CC BY
13
Дуплякин В.М.,
д.т.н., профессор кафедры экономики Самарского национального исследовательского университета им. академика С.П. Королева
E-mail: v.duplyakin@gmail.com Болдырев М.А.,
aспирант кафедры экономики Самарского национального исследовательского университета им. академика С.П. Королева E-mail: boldyrev673@mail.ru
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ РИСКА НЕСПОЛНЕНИЯ
ОБЯЗАТЕЛЬСТВ ЭМИТЕНТОВ ЦЕННЫХ БУМАГ В РОССИИ И США
Проведен статистический анализ факторов финансового состояния и финансовых коэффициентов, характеризующих деятельность компаний России и США в плане оценки риска неисполнения эмитентом обязательств по ценным бумагам на фондовом рынке. Использован метод корреляционного анализа. Выявлены показатели, характеризующиеся статистически значимыми корреляционными связями. Проведен сравнительный анализ статистической взаимосвязи показателей деятельности компаний России и США. Полученные результаты могут использоваться при разработке моделей оценки финансовой устойчивости компаний России и США.
Ключевые слова: финансовое состояние, факторный анализ, финансовые коэффициенты, корреляционный анализ, Россия, США.
Duplyakin V.M., Boldyrev M.A.
STATISTICAL ANALYSIS OF RISK FACTORS FOR NON-FULFILLMENT OF OBLIGATIONS OF SECURITIES ISSUERS IN RUSSIA AND THE USA
Statistical analysis of financial condition factors and financial ratios characterizing activities of Russian and US companies in terms of assessing the risk of default by issuer of securities in the stock market is held. The
method of correlation analysis is used. The indicators characterized by significant correlation links are identified. Comparative analysis of statistical interrelation between the performance indicators of companies in Russia and the USA is held. The obtained results can be used in the development of models assessing the financial stability of companies in Russia and the USA.
Keywords: financial condition, factor analysis, financial ratios, correlation analysis, Russia, the USA.
Определение риска неисполнения эмитентом обязательств по ценным бумагам является важнейшей задачей инвесторов на фондовом рынке. В работе [1] проведен анализ эффективности моделей оценки финансовой устойчивости компании применительно к оценке риска неисполнения обязательств на рынке ценных бумаг России и США. Согласно полученным данным, наиболее эффективной при оценке риска неисполнения обязательств на рынке ценных бумаг компаний в России является модель Г. Спрингейта [2]. Использование данной модели позволяет в 71% случаев осуществить достоверный прогноз риска неисполнения обязательств по ценным бумагам в России на горизонте планирования до одного года. Наиболее эффективной при оценке риска неисполнения обязательств на рынке ценных бумаг компаний США является пятифакторная модель Э. Альтмана [3]. Использование данной модели позволяет в 69% случаев осуществить достоверный прогноз риска неисполнения обязательств по ценным бумагам в США на горизонте планирования до одного года.
Алгоритм применения моделей оценки финансовой устойчивости [4] предусматривает расчет интегральной количественной оценки уровня финансовой устойчивости компании. Далее с использованием рассчитанной количественной оценки уровня финансовой устойчивости определяется качественная оценка уровня финансовой устойчивости компании. Для этого применяются интервальные оценки уровня финансовой устойчивости используемой модели.
Для повышения эффективности рассмотренных моделей на современном этапе развития экономики предложены новые интервальные оценки риска неисполнения обязательств компаний России и США. При использовании предложенных интервальных оценок, согласно полученным данным, наиболее эффективной при оценке риска неисполнения обязательств на рынке ценных бумаг компаний России является модель Дж. Фулмера [5]. Использование данной модели позволяет в 74% случаев осуществить достоверный прогноз риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России на горизонте планирования до одного года. Наиболее эффективной при оценке риска неисполнения обязательств на рынке ценных бумаг компаний США является модель Ж. Лего [4]. Использование данной модели позволяет в 87% случаев осуществить достоверный прогноз на горизонте планирования до одного года.
Дальнейшее увеличение достоверности оценки риска неисполнения обязательств на рынке ценных бумаг компаний России и США, по нашему мнению, связано с разработкой моделей оценки финансовой устойчивости компаний России и США, учитывающих актуальные тенденции развития современной экономики.
Для разработки таких моделей необходимо проведение статистического анализа показателей деятельности компаний России и США, которые могут использоваться в моделях оценки риска неисполнения обязательства компаниями на рынке ценных бумаг.
Целью данной работы является проведение корреляционного анализа показателей деятельности компаний России и США для изучения статистических взаимосвязей между исследуемыми показателями.
Использованы две выборки статистических данных. Первая выборка содержит показатели деятельности 96 компаний России, разместивших ценные бумаги на ПАО «Московская биржа» [6]. В данной выборке 48 компаний исполнили обязательства
по выпущенным ценным бумагам в полном объеме; другие 48 компаний допустили неисполнение обязательств по ценным бумагам в течение года после даты, на которую анализируется бухгалтерская отчетность компаний. Анализируются данные бухгалтерской отчетности за 2006-2016 гг.
Вторая выборка представляет результаты деятельности 222 компаний США, разместивших ценные бумаги на фондовых биржах. Здесь 111 компаний исполнили обязательства по выпущенным ценным бумагам в полном объеме; 111 компаний допустили неисполнение обязательств по ценным бумагам в течение года после даты, на которую анализируется бухгалтерская отчетность компаний, по данным информационного агентства Cbonds [7] и рейтингового агентства Moody's Investors Service [8]. Анализируются данные бухгалтерской отчетности за 2007-2015 гг.
Рассматриваемые экономические показатели приведены в таблице 1.
Рассматриваемые в данной работе финансовые коэффициенты [9] приведены в таблице 2.
Рассчитаны значения финансовых коэффициентов, приведенных в таблице 2, для компаний, составляющих выборки по компаниям России и США. Определены значения коэффициента корреляции т~ху
[10] между всеми парами показателей деятельности компаний, указанных в таблице 1, а также между всеми парами финансовых коэффициентов, перечисленных в таблице 2, отдельно с использованием выборки по компаниям России и по компаниям США. Также определены значения коэффициента корреляции между показателями деятельности компаний и значениями финансовых коэффициентов, отдельно с использованием выборки по компаниям России и по компаниям США. Корреляционная связь между двумя показателями X и Y считается статистически значимой, если \гху\ > 0,8.
Таблица 1 - Факторы финансового состояния
№ п/п Наименования показателя деятельности компании Обозначение
Факторы финансового состояния, характеризующие активы
1 Внеоборотные активы ВА
2 Оборотные активы ОА
3 Величина активов в рассматриваемом году А
4 Величина активов в году, предшествующем рассматриваемому Апп
5 Материальные активы МА
6 Запасы МЗ
7 Краткосрочная дебиторская задолженность КДЗ
8 Краткосрочные финансовые вложения КФВ
9 Сумма денежных средств в кассе и на расчетных счетах на конец рассматриваемого периода ДСтп
10 Сумма денежных средств в кассе и на расчетных счетах на конец предшествующего периода ДСпп
11 Собственные оборотные средства СОС
12 Дебиторская задолженность ДЗ
13 Основные средства ОС
Факторы финансового состояния, характеризующие пассивы
14 Собственные средства СК
15 Заемные средства ЗК
16 Долгосрочные обязательства ДО
17 Текущие обязательства КО
18 Нераспределенная прибыль Пн/р
19 Краткосрочная кредиторская задолженность ККЗд
20 Краткосрочные кредиты и займы ККЗ
21 Долгосрочные кредиты и займы ДКЗ
Доходы, расходы и финансовые результаты
22 Выручка в рассмотренном году тэ Втп
23 Выручка в году, предшествующем рассмотренному Впп
24 Себестоимость проданных товаров и услуг С/с
25 Суммарные затраты на производство и продажу продукции СЗ
26 Проценты к уплате Пр
27 Валовая прибыль ВП
28 Прибыль от продаж Ппр
29 Прибыль до налогообложения ПДН
30 Величина убытка компании за рассмотренный период У
31 Чистая прибыль компании за рассмотренный период ЧПт
32 Чистая прибыль компании за предшествующий период ЧПпп
Таблица 2 - Финансовые коэффициенты
№ п/п Характеристики финансового состояния Обозначение Расчетные формулы
Коэффициенты финансовой устойчивости
1 Коэф-т оборотных активов ОА/А
2 Коэф-т платежеспособности кПС СК/ЗК
3 Коэф-т финансирования оборотных активов кф.ОА ОА/ЗК
4 Коэф-т краткосрочных обязательств кф.ОА КО/А
5 Коэф-т обеспеченности оборотных активов собственным капиталом ьОД КСК (СК- ВА)/ОА
6 Коэф-т кассовой обеспеченности краткосрочной кредиторской задолженности ккз (ДСТП-ДСпп)/ШЗд
7 Коэф-т долга кД ЗК/А
8 Коэф-т материальных активов МА/А
9 Коэф-т автономии кА СК/А
10 Коэф-т обеспеченности оборотных активов перманентным капиталом кОА (СК+ ДО - В А)/ОА
11 Коэф-т структуры активов кСА ОА/ВА
12 Коэф-т обеспеченности активов собственными оборотными средствами к сое &К-ПО- БА) А
13 Коэф-т утраты финансовой автономии к УФА А/ЗК
14 Коэф-т финансовой обеспеченности процентов к уплате кпр (ПДН + Проц)/Проц
15 Коэф-т убыточности собственного капитала куск У/СК
16 Коэф-т убыточности продаж куп У/В
17 Коэф-т кассовой обеспеченности заемного капитала кЗК (ДСТП-ДСПП)/ЭК
18 Коэф-т обеспеченности внеоборотных активов собственным капиталом 1ВА кск СК/ВА
19 Коэф-т оборачиваемости запасов (С/суз
20 Коэф-т обеспеченности краткосрочных обязательств оборотными активами кко О А (ОД — КО)/А
21 Коэф-т ликвидных активов кЛА сДС+КФВуА
22 Коэф-т обеспеченности основных средств собственным капиталом кОС ск ОС/(А — ЗК)
23 Коэф-т структуры заемных средств кслс. до/зк
24 Коэф-т краткосрочной задолженности к1СЗ. ко/зк
25 Коэф-т структуры долгосрочных вложений ксЛа. ДО/ВА
26 Коэф-т перманентного капитала кгис. (СК+ДО)/А
27 Коэф-т собственных оборотных средств кс.о.с. (СК- ВА)/А
28 Обеспеченность оборотных активов собственным капиталом кОА СК/ОА
29 Коэф-т чистого оборотного капитала (СК+ ДО - ВА)/СК
30 Коэф-т маневренности собственного капитала к М£Л. (СК- ВА)/СК
31 Коэф-т мобильности материальных активов ОА/МА
32 Коэф-т структуры оборотных активов ^СЛЪЭ. (ДС+ КФВ)/ОА
33 Обеспеченность запасов перманентным капиталом кзлл (СК+ДО-ВАуЗ
34 Обеспеченность запасов собственными оборотными средствами сск-ВАуз
35 Соотношение дебиторской и кредиторской задолженности ДЗ/КЗ
36 Структура перманентного капитала кслиг. ДО/(СК+ДО1)
Коэффициенты ликвидности
37 Коэф-т промежуточного покрытия (ДС+ КФВ+ДЗ-)/КО
38 Коэф-т абсолютной ликвидности кал. сДС+КФВ)/КО
39 Коэф-т текущей ликвидности ктп ОА/КО
Коэффициенты оборачиваемости и обратные им коэффициенты
40 Коэф-т оборачиваемости активов В/А
41 Коэф-т оборачиваемости запасов в/э
42 Агрегированныйкоэф-т оборачиваемости активов за два последних года С ВТП-ВПП)/(АТП-АПП-)
43 Коэф-т оборачиваемости краткоср. обязательств к КО В/КО
44 Коэф-т оборачив. дебиторской задолженности в/дз
45 Коэф-т оборачиваемости заемного капитала В/ЗК
46 Коэф-т оборачиваемости ликвидных активов В/(ДС + КФВ)
47 Оборачиваемость перманентного капитала к пк В/(_СК+ДО)
48 Коэф-т самоокупаемости к с/с 5/(с/с)
49 Оборачиваемость кредиторской задолженности В/КЗ
50 Оборачиваемость долгосрочных обязательств кд0 е/ДО
51 Оборачиваемость внеоборотных активов ^БД В/ВА
52 Оборачиваемость собственного капитала в/ск
53 Оборачиваемость основных средств к8с В/ОС
54 Оборачиваемость денежных средств в/дс
Коэффициенты рентабельности компании
55 Коэф-т аккумулированной прибыли кНП Пф/А
56 Рентабельность активов по прибыли до налогообложения япдн ПДН/А
57 Коэф-т обеспеченности краткосрочных обязательств прибылью от продаж кППР ппр/ко
58 Коэф-т обеспеченности краткосрочных обязательств прибылью до налогообложения к пдн пдн/ко
59 Рентабельность продаж по прибыли от продаж &ППР Ппр/В
60 Рентабельность собственного капитала по прибыли до налогообложения Г.СК Кпдн пдн/ск
61 Рентабельность активов по чистой прибыли кцП ЧП/А
62 Рентабельность продаж по чистой прибыли кчп чп/в
63 Рентабельность активов по прибыли от продаж ^ППР Ппр/А
64 Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли чп/ск
65 Рентабельность заемного капитала по прибыли от продаж 1,ЗК КППР ППР/ЗК
66 Обеспеченность процентов к уплате прибылью от продаж т Прпц КППР ППР/Проц
67 Рентабельность заемного капитала по чистой прибыли 1,ЗК "чп ЧП/ЗК
68 Рентабельность краткосрочных обязательств по чистой прибыли 1,ко к-чп чп/ко
69 Рентабельность долгосрочных обязательств по чистой прибыли ¿.ДО чп/до
70 Рентабельность продукции по чистой прибыли , с/с кчп Ч:~/(с/с)
71 Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли 1,СК "чп чп/ск
72 Рентабельность оборотных активов по чистой прибыли 1,ОА к-чп ЧП/ОА
73 Рентабельность внеоборотных активов по чистой прибыли 1,БА чп ЧП/ВА
74 Рентабельность перманентного капитала по прибыли до уплаты процентов Г.ПК №пдп (ПДН + Проц)/(СК+ ДО1)
75 Рентабельность перманентного капитала по прибыли до налогообложения №пдн ПДН/ССК+ДО)
76 Рентабельность перманентного капитала по чистой прибыли 1,пк *-чп ЧП/(СК+ДО■)
77 Рентабельность материальных активов по чистой прибыли Ъ НА *-чп ЧП/МА
78 Рентабельность основных средств по прибыли до налогообложения ПДН/ОС
Согласно полученным данным, наибольшая корреляция выявлена между показателями активов, пассивов и финансовых результатов деятельности компании, что характерно как для России, так и для США. Анализ значений корреляции между показателями деятельности компании, приведенными в таблице 1, позволил выявить следующие особенности статистической взаимосвязи между ними.
При анализе результатов деятельности компаний России выявлены статистически значимые корреляционные связи между величиной внеоборотных активов ВА компаний и показателями доходов и расходов компаний (выручка в рассмотренном году Втп, выручка в году, предшествующем рассмотренному Впп, себестоимость проданных товаров и услуг С/с,
Таким образом, увеличение оборотных активов ОА и внеоборотных активов ВА компаний России связано с увеличением деловой активности компании, характеризующейся показателями доходов и расходов компании. При этом увеличение
проценты к уплате Пр). При этом величина оборотных активов ОА анализируемых компаний России характеризуется сильными корреляционными связями как с показателями доходов и расходов компаний, так и с показателями финансовых результатов компаний (валовая прибыль ВП, прибыль от продаж Ппр, прибыль до налогообложения ПДН, чистая прибыль компании за рассмотренный период ЧПтп, чистая прибыль компании за предшествующий период ЧПпп). Значения коэффициентов корреляции между величинами внеоборотных активов ВА, оборотных активов ОА, показателями доходов и расходов, а также финансовых результатов, рассчитанные с использованием выборки по компаниям компаний России, приведены в таблице 3.
оборотных активов ОА российских компаний в большинстве случаев связано и с увеличением прибыли компаний, согласно полученным данным.
При анализе аналогичных данных, полученных с использованием выборки по
Таблица 3 - Коэффициенты корреляции оборотных и внеоборотных активов
с показателями доходов, расходов и финансовыми результатами компаний России
АКТИВЫ Показатели доходов, расходов и финансовых результатов компаний
тэ Втп Впп С/с СЗ Пр ВП Ппр ПДН У ЧПт ЧПпп
ОА 0,86 0,79 0,79 0,78 0,62 0,86 0,82 0,81 -0,01 0,81 0,85
ВА 0,86 0,86 0,82 0,79 0,89 0,76 0,62 0,64 0,04 0,64 0,56
компаниям США, можно отметить другую тенденцию. Значения коэффициентов корреляции между величинами внеоборотных активов ВА, оборотных активов ОА, пока-
Сравнивая корреляцию активов компаний и результатов их деятельности в России и США, можно отметить существенные различия. Во-первых, у компаний США наблюдается более выраженная, чем в России, взаимосвязь между такими показателями, как выручка, себестоимость проданных товаров и услуг С/с, суммарные затраты на производство и продажу продукции СЗ, с одной стороны, и величина оборотных активов ОА и внеоборотных активов ВА, с другой стороны. Объяснение такого различия довольно очевидное: в США более высокий уровень экономической эффективности бизнеса по сравнению с Россией.
Значения коэффициентов корреляции между величиной внеоборотных активов ВА и показателями доходов, расходов и финансовых результатов компаний России
зателями доходов, расходов и финансовых результатов, рассчитанные с использованием выборки по компаниям компаний США, приведены в таблице 4.
Во-вторых, имеет место принципиальное различие взаимосвязей, вплоть до смены знака, между величиной оборотных активов ОА и внеоборотных активов ВА и показателями чистой прибыли. Это различие объясняется различием системы налогообложения в России и США.
Значения коэффициентов корреляции между величиной оборотных активов ОА и показателями доходов, расходов и финансовых результатов компаний России и США отражены на рисунке 1. Соответствующие показатели доходов, расходов и финансовых результатов компаний отражены по горизонтальной оси.
и США отражены на рисунке 2. Соответствующие показатели доходов, расходов и финансовых результатов компаний отражены по горизонтальной оси.
Таблица 4 - Коэффициенты корреляции оборотных активов и внеоборотных активов с показателями доходов, расходов и финансовыми результатами компаний США
АКТИВЫ Показатели доходов, расходов и финансовых результатов компаний
В Впг С/с СЗ Пр ВП Ппр ПДН У ЧПтп ЧПпп
ОА 0,92 0,91 0,85 0,90 0,64 0,80 0,69 0,56 0,38 -0,04 -0,22
ВА 0,91 0,91 0,66 0,93 0,94 0,96 0,68 0,43 0,63 -0,39 -0,68
Рисунок 1 - Корреляция оборотных активов ОА с доходами, расходами
и финансовыми результатами
Рисунок 2 - Корреляция внеоборотных активов ВА с доходами, расходами
и финансовыми результатами
Величины оборотных активов ОА и внеоборотных активов ВА компаний США характеризуются статистически значимыми корреляционными связями с показателями доходов и расходов компаний (выручка в рассмотренном году Втп, выручка в году, предшествующем рассмотренному Впп, себестоимость проданных товаров и услуг С/с, проценты к уплате Пр), а также с величиной валовой прибыли компании ВП, рассчитываемой как ВП = Вгп — С/с.
При этом статистические связи величин оборотных активов ОА и внеоборотных активов ВА компаний США с другими показателями финансовых результатов компаний (величина прибыли от продаж Ппр, прибыли до налогообложения ПДН, величина убытка компании У, величина чистой прибыли в рассмотренном году ЧПтп и величина чистой прибыли в году, предшествующем рассмотренному ЧПпп) характеризуются
значениями коэффициента корреляции, не превышающими по модулю 0,8.
Таким образом, увеличение оборотных активов ОА и внеоборотных активов ВА компаний США связано с увеличением деловой активности компаний, характеризующейся показателями доходов и расходов компаний. При этом увеличение оборотных активов ОА и внеоборотных активов ВА компаний США не всегда приводит к увеличению прибыли компаний, согласно полученным данным.
Проведенный анализ позволил также сделать вывод о наличии статистически значимых связей между показателями пассивов и показателями доходов, расходов и финансовых результатов как компаний России, так и компаний США. Значения коэффициентов корреляции, характеризующие статистические связи между данными показателями анализируемых компаний России, приведены в таблице 5.
Таблица 5 - Корреляция показателей пассивов, доходов, расходов
Показатели доходов, расходов и финансовых результатов Показатели пассивов компаний
СК ЗК ДО КО Пн/р ККЗд ККЗ ДКЗ
Втп 0,68 0,90 0,88 0,89 0,64 0,92 0,75 0,86
Впп 0,59 0,94 0,92 0,92 0,52 0,95 0,82 0,92
СЗ 0,52 0,91 0,89 0,88 0,48 0,91 0,80 0,89
Пр 0,46 0,97 0,96 0,94 0,38 0,92 0,89 0,96
ВП 0,85 0,69 0,69 0,64 0,87 0,66 0,42 0,63
Ппр 0,93 0,46 0,47 0,41 0,97 0,43 0,17 0,38
ПДН 0,91 0,48 0,50 0,42 0,96 0,45 0,20 0,42
У -0,01 0,05 0,00 0,12 -0,08 0,17 0,09 0,01
ЧПтп 0,89 0,50 0,52 0,43 0,94 0,46 0,21 0,45
ЧПпп 0,84 0,48 0,51 0,39 0,89 0,46 0,15 0,45
Статистически значимыми, согласно полученным данным, являются связи показателей, характеризующих величину заемных средств компаний России (заемный капитал ЗК, долгосрочные обязательства ДО, краткосрочные обязательства КО, краткосрочная кредиторская задолженность ККЗд, долгосрочные кредиты и займы ДКЗ) и показателей доходов и расходов данных компаний. Также значениями коэффициента корреляции более 0,8 характеризуются корреляционные связи величины собственного капитала СК, нераспределенной прибыли Пн/р и показателей финансовых результатов компаний России. Отметим, что нераспределенная прибыль
Статистически значимой, согласно данным таблицы 6, является связь показателей, характеризующих величину заемных средств компаний США (заемный капитал ЗК, долгосрочные обязательства ДО, краткосрочные обязательства КО, краткосрочная кредиторская задолженность ККЗд, долгосрочные кредиты и займы ДКЗ) и показателей доходов и расходов данных компаний. При этом статистические связи величины собственного капитала компаний США и показателей доходов, расходов и финансовых результатов компаний характеризуются значениями коэффициента корреляции, не превышающими по модулю 0,8.
Таким образом, увеличение деловой активности компаний России и США, характеризующейся показателями доходов и расходов компаний, происходит за счет
компании Пн/р является частью собственного капитала СК.
Таким образом, согласно полученным данным, увеличение величины заемных средств компаний России связано с увеличением деловой активности компаний, характеризующейся показателями доходов и расходов компаний. Увеличение величины собственного капитала СК связано с увеличением прибыли компаний.
Значения коэффициентов корреляции, характеризующие статистические связи между показателями пассивов, доходов, расходов и финансовых результатов анализируемых компаний США, приведены в таблице 6.
увеличения заемных средств, а не собственного капитала компании. Увеличение же величины собственного капитала СК российских компаний связано с увеличением прибыли компаний, однако статистически значимая корреляционная связь данных двух показателей не выявлена при анализе выборки по компаниям США.
Статистические связи показателей деятельности компаний, приведенных в таблице 1, и рассматриваемых коэффициентов финансовой устойчивости, коэффициентов ликвидности, коэффициентов оборачиваемости и коэффициентов рентабельности характеризуются значениями коэффициентов корреляции, не превышающими по модулю 0,8 как при анализе выборки по компаниям России, так и при анализе выборки по компаниям США. Таким образом, изменение значения одного
Таблица 6 - Корреляция показателей пассивов, доходов, расходов _ и финансовых результатов компаний США_
Показатели доходов, расходов и финансовых результатов Показатели пассивов компаний
СК ЗК ДО КО Пн/р ККЗд ККЗ ДКЗ
тэ Втп 0,32 0,86 0,82 0,94 0,67 0,80 0,74 0,86
Впп 0,28 0,87 0,84 0,94 0,69 0,80 0,75 0,86
СЗ 0,26 0,88 0,85 0,94 0,67 0,79 0,76 0,88
Пр -0,28 0,97 0,98 0,83 0,88 0,39 0,89 0,98
ВП -0,05 0,97 0,96 0,91 0,88 0,56 0,87 0,95
Ппр 0,17 0,66 0,63 0,71 0,62 0,57 0,57 0,64
ПДН 0,31 0,39 0,36 0,51 0,49 0,37 0,36 0,36
У -0,25 0,66 0,67 0,52 0,47 0,33 0,57 0,68
ЧПт 0,53 -0,46 -0,49 -0,22 -0,34 0,01 -0,41 -0,48
ЧПпп 0,67 -0,77 -0,81 -0,48 -0,77 -0,02 -0,73 -0,77
из факторов финансового состояния компаний России и США не приводит к статистически значимому изменению значений финансовых коэффициентов, приведенных в таблице 2, то есть к изменению структуры капитала компании, платежеспособности компании, уровня деловой активности и рентабельности компании.
Как при анализе выборки по компаниям России, так и выборки по компаниям США корреляционные связи между коэффициентами, отнесенными к различным группам, - коэффициентами финансовой устойчивости, коэффициентами ликвидности, коэффициентами оборачиваемости и коэффициентами рентабельности - характеризуются значениями коэффициента корреляции \гху\ < 0,8.
Отметим, что значения восьми коэффициентов корреляции из 21 коэффициента, характеризующего статистические связи между показателями таблицы 6, превышают 0,8.
Кроме того, согласно полученным данным, корреляционная связь между величиной прибыли до налогообложения и чистой прибыли компаний России, характеризуется значением коэффициента корреляции т = 0,99.
Таким образом, корреляционные связи между финансовыми коэффициентами данных групп можно считать статистически незначимыми как при анализе хозяйственной деятельности компаний России, так и компаний США.
Проведенный анализ выявил статистически значимые корреляционные связи между коэффициентами рентабельности по прибыли до налогообложения компаний России и показателями рентабельности данных компаний по чистой прибыли, что практически очевидно.
Значения коэффициентов корреляции между показателями рентабельности по прибыли до налогообложения компаний России и показателями рентабельности по чистой прибыли данных компаний приведены в таблице 7.
Взаимосвязь величины прибыли до налогообложения и чистой прибыли компаний России определяется способом расчета величины чистой прибыли ЧП компаний России. При составлении бухгалтерской отчетности согласно Российским стандартам бухгалтерского учета (РСБУ) величина чистой прибыли компании ЧП определяется по формуле:
Таблица 7 - Корреляция показателей рентабельности до налогообложения __и ^ по чистой прибыли в России___
Коэффициенты рентабельности характеристик пОА КЧП пВД КЧП „ПК кпдп „ПК К ПДН и ПК НЧП пМД кчп рСС кпдн
р О А "ЧП 1 0,27 0,85 0,84 0,86 0,04 0,68
пВА НЧП 0,27 1 0,36 0,37 0,36 0,67 0,12
г, ПК КГЩП 0,85 0,36 1 0,97 0,97 0,04 0,76
„ПК кпдн 0,84 0,37 0,97 1 0,99 0,05 0,81
„ПК 0,86 0,36 0,97 0,99 1 0,05 0,83
пМА КЧП 0,04 0,67 0,04 0,05 0,05 1 0,13
Г.ОС кпдн 0,68 0,12 0,76 0,81 0,83 0,13 1
ЧП = ПДН - НП + Н00 ± НА0,
где НП - сумма налога на прибыль, уплаченная в отчетном году,
НОо - изменение отложенных налоговых обязательств,
НАо - изменение отложенных налоговых активов.
Сумма налога на прибыль НП, уплаченная в отчетном году, составляет 20% от величины прибыли до налогообложения ПДН. Изменение отложенных налоговых обязательств НОо и изменение отложен-
ных налоговых активов НАо большинства рассмотренных компаний России составляют суммы, намного меньшие, чем прибыль до налогообложения ПДН данных компаний.
Значения коэффициентов корреляции между показателями рентабельности по прибыли до налогообложения ПДН компаний США и показателями рентабельности по чистой прибыли данных компаний приведены в таблице 8.
Таблица 8 - Корреляция показателей рентабельности
Коэффициенты рентабельности характеристик пОА кчп пВД КЧП „ПК кпдп „ПК К ПДН и ПК НЧП пМД Ичп кпдн
г, о А НЧП 1 0,11 -0,06 -0,06 -0,08 0,08 0,37
пБЛ КЧП 0,11 1 -0,13 -0,12 -0,12 0,01 0,02
а ПК -0,06 -0,13 1 0,97 0,98 -0,01 -0,03
„ПК КПДН -0,06 -0,12 0,97 1 0,99 -0,01 -0,02
„ПК кчп -0,08 -0,12 0,98 0,99 1 -0,01 -0,02
пМА кчп 0,08 0,01 -0,01 -0,01 -0,01 1 0,91
„ОС 0,37 0,02 -0,03 -0,02 -0,02 0,91 1
Значения только четырех коэффициентов корреляции из 21 коэффициента, характеризующего статистические связи между показателями таблицы 7, превышают 0,8. Таким образом, корреляционные связи показателей рентабельности по прибыли от продаж и показателей рентабельности по чистой прибыли компаний США характеризуются меньшими значениями коэффициента корреляции, чем аналогичные показатели хозяйственной деятельности компаний России.
Кроме того, корреляционная связь между величиной прибыли до налогообложения ПДН и чистой прибыли ЧП компаний США характеризуется значением коэффициента корреляции гху = 0,62.
Меньшие значения коэффициента корреляции, рассчитанные при анализе выборки по компаниям США, связаны, по нашему мнению, с особенностями составления отчетности согласно Международным стандартам финансовой отчетности (МСФО), используемым компаниями США.
При составлении отчетности по МСФО компании могут отражать общую сумму прибыли или отдельно прибыль, полученную от продолжающейся деятельности и завершенной деятельности. Компании США, использующие последний вариант расчета прибыли компании, указывают величину прибыли до налогообложения ПДН только от продолжающейся деятельности, а по строке «Чистая прибыль» - суммарную прибыль от продолжающейся деятельности и завершенной деятельности.
Таким образом, проведен корреляционный анализ факторов финансового состояния и финансовых коэффициентов, характеризующих финансово-хозяйственную деятельность компаний России и США. Анализ выборки по компаниям США позволил выявить наличие статистически значимых корреляционных связей между величинами внеоборотных активов ВА, оборотных активов ОА и показателями доходов и расходов компаний; величиной собственного капита-
ла СК, нераспределенной прибыли Пн/р и показателями прибыли компаний.
Анализ выборки по компаниям России позволил выявить наличие статистически значимых корреляционных связей между величиной внеоборотных активов ВА и показателями доходов и расходов компаний; величиной оборотных активов ОА с показателями прибыли компаний; величиной краткосрочной дебиторской задолженности КДЗ и показателями доходов и расходов компаний; величиной собственного капитала СК и нераспределенной прибыли Пн/р и показателями прибыли компании; значениями коэффициентов рентабельности компаний по прибыли до налогообложения и коэффициентов рентабельности компании по чистой прибыли.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Дуплякин В.М., Болдырев М.А. Эффективность оценок риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России и США // Экономика и предпринимательство. - 2017. - № 4 (ч.1) (81-1). - С. 1209-1215.
2. Springate G. Predicting the Possibilty of Falture in a Canadian Firm. Unpublished M.B.A. Research Project, Simon Fraser University // INSOLVENCY PREDICTION, E. Sands & Associates Inc., January 1978.
3. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // The Joumal of Finance, September, 1968. - pp. 589-609.
4. Мазурова И.И., Белозерова Н.П., Леонова Т.М., Подшивалова М.М. Методы оценки вероятности банкротства предприятия: учеб. пособие. - СПб.: Изд-во СПбГУ-ЭФ, 2012. - 53 с.
5. Fulmer J.G. et al. A Bankruptcy Classification Model For Small Firms, Joumal of Commercial Bank Lending, July, 1984. - pp. 25-37.
6. Официальный сайт ПАО «Московская биржа» [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://moex.com/ (дата обращения: 10.07.2017 г.).
7. Официальный сайт ООО «Сбондс.ру» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ru.cbonds.info/ (дата обращения: 10.07.2017 г.).
8. Официальный сайт рейтингового агентства Moody's Investors Service [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.moodys.com (дата обращения: 12.07.2017 г.).
9. Ермасова Н.Б. Финансовый менеджмент. Конспект лекций. - М.: Юрайт-Издат, 2009. - 168 с.
10. Дуплякин, В.М. Статистический анализ выборочных данных: учеб. пособие. - Самара: Издательство Самарского государственного аэрокосмического университета, 2010 г. - 110 с.
BIBLIOGRAPHIC LIST
1. Duplyakin V.M. The effectiveness of assessments of the risk of default on securities of Russian and the U.S. companies // Journal of economy and entrepreneurship. 2017. №4 - 1 (81-1). P. 1209 - 1215. [In Russian].
2. Springate G. Predicting the Possibilty of Falture in a Canadian Firm. Unpublished M.B.A. Research Project, Simon Fraser University // INSOLVENCY PREDICTION, E. Sands & Associates Inc., January 1978.
3. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // The Joumal of Finance, September, 1968. - pp. 589-609.
4. Mazurova I.I. Methods of assessing the probability of bankruptcy: tutorial // SPbSUEF Publishing House, 2012. 53 p. [In Russian].
5. Fulmer J.G. et al. A Bankruptcy Classification Model For Small Firms // Joumal of Commercial Bank Lending, July, 1984. P. 25-37.
6. Official site of PJSC «Moscow Exchange». [Electronic resourse]. - Access mode: http://moex.com (date accessed 10.07.2017).
7. Official site of Cbonds.ru ltd. [Electronic resourse]. - Access mode: from http://ru.cbonds.info (date accessed 10.07.2017).
8. Official site of international rating agency Moody's Investors Service. [Electronic resourse]. - Access mode: http://www.moodys.com (date accessed 12.07.2017).
9. Ermasova N.B. Financial management. Lecture notes. - Urait-Izdat Publishing house. - 2009. - 168 p. [In Russian].
10. Duplyakin V.M. Statistical analysis of sample data: tutorial - Samara: Samara State Aerospace University publishing house. 2010. - 110 p. [In Russian].
