CC BY
55УДК 339.543.2
ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПРЕСТУПЛЕНИЙ И ПРАВОНАРУШЕНИЙ В ТАМОЖЕННОЙ СФЕРЕ
Зайцева В.А., Афонин Д.Н.
Санкт-Петербургский филиал Российской таможенной академии
POSSIBILITIES OF APPLYING DYNAMIC METHODS FOR ASSESSING FINANCIAL SUSTAINABILITY FOR DETECTING CRIMES AND OFFENSES IN THE CUSTOMS SPHERE
Zaitseva VA, Afonin DN
St. Petersburg branch of Russian customs Academy
Аннотация
На текущем этапе развития экономики только устойчивое, конкурентное и надежное функционирование различных хозяйствующих субъектов может обеспечить как их собственную финансовую стабильность, так и страны в целом. Финансовая устойчивость данных субъектов определяет развитие национальной экономики, ее пропорции, темпы роста и влияние на мировые товарные и финансовые рынки. Низкая финансовая устойчивость организаций -участников внешнеэкономической деятельности представляет интерес как один из индикаторов риска нарушения таможенного законодательства.
Ключевые слова: экономическая безопасность, таможенный контроль, таможенные преступления, финансовая устойчивость предприятий.
Abstract
At the current stage of economic development only stable, competitive and reliable functioning of various economic entities can ensure both their own financial stability and the country as a whole. The financial stability of these entities determines the development of the national economy, its proportions, growth rates and impact on world commodity and financial markets. Low financial stability of organizations - participants in foreign economic activity is of interest as one of the indicators of the risk of violation of customs legislation.
Keywords: economic security, customs control, customs crimes, financial stability of enterprises.
Использование именно динамических методов для оценки финансовой устойчивости участников ВЭД обусловлено тем, что данные методы отражают динамичность процессов, т.е. экономические характеристики и показатели рассматриваемого участника ВЭД не остаются постоянными, а варьируются во времени. Это помогает получить корректные и заслуживающие доверия результаты оценки финансовой устойчивости и, как следствие, может помочь выявить и предотвратить преступления и правонарушения в таможенной сфере.
На основе анализа определений финансовой устойчивости различных авторов, проведенного Саакян Т.Г., можно выделить три подхода к определению сущности понятия «финансовая устойчивость». Согласно первому из них, данное понятие рассматривается в узком смысле, как один из показателей финансового состояний хозяйствующего субъекта. В свою очередь, сторонники второго подхода акцентируют внимание на важности показателей финансовой устойчивости для оценки, прежде всего, деловой
активности и надежности предприятия, которые определяют его конкурентоспособность, тем самым выступая гарантом эффективность реализации экономических интересов, причем как самого предприятия, так и его партнеров, и государства. Наконец, сторонники третьего подхода связывают финансовую устойчивость хозяйствующего субъекта с эффективным формированием, распределением и использованием имеющихся у него в распоряжении финансовых ресурсов [1].
Таким образом, изучение различных подходов к определению финансовой устойчивости организаций позволило выявить и представить на рис. 1ряд ее признаков.
Балакин М.Ф. и Люшина Э.Ю. указывают, что целью управления финансовой устойчивостью является поддержание в условиях изменяющейся внутренней и внешней среды динамического финансового равновесия, стабильно платежеспособности, кредитоспособности и инвестиционной привлекательности предприятия, способного обеспечить возрастание его рыночной стоимости. Информационной базой для принятия решений по управлению финансовой устойчивостью являются показатели ее оценки, которые появляются после проведения финансовой деятельности [2].
Методический инструментарий оценки финансовой устойчивости составляют достаточно хорошо описанные во многих литературных источниках следующие приемы экономического анализа: на основе определения типа финансовой устойчивости по данным балансовой отчетности, и исполь-
Низкий уровень р некой
Платежеспособность
Превышение
доходов над расходами
Финансовая устойчивость предприятия
Бесперебойный
процесс производства и р cajimoi qui продукции
Эффективное формирование, раслределеюкн исттольчованне финансовых ресурсов
Рис. 1. Признаки финансовой устойчивости предприятия
зованием совокупности относительных динамических показателей (коэффициентов), экспертный метод.
По мнению Петровой Е.Ю. и Филатовой Е.В. наиболее актуальным и эффективным методом оценки финансовой устойчивости организаций является коэффициентный метод. Данные авторы отмечают, что основной базой для оценки финансовой устойчивости является финансовая отчетность предприятия, исходя из которой можно рассчитать большое количество относительных аналитических показателей. Например, такие как коэффициент независимости, коэффициент инвестирования, коэффициент соотношения собственных и привлеченных средств, коэффициент маневренности собственных оборотных средств и другие [3].
Пихтарева А.Н. среди всего множества показателей финансовой устойчивости выделяет обобщающие, т.е. наиболее концентрированно выражающие сущность исследуемой категории. К таким показателям можно отнести коэффициенты:
- маневренности собственного капитала;
- автономии;
- обеспеченности собственными оборотными средствами;
- финансирования;
- финансовой зависимости (плечо финансового рычага);
- покрытия инвестиций (коэффициент устойчивого финансирования) [4].
Гутковская Е.А. и Колесник Н.Ф. отмечают, что особую значимость приобретает вопрос о принятии единого подхода к оценке и управлению финансовой устойчивостью организации в условиях развития в России финансового рынка, растущей необходимости обеспечения достоверной информацией всех участников этого рынки и учащения кризисных явлений в мировой и отечественной экономики [5].
Итак, при оценке финансовой устойчивости любого предприятия особое внимание стоит уделить достоверности бухгалтерской (финансовой) отчетности, поэтому вопрос отнесения выявленных ошибок к фактам недобросовестных действий или мошенничества является актуальным для внутренних и
Обеспеченность предприятия собственным капиталом
Обеспеченность запасов и затрат стабильными источниками
Оппмальное cootHoiueiBie
между собственным и наемным
БИТ 2017 Том 1 № 3
внешних пользователей отчетности, а в особенности данный аспект важен для государства и контролирующих органов.
Курочкина И.П. и Быстрыгина Н.В. указывают, что в настоящее время в России многие компании переходят на составление консолидированной финансовой отчетности в соответствии с Международными стандартами финансовой отчетности. Однако существует высокий риск того, что даже финансовая отчетность, составленная в соответствии с международными стандартами, будет содержать искаженные данные. Исходя из этого перед российскими контролирующими органами возникает проблема поиска и применения инновационных методов оценки достоверности финансовой отчетности. Данные методы позволят определить только на основании финансовой отчетности наличии у компании сомнительных операций, что может указывать на совершении данными организациями преступлений и правонарушений в финансовой сфере [6].
В мировой практике для анализа отчетности на предмет искажения данных используется «Карта нормативных отклонений финансовых индикаторов» [7], которая была разработана профессором Мессодом Бенишем (Messod Beneish, Университет штата Индиана, США). В данной системе используются такие показатели, как темпы снижения маржинальной прибыли, роста качества активов, оборачиваемости активов и т.д. Для использования этой разработанной системы показателей необходимо иметь отчетность предприятий за несколько периодов (как минимум за два года) и отчетность схожих по размерам организаций, которые ведут свою деятельность в той же отрасли [8].
Резяпова Н.Р. отмечает, что в основе данной системы лежит применение методов сравнения и относительных величин, что позволяет выявить необычные колебания данных, которые могут быть следствием недобросовестного составления отчетности либо ошибок. Наиболее часто соотносят следующие три группы показателей:
- наибольшее значение и наименьшее;
- наибольшее значение и второе по значимости;
- значение отчетного периода и предыдущего.
Также стоит отметить, что при разработке данной модели М. Бениш провел
сравнение данных из документации 50 организаций, за которыми присутствовали факты фальсификации бухгалтерской отчетностью, с отчетными данными добросовестных предприятий из базы Standard&Poor's Compustat. Проведя анализ полученных данных и ряд исследований, М. Бениш выявил, что применение Карты позволяет выявить искажения в 76% случаев. На основании этого М. Бениш смог выявить определенные закономерности:
- манипуляции с отчетностью характерны для молодых, стремительно растущих компаний;
- завышение выручки путем учеты несуществующей, еще не заработанной или сомнительной выручки;
- учет несуществующих запасов;
- неправомерная капитализация затрат
[9].
По мнению Авериной О.И. и Лябушева А.А. проблема мошенничества далеко не новая и применительно к финансовой отчетности она рассматривается на протяжении многих десятилетий странами с развитой рыночной экономикой и развивающимися странами в равной степени внимательно. Под мошенничеством в учете и отчетности понимают преступление или правонарушение в экономической деятельности, которое характеризуется преднамеренным неправильным отражение и представлением данных учета и отчетности ответственным лицам. Таким образом, предприятия-участники ВЭД, предоставляющие фальсифицированные данные в финансовой отчетности, нарушают законодательство РФ, а значит могут совершать преступления и правонарушения в таможенной сфере. Именно поэтому вопрос достоверности финансовой отчетности должен быть актуален и важен в том числе и для таможенных органов при анализе деятельности участников ВЭД [10].
Для подобных целей одним из инструментов реализации СУР в таможенных органах является категорирование участников ВЭД. Тунтаев Р.И., Трубицын К.В. и Чекуш-кин Е.В. дают следующие определение: категорирование участников ВЭД - это распределение участников ВЭД по группам в зависимости от уровня риска участника ВЭД. Категорирование участников ВЭД является основой применения субъективно-ориентированной модели СУР, при которой определяющее место в управлении рис-
ками занимает выявление рисков в ходе таможенных операций, в дополнение к которому используются данные об уровне риска участника ВЭД, позволяющем дифференцированно применять меры по минимизации рисков [11].
Компендиум по управлению рисками Всемирной таможенной организации (WCO Customs Risk Management Compendium) предусматривает четыре категории уровня риска:
- низкий, к которому относятся участники ВЭД, которые добровольно действуют в соответствии с законодательством в области таможенного дела;
- средний (умеренный), к которому относятся участники ВЭД, которые пытаются действовать в соответствии с законодательством, однако не всегда в этом успешны;
- высокий, к которому относятся участники ВЭД, которые избегают исполнения законодательства, если это возможно;
- очень высокий (участники ВЭД, которые намеренно не соблюдают законодательство).
Якушевская Е.А. и Брух К.С. указывают, что на сегодняшний момент в таможенных органах Российской Федерации участники ВЭД делятся только на три категории - с низким, средним и высоким уровнем риска. Дифференциация участников ВЭД дает возможность отделить законопослушных лиц от потенциальных нарушителей, сократив количество операций в отношении первой категории, при этом усиливая контроль над второй группой [12].
Для возможности внедрения и применения данной технологии таможенные органы сформулировали порядок применения автоматизированного определения категории уровня риска участников ВЭД и ряд критериев, закрепленных в приказе ФТС Российской Федерации от 01.12.2016 № 2256 «Об утверждении Порядка автоматизированного определения категории уровня риска участников внешнеэкономической деятельности».
Автоматическое категорирование при-
меняется при анализе деятельности только импортеров продукции. Всего в 2013 году импорт осуществляли 67,8 тыс. организаций, при этом к категории с низким уровнем риска было отнесено всего 2000 организаций. На рис. 2 представлена схема автоматического категорирования участников ВЭД [13].
В соответствии с данным приказом порядок автоматизированного определения категории уровня риска участников ВЭД разработан в целях распределения участников ВЭД по категориям уровней риска в зависимости от оценки вероятности нарушения ими права Евразийского экономического союза и законодательства Российской Федерации о таможенном деле. Данный порядок применятся при проведении риск-ка-тегорирования участников ВЭД, осуществляющих ввоз товаров, являющихся декларантами товаров, помещаемых под таможенную процедуру выпуска для внутреннего потребления. Риск-категорирование осуществляется путем анализа деятельности участников ВЭД за два календарных года, предшествующих его проведения, и на основе Приказа ФТС России от 01.12.2016 № 2256.
Автоматическая технология категори-рования участников ВЭД базируется на следующих основных принципах:
1. Полная автоматизация оценки деятельности участника ВЭД.
2. Централизация работы, то есть расчет уровня риска производится только ФТС России.
3. Исключение субъективного подхода - ни один человек на результаты повлиять не может.
Рис. 2. Схема оценки деятельности участника ВЭД в рамках автоматического
категорирования
БИТ 2017 Том 1 № 3
4. Оценка деятельности участника ВЭД на регулярной.
5. Оперативное изменение категории уровня риска.
Таможенные органы обеспечивают проведение регулярного и всестороннего мониторинга и анализа деятельности участников ВЭД и результатов совершений таможенных операций с перемещаемыми ими товарами для целей актуализации категорий уровня риска участника ВЭД.
Введение института категорирования участников ВЭД, прежде всего, направлено на способствование снижению издержек и минимизации административного воздействия на участников ВЭД как на этапе совершения таможенных операций, так и на этапе проведения таможенными органами ТК ПВТ, при одновременном повышении его эффективности, в том числе и по борьбе с так называемыми «фирмами-однодневками».
Таким образом, важным показателем экономической безопасности и законности деятельности участников ВЭД является финансовая устойчивость. Для оценки данного показателя целесообразно применять динамические методы, т.к. они отражают изменение экономических показателей участников ВЭД во времени. Однако основной проблемой при анализе финансовой устойчивости является недостоверность данных, указанных в бухгалтерской и финансовой отчетности. Именно для анализа отчетности на предмет искажения данных М. Бени-шем была разработана методика под названием «Карта нормативных отклонений финансовых индикаторов». Выявление подобных недобросовестных организаций, предоставляющих недостоверные данные, должно быть одной из задач таможенных органов, потому что данные участники ВЭД могут быть потенциальными или реальными нарушителями таможенного законодательства.
Риск совершения участниками ВЭД преступлений и правонарушений в таможенной сфере напрямую связан с обстоятельствами, которые указывают на наличие недобросовестных действий со стороны данных участников ВЭД.
Использование динамических экономических показателей при определении риска совершения преступлений и правонарушений в таможенной сфере обусловлено тем, что динамические показатели описывают деятельность участника ВЭД в развитии.
Показатель является динамическим, если как минимум одна его переменная относится к периоду времени, отличному от времени, к которому отнесены другие переменные. С помощью динамических показателей решаются следующие задачи: определение траектории деятельности участника ВЭД, ее состояний в заданные моменты времени, анализ системы на устойчивость и анализ структурных сдвигов. Все это помогает выявить недобросовестные действия со стороны участника ВЭД.
Под недобросовестными действиями следует понимать противоречивые или недостающие доказательства, например, такие как:
- необычные изменения в данных бухгалтерского баланса;
- изменения в динамике важнейших экономических коэффициентов;
- несоответствие взаимосвязей показателей, отраженных в бухгалтерской отчетности.
Также под недобросовестными действиями участников ВЭД понимаются действия, совершенные обманным путем одним или несколькими лицами из числа представителей собственника, руководства, работников предприятия-участника ВЭД для извлечения незаконных выгод.
Таким образом, при проверке отчётности участника ВЭД использование привычных аналитических процедур, таких как горизонтальный и вертикальный анализ экономических показателей или расчет финансовых коэффициентов, не всегда является эффективным и не позволяет выявить риск совершений ими преступлений и правонарушений в таможенной сфере.
Поэтому является целесообразным использовать специально разработанные процедуры, которые были разработаны именно для выявления недобросовестных предпринимателей, и которые учитывают взаимосвязи между различными элементами финансовой и нефинансовой информации организации и их изменение с течением времени.
Одной из таких процедур и является, кратко рассмотренная ранее, «модель Бе-ниша» («M-score»). Модель направлена, в первую очередь, на обнаружение признаков незаконного манипулирование выручкой и прибылью на основе выявления взаимосвязей между показателями бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах. Она отличается простотой применения и
Дебиторская
задолженность
Обязательства
БИТ 2017 Том 1 № 3
возможностью наглядного представлениях результатов.
Чтобы использовать модель Бениша, потребуется отчётность участника ВЭД за несколько периодов (как минимум за 2 года), а также отчётность сопоставимых по размерам предприятий-участников ВЭД, действующих в том же виде экономической деятельности. Все эти данные имеются в доступе у должностных лиц таможенных органов, которые в рамках таможенного контроля участников ВЭД могут в качестве дополнительного индикатора мошенничества использовать указанный метод.
Следует отметить, что появление в отчётности тех или иных признаков мошенничества еще не является свидетельством искажения данных или того, что участник ВЭД нарушает таможенное законодательство. Однако к отчетности такого предприятия должностному лицу таможенного органа следует отнестись с повышенным вниманием.
Модель Бениша построена на основе исследования финансовых данных различных компаний и организаций, которые были заподозрены в манипулировании бухгалтерской (финансовой) отчетностью, и состоит в расчете восьми динамических экономических показателей и получении на их основе сводного индекса М^гоге.
Несмотря на большое количество плюсов и преимуществ, которые имеет метод М. Бениша, в целях определения влияния динамических критериев экономической устойчивости участников ВЭД на преступность в таможенной сфере имеет смысл разработки собственной регрессионной модели, которая будет отображать зависимость наличия или отсутствия фактов преступлений и правонарушений таможенного законодательства у предприятий-участников
ВЭД на основе анализа динамических экономических показателей.
Разработанная М. Бенишем модель имеет ряд существенных недостатков. Данный метод разрабатывался и применялся для анализа финансовой отчетности публичных американских компаний, которые были замечены в манипулировании и завышении данных в своей бухгалтерской отчетности, соответственно в отношении российских участников ВЭД он может не дать надежного результата.
Но, несмотря на указанные ограничения, сами индексы, использованные в модели Бениша, достаточно уверенно показывают взаимосвязь между ключевыми показателями из отчётности участника ВЭД и вероятностью совершения им преступлений и правонарушений в области таможенного дела.
Себестоимость реализованной продукции
Выручка от продаж
Амортизация
Основные средства
Сравнение финансовых показателей отчетного года
и базового участника ВЭД
ЗЕ
Активы
Денежные средства
Расходы на продажу
Расчет динамических экономических показателей
DSRI, GMIAQI, SGI, DEPI, SGAI, L VGI, TATA
Применениекоэффициентного анализа
И
Опр едел ение р иск а манипу лир ов ания финансов ой отчетно стью участник ом В Э Д
£
Выявление пр вступлений и пр ав онар уш ений в таможенной сфере
ЗЕ
Установление факта добр опорядочности участника ВЭД
Рис. 3. Многофакторная модель, определяющая влияние динамических критериев экономической устойчивости участников ВЭД на преступность в таможенной сфере
Поэтому необходимо сначала разработать многофакторную модель, которая определит влияние динамических критериев экономической устойчивости участников ВЭД на преступность в таможенной сфере. Данная многофакторная модель представлена на рис. 3. и позволяет детально исследователь взаимозависимость признаков и процессов, характеризующих деятельность предприятия-участника ВЭД, их соподчиненность и силу корреляционного взаимодействия.
Данная многофакторная модель выделяет несколько этапов в установлении взаимосвязи между экономическими показателями в финансовой отчетности участника ВЭД и риска совершения им правонарушения или преступления в таможенной сфере:
1. Сравнение основных экономических показателей отчетного года и базового.
2. Расчет динамических экономических показателей на их основе.
3. Применение коэффициентного анализа.
4. Определение риска манипулирования финансовой отчетностью участником ВЭД.
5. Вывод об отсутствии или наличия риска совершения данным участником ВЭД правонарушения или преступления в таможенной сфере.
На практике может применятся следующий подход к оценке динамических показателей. Если индекс принимает значение больше единицы, то это может служить признаком потенциальных манипуляций с отчетностью для следующих динамических показателей:
- Индекс дневных продаж в дебиторской задолженности (Days Sales in Receivables Index (DSRI));
- Индекс рентабельности продаж по валовой прибыли (Gross Margin Index (GMI));
- Индекс качества активов (Asset Quality Index (AQI));
- Индекс роста выручки (Sales Growth Index (SGI));
- Индекс амортизации (Depreciation Index (DEPI));
- Индекс коммерческих и управленческих расходов (Sales General and Administrative Expenses Index (SGAI)).
Полученное значение индекса меньше единицы свидетельствует о потенциальных манипуляциях для индекса финансовой зависимости. Рассчитанное значение индекса больше нуля свидетельствует о потенциальных манипуляциях для индекса начисления к активам.
Несовершенство метода М. Бениша подчеркивает необходимость дальнейшего исследования проблемы выявления фальсифицированной финансовой отчетности с целью определения наиболее эффективного метода, адекватного для применения таможенными органами.
Таким образом, на основе рассмотренных ранее динамических экономических показателей необходимо разработать специальную регрессионную модель, которая будет наиболее точно определять влияние данных индексов на преступность в таможенной сфере, а также быть актуальной и правдивой для прогнозирования таможенных правонарушений и преступлений на основе анализа показателей, отображенных в финансовой отчетности российских участников ВЭД.
Список литературы
1. Саакян Т.Г. Развитие методических основ про-
гнозирования финансовой устойчивости хозяйствующих субъектов: дис. кан. экон. наук: 08.00.12. Ростов-на-Дону, 2014. С. 21.
2. Балакин М.Ф., Люшина Э.Ю. Методические ас-
пекты оценки финансовой устойчивости предприятия // УЭкС. 2012. №12 (48) С. 32.
3. Петрова Е.Ю., Филатова Е.В. Актуальность ко-
эффициентного метода оценки финансовой устойчивости // Вестник НГИЭИ. 2015. №1 (44) С. 66.
4. Пихтарева А.Н. Финансовая устойчивость и
факторы ее роста в современны российских корпорациях: дис. кан. экон. наук: 08.00.10. Тольятти, 2014. С. 45.
5. Гутковская Е.А., Колесник Н.Ф. Оценка финан-
совой устойчивости коммерческой организации и мероприятия по ее повышению // Вестник СамГУ. 2015. №2 (124) С. 36.
6. Курочкина И.П., Быстрыгина Н.В. Инновацион-
ные методы оценки степени достоверности информации консолидированной финансовой отчетности организаций // Статистика и экономика. 2014. №6-2 С. 311.
7. Benish M.D. The Detection of Earning Manipula-
tion // Financial Analysts Journal. 1998. Vol. 55, № 5. P. 24-36.
8. Швырёва О.И., Пипа К.Г. Методика аудита
мнимых и притворных объектов бухгалтерского учета // Научный журнал КубГАУ -
Scientific Journal of KubSAU. 2014. №102 С. 711.
9. Резяпова Н.Р. Аналитические методы выявле-
ния недобросовестных действий при проведении аудиторской проверки // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2014. №2 С. 118.
10. Аверина О.И., Лябушева А.А. Аналитические приемы выявления фальсификаций бухгалтерской (финансовой) отчетности // Инновационная наука. 2015. №5-1 С. 13.
11. Тунтаев Р.И., Трубицын К.В., Чекушкин Е.В. Таможенный контроль после выпуска товаров: учеб. пособие. СПб.: ИЦ «Интермедия», 2015. С. 59.
12. Якушевская Е.А., Брух К.С. Развитие системы управления рисками как фактор повышения эффективности таможенного администрирования // Таможенная политика на Дальнем Востоке. 2014. №1 С. 60.
13. Максимова Т.Г., Быркова Е.Ю. Нормативно-правовые проблемы реализации организационно-технологических инноваций в таможенном сервисе // Журнал правовых и экономических исследований. 2015. № 1 С. 53..
Поступила в редакцию 18.08.2017
Сведения об авторах:
Зайцева Вера Александровна - студент факультета таможенного дела Санкт-Петербургского имени В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии, e-mail: tstk@spbrta.ru. Афонин Дмитрий Николаевич - доктор медицинских наук, профессор кафедры технических средств таможенного контроля и криминалистики Санкт-Петербургского имени В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии, e-mail: tstk@spbrta.ru
