74 58 0,85 27%
48 1,2 0,9 1,6 0,86 8% 71 69 42 0,6 36%
49 1,7 1,3 1,1 0,75 12% 54 42 96 0,9 64%
50 0,6 1,5 0,9 0,4 18% 58 42 54 0,5 39%
51 1,9 0,8 0,5 0,4 10% 45 41 48 0,8 46%
52 0,9 0,3 1,2 0,35 12% 45 53 65 0,7 29%
53 1,2 1,5 1,2 0,5 13% 59 48 51 0,4 21%
54 0,7 0,6 0,9 0,35 16% 51 53 48 0,5 27%
55 1,2 2,5 0,2 0,8 17% 54 56 47 0,45 31%
56 1,3 1,4 1,2 0,4 13% 36 45 51 0,56 39%
57 1,5 1,5 0,8 0,7 12% 45 45 68 0,8 21%
58 1,7 0,4 0,9 0,4 18% 37 53 47 0,9 19%
59 1,3 1,4 1,7 0,8 14% 51 53 71 0,6 25%
60 0,4 2 0,8 0,7 13% 45 62 78 0,5 36%
Среднее 1,18 1,21 0,94 0,56 14% 50,67 53,40 59,73 0,65 34%
значение
показателя
Транспорт (Е)
61 1,3 0,8 0,8 0,8 15% 52 64 45 0,36 49%
62 1,9 0,7 1,1 0,5 13% 48 51 31 0,45 31%
63 1,2 1,4 0,2 0,4 26% 45 36 26 0,54 57%
64 1,5 0,4 1,2 0,6 14% 37 45 41 0,52 22%
65 0,7 1,2 0,9 0,35 19% 25 50 26 0,67 26%
66 1,3 1,2 0,3 0,47 23% 36 44 28 0,47 39%
61 1,6 0,8 1,2 0,57 17% 51 48 39 0,54 34%
68 1,2 0,4 0,8 0,6 21% 36 45 52 0,6 24%
69 0,9 1,2 0,9 0,45 14% 48 43 36 0,7 33%
70 1,1 1,5 0,2 0,6 18% 42 35 36 0,5 58%
71 1,5 0,8 1 0,45 16% 37 51 25 0,6 24%
72 0,8 1,1 0,9 0,7 18% 41 58 41 0,8 28%
73 0,6 1,5 1,3 0,65 17% 37 42 34 0,7 35%
74 0,9 1,3 0,8 0,7 14% 45 62 41 0,6 24%
75 0,4 1,2 0,7 0,57 26% 42 34 54 0,6 32%
Среднее 1,13 1,03 0,82 0,56 18% 41,47 49,80 37,00 0,58 34%
значение
показателя
Связь (Р)
16 0,8 1,4 1,5 0,3 25% 26 34 31 0,4 47%
11 0,6 0,9 0,3 0,45 19% 9 17 25 0,6 53%
78 0,9 1,3 1,2 0,5 21% 37 25 29 0,45 24%
79 1,1 1,2 0,4 0,6 24% 6 16 31 0,6 59%
80 1,4 0,7 1,1 0,5 13% 21 25 32 0,5 46%
81 1,1 1,2 0,8 0,6 28% 17 19 28 0,5 44%
82 1,5 0,3 1,3 0,45 27% 15 21 26 0,55 41%
83 1,2 1,4 1,4 0,8 24% 37 48 42 0,6 36%
84 0,8 1,2 0,9 0,4 18% 41 36 29 0,55 29%
85 1,1 0,9 1,1 0,6 12% 15 41 32 0,45 27%
86 0,6 1,2 1,2 0,55 14% 41 36 28 0,4 31%
87 1,1 0,8 0,9 0,6 17% 19 22 24 0,5 32%
88 0,9 0,2 1,1 0,4 16% 23 25 45 0,6 59%
89 0,4 1,8 1,9 0,2 10% 17 23 42 0,3 33%
90 1,4 0,9 0,7 0,3 26% 18 19 31 0,4 31%
Среднее 0,99 1,03 1,05 0,48 20% 22,80 27,13 31,67 0,45 40%
значение
показателя
Собственные расчеты рассматриваемых финансовых показателей проведены на основе управленческих данных.
левая принадлежность обусловливает специфику оборотного (финансового) и инвестиционного циклов предприятия и соответственно структуру его активов (ресурсного потенциала) и источников финансирования (пассивов). Например, для торговли характерны: короткое время оборота капитала (отсутствует фаза производства); низкая доля основных средств в имуществе по сравнению с товарными запасами, расчетами и денежными средства-
2 ВМУ, экономика № 6
17
Таблица 3
Определение функциональной зависимости между финансовыми показателями
Обозначение показателя Х1 Х2 Х3 х4 Х5 Х6 х7 Х8 х9 Х10
Х1 1,00
Х2 0,28 1,00
Х3 0,19 0,13 1,00
х4 0,33 0,77 0,21 1,00
Х5 0,02 0,45 -0,08 -0,04 1,00
Х6 -0,03 0,23 0,12 0,16 0,14 1,00
х7 0,08 0,34 -0,68 -0,10 -0,21 0,13 1,00
Х8 0,32 0,28 -0,15 -0,32 0,06 0,26 0,46 1,00
*9 0,46 0,13 0,09 0,22 0,11 0,12 0,16 -0,28 1,00
Х10 0,18 0,06 0,04 0,23 0,17 0,31 -0,11 0,09 -0,03 1,00
ми; финансирование текущих операций большей частью за счет краткосрочного привлечения средств (краткосрочные кредиты, кредиторская задолженность.
В промышленных предприятиях уже наблюдаются противоположные типичные особенности хозяйственной деятельности: продолжительное время финансового цикла (оборота оборотного капитала от момента закупки материальных ресурсов до момента поступления денежных средств за реализованную продукцию); высокая доля основных средств в имуществе и соответственно собственных средств в валюте баланса (за счет собственных средств формируется большая часть основного капитала).
Сельское хозяйство также характеризуется длинным операционным циклом, здесь естественный процесс выращивания животных и растений обусловливает длительный кругооборот оборотных средств, авансированных в производство. В растениеводстве он равен году, в животноводстве — 9 месяцам. В связи с этим большая часть продукции предприятий сельского хозяйства реализуется в конце года, что сказывается на неравномерности поступления выручки. Все это приводит к тому, что реальный финансовый результат хозяйственной деятельности предприятия можно определить лишь в конце года.
На показатели оборачиваемости влияют особенности реализации и выпускаемой продукции и товаров для продажи, так как, например, периоды для реализации дорогостоящей продукции или специального оборудования для ограниченного круга покупателей и период продажи товаров первой необходимости будут раз-
личными (здесь проявляются специфические особенности конкретного предприятия).
Еще более длительным операционным циклом характеризуется строительство, так как строительство отдельного объекта может достигать нескольких лет. Отсюда кредиты, предоставленные предприятиям этой отрасли, практически всегда носят инвестиционный характер.
Различия в структуре капитала и имущества влияют на показатели финансовой независимости и обеспеченности собственными ресурсами. Если технология работы торговых и сельскохозяйственных предприятий связана с краткосрочными потребностями в заемных источниках финансировании, то предприятия промышленности, как правило, в большей степени полагаются на собственные источники и долгосрочное внешнее финансирование для создания внеоборотных активов и осуществления инвестиционных проектов, а также для формирования части оборотных средств (в основном запасов). При этом другая часть оборотных активов создается также с привлечением краткосрочных заемных источников, в том числе и банковского кредита.
Постоянная потребность сельскохозяйственных предприятий в оборотных средствах, соответствующая минимальным вложениям, необходимым для обеспечения нормального кругооборота в период спада работ (в растениеводстве — после уборки урожая, в животноводстве — после массовой сдачи скота) формируется из собственных и приравненных к ним источников. Сезонная дополнительная потребность в оборотных средствах возникает в периоды нарастания затрат (в растениеводстве это время проведения предпосевных, посевных и уборочных работ, а в животноводстве — период откормочных операций, стойлового содержания скота) и покрывается за счет краткосрочных ссуд банка.
В силу специфики сельскохозяйственного производства, его органической связи с природными условиями все виды работ и сроки их выполнения носят обязательный характер. Промедление того или иного вида работ вызывает потери и убытки, поэтому к началу агрономического срока каждого вида работ необходима полная обеспеченность предприятия соответствующими материальными, трудовыми и финансовыми ресурсами. В сельскохозяйственном производстве, как правило, рабочее время значительно меньше времени производства. В отдельные периоды процесс труда прекращается, а процесс производства продолжается под воздействием природных сил. Например, в растениеводстве после посева или посадки сельскохозяйственных культур процесс труда прекращается до проведения работ по уходу за посевами, которые проводятся с определенными перерывами, затем наступает длительный перерыв в процессе труда до уборки урожая. В связи с
этим материальные затраты — расходы по заготовке семян, посадочных материалов, удобрений, расходы на рабочую силу и горючее — затрачиваются одновременно и с длительным перерывом. В результате имеет место значительная неравномерность потребности в оборотных средствах в разные периоды года. При анализе кредитоспособности заемщиков, работающих в этой отрасли, необходимо учитывать и прогнозировать сезонные колебания прибыли и выручки, чтобы избежать попадания сроков выплат основного долга на минимум поступлений.
Потребность в краткосрочном кредитовании торговых предприятий обусловлена порядком формирования оборотных средств, предусматривающим образование товарных запасов за счет высокого участия кредитов банка. Предприятия торговли, как правило, пользуются краткосрочным кредитом в период пасхальных и новогодних праздников для создания товарных запасов и погашения дебиторской задолженности. Имущество торгового предприятия в большей степени представлено оборотными активами, характеризующимися относительно высокой оборачиваемостью.
В табл. 4 произведена классификация нормативных значений финансовых показателей по отраслевому признаку.
Итак, мы имеем совокупность коэффициентов, которые наилучшим образом, с нашей точки зрения, характеризуют финансовое состояние компании, наименьшим образом дублируют друг друга и оптимальные значения которых учитывают отраслевую принадлежность.
Однако данную систему показателей следует проранжировать в порядке убывания их значимости для того, чтобы определить вес каждого из них (устанавливать веса эмпирическим путем на основе обследования предприятий считаем невозможным ввиду отсутствия полноценных статистических данных). Для этого используем формулу Фишберна:
2(^-/+ 1) ' (ЛТ+ 1) N '
где N — количество показателей в выборке; 1 — место показателя в ряде убывающей значимости.
Ряд убывающей значимости финансовых коэффициентов (табл. 1) мы представляем следующим образом:
х1>х3>х4>х2>х5>х10>х9>х8>х6>х7.
Отсюда веса (Р;) финансовых коэффициентов (по формуле Фишберна) следующие:
— вес коэффициента долговой нагрузки (X,) — 10/55;
Таблица 4
Значения финансовых показателей с учетом отраслевой специфики*'
Показатель Низкий Средний Высокий
А В С Б Е И А В С Б Е Ж А В С Б Е Ж
XI >1,5 >1,7 >1,5 >1,5 >1,5 >1,4 >1,1 >1,3 >1,1 >1,1 >1,1 >1 <1,1 <1,3 <1,1 <1,1 <1,1 <1
Х2 <0,8 <0,8 <0,8 <0,8 <0,8 <0,8 <1 <1 <1 <1 <1 <1 >1 >1 >1 >1 >1 >1
Х3 >1,1 >1,3 >1,1 >1,1 >1,1 >1,2 >0,8 >1 >0,8 >0,8 >0,8 >0,9 <0,8 <1 <0,8 <0,8 <0,8 <0,9
Х4 <0,25 <0,15 <0,25 <0,3 <0,25 <0,2 <0,5 <0,4 <0,5 <0,6 <0,5 <0,4 >0,5 >0,4 >0,5 >0,6 >0,5 >0,4
Х5 <14% <6% <9% <8% <10% <12% <20% <14% <16% <13% <18% <21% >20% >14% >16% >13% >18% >21%
Хб >55 >40 >80 >70 >60 >45 >40 >25 >65 >55 >45 >30 <40 <25 <65 <55 <45 <30
Х7 >60 >45 >85 >75 >65 >40 >45 >30 >70 >60 >50 >25 <45 <30 <70 <60 <50 <25
Х8 >75 >45 >80 >70 >55 >35 >60 >30 >70 >60 >40 >20 <60 <30 <70 <60 <40 <20
Х9 <0,3 <0,05 <0,3 <0,2 <0,2 <0,2 <0,6 <0,2 <0,6 <0,5 <0,5 <0,4 >0,6 >0,2 >0,6 >0,5 >0,5 >0,4
Х10 <20% <30% <20% <20% <20% <25% <35% <45% <35% <35% <35% <40% >35% >45% >35% >35% >35% >40%
Балл (В|) 0,5 1 1,5
* Нормативные значения рассматриваемых показателей установлены экспертным путем на основе базы отраслевой информации, в том числе на основе данных табл. 2.
— вес отношения собственного оборотного капитала к запрашиваемому лимиту (Х3) — 9/55;
— вес коэффициента автономии (Х4) — 8/55;
— вес отношения скорректированных активов к краткосрочным обязательствам (Х2) — 7/55;
— вес коэффициента рентабельности (Х5) — 6/55;
—вес коэффициента рентабельности собственного капитала (Х10) - 5/55;
— вес коэффициента материального наполнения активов (Х()) — 4/55;
— вес коэффициента оборачиваемости запасов (Х8) — 3/55;
— вес коэффициента оборачиваемости дебиторской задолженности (Х6) — 2/55;
— вес коэффициента оборачиваемости кредиторской задолженности (Х7) — 1/55.
Коэффициент долговой нагрузки (Х[) в данной совокупности показателей имеет наибольший вес, так как показывает нам, насколько первичный источник погашения кредита соответствует взятым предприятием обязательствам. На практике считается, что если совокупный лимит кредитования больше среднемесячной выручки, то предприятие закредитовано.
Отношение собственного оборотного капитала к запрашиваемому лимиту (Х3) имеет второе значение в совокупности показателей и дает представление кредитному аналитику о вторичном источнике погашения кредита (при кредитовании на пополнение оборотных средств). Чем больше товары в обороте, сформированные за счет собственного капитала, покрывают запрашиваемый кредит, тем меньше риск того, что кредит окажется недостаточно обеспеченным.
Далее идет коэффициент автономии (Х4), свидетельствующий о доли денежных средств, вложенных собственниками в конкретный бизнес. Данный показатель обычно занижен, если его рассчитывать по фискальной отчетности, так как основной источник его формирования — прибыль — практически всегда искажается предприятиями. Третьим по важности является показатель, характеризующий степень независимости предприятия от заемных источников финансирования.
Соотношение скорректированных активов к краткосрочным обязательствам компании (Х2) имеет наибольший вес среди оставшихся показателей и характеризует ликвидность баланса предприятия. Данный показатель довольно информативен и гибок, так как дисконт каждой группы активов может корректироваться с учетом специфических особенностей анализируемого предприятия.
Коэффициент рентабельности (Х5) — показывает долю чистой прибыли в выручке от реализации и характеризует уровень эффек-
тивности финансово-хозяйственной деятельности компании. В фискальной отчетности зачастую данный показатель имеет очень низкий уровень. Это связано с тем, что предприятия занижают прибыль посредством искусственного увеличения отдельных статей расходов.
Это первые пять показателей, которые, по нашему мнению, имеют наибольший вес и дают значимую информацию, необходимую для кредитного аналитика, чтобы оценить финансовое состояние предприятия. Остальные показатели имеют менее важное значение при анализе кредитоспособности предприятия, так как «отдалены» от источников погашения кредита, а следовательно, имеют меньшие веса в данной совокупности финансовых коэффициентов.
Понятно, что полученные данные носят одномоментный характер, поэтому для большей точности расчета следует учитывать динамику изменения значений финансовых показателей во времени. Для этого нужно рассчитать значения финансовых показателей на 4—5 последние отчетные даты, определить их среднеарифметическое и отнести значение финансового показателя на последнюю дату к полученной величине. Например, нам известны значения коэффициента рентабельности на четыре последние отчетные даты (табл. 5).
Таблица 5
Динамика коэффициента рентабельности
Показатель 01.04.05 01.07.05 01.10.05 01.01.06
Коэффициент рентабельности 15% 16% 14% 17%
Среднее значение 15,5%
Итак, динамика изменения коэффициента рентабельности составит 9,68% (17%/15,5%).
Вес каждого показателя (Р{) подлежит корректировки на коэффициент динамики (Ц) (табл. 6).
Отсюда текущее финансовое состояние предприятия-заемщика можно признать:
п= 10
— хорошим, если итоговый балл В^Р^ > 1,2;
/
— средним, если итоговый балл >0,8;
— плохой, если итоговый балл <0,8.
Таблица 6
Определение влияния динамики финансовых показателей
Параметры Динамика изменения финансового показателя Значение коэффициента динамики (к-)
Крайне положительная >15% 1,1
Положительная >5% 1,05
Стабильная >0% 1
Отрицательная <0% 0,95
Крайне отрицательная <-15% 0,9
Оценка финансового состояния предприятия является самым важным делом и позволяет кредитному аналитику оценить текущее финансовое положение предприятия-заемщика и соответствие размеров его бизнеса запрашиваемому кредиту. Следует отметить, что здесь большое внимание уделяется именно источникам погашения кредита, а не структуре баланса предприятия. Первостепенная цель кредитного аналитика — не возместить, а предотвратить убытки, которые могут возникнуть при кредитовании. Изначально полагается, что заемщик берет кредит и планирует его погасить не за счет продажи доли своего имущества, а за счет дохода, который он планирует получить. Поэтому мы должны рассматривать предприятие не просто как имущественный комплекс (т.е. оценивать качество и количество имущества компании, как это принято в традиционных моделях), а как бизнес, приносящий доход.
В заключение следует отметить, что в России уже давно назрела необходимость и потребность в регулярной публикации среднеотраслевых финансовых показателей, как это делается в цивилизованных странах. На сегодняшний день та информация, которую можно найти в отраслевых справочниках, на сайте государственной статистической службы, сайтах рейтинговых агентств является очень скудной и устаревшей. Отраслевую специфику (не говоря уже о субъективных особенностях конкретного бизнеса) необходимо учитывать при анализе финансового состояния потенциального заемщика, поэтому наличие полноценной отраслевой статистики позволило бы значительно повысить эффективность финансового анализа.
