CC BY
98
Раздел 4. Гуманитарные и социально-экономические науки.
uhudshjemje_ekologп_mozhjet_razшshit_mirovuiu_ekonomiku "Новые известия". Интервью с Николасом Стерном.
7. http://www.art-con.ru/node/1001 Князева В.П. «Экология. Основы реставрации», Москва 2005.
Формирование и оценка транспарентности (рейтинг инвестиционной
надежности)
д.э.н. проф. Рожнова О.В., Игумнов В.М., Счастливов А.С.
МГТУ «МАМИ»
+ 7(495)2230523 доб. 1452, rognova@mail.ru, vmigumnov@yandex.ru
Аннотация. В статье рассматриваются проблемы формирования и адекватной оценки прозрачности экономических субъектов. В качестве одного из инструментов для решения этих проблем предлагается использовать метод построения ско-ринговых моделей. В статье показано, что построение скоринговых моделей может существенно влиять на формирование адекватного рейтинга инвестиционной надежности. Также проведен анализ основных трудностей применения скоринго-вых моделей в России и выделены основные уровни формирования транспарентности в экономической среде.
Ключевые слова: транспарентность, прозрачность, скоринговые модели, ско-ринг, МСФО, инвестиционная надежность, рейтинг.
Во втором десятилетии ХХ! века задача повышения транспарентности субъектов экономики остается для России весьма актуальной. С одной стороны, транспарентность создает условия для принятия наиболее эффективных решений инвесторами, способствует стабильности фондовых рынков, в определенной мере является средством предотвращения кризисных ситуаций. С другой стороны, по мнению ряда специалистов, транспарентность повышает рыночную стоимость предприятия и представляет собой «важный нематериальный актив, позволяющий наиболее успешным компаниям получать добавленную стоимость». Транспарентность уменьшает энтропию экономической среды, увеличивает предсказуемость хозяйственной деятельности.
Среди факторов, вызвавших актуальность и особую значимость транспарентности на данном этапе развития экономики, следует выделить:
• практически завершенную глобализацию экономики и демократизацию большинства стран, играющих наиболее важную роль в мировых экономических процессах;
• накопленный опыт в прогнозировании кризисов, их преодолении и анализе причин их возникновения;
• появление современных средств связи и информационных технологий, с их высокими разрешающими способностями максимально быстрого и вседоступного распространения информации;
• расширение сферы конкурентной борьбы (конкурентная борьба ведется за доверие инвесторов, кредиторов, клиентов, партнеров, пользователей информации субъекта экономики);
Полагаем, что транспарентность в экономическом пространстве создается на нескольких уровнях:
• Правилами (стандартами) отчетности (финансовой, статистической, налоговой и т.п.), к таким стандартам, прежде всего, относятся Международные стандарты финансовой отчетности, Международные стандарты аудита, Международные стандарты оценки (МСО), разрабатываемые Международным комитетом по стандартам оценки (уровень «Правила раскрытия информации»)._
262 Известия МГТУ «МАМИ» № 1(11), 2011
• Субъектами экономики (в их отчетности, сведениях, сообщаемых банкам, и другой информации, представляемой широкому кругу лиц). Подобная информация может размещаться на сайте предприятия, публиковаться в открытой печати, сообщаться на различных конференциях и т.п.), (уровень «Предприятие» охватывает любые организации, включая и некоммерческие, а также банки, когда речь идет об их транспарентности);
• Государством (в статистической, экономической, демографической, финансовой информации, касающейся страны в целом, отдельных отраслей, а также отражающей деятельность государственных органов), (уровень «Государство»);
• Рейтинговыми агентствами и организациями, выполняющими подобные функции, которые в целом охарактеризуем как аналитическое сообщество (наиболее авторитетные и имеющие мировое признание рейтинговые агентства: Standard & Poor's (S&P), Moody's Investors Service (Moody's), Fitch Ratings (Fitch). Они рейтингуют широкий круг различных экономических субъектов, включая правительства разных стран, муниципалитеты, промышленные предприятия, финансовые институты, страховые компании; эмиссии ценных бумаг, включая долговые обязательства, привилегированные акции, банковские ссуды; партнеров по сделке; требования по оплате к страховым компаниям и финансовым гарантам; определяют рейтинги корпоративного управления, кредитные рейтинги, индексы транспарентности и т. п. Рейтингованием занимаются не только специальные агентства, достаточно часто рейтинги присваиваются журналами, издательствами. Например, немецкое издательство Fuchsbriefe на основе тестирования услуг private banking, оказываемых банками Австрии, Германии, Лихтенштейна, Люксембурга и Швейцарии, присваивает баллы финансовым институтам в нескольких категориях (а с 2009 года тестирование услуг осуществляется и в России). Рейтинги (заемщиков) составляют многие кредитные организации. (Уровень «Аналитическое сообщество»).
На последнем из перечисленных уровней происходит также оценка степени транспарентности.
Полагаем, что все выделенные уровни сами испытывают наиболее сильное воздействие со стороны самых заинтересованных пользователей транспарентности - инвесторов (инвесторами могут выступать и предприятия, и банки, и фонды, и государство, и отдельные физические лица). Таким образом, процесс формирования транспарентности происходит под их влиянием, хотя иногда и опосредованно - через правила стандартов, требования государства к информации, представляемой ему предприятиями. Инвесторы выступают и окончательными оценщиками степени транспарентности того или иного субъекта экономики, компании, государства. Они могут оценивать транспарентность как напрямую (непосредственно), так и опосредованно, через уровень «Аналитическое сообщество».
На рисунке 1 представлена схема формирования и оценки транспарентности.
На рисунке 1 не показаны все обратные связи, хотя, безусловно, они оказывают значительное влияние на процессы формирования и оценки транспарентности. Так, например, аналитическое сообщество, выделенное нами в отдельный уровень формирования и оценки транспарентности, сообщает свою оценку не только инвесторам, но и государству, предприятиям, а также организациям, генерирующим правила стандартов. В связи с этим оценка, сделанная на данном уровне, приобретает особую значимость.
В качестве примера рассмотрим только один из важных индикаторов транспарентности, определяемых на уровне аналитического сообщества - рейтинг инвестиционной надежности, рассчитываемый для увеличения информационной прозрачности и предсказуемости хозяйственной деятельности отдельных предприятий-заёмщиков. Его использование позволяет повысить эффективность функционирования рынка долгового финансирования в целом.
Значительная часть современных подходов к оценке инвестиционной надежности предприятия построена на использовании статистических и математических моделей ско-ринга, основная задача которых - предсказать вероятность просрочки или невозврата задол-
женности предприятием-заёмщиком. В основе данных подходов лежит анализ финансовых коэффициентов с последующим присвоением каждому из них отдельных весов, характеризующих их значимость, и определение интегрального показателя (score). Главная задача ско-ринговой модели состоит в выявлении характеристик, наиболее тесно связанных с инвестиционной надежностью или с ненадежностью предприятия-заёмщика.
Рисунок 1 - Процесс формирования и оценки транспарентности
Рейтинговые агентства (Standard & Poor's, Moody's Investors Service, Fitch Ratings и др.) разработали и широко применяют скоринговые модели, основанные на нахождении вероятности дефолта (Probability of default). В таблице 1 представлено краткое описание скоринго-вых моделей двух из названных агентств.
Таблица 1
Скоринговые модели, используемые S&P и Moody's
Агентство Standard and Poor's Moody's Investors Sen-ice
Модель Credit Risk Tracker" (CRT) "Moody's RiskCalc
Особенности Применяется для оценки общей платежеспособности предприятий на основе определённого количества финансовых и нефинансовых характеристик. В ней анализируются 3 модели: логит - модель, квадратичная логит - модель и модель максимальной ожидаемой полезности. На. последнем этапе применяются математические модели с использованием нейронных сетей, позволяющих анализировать сложные комбинации и наборы факторов. Полученные ланные сравниваются на базе нейронных технологий, после чего вносятся определённые коррективы, и затем выбирается модель, наиболее точно описывающая реальные данные. Модель S&P отличается огромной расчетной базой данных с применением мощной компьютерной техники. Помогает предсказывать вероятность дефолта по долговым обязательствам для предприятий на основе данных бухгалтерской отчетности предприятий. При этом расчетной базой данных послужила информация о более чем 4,5 млн. компаний из разных стран мира, из них около 9 тысяч предприятий котируются на фондовом рынке. Анализ инвестиционной надёжности проводится с учетом отраслевой специфики предприятий и для каждого отдельного сегмента существует определенный набор параметров. Вероятность дефолта можно определить с помощью непараметрического преобразования нормального распределения.
Рейтинговые агентства не раскрывают детальную структуру используемых ими формул, хотя принципы их получения известны и основаны на установлении статистических закономерностей между финансовыми показателями хозяйственной деятельности предприятий и случаями их дефолта. Определенная закрытость самих рейтинговых агентств звучит диссонансом в общем стремлении мирового сообщества к открытости и выглядит не убедительно в свете их вида деятельности.
Применение скоринговых моделей в России связано с некоторыми трудностями. Выделим основные из них:
• Для получения модели вероятности банкротств достаточной точности необходимы сведения о динамике финансовых показателей предприятий за значительный период времени, данные о дефолте/отсутствии дефолта этих предприятий за этот же период. Такие базы данных практически отсутствуют в России (нет должной дисциплины сбора финансовой информации, эту информацию нельзя считать полностью достоверной).
• Отсутствие учета в скоринговых моделях качественных (нефинансовых) факторов, которые могут очень сильно изменить окончательный вывод анализа. Необходимо отметить, что ведущие рейтинговые агентства признают данный недостаток (например, по мнению специалистов S&P, Fitch и Moody's, использование рейтинга инвестиционной надежности предприятий, полученного исключительно по результатам скоринговой модели, может привести к неверной оценке риска инвестиционной надежности).
• Отсутствие в моделях некоторых показателей, важных для российского рынка (например, доля денежной составляющей в выручке, вхождение в финансово-промышленную группу, структура акционеров и т.п.).
Выводы
Предлагается для повышения эффективности скоринговых моделей, используемых в анализе инвестиционной надёжности, учитывать наряду с финансовыми нефинансовые показатели, а именно: рыночную позицию, уровень диверсификации деятельности, устойчивость деятельности. Кроме того, мы посчитали важным добавить следующие элементы, которые необходимо учитывать при составлении рейтинга инвестиционной надёжности промышленного предприятия в российских условиях: акционеры и структура акционерного капитала, поддержка государства. Для определения нефинансовых («качественных») показателей, участвующих в расчете интегрального рейтинга инвестиционной надёжности промышленных предприятий, предлагается использовать опрос экспертов, проводимый методом Дельфи.
Полагаем, что введение указанных качественных показателей в расчет рейтинга инвестиционной надежности будет способствовать повышению транспарентности российских предприятий.
Литература
1. Оценка финансовой прозрачности российских компаний, «Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет», 2009, N 2.
2. Севрюгин А.С. К вопросу о выборе методов оценки инвестиционной привлекательности промышленных предприятий / А.С. Севрюгин, А.В. Севрюгин // Финансы и кредит: проблемы методологии и практики. — 2000. — № 1-2. — С. 41-45.
3. Amaud de Servigny, Emmanuel Salinas, Robert Cangemi, Standard & Poor's (2004), "Credit Risk Tracker Germany", Technical Documentation.
4. Eric Falkenstein, Andrew Boral, Lea V. Carty, RiskCalcTM For Private Companies: Moody's Default Model. Rating Methodology/2000
5. Солдатова Е.П. Использование метода «Тайный покупатель» для оценки услуг PRIVATE BANKING, «Организация продаж банковских продуктов», 2009, N 4.
6. Бортник А.Н. Проблемы учета и анализа инвестиций и инвестиционной привлекательности / А.Н. Бортник; под ред. проф. Е.С. Исаева. — Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2007. — 212 с.
Раздел 4. Гуманитарные и социально-экономические науки.
7. Андреева Г.В. Скоринг как метод оценки кредитного риска.
8. URL: http://www.cfin.ru/fmanalysis/banks/scoring.shtml. Международный комитет по стандартам оценки URL: http//www.ivsc.org
Применение технологии бенчмаркинга для повышения конкурентоспособности продукции тракторного машиностроения
Фазлулина М.Э. МГТУ «МАМИ»
Аннотация. В статье рассматривается стратегия бенчмаркинга и возможность применения метода эталонного сопоставления для повышения конкурентоспособности продукции тракторного машиностроения. Описывается состояние и перспективы развития отечественного тракторостроения, проводится анализ конкурентных преимуществ российской и импортной сельскохозяйственной техники. Кроме этого в статье приводятся преимущества использования бенчмаркинга в решении проблем низкой конкурентоспособности продукции тракторного машиностроения.
Ключевые слова: конкурентоспособность, бенчмаркинг, тракторное машиностроение.
Одна из характерных черт современного общества - принцип непрерывного образования. В рамках этой концепции обучение рассматривается как непрекращающееся целенаправленное освоение человеком социокультурного опыта. Современные люди не могут довольствоваться теми знаниями, которые получили однажды - новые цели и задачи побуждают человека менять как жизненную, так и образовательную траекторию. Модель непрерывного развития применима также и к бизнесу. В деловой сфере стремление к постоянному обучению находит выражение в технологии бенчмаркинга.
«Бенчмаркинг (от англ. benchmark) - систематическая деятельность, направленная на поиск, оценку и учёбу на лучших примерах ведения бизнеса, независимо от их размера, сферы бизнеса, географического положения»[4]. Бенчмаркинг можно считать направлением маркетинговых исследований. Его отличительная особенность заключается в том, что изучается опыт также и тех компаний, чья деятельность сконцентрирована в других отраслях. То есть фирма, которая служит примером для подражания, не обязательно является конкурентом.
Процесс бенчмаркинга можно представить в виде схемы на рисунке 1. Филип Котлер определяет бенчмаркинг как «процесс сравнения продуктов и процессов компании с таковыми у конкурентов или лидирующих фирм в других отраслях в целях поиска способов улучшения качества работы».
В сущности, бенчмаркинг - это творческое отношение к опыту лучших компаний, лидеров в своей отрасли, партнёров и конкурентов. Считается, что 90% решений, которые вы ищите, уже существуют - кто-то до вас наверняка уже решал подобные проблемы, а значит, не обязательно проходить весь путь, целесообразнее использовать лучший опыт других предприятий, которые имеют успех в похожих условиях.
В бенчмаркинговых исследованиях используют только открытые источники информации: отчеты западных и российских компаний, отраслевая пресса, Интернет, деловые визиты, специализированные выставки.
На сегодняшний день бенчмаркинг является общепризнанным и широко применяемым инструментом управления. До 80% компаний по всему миру используют его в своей практике. Поиск в Google^ по ключевому слову "Benchmarking" дает больше 12 миллионов ссылок, что говорит о растущем интересе к проблеме бенчмаркинга.
