CC BY
121УДК 658.15
ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПАО «НЕФТЯНАЯ КОМПАНИЯ
"ЛУКОЙЛ"»
Гаибов Г.С., студент Научный руководитель: Муравицкая Н.К., к.э.н., профессор Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации (Финуниверситет), г. Москва
Аннотация. Статья рассматривает вопросы банкротства компаний и в ней оценена вероятность банкротства ПАО «ЛУКОЙЛ» на основе его бухгалтерской отчетности. Оценка вероятности банкротства ПАО «ЛУКОЙЛ» проведена с использованием 4-х моделей прогнозирования банкротства компаний: 2-х зарубежных и 2-х отечественных. Также статья содержит выводы по полученным результатам и рекомендации по дальнейшему развитию корпорации.
Ключевые слова: ПАО «ЛУКОЙЛ», ЛУКОЙЛ, банкротство, оценка банкротства, бухгалтерская отчетность, нефтегазовая отрасль, модель Чессера, модель Альтмана, модель Беликова-Давыдовой, модель Зайцевой.
ASSESSMENT OF THE PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF PJSC «OIL COMPANY
"LUKOIL"»
Gaibov G.S., Student Scientific supervisor: Muravitskaya N.K., Ph.D., Professor Financial University under the Government of the Russian Federation (The Financial University), Moscow
Abstract. The article considers the issues of bankruptcy of companies and it is estimated the probability of bankruptcy of PJSC "LUKOIL" based on its financial statements. Estimation ofprobability of bankruptcy of PJSC "LUKOIL" carried out using 4 models predicting bankruptcy of companies: 2 foreign and 2 domestic. The article also contains conclusions on the results obtained and recommendations for the further development of the corporation.
Key words: PJSC "LUKOIL", LUKOIL, bankruptcy, assessment of bankruptcy, financial statement, oil and gas industry, Chesser model, Altman model, Belikov-Davydova's model, Zaitseva's model.
За период с 2014 по 2016 гг. ПАО «ЛУКОЙЛ» В силу различных макро- и микро- причин, в
проводило очень активную экономическую том числе политических (одной из которых
деятельность, включающую открытие и введение может являться потеря ключевых точек на
в эксплуатацию новых месторождений, территории Украины из-за конфликта, а также
разработку крупных инвестиционных проектов, ухудшение из-за этого конфликта отношений со
как на территории Российской Федерации, так и странами Европы и США), экономических
за рубежом. (нестабильный уровень инфляции, безработицы
В 2014 году ПАО «ЛУКОЙЛ» столкнулось с и национальной валюты), а также стремительное резким снижением розничных продаж на развитие очень сильных конкурентов и их выход
территории Украины из-за похолодания на новые рынки, оказало отрицательное
отношений с Россией. Президент ПАО воздействие на эффективность деятельности
«ЛУКОЙЛ» Вагит Алекперов заявил, что в 2014 ПАО «ЛУКОЙЛ» в целом.
году продажи компании упали на 42% по Учитывая тяжелое положение компании в
сравнению с предыдущим. В связи с этим 2014-2015 гг., можно предполагать, что
руководство ПАО «ЛУКОЙЛ» договорилось о необходимость проведения оценки вероятности
продаже дочерней компании «ЛУКОЙЛ Украина» банкротства ПАО «ЛУКОЙЛ» является австрийской компании AMIC Energy Management. достаточно актуально темой. Проведение оценки
Официальное объявление о продаже было вероятности банкротства компании по четырем
сделано в конце июля 2014 года [1]. моделям прогнозирования позволит наглядно
«Хроноэкономика» № 6 (8). Декабрь 2017 www.hronoeconomics.ru
119
продемонстрировать ситуацию с финансовой и смогла ли компания успешно одолеть устойчивостью ПАО «ЛУКОЙЛ» и понять, каков трудности и укрепить финансовую устойчивость был риск банкротства компании в 2014-2015 гг., в 2016 году.
Оценка банкротства по модели несостоятельности Чессера [2]
Ъ = -2.0434 - 5.24*Х] + 0.0053*Х2 - 6.6507*Х3 + 4.4009*Х4 - 0.0791*Х5 - 0.102*Х6
Р = 1 / (1 + е
Таблица 1 - Расчет коэффициентов по модели Чессера [3]
Коэффициент 31. 12. 2016 31. 12. 2015 31. 12. 2014 Формула расчета Расчет по РСБУ
Х1 0,3110 0,3573 0,2337 (Наличность + Легко реализуемые ценные бумаги) / Активы (стр. 1250 + стр. 1240) / стр. 1600
Х2 0,5228 0,4083 0,5921 Нетто-продаж / (Наличность + Легко реализуемые ценные бумаги) стр. 2110 / (стр. 1250 + стр. 1240)
Хз 0,1708 0,2231 0,1136 (Брутто-доходы) / Активы (стр. 1200 - стр. 1500) / стр. 1600
Х4 0,3195 0,3568 0,3540 (Краткосрочная задолженность + Долгосрочная задолженность) / Активы (стр. 1400+стр. 1500) / стр. 1600
Х5 1 1 1 Основной капитал / Чистые активы стр. 1300 / (стр. 1600 -стр. 1400 - стр. 1500)
Хв 1,0504 1,7413 0,8209 Оборотный капитал / (Нетто -продажи) (стр. 1200 - стр. 1500) / стр. 2110
Ъ -3,5864 -4,0837 -2,6253
Р2016 = 0,0270; Р2015 = 0,0166; Р2014 = 0,0675
Посчитав значения показателя вероятности банкротства по модели Чессера, можно сделать детальный вывод о финансовом состоянии компании. В таблице 2 представлены интервалы оценки вероятности банкротства и характеристика финансового состояния компании по каждому интервалу по модели несостоятельности Чессера.
Рассчитав показатель Р на конец трех последних отчетных периодов компании ПАО «ЛУКОЙЛ» по модели Чессера с использованием отчетности по РСБУ, можно сделать вывод о том, что компания за эти периоды имела отличное финансовое положение с ничтожно маленьким риском банкротства (рассчитанные показатели Р входят в 5-ый интервал характеристики финансового состояния компании).
Таблица 2 - Интервалы вероятности и характеристика финансового состояния
Вероятность банкротства Характеристика финансового состояния компании
0,8 < Р <1 Финансовое положение предприятия критическое
0,6 < Р < 0,8 Платежеспособность предприятия на грани риска банкротства
0,4 < Р < 0,6 Финансовое состояние предприятия удовлетворительное
0,2 < Р < 0,4 Кредитоспособность предприятия на хорошем уровне
0 < Р < 0,4 Финансовое положение предприятия отличное
Результаты оценки банкротства компании по модели Чессера иллюстрируют тот факт, что беспокоиться о банкротстве ПАО «ЛУКОЙЛ» не стоит.
Оценка банкротства по пятифакторной модели Альтмана [4]
Z = 1.2*X1 + 1.4*Х2 + 3.3*Xз + 0.6*X4 + X5 Таблица 3 - Расчет коэффициентов по модели Альтмана [3]
Коэффициент 31. 12. 2016 31.12. 2015 31. 12. 2014 Формула расчета Расчет по РСБУ
Х1 0,1708 0,2231 0,1136 Оборотный капитал / Активы (стр. 1200 - стр. 1500) / стр. 1600
Х2 0,0938 0,1494 0,2118 Нераспределенная прибыль / Активы стр. 2400 / стр. 1600
Х3 0,0939 0,1607 0,2270 Прибыль до уплаты налогов и процентов/ Активы стр. 2300 / стр. 1600
Х4 4,7114 2,7699 3,0264 Рыночная стоимость акций / Обязательства Рыночная стоимость акций /(стр. 1400 + стр. 1500)
Х5 0,1626 0,1281 0,1384 Выручка / Активы стр. 2110 / стр. 1600
Z2016 = 3,6356; Z2015 = 2,7972; Z2014 = 3,1362
Интервалы вероятности и соответствующие этим интервалам характеристики финансового состояния компании в модели оценки вероятности банкротства Альтмана выглядят следующим образом:
- Если Ъ > 2,9 - зона финансовой устойчивости («зеленая» зона);
- Если 1,8 < Ъ < 2,9 - зона неопределенности («серая» зона);
- Если Ъ < 1,8 - зона финансового риска
Изучение расчетного показателя Z дает возможность понять, что компания «ЛУКОЙЛ» находилась в зоне финансовой устойчивости (в «зеленой» зоне) в 2014 и в 2016 годах. В 2015 году компания испытывала трудности в своей деятельности, и, в связи с этим, финансовое состояние компании по модели оценки вероятности банкротства Альтмана находилось в зоне неопределенности (в «серой» зоне).
(«красная» зона).
Оценка банкротства по модели Беликова-Давыдовой [5]
Z= 8.38*К + К + 0.054*К + 0.63*К4 Таблица 4 - Расчет коэффициентов по модели Беликова-Давыдовой [3]
Коэффициент 31. 12. 2016 31. 12. 2015 31. 12. 2014 Формула расчета Расчет по РСБУ
К1 0,1708 0,2231 0,1136 Оборотный капитал / Активы (стр. 1200 - стр. 1500) / стр. 1600
К2 0,1378 0,2323 0,3279 Чистая прибыль / Собственный капитал стр. 2400 / стр. 1300
К3 0,1626 0,1281 0,1384 Выручка / Активы стр. 2110 / стр. 1600
К4 10,1191 13,8059 20,8922 Чистая прибыль / Себестоимость стр. 2400 / стр. 2120
Z2016 = 7,9529; Z2015 = Интервалы вероятности и соответствующие этим интервалам характеристики финансового состояния компании в модели оценки вероятности банкротства Беликова-Давыдовой выглядят следующим образом:
- Если Ъ < 0 - риск банкротства максимальный (90-100%);
- Если 0 < Ъ < 0,18 - риск банкротства высокий (60-80%);
- Если 0,18 < Ъ < 0,32 - риск банкротства средний (35-50%);
10,8065; Z2014 = 14,4494
- Если 0,32 < Ъ < 0,42 - риск банкротства низкий (15-20%);
- Если Ъ > 0,42 - риск банкротства минимальный (до 10%).
Изучение расчетного показателя Z дает возможность понять, что компания «ЛУКОЙЛ» находилась в зоне минимального риска банкротства в 2014-2016 годах, то есть в течение всех трех анализируемых отчетных периодов.
Оценка банкротства по модели Зайцевой [5]
Кфакт = 0.25*К + 0.1*К2 + 0.2*Кэ + 0.25*К + 0.1*К5 + 0.1*К6 Таблица 5 - Расчет коэффициентов по модели Зайцевой [3]
Коэффициент 31. 12. 2016 31. 12. 2015 31. 12. 2014 Формула расчета Расчет по РСБУ
К1 0,1379 0,2498 0,3514 Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал стр. 2300 / стр. 1300
К2 1,0258 1,1059 1,0908 Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность стр. 1520 / стр. 1230
К3 3,4721 3,2225 5,4054 Краткосрочные обязательства / Наиболее ликвидные активы (стр. 1520 + стр. 1510) / стр. 1250
К4 0,5773 1,2543 1,6407 Прибыль до налогообложения / Выручка стр. 2300 / стр. 2110
К5 0,4695 0,5548 0,5479 Заемный капитал / Собственный капитал (стр. 1400 + стр. 1500) / стр. 1300
К6 6,1502 7,8056 7,2278 Активы / Выручка стр. 1600 / стр. 2110
К2016 - 1,63 7 8; К2015 : Чтобы охарактеризовать финансовое состояние компании по модели Зайцевой, нам необходимо сравнить фактические значения интегрального показателя вероятности банкротства с нормативным показателем, то есть в данном случае Кфакт будем сравнивать с
К
норматив •
Нормативное значение К
норматив
рассчитывается по следующей формуле:
Кнорматив \,Ъ1 + 0,1 К6прошлого года
Кн Кн
(2016) - 1,57 + 0,1 * 7,8056 - 2,35056.
норматив (2015) - 1,57 + 0,1 * 7,2278 - 2,29278.
Если Кфакт > Кнорматив, то высока вероятность банкротства предприятия. Если наоборот, то риск банкротства незначительный.
Сравнение нормативных и фактических показателей оценки вероятности банкротства компании по модели Зайцевой по двум последним отчетным периодам, то есть за 2015 и 2016 года, демонстрирует нам, что риск банкротства не наблюдался за эти периоды, так как фактические показатели были ниже нормативных.
На основе результатов проведенного анализа можно сделать вывод о том, что, несмотря на некоторые трудности в своей деятельности за период 2014-2015 гг., ПАО «ЛУКОЙЛ» не упускает свое устойчивое положение на рынке нефти и нефтепродуктов, и в целом в нефтегазовой отрасли. Благодаря реализации продуманной стратегии дальнейшего развития
= 1,9672; К2014 - 2,4658
компании, ПАО «ЛУКОЙЛ» сможет благополучно достичь поставленных целей и выполнить необходимые задачи. Правильно выбранная и достойно реализованная политика может стать основой для долгосрочного экономического роста и развития компании.
По результатам оценки вероятности банкротства можно резюмировать, что для того, чтобы ПАО «ЛУКОЙЛ» укрепило свою финансовую устойчивость, компании
необходимо обращать внимание на такие немаловажные детали в своей деятельности, как усиление рекламной политики с использованием усовершенствованных рекламных технологий и стратегий, модернизация производств и внедрение новых, экономически эффективных технологий, применение новых прогрессивных технологий при нефтедобыче, переход к производству нефтепродуктов светлых фракций, отвечающих мировых стандартам.
Также компании следует выходить на новые рынки, в частности, на рынки центральной и западной Европы, развивать и расширять систему АЗС в регионах, решать проблему с перегрузкой производственных мощностей.
Компании надо учесть все вышеуказанные аспекты в деятельности, чтобы окончательно стать одной из самых финансово высокоустойчивых нефтегазовых компаний мира и обеспечить
стабильный и долгосрочный рост бизнеса, трансформировать ПАО «ЛУКОЙЛ» в лидирующую мировую энергетическую компанию, быть надежным поставщиком углеводородных ресурсов на глобальном рынке энергопотребления.
Список использованных источников
1. Официальный сайт ПАО «Нефтяная компания ЛУКОЙЛ». Информация о деятельности компании ПАО «ЛУКОЙЛ» [Электронный ресурс]. - URL: http://www.lukoil.ru/Company/BusinessOperation. (Дата обращения: 04.12.2017).
2. Верещагина, Л.С. Применение модели Чессера в оценке кредитоспособности предприятий / Л. С. Верещагина, И. Ю. Выгодчикова // Известия Саратовского Университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. - 2012. - № 4. - C. 78-82.
3. Бухгалтерская отчетность ПАО «ЛУКОЙЛ» по РСБУ // Электронная публикация: Официальный сайт ПАО «Нефтяная
, компания ЛУКОЙЛ». - URL:
i http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter /RegulatoryDisclosure/RASfinancialstatements.
: (Дата обращения: 05.12.2017).
4. Хасанов, Р.Х. Модель оценки вероятности банкротства Э. Альтмана: применимость в Российской Федерации и использование при рейтинговой оценке кредитоспособности / Р.Х. Хасанов, Н.Н. Каштанов, Л.Г. Маргарян // Вестник Финансового Университета. - 2013. - № 5 (77). -C. 44-53.
5. Водопьянова Д., Уродовских В.Н. Отечественная практика по оценке банкротства
[
организации [Текст] // Стратегирование пространственного развития территорий России в новых и экономических реалиях: материалы международной научно-практической
конференции к 50-летию Липецкого филиала Финуниверситета (Липецк, 04.12.2015). - Елец,
[ 2016. - С. 42-48.
[
V у ========================================
УДК: 336.531
ВЛИЯНИЕ ДИНАМИКИ ЦЕН НА НЕФТЬ НА ЭКОНОМИКУ РОССИИ
Шортанов Р.А., Вайсов М.Б.
Научный руководитель: Невежин В.П., профессор Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Финуниверситет), Москва
Аннотация: В работе представлен анализ динамики цен на нефть и, как следствие влияние их на экономику России в целом. Рассмотрены факторы, которые в значительной степени определяют этот показатель. Использовались некоторые эконометрические методы для исследования цен на данный вид сырья за определенный временной промежуток, дается прогноз относительно того, какие показатели могут быть за 2016 год.
Ключевые слова: Нефть, динамика цен, случайные деревья, метод случайных деревьев, прогноз, валовый внутренний продукт
INFLUENCE OFTHE DYNAMICS OF OIL PRICES ON THE RUSSIAN ECONOMY
Shortanov R.A., VaysovM.B.
Nevezhin V.P., professor-supervisor of studies: Financial University under the Government of the Russian Federation (Finuniversitet), Moscow
Abstract: The paper presents an analysis of the dynamics of oil prices and, as a consequence, their impact on the Russian economy as a whole. Factors that largely determine this indicator are considered. Some econometric methods were used to study the prices for this type of raw material over a certain time period, and a forecast is given as to what indicators can be for 2016.
Key words: Oil, Price Dynamics, Random Trees, Random Tree Method, Forecast, Gross Domestic Product
