Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях враждебной окружающей среды бизнеса

Любой бизнес всегда функционирует в условиях определенной окружающей среды. При этом под окружающей средой следует понимать не только природные ресурсы, но и правовое поле, финансовую среду, нормативную базу и т.д. Неопределенность является как источником прибыли для бизнеса, так и источником риска для предприятия, прежде всего риска банкротства.

Чтобы более полно, с учетом влияния окружающей среды, оценить степень финансовой устойчивости предприятия, авторами статьи предлагается использовать модифицированную с учетом воздействий окружающей среды и рыночных механизмов Z-модель, имеющую следующий вид:

R=А1*Х1+А2*Х2+А3*Х3+А4*Х4+А5*Х5+А6*Х6>0, где

R - рейтинговое число;

Х1 - коэффициент обеспеченности предприятия собственными средствами (отношение собственных оборотных активов к общей сумме активов);

Х2 - коэффициент текущей ликвидности;

Х3 - рентабельность собственного капитала;

Х4 - коэффициент капитализации предприятия (отношение рыночной стоимости собственного капитала к балансовой стоимости заемных средств);

Х5 - показатель общей платежеспособности, определяемый как отношение рыночной стоимости активов ко всем обязательствам предприятия;

Х6 - коэффициент менеджмента, определяемый как отношение выручки от реализации к величине текущих обязательств предприятия;

А1, А2, А3, А4, А5, А6 - индексы значимости каждого фактора модели.

Коэффициенты являются показателями хозяйственной деятельности предприятия и степени его финансовой устойчивости. Они численно выражают риск неблагоприятного развития финансовой ситуации на предприятии.

Смысл введения индексов значимости состоит в достижении двуединой цели. С одной стороны, ранжировать коэффициенты по степени их важности для финансовой устойчивости предприятия. С другой, - математически ограничить область изменения R для обеспечения возможности сравнения рейтингового числа одного предприятия с рейтинговым числом другого. Существенно, что предприятия в рамках одной отрасли несут схожие риски, подвергаясь типовому воздействию окружающей среды бизнеса (правовой, финансовой и т.д.). Применение же модели к предприятиям разных сфер бизнеса неправомерно, так как фактически будут сравниваться нетипичные риски.

Рейтинговое число R представляет собой численное выражение реакции предприятия на воздействие окружающей среды. Получившаяся величина R позволяет оценивать степень финансового риска данного предприятия при работе в условиях априорно враждебной окружающей среды бизнеса. При расчете R за несколько последовательных временных периодов мы получаем динамику изменения финансовой устойчивости предприятия, что позволяет анализировать влияние на него окружающей среды и тенденции дальнейшей динамики финансовой устойчивости предприятия.

При расчете в соответствии с предлагаемой моделью впервые для исчисления рейтингового числа применен коэффициент капитализации предприятия. Этот коэффициент позволяет в российских условиях, когда стоимость капитала предприятия по балансу занижена, точно оценить риск банкротства предприятия. До сих пор при расчете рейтингового числа [R] использовались только стандартные коэффициенты финансового анализа, что ограничивало его экономический смысл. Также впервые для оценки качества менеджмента и, соответственно, степени финансовой устойчивости предприятия применен метод расчета коэффициента менеджмента как отношение выручки от реализации к текущим обязательствам предприятия. Основанием для именно такого расчета коэффициента является система налогообложения прибыли. Обычно коэффициент менеджмента определяется как отношение прибыли к выручке. Однако в условиях российской окружающей среды бизнеса предприятие стремится к занижению бухгалтерской прибыли всеми доступными способами. Поэтому стандартный расчет коэффициента менеджмента не позволяет реально принимать решения, касающиеся финансовой устойчивости предприятия. По мнению авторов статьи, при применении предлагаемого порядка расчета коэффициент будет отражать, насколько эффективно использует предприятие источники получения прибыли, насколько предприятие устойчиво к вредным воздействиям окружающей среды.

Следует отметить, что коэффициенты значимости для использования данной математической модели должны рассчитываться отдельно для каждой подотрасли. Например, они будут отличаться для анализа финансового состояния предприятий черной и цветной металлургии. Связано это ограничение с различиями в технологической цепочке и особенностями бухгалтерского учета. Так, рентабельность производства листового проката в черной металлургии отличается в несколько раз от рентабельности переработки давальческого сырья (толлинга) в цветной металлургии, бухгалтерский учет толлинга качественно отличен от учета при работе с собственным сырьем комбината черной металлургии.

Рассмотрим применение предложенной модели на примере трех предприятий цветной металлургии.

Расчет значений коэффициентов проводился на основании данных баланса и отчета о прибылях и убытках за год по каждому предприятию. Коэффициент капитализации рассчитываем по данным баланса и данным по мировым ценам на продукцию предприятия в расчетном периоде. При этом рыночная стоимость собственного капитала определялась как произведение валового объема производства в единицах продукции на стоимость единицы продукции на Лондонской бирже металлов с учетом среднемесячного курса доллара на ММВБ.

Индексы значимости определялись методом линейного программирования через решение системы неравенств, представляющих собой математически выраженные ограничения на диапазон изменения значений индексов, условия, что рейтинговое число не должно быть отрицательным, и фактического диапазона изменения числовых значений коэффициентов. Распределение индексов значимости по местам (а1, а2, а3…,… аn) производилось на основании экспертной оценки авторами статьи каждого из коэффициентов по степени влияния на финансовую устойчивость предприятия.

Оценка финансового состояния ряда предприятий алюминиевой промышленности, выполненная на основе разработанной многофакторной статистической модифицированной Z_модели, представлена в табл. 1.

Таблица 1. Оценка финансового состояния ряда предприятий алюминиевой промышленности, выполненная на основе разработанной авторами многофакторной статистической модифицированной Z_модели (по состоянию на 1998 год)

Прежде чем приступать к анализу финансовых показателей предприятий и коэффициентов, входящих в состав модифицированной Z-модели, следует отметить, что при определении основных значимых коэффициентов была рассчитана значимость этих коэффициентов. Эти данные весов коэффициентов приведены в табл. 2.

Ранжирование основных коэффициентов, входящих в состав модифицированной Z-модели, показало следующее. Основным значимым фактором, существенно влияющим на финансовую устойчивость предприятия, является коэффициент текущей ликвидности, затем в порядке убывания следуют: показатель общей платежеспособности, рентабельность собственного капитала, коэффициент капитализации предприятия, коэффициент менеджмента и коэффициент обеспеченности предприятия собственными средствами.

Таблица 2. Весовые характеристики основных значимых коэффициентов, входящих в состав модифицированной Z-модели

Как следует из табл. 1, минимальное рейтинговое число R, равное 21,52, соответствует финансовому положению Северо-Уральского бокситового рудника. При значениях R в интервале от 10 до 50 предприятие находится в «зоне неплатежеспособности». Это подтверждается и низким уровнем коэффициента обеспеченности предприятия собственными средствами Х1 = 0,045. Коэффициент текущей ликвидности Х2 = 0,180, что по существующим методикам оценки финансового состояния свидетельствует об отсутствии у предприятия свободных средств, полностью покрывающих текущие обязательства предприятия. Нормативное значение коэффициента текущей ликвидности должно быть равным или большим 2.

Коэффициент рентабельности собственного капитала Х4 для Северо-Уральского бокситового рудника (СУБР) по итогам 1998 года равен -0,070, что свидетельствует об убытках, понесенных предприятием.

Коэффициент капитализации для СУБР также весьма низкий - 0,440. Этот показатель в десятки раз ниже, чем для Кандалакшского алюминиевого завода и еще в большей степени ниже по сравнению с Саянским алюминиевым заводом. Показатель общей платежеспособности Х5, наиболее высокий для Саянского алюминиевого завода, равен 24,430, для Кандалакшского алюминиевого завода он несколько ниже и составил 4,270; для Северо-Уральского бокситового рудника Х5 = 4,240. Этот факт легко объясним, следует только учесть, что конечной продукцией СУБР являются бокситы, стоимость которых примерно на порядок ниже стоимости первичного алюминия, производимого на Саянском и Кандалакшском алюминиевых заводах, а производственная мощность Кандалакшского алюминиевого завода в несколько раз ниже, чем производственная мощность и, соответственно, объем реализации готовой продукции (первичного алюминия) на Саянском алюминиевом заводе.

Особый интерес представляет коэффициент менеджмента, определяемый (как уже было отмечено выше) как отношение выручки к текущим обязательствам (т.е. фактически к долгам) предприятия. Исходя из этого определения, чем меньше значение коэффициента менеджмента, тем эффективнее управление предприятием.

Теоретически, при изменении коэффициента менеджмента Х6 в интервале от 0 до 0,5 выручка предприятия от реализации продукции обеспечивает не менее чем 2-х кратное покрытие текущих обязательств предприятия, что свидетельствует о качественном управлении.

Увеличение коэффициента менеджмента до интервала от 0,5 до 1 сигнализирует о том, что выручка от реализации продукции может полностью покрыть текущие обязательства предприятия, но прибыли у предприятия уже практически нет. Это характеризует низкий уровень менеджмента, предприятие находится в «зоне кризиса». Превышение значения коэффициента менеджмента Х6>1 свидетельствует о возможном банкротстве предприятия.

Данные табл. 1 показывают, что анализируемые предприятия обладают достаточно хорошим уровнем менеджмента (за исключением СУБР), предприятия финансово устойчивы. Но если сравнивать коэффициенты менеджмента рассматриваемых предприятий между собой, то можно убедиться, что более высокий уровень менеджмента отмечается на Саянском алюминиевом заводе, что подтверждается и другими косвенными признаками.

Отрицательное значение рассматриваемого коэффициента на Североуральском бокситовом руднике, равное -0,560, свидетельствует о консерватизме управленческого персонала этого предприятия, допустившего, что у предприятия имеется непогашенная дебиторская задолженность, т.е. часть продукции предприятия была отгружена без предварительной оплаты или без оплаты по факту поставки.

Иными словами, Северо-Уральский бокситовый рудник практически выдал какому-то предприятию товарный кредит поставками бокситов, который не был погашен в течение 1998 года.

Такой факт также указывает на недостаточный уровень менеджмента на предприятии, что приводит к увеличению финансовых рисков. А если для СУБР проанализировать показатель менеджмента за ряд лет, то следует отметить, что этот показатель ухудшается, что свидетельствует о нерациональной финансовой политике руководства предприятия.

В итоге, общее рейтинговое число R для Северо-Уральского бокситового рудника самое низкое среди анализируемых предприятий алюминиевой промышленности, что показывает на наличие финансовых рисков в его производственно-хозяйственной деятельности.

Предлагаемая методика многофакторного статистического анализа финансовой устойчивости предприятия позволяет не только ответить на вопрос, находится ли предприятие на грани банкротства или нет, но и выявить основные причины ухудшения финансового состояния предприятия, оценить факторы, определяющие состояние окружающей среды бизнеса и разработать меры по снижению финансовых рисков, угрожающих предприятию банкротством.

Предлагаемая модель оценки финансовых рисков промышленных предприятий учитывает как требования федерального законодательства «О несостоятельности (банкротстве)», так и реалии российского финансового рынка и уровень менеджмента в области управления финансовыми рисками.

В заключение следует отметить, что в условиях рыночной экономики с увеличением опасности неплатежеспособности и последующего банкротства предприятий все большее значение приобретает проблема разработки методов управления финансовыми рисками на основе современных методик анализа и прогнозирования их возникновения. Одним из таких методов анализа и прогнозирования финансовых рисков промышленных предприятий является применение многофакторной статистической модели оценки финансовой устойчивости предприятия, учитывающей влияние основных факторов окружающей среды бизнеса и базирующейся на обработке официальной бухгалтерской отчетности предприятий.

Методы оценки рисков

Вы можете заказать оценку рисков в нашей оценочной компании, оформив заявку на оценку рисков. Наша компания также проводит оценку инвестиций

Под «оценкой риска» подразумевается его количественное измерение.

Первый подход: риск оценивается как сумма произведений возможных ущербов, взвешенных с учетом их вероятности.

Второй подход: риск оценивается как сумма рисков от принятия решения и рисков внешней среды (независимых от наших решений).

Третий подход: риск определяется как произведение вероятности наступления отрицательного события на степень отрицательных последствий.

Современный подход к проблеме оценки риска включает два различных, но дополняющих друг друга подхода:

метод оценки стоимости риска - VaR (Value-at-Risk), базирующийся на анализе статистической природы рынка;

метод анализа чувствительности портфеля к изменениям параметров рынка - Stress or Sensitivity Testing.

Метод оценки рисков VaR

VaR - это статистический подход. Методология VaR обладает рядом несомненных преимуществ: она позволяет измерить риск в терминах возможных потерь, соотнесенных с вероятностями их возникновения; позволяет измерить риски на различных рынках; позволяет агрегировать риски отдельных позиций в единую величину для всего портфеля, учитывая при этом информацию о количестве позиций, волатильности на рынке и периоде поддержания позиций.

VaR является суммарной мерой риска, способной производить сравнение риска по различным портфелям (например, по портфелям из акций и облигаций) и по различным финансовым инструментам (например, форварды и опционы).

VaR является универсальной методикой оценки различных видов кредитных и инвестиционных рисков:

ценового риска

валютного риска

кредитного риска

риска ликвидности

Сутью расчетов VaR является чёткий и однозначный ответ на вопрос, возникающий при проведении финансовых операций: какой максимальный убыток рискует понести инвестор за определённый период времени с заданной вероятностью? Отсюда следует, что величина VaR определяется как наибольший ожидаемый убыток, который с заданной вероятностью может получить инвестор в течение n дней. Ключевыми параметрами VaR являются период времени, на который производится расчёт риска, и заданная вероятность того, что потери не превысят определенной величины.

Для вычисления VaR необходимо определить ряд базовых элементов, влияющих на его величину. В первую очередь, это вероятностное распределение рыночных факторов, напрямую влияющих на изменения цен входящих в портфель активов. Очевидно, что для его построения необходима некоторая статистика по поведению каждого из этих активов во времени. Если предположить, что логарифмы изменений цен активов подчиняются нормальному гауссовскому закону распределения с нулевым средним, то достаточно оценить только волатильность (т.е. стандартное отклонение). Однако на реальном рынке предположение о нормальности распределения, как правило, не выполняется. После задания распределения рыночных факторов необходимо выбрать доверительный уровень (confidence level), то есть вероятность, с которой потери не должны превышать VaR. Затем надо определить период поддержания позиций (holding period), на котором оцениваются потери. При некоторых упрощающих предположениях известно, что VaR портфеля пропорционален квадратному корню из периода поддержания позиций. Поэтому достаточно вычислить только однодневное VaR. Тогда, например, четырехдневное VaR будет в два раза больше.

Говоря простым языком, вычисление величины VaR производится с целью формулирования утверждения подобного типа: «Мы уверены на Х% (с вероятностью Х%), что наши потери не превысят величины Y в течение следующих N дней.» В данном положении неизвестная величина Y и есть VaR.

РАСЧЕТ VaR

Для начала нужно определить логарифмы однодневных изменений курсов акций для каждой позиции по формуле:

где F - курс акции на i_тую дату

Затем рассчитывается стандартное отклонение для каждой позиции:

где N - количество дней.

При расчете значения VaR на период более одного дня данное выражение умножается еще и на корень их числа дней, на которое рассчитывается VaR.

После этого уже рассчитывается сам показатель VaR по формуле:

где k - коэффициент, соответствующий каждому из доверительных уровней 90%, 95%, 97,5% и 99%;

P - текущая стоимость финансового инструмента;

N - количество финансовых инструментов данной позиции. Обычно расчет VaR производится для доверительных уровней 90%, 95%, 97,5% и 99%.

Коэффициенты, соответствующие каждому из доверительных уровней, приведены в таблице:

Метод оценки рисков Stress Testing

Недостатком метода оценки рисков VaR является то, что он игнорирует очень многие значительные и интересные детали, необходимые для реального представления рыночных рисков. VaR не учитывает, какой вклад в риск вносит рынок, какие структурные изменения портфеля увеличивают риск, а также какие инструменты хеджирования контролируют специфический риск.

Ответы на эти вопросы можно получить с помощью метода анализа чувствительности портфеля к изменениям параметров рынка Stress Testing. VaR, по определению, ориентируется на ожидаемый уровень достоверности (90%, 95%, 97,5% и 99%). Именно Stress Testing позволяет анализировать поведение портфеля в условиях реализации вероятности оставшихся 10%, 5%, 2,5% и 1% событий.

Stress Testing может быть определено как оценка потенциального воздействия на финансовое состояние инвестиции ряда заданных изменений в факторах риска, которые соответствуют исключительным, но вероятным событиям. Stress Testing осуществляется с применением различных методик. В рамках Stress Testing инвестор должен учитывать ряд факторов, которые могут вызвать экстраординарные убытки в портфеле активов, либо предельно усложнить управление его рисками. Данные факторы включают в себя различные компоненты рыночного, кредитного рисков и риска ликвидности.

Идея этого метода оценки - анализ вариаций подходящей целевой функции (например, доходности или современной стоимости портфеля) в зависимости от вариаций параметров рынка (кривой доходности, изменчивости (волатильности) рыночных цен, обменных курсов и т.п.). Но если методика VaR уже стала общепризнанным инструментом, то общепризнанного инструмента класса Stress Testing пока не существует.

Stress Testing позволяет решить проблему резких скачков и выбросов. Это метод анализа влияния многих, если не всех основных видов параметров предпринимательских, финансовых, кредитных и инвестиционных рисков одновременно, таких как сдвиги, изменение наклона или изгибы кривой доходности, изменение абсолютной величины доходности, изменчивости и т.д. Таким образом, для заданного портфеля можно исследовать изменение его параметров (доходности, современной стоимости) как при краткосрочных, так и при длительных изменениях рынка, выражающихся в резких и плавных изменениях доходности инструментов, их корреляций вплоть до моделирования кризисных ситуаций.