Детерминанты банкротства строительных компаний россии

Размещено на http://www.allbest.ru/

Детерминанты банкротства строительных компаний россии

Determinants of bankruptcy of russian construction companies

Караевская Екатерина Сергеевна

Karayevskaya Ekaterina Sergeevna

Магистр 2 курс

Master's degree 2nd year СурГУ

Институт экономики и управления, направление "Финансы и кредит"

SurGU

Institute of Economics and Management, Finance and Credit department

Аннотация

Принятые в 2022 году странами ОПЕК+ и их партнерами договоренности об ограничении добычи нефти на 2 млн баррелей в сутки стали более резкими, чем аналогичные меры 2020 года. Они оказали влияние не только на компании, непосредственно связанные с нефтедобычей, но и организации смежных сфер. В частности, нефтесервисным предприятиям становится необходимо уменьшать объем заказов, пересматривать цены на оказываемые услуги.

Ключевые слова: банкротство, строительные компании.

Abstract

The agreements adopted in 2022 by the OPEC+ countries and their partners on limiting oil production by 2 million barrels per day have become more drastic than similar measures in 2020. They have influenced not only companies directly related to oil production, but also organizations in related fields. In particular, oilfield service companies are becoming necessary to reduce the volume of orders and revise prices for services provided.

Keywords: bankruptcy, construction companies.

Нефтесервисные услуги - это, прежде всего, бурение и строительство скважин, геологоразведка и так далее. Наиболее критичны для российской нефтедобычи поставки телеметрических систем, которые используются в процессе направленного бурения. Эти технологии поставляются практически исключительно компаниями "большой четверки", которые на фоне геополитических изменений объявили о прекращении сотрудничества и уходе с отечественного рынка. бурение банкротство скважина

Соответственно для отечественных нефтесервисных компаний актуален вопрос определения факторов, влияющих на устойчивость положения в условиях повышенного риска, изменения ситуации на рынке нефтегазовых услуг. Одним из ключевых рисков для организаций подобного рода является банкротство, как элемент системы защиты прав собственности. В связи с этим необходимо не только проводить анализ текущего финансового состояния компаний, но и заблаговременно проводить диагностику возможности наступления банкротства.

В целях комплексного анализа экономического положения компании необходимо учитывать, в первую очередь, переменные внутреннего характера, как, непосредственный учет ее денежных потоков, действий аппарата управления. Влияние также оказывает внешняя среда, конъюнктура рынка. Своевременная аналитика текущего экономического и финансового состояния компании снижает риски неопределенности, нестабильности и неустойчивости, которые могут привести как к временной потере ликвидности и платежеспособности компании, так и к её реальному банкротству.

В настоящее время экономическая наука располагает достаточно большим количеством методик оценки и прогнозирования банкротства компаний. Отмечают, что для построения моделей диагностики риска банкротства в 64% используются статистические методы, в 25% - искусственный интеллект, в 11% - другие методы. Однако для целостного экономического и финансового анализа организации и определения рисков возникновения банкротства необходимо использовать наиболее оптимальное сочетание нескольких методов.

В целях применения релевантных превентивных мер, определения подходящих методик следует выделять ключевые детерминанты, влияющие на риск возникновения банкротства нефтесервисных компаний.

Вопросам банкротства как риск-инструмента посвящены работы Оборина М.С., Мартиросян М.Р., Макеевой Н.Ю., Бакуровой А.О. Модели прогнозирования банкротства упоминаются в исследованиях Войко А.В., Березинец И.В., Бобылевой А.З., Ильионй Ю.Б. Изучением всестороннего, многофакторного анализа в целях предупреждения банкротства занимаются в том числе и зарубежные авторы, такие темы в своих работах рассматривают Лессман С., Ли В., Ричард Л., Вольфганг К. Экономико -теоретический аспект банкротства рассматривается в работах таких классиков как А. Смит, К. Маркс, И. Фишер, Д. Кейнс и Б. Бернанке.

Объект исследования - нефтесервисные предприятия с высокими рисками банкротства. Предмет исследования - детерминанты банкротства нефтесервисных компаний.

Целью исследования выпускной квалификационной работы является - выявление и классификация ключевых детерминант банкротства нефтесервисных компаний России.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

- Раскрыть теоретические основы несостоятельности (банкротства) компаний России, дать определение детерминантам банкротства.

- Провести анализ и дать оценку ключевым детерминантам банкротства нефтесервисных компаний России и за рубежом.

- Разработать классификацию ключевых детерминант банкротства нефтесервисных компаний России.

Методами исследования послужили:

- Графический метод;

- Анализ;

- Синтез;

- Обобщение.

Научная новизна исследования заключается в исследовании вопроса несостоятельности (банкротства) нефтесервисных предприятий в условиях изменения условий их функционирования, вызванных санкциями.

Практическая значимость исследования заключается в предложении классификации детерминант оценки вероятности банкротства нефтесервисных компаний для улучшения данной оценки и расширения базы анализа.

В периметре исследуемых вопросов наибольших успехов удалось достичь отечественным авторам Обориной М.С., Мартиросян М.Р. [16], а также Войко А.В. [6], в трудах которых исследуется сущность моделирования банкротства, влияние учитываемых детерминант на достоверность каждой конкретной модели. В результате авторами приведены выводы о том, что факторы банкротства компаний и степень их значимости будет различна в зависимости от методики расчета, модели, помимо прочего, полученные результаты также будут отличаться в зависимости от экономических особенностей государства. При этом в работах ставится вопрос достоверности моделей банкротства в сущности. Березинец И.В., Бобылевой А.З., Ильионй Ю.Б. [4] уточнены подходы к выявлению признаков ухудшения финансового состояния и вероятности банкротства, определены ключевые точки контроля, критически важные для прогнозирования возможности банкротства компаний и их предупреждения.

Вместе с тем, Макеевой Н.Ю., Бакуровой А.О. [12] отмечен тот факт, что прогнозирование банкротства многие годы находится в сфере интересов широкой группы заинтересованных сторон: регуляторов, инвесторов, кредиторов, рейтинговых агентств, аудиторов, консультантов и менеджмента компаний. Результатами исследований является подбор моделей, дающих наиболее правильный прогноз финансового положения предприятия. Выявлено также, что модели прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий не позволяют оценить изменения финансовой устойчивости в краткосрочной перспективе. В части рассмотренных исследований предлагается основанная на данных система объяснимых рассуждений на основе прецедентов (CBR) для прогнозирования банкротства, а также применение нейронных сетей в качестве вспомогательного инструмента.

С точки зрения экономико-теоретического аспекта, А. Смит, К. Маркс, И. Фишер, Д. Кейнс и Б. Бернанке [22] динамику уровня банкротств в экономике рассматривают как разнонаправленную с прохождением этапов экономического цикла. Во время экономического спада хозяйствующие субъекты сокращают инвестиционные расходы, пытаясь сохранить ликвидность, что приводит к углублению кризиса.

Вектор дальнейших исследований по вопросу будет направлен в сторону Data driven - технологий, что обусловлено Четвертой промышленной революцией и повсеместным внедрением цифровых технологий в экономические процессы, в частности. Современная инновационная экономика так же повлияла на расширение перечня факторов несостоятельности компаний следующими: системные факторы, наличие структурных диспропорций в экономике, геополитическая неустойчивость, неверная оценка инновационного потенциала и недостаточность долгосрочных инвестиционных ресурсов. В работах зарубежных авторов [ 23] в том числе упоминается более высокая скорость и точность прогнозирования банкротства, и, соответственно, ключевых факторов, влекущих его, с использованием технологий машинного обучения, в сравнении с традиционными методами моделирования и прогнозирования.

Из вышеописанного следует, что вопрос несостоятельности (банкротства) интересует ученых еще с давнего времени, однако каждый из них отмечает для себя те или иные особенности оценки банкротства и его прогнозов. Необходимо отметить, что зарубежные методы оценки несостоятельности отличаются от отечественных, что определяет необходимость проведения их сравнительного анализа.

Среди моделей прогнозирования банкротства наибольшее распространение получила модель Альтмана (Z-модель), общий экономический смысл которой представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период[24].

Из-за разнообразия методов оценки банкротства предприятий трудно выбрать наилучший метод для конкретной компании.

Разные системы прогнозирования часто дают противоположные значения, на результат которых нельзя полагаться.

Российской экономике трудно использовать западные модели, поэтому отечественные экономисты разработали свои собственные модели прогнозирования риска банкротства или адаптировали западные модели.

Среди отечественных моделей диагностики риска вероятности банкротства можно выделить модель, разработанную учеными Иркутского государственного экономического исследовательского университета.

С целью оценки возможности применения модели отечественных и зарубежных методик на практике, а также оценки правильности их показателей анализируется риск банкротства крупнейших российских нефтяных предприятий: ПАО "Газпром", ПАО "Сургутнефтегаз", ПАО НК "Башнефть" с помощью отечественной и зарубежной моделей оценки вероятности банкротства, расчеты отражены в таблицах 1 и 2.

Таблица 1 - Расчет по модели Альтмана

Источник: [24]

По данным расчетов можно сделать вывод, что по крайней мере в одном случае модель Альтмана и модель Иркутской государственной экономической академии противоречат друг другу в оценке риска банкротства предприятий.

Учитывая показатели финансовой отчетности каждой из представленных организаций, можно сказать что отечественная модель не дает адекватной оценки вероятности банкротства.

Несмотря на то, что некоторые из ученых считали модель Альтмана неспособной дать объективную и точную оценку вероятности банкротства, расчеты показывают обратное, возможно это связано с тем, что данная модель охватывает больше факторов, то есть основывается как показателях чистой прибыли, так и на показателях структуры капитала.

Таблица 2 - Расчет по четырехфакторной модели Иркутской государственной экономической академии

Источник: [25]

Поэтому, проанализировав теоретические аспекты выбора модели риска несостоятельности, а также проведя соответствующие расчеты и проанализировав показатели каждой компании, работающей сегодня на российском нефтяном рынке, можно сделать вывод, что результаты расчетов модели Альтмана и Иркутской модели имеют противоречивые показатели риска банкротства. Так, например, с учетом финансовых результатов компании в 2020 году без глубокого анализа показателей можно говорить о стабильном финансовом положении ПАО "Газпром", расчеты по которому у каждой модели противоречат друг другу. Необходимо отметить, что в данном расчете отечественная модель показала несоответствующее действительности значение показателя.

Таким образом, важно понимать, что при выборе модели оценки несостоятельности необходимо учитывать некоторые национальные, экономические и другие особенности, неизбежно влияющие на работу компаний в той или иной стране.

Как было видно из анализа выше, различные наборы факторов, влияющих на оценку несостоятельности (банкротства), дают различный результат, остается открытым вопрос, какие же показатели дают наиболее четкое представление и отражают реальную ситуацию финансового состояния компании?

Для определения классификации показателей необходимо понимать, что на финансовое состояние предприятия влияют не только количественные показатели, как в моделях, рассмотренных выше, но качественные, при этом при выборе показателей необходимо учитывать еще особенности функционирования предприятия: отрасль, в которой функционирует предприятие; риск-менеджмент; позиция предприятия на рынке; его конкурентоспособность и тд.

Существует ряд причин, которые являются предпосылками для оценки вероятности банкротства:

- Увеличение издержек;

- Снижение продаж;

- Снижение ликвидности;

- Большой объем и рост дебиторской задолженности;

- Увеличение доли заемных средств в структуре капитала;

- Снижение уровня платежеспособности.

Таким образом, для оценки вероятности банкротства необходимо оценивать количественные и качественные показатели деятельности предприятия.

К количественным показателям можно отнести:

- Коэффициент текущей ликвидности;

- Коэффициент срочной ликвидности;

- Доля оборотных средств в активах;

- Доля собственных оборотных средств;

- Коэффициент концентрации собственного капитала;

- Коэффициент структуры заемного капитала;

- Рентабельность основной деятельности;

- Рентабельность совокупного капитала;

- Коэффициент оборачиваемости активов;

- Чистая прибыль;

- Выручка;

- Дебиторская задолженность;

К качественным показателям можно отнести:

- Качество риск-менеджмента;

- Деловая активность предприятия;

- Конкурентоспособность;

- Отрасль, функционирования предприятия;

- Квалификация персонала.

Данная классификация включает в себя наиболее популярные показатели, использующиеся во многих методиках оценки вероятности банкротства предприятий и способно дать всестороннюю оценку предприятия, включая его систему управления, так как количественные показатели помимо внешних факторов воздействия, также зависят от качества управления предприятием.

Также для улучшения прогнозирования банкротства можно рассмотреть данные показатели в динамике и определить средний уровень каждого из показателя как базовый для того или иного предприятия, это будет некой адаптацией выбираемой модели оценки вероятности банкротства под исследуемое предприятие.

Таким образом, предложенная классификация способна дать возможность обширного анализа с учетом качественных показателей деятельности предприятия, которые, несомненно, влияют на показатели его финансово-хозяйственной деятельности.

Вопрос несостоятельности (банкротства) интересует ученых еще с давнего времени, однако каждый из них отмечает для себя те или иные особенности оценки банкротства и его прогнозов. Необходимо отметить, что зарубежные методы оценки несостоятельности отличаются от отечественных, что определяет необходимость проведения их сравнительного анализа.

В рамках проведенного исследования были получены следующие результаты:

- Раскрыта сущность банкротства как невозможность предприятия выполнить требования своих кредиторов, что ведет к невозможности осуществления выплат по своим обязательствам.

- Определена сущность детерминант банкротства как факторов, влияющих на экономическую, финансовую устойчивость организации в условиях изменяющегося рынка. Причем эти факторы могут быть как объективными, т.е. независимыми от деятельности самой организации, так и субъективными.

- Проведен анализ и дана оценка ключевым детерминантам банкротства компаний в России. Так, был сделан вывод, что при выборе модели оценки несостоятельности необходимо учитывать некоторые национальные, экономические и другие особенности, неизбежно влияющие на работу компаний в той или иной стране.

- Была предложена классификация детерминант оценки несостоятельности (банкротства) предприятий нефтяного сектора. Данная классификация включает в себя наиболее популярные показатели, использующиеся во многих методиках оценки вероятности банкротства предприятий и способна дать всестороннюю оценку предприятия, включая его систему управления, так как количественные показатели помимо внешних факторов воздействия, также зависят от качества управления предприятием.

Также для улучшения прогнозирования банкротства было предложено рассмотреть выбранные показатели в динамике и определить средний уровень каждого из показателя как базовый для того или иного предприятия, что послужит некой адаптацией выбираемой модели оценки вероятности банкротства под исследуемое предприятие.

Литература

1. Антикризисное управление. Учебное пособие для технических вузов/под ред. Минаева Е.С. и Панагушина В.П. - М.: Приор, 2008.

2. Баклаева, Н.М., Финансовый анализ (продвинутый уровень): Учебное пособие для студентов экономических вузов. - Пятигорск: РИА- КМВ, 2018.- 400 с.

3. Бехтина, О.Е. Современные проблемы прогнозирования банкротства предприятий / О.Е. Бехтина // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2017. Т. 1. № 1. С. 75-81.

4. Бобылева А.З., Ильина Ю.Б. Вероятность банкротства: достоверны ли модели прогнозирования / А.З. Бобылева, Ю.Б. Ильина // Государственное управление. Электронный вестник. 2022. №94. С. 68-83.

5. Власкин, Г.А. Промышленная политика в условиях перехода к инновационной экономике / Г.А. Власкин, Е.Б. Ленчук. - М.: Наука, 2017. - 246 с.

6. Войко А.В. Моделирование вероятности банкротства строительных организаций в Российской Федерации / А.В. Войко // Финансы: теория и практика. - 2019. - №5. - С.62-74.

7. Воронин В.П. Учет и анализ банкротств / В.П. Воронин, Н.Г. Сапожникова и др. - М.: КноРус, 2011. - 224 с.

8. Иванова С.П., Земляков Д.Н., Баранников А.Л. Несостоятельность (банкротство) юридических и физических лиц: учебное пособие. М.: Юстиция, 2018. 200 с.

9. Кован С.Е. Предупреждение банкротства организаций: монография / С.Е. Кован. - М. : ИНФРА-М, 2017. - 219 с.

10. Львова, О.А. Факторы и причины банкротства компаний в условиях современной экономики / О.А. Львова, О.М. Пеганова // Государственное управление: Электронный вестник. - 2014. - №44. - С.64- 82.

11. Мазурова, И.И., Белозерова, Н.П., Леонова, Т.М., Подшивалова М.М. Методы оценки вероятности банкротства предприятия: учеб.пособие. - СПб.: Изд-во СПБГУЭФ, 2017. - С. 39.

12. Макеева Е.Ю., Бакурова А.О. Прогнозирование банкротства компаний нефтегазового сектора с использованием нейросетей / Е.Ю. Макеева, А.О. Бакурова // Корпоративные финансы. - 2021. - №3. - С. 22-30.

13. Михель, Василий Сергеевич Оптимизация финансовых стратегий промышленных корпораций на современном этапе развития российской экономики / Михель Василий Сергеевич. - М.: Наука и образование, 2014. - 443 с.

14. Мочалина, А.А. Выявление признаков банкротства предприятия на ранних этапах и методы, используемые при диагностике вероятности банкротства / А.А. Мочалина // Инновационная наука. - 2016. - № 4-1. - С. 216-219.

15. Никонова, Н.В., Гамулинская, Н.В. Реалистичность методов оценки диагностики вероятности банкротства / Н.В. Никонова, Н.В. Гумулинская // Успехи современной науки. - 2017. - Т. 3. № 1. - С. 104-106.

16. Оборин, М.С., Мартиросян М.Р. Банкротство как риск и инструмент превентивного реагированияв предпринимательской деятельности / М.С. Оборин, М.Р. Мартиросян // Интеллект. Инновации. Инвестиции. - 2021. - №3. - С. 35-47.

17. Основы экономики и организации нефтегазового производства. Учебное пособие / А.Ф. Андреев и др. - М.: Academia, 2014. - 320 с.

18. Османова Д.О. Злоупотребления при несостоятельности (банкротстве): монография / под ред. О.А. Беляевой. М.: Юстицинформ, 2020. 184 с.

19. Подольский Ю.Д. Обособленные споры в банкротстве: монография. Москва: Статут, 2020. 171 с.

20. Рождественская Т.Э. Банковское регулирование и надзор. Банкротство финансовых организаций. Меры воздействия банка России. М.: Юрайт, 2020. 171 с.

21. Сигидов Ю.И. Методика анализа финансового состояния и оценка потенциальности банкротства сельскохозяйственных организаций: Монография / Ю.И. Сигидов, С.А. Кучеренко, Н.С. Жминько. - М.: Инфра- М, 2013. - 416 с.

22. Чернова М.В. Банкротство: экономико-теоретический аспект / М.В. Чернова // Финансы и кредит. - 2020. - №16. - С. 50-53.

23. Lessmann S., Wolfgang K., Li W. A Data-driven Case-based Reasoning in Bankruptcy Prediction / S. Lessmann., K. Wolfgang, W. Li // November 2022.

24. Модель Альтмана (Z-score). Пример расчета https://afdanalyse.ru/publ/finansovvi analiz/1/bankrot 1/13-1-0-10

25. Прогноз ИГЭА риска банкротства (иркутская модель) https://afdanalyse.ru/publ/finansovvi analiz/1/prognoz igeha riska bankrotstva/13-1-0-40

Размещено на Allbest.ru