Файл: Институт Экономики и управления.pdf

66 где:
К1 – отношение суммы оборотных средств к стоимости активов;
К2 – отношение чистой прибыли к стоимости активов;
К3 – отношение операционных доходов к стоимости активов;
К4 – отношение рыночной суммарной цены всех акций к объему долговых обязательств;
К5 – отношение вырученных за весь период средств к стоимости активов.
Числовой диапазон, в котором находится рассчитанный показатель Z, делится на зоны: красная зона (высокая вероятность банкротства) – Z меньше 1,8; серая зона (вероятность банкротства неопределяемая) – Z в интервале от
1,8 до 2,9; зеленая зона (вероятность банкротства низкая) – Z превышает 2,9.
Формула расчета для неакционерных компаний:
(2.3.6)
Z = 0,717 * К1 + 0,847 * К2 + 3,107 * К3 + 0,42 * К4 + 0,998 * К5.
Распределение значений Z по зонам:
Z больше 2,9 – зеленая зона;
Z в интервале от 1,23 до 2,9 – зона неопределенности;
Z меньше 1,23 – красная зона (высокие риски банкротства в течение года).
Эта модель получила широкое распространение в финансовой сфере для оценки вероятности банкротства компаний. Уже на основе модели Альтмана были разработаны факторные модели других ученных уже с учетом специфики местного рынка.

67
Так, допустим, для оценки производственных предприятий может быть использована Дискриминантная факторная модель Г.В. Савицкой диагностики риска банкротства предприятий. Она представляет собой усовершенствованную модель Альтмана и построена на основании анализа данных 200 производственных предприятий за 3-х летний период.
Модель имеет следующий вид:
(2.3.7)
Z = 0,111X1 + 13,239Х2+ 1,676Х3+ 0,515X4 + 3,80Х5
Где:
Х1 - доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов;
Х2 - отношение оборотного капитала к основному;
Х3 - коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;
Х4 - рентабельность активов предприятия, %;
Х5 - коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в валюте баланса).
Расчет показателей модели по данным бухгалтерского баланса:
Х1 = стр. 1300 / стр. 1200
Х2 = (стр. 1200 - стр. 1500) / стр. 1300
Х3 = стр. 2110 / ((стр. 1600нп + стр. 1600кп)/2)
Х4 = стр. 2400/стр. 1600
Х5 = стр. 1300 / стр. 1600
В формуле расчета Х3 присутствует усредненное значение величины активов. Берутся значения активов на начало отчетного периода и конец периода и делятся на 2.

68
Оценка результата:
При величине показателя Z больше 8 риск банкротства малый.
При значении Z от 8 до 5 – небольшой риск наступления несостоятельности.
При значении Z от 5 до 3 – средний риск банкротства.
При значении Z ниже 3 – большой риск несостоятельности.
При значении Z ниже 1 – компания является банкротом.
30
Так же может быть использована четырехфакторная «Модель диагностики риска банкротства» А.В. Постюшкова.
В модели Постюшкова оценка финансового состояния предприятия основана на анализе 4-х коэффициентов: обеспеченности собственными оборотными средствами, оборачиваемости активов, текущей ликвидности и рентабельности собственного капитала. Считается, что это универсальная модель диагностики риска банкротства, и может применяться для любой отрасли и масштаба предприятия.
Весовые коэффициенты автором определены по формуле:
(2.3.8)
R = 0.125*K1 + 2.5*K2 + 0.4*K3 + 1.25*K4
Где:
К1 – коэффициент текущей ликвидности,
К2 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами,
К3– коэффициент оборачиваемости собственного капитала (н.п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),
К4 – коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE),.
30
Модели диагностики риска банкротства Г.В. Савицкой. Электронный ресурс: https://afdanalyse.ru/publ/finansovyj_analiz/1/modeli_diagnostiki_riska_bankrotstva_g_v_savickoj/13-1-0-342

69
Таблица (2.3.1)
Оценка финансового состояния предприятия по модели А.В. Постюшкова
Если R>1.0025 то вероятность риска банкротства низкая.
Есть множество других моделей, которые могут применяться, но как мы видим, все они так или иначе затрагивают коэффициенты: рентабельности, ликвидности, оборачиваемости, финансовой устойчивости, по которым можно оценить комплексное финансовое состояние предприятия, не углубляясь в бизнес-процессы.
Однако в применении факторных моделей для скоринговой оценки кроются как ее плюсы, так и минусы. С одной стороны, модели действительно помогают быстро оценить заемщика, с другой стороны не стоит забывать, что
Коэффициент
Формула расчета
Расчет по РСБУ
К1
К1= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1520 + стр.
1510+стр. 1550)
К2
К2 = (Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы
(стр.1300- стр.1100) / стр.1200
К3
К3 = Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активовобязательства) стр.2110 /
[(стр.1600н.п.+стр.1600кп.)*0.5]
К4
К4 = Чистая прибыль / Собственный капитал стр.2400 / стр.1300

70 каждый заемщик специфичен в силу построения своего бизнеса, у каждого бизнеса имеются свои особенности, в силу специфики рынка, ключевых клиентов, стадии роста компании и т.д. В результате, модель может неверно оценить данные о клиенте и отказать в получении кредита, в то время как настоящее положение дел компании можно квалифицировать как хорошее.
Поэтому возникает коллизия, когда с одной стороны банку требуется унифицировать процесс, с другой стороны такая унификация может играть против банка и выдавать неверные решения. Поэтому зачастую, банки применяют либо множество разных моделей характерных для определенного сектора, либо вовсе отказываются от моделей предпочитая точечную оценку каждого клиента, принимая решение по заявке учитывая все особенности и специфику бизнеса.
Вторым этапом после оценки текущего финансового состояния предприятия проводится инвестиционный анализ, оцениваются риски, связанные с получением будущих денежных потоков, создается финансовая модель, в которую закладываются данные, отражающие будущее финансовое состояние с будущей долговой нагрузкой, и оценивается возможность предприятия в таких условиях генерировать денежные потоки.
Оценка инвестиционных рисков заключается в прогнозировании изменения первоначального плана реализации инвестиционного проекта вследствие превышения или занижения расчетных затрат на реализацию проекта и способность генерировать достаточные денежные потоки исходя из прогнозируемых финансовых моделей.
Существует два подхода для оценки рисков будущих денежных потоков: проверка чувствительности и стресс тестирование.
Проверка чувствительности предполагает, как показано на таблице 2.2.1 небольшое отклонение показателей в большую и меньшую сторону чтоб посмотреть чувствительность проекта на изменение среды, процентных ставок, изменение денежного потока. Здесь важно убедиться, что компания спокойно

71 себя чувствует к небольшим изменениям, и способна развиваться и выполнять свои обязательства.
Таблица 2.2.1
Проверка чувствительности денежного потока к изменениям процентной ставки
Далее проводится стресс тестирование – тестирование критического значения. Т.е. при каком значении компания перестанет способна исполнять свои обязательства и будет вынуждена объявить банкротство, или потребуются кардинальные антикризисные меры в том числе реструктуризация.
Цель анализа кредитоспособности клиента состоит в определении оптимального соотношения суммы, срока и ставки кредита с учетом всех факторов риска. Данное соотношение зависит от возможности заемщика осуществлять ежемесячные платежи в погашение основного долга и процентов, рассматривается коэффициент кредитоспособности клиента, определяемый как отношение суммы долга к сумме свободных денежных средств, генерируемых в процессе основной деятельности:
(2.3.9.)
Кдр = ___Долг__; Кдр <= 3.5 - 4
EBITDA
Где Долг – сумма долговой нагрузки клиента,
Enterprise Value
Equity Value
Terminal EBITDA Multiple
Terminal EBITDA Multiple
4,5x
5,0x
5,5x
4,5x
5,0x
5,5x
Discount
11,0%
$751,7
$801,2
$850,6
$726,1
$775,6
$825,0
Rate
12,0%
$725,7
$773,1
$820,5
$700,1
$747,5
$794,9
(WACC)
13,0%
$700,9
$746,3
$791,8
$675,3
$720,7
$766,2
Implied Perpetuity Growth Rate
Value Per Share
Terminal EBITDA Multiple
Terminal EBITDA Multiple
4,5x
5,0x
5,5x
4,5x
5,0x
5,5x
Discount
11,0%
(1,4%)
(0,3%)
0,7%
$20,65
$22,06
$23,47
Rate
12,0%
(0,5%)
0,6%
1,6%
$19,91
$21,26
$22,61
(WACC)
13,0%
0,4%
1,5%
2,5%
$19,21
$20,50
$21,79

72
EBITDA – сумма свободных денежных средств, генерируемых в процессе основной деятельности (прибыль до уплаты процентов, налогов и амортизации).
Коэффициент определяет сколько прибыли по EBITDA необходимо для погашения всех обязательств. Величина коэффициента зависит от масштаба бизнеса, отрасли и рынка, однако стандартные значение не более 4.
Наряду с EBITDA смотрят показатели свободного денежного потока FCF.
Если EBITDA показывает больше бумажную прибыль, и учитывает продажи в кредит, то свободный денежный поток показывает сколько средств остается у компании на ее развитие после всех затрат на поддержание ее основной деятельности.
Свободный денежный поток можно рассчитать, как:
(2.3.10)
FCF = Чистые денежные потоки, полученные от операционной деятельности — капитальные затраты (Capex) — изменения в оборотном капитале (NWC, Net working capital change).
Но на практике часто встречается расчет FCF исходя их EBITDA т.е. с учетом продаж в кредит.
(2.3.11)
FCF = EBITDA — налог на прибыль уплаченный — капитальные затраты
(Capex) — изменения в оборотном капитале (NWC, Net working capital change)
Заключительным этапом оценки кредитоспособности является определение рейтинга заемщика на основании анализа финансового состояния в совокупности параметров, а также исходя из проверки благонадежности, кредитной истории и т.д. который влияет на условия предоставления кредита и процентную ставку.

73
Глава 3. ПУТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
КРЕДИТНЫМИ РИСКАМИ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ
Система управления кредитными рисками в банке требует постоянной модернизации для успешной реализации своих коммерческих задач.
Сейчас процесс кредитования в целом выглядит следующим образом: клиент обращается в отделение банка с необходимыми документами, клиентский менеджер проверяет документы на наличие признаков фиктивности, совместно с клиентом заполняет анкету на получение кредита, и формирует документы для рассмотрения заявки и оценки финансового положения клиента. Далее заявка направляется кредитному инспектору, который анализирует предоставленные документы и определяет финансовое положение заемщика на основании представленных данных. Часто, для увеличения эффективности банки применяют скоринговые модели вероятности оценки банкротства, применяя различные модели, рассмотренные выше. Однако, эти модели обобщают данные, не углубляясь в структуру самого бизнеса. Так модель может выдать неверный результат так как не может учитывать специфику бизнеса.
Посмотрим на примере оценки финансовых данных компании в качестве заемщика.
Баланс компании Кока-Кола за 4х летний период
Период до:
2019 2018 2017 2016 31.дек 31.дек 31.дек 31.дек
Итого оборотные активы
20411 24930 36545 34010
Денежные средства и краткосрочные финансовые вложения
11175 16115 20675 22201
Денежные средства
-
-
-
-
Денежные средства и их эквиваленты
6480 9077 6006 8555
Краткосрочные финансовые вложения
4695 7038 14669 13646
Общая дебиторская задолженность, нетто
3971 3685 3667 3856
Дебиторская задолженность - торговля, нетто
3971 3685 3667 3856
Итого Товарно-материальные Запасы
3379 3071 2655 2675
Расходы будущих периодов
1829 1946 1902 1766
Прочие оборотные активы, всего
57 113 7646 3512

74
Итого активы
86381 83216 87896 87270
Основные средства, итого - нетто
12210 9598 8203 10635
Основные средства, итого - брутто
20293 17611 16449 21256
Накопленная амортизация, всего
-8083 -8013 -8246
-
10621
Гудвилл, нетто
16764 14109 9401 10629
Нематериальные активы, нетто
10002 7478 7235 10499
Долгосрочные финансовые вложения
19879 20279 21952 17250
Векселя к получению - долгосрочные
-
-
-
-
Прочие долгосрочные активы, всего
7115 6822 4560 4247
Прочие активы, всего
-
-
-
-
Итого краткосрочные обязательства
26973 28782 27194 26532
Кредиторская задолженность
3804 2719 2288 2682
Кредиторская/накопленная задолженность
11312 9361 8748
-163
Накопленные расходы
7416 6642 6284 6116
Векселя к платежу/краткосрочная задолженность
10994 13835 13205 12498
Текущая часть долгосрочных кредитов и займов/Капитализируемая аренда
4253 5003 3298 3527
Прочие краткосрочные обязательства, всего
506 583 2119 1872
Итого обязательства
67400 66235 70824 64208
Общая долгосрочная задолженность по кредитам и займам
27516 25376 31182 29684
Долгосрочные кредиты и займы
27516 25376 31182 29684
Обязательства по финансовой аренде
-
-
-
-
Долгосрочные обязательства по отложенному налогу на прибыль
2284 2354 2522 3753
Неконтролируемая доля в дочерних компаниях
2117 2077 1905 158
Прочие обязательства, всего
8510 7646 8021 4081
Итого акционерный капитал
18981 16981 17072 23062
Погашаемые привилегированные акции, всего
-
-
-
-
Непогашаемые привилегированные акции, нетто
-
-
-
-
Обыкновенные акции
1760 1760 1760 1760
Добавочный капитал
17154 16520 15864 14993
Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток)
65855 63234 60430 65502
Собственные акции, выкупленные у акционеров, по стоимости приобретения
-
52244
-
51719
-
50677
-
47988
Право работников на получение акций компании (ESOP)
-
-
-
-
Нереализованный доход (убыток)
75 50 493 305
Прочие собственные средства
-
13619
-
12864
-
10798
-
11510
Итого обязательства и капитал

75
Выручка
37266 34300 35410 41863
Прочие доходы
-
-
-
-
Стоимость доходов
14619 13067 13255 16465
Валовая прибыль
22647 21233 22155 25398
Итого Операционные расходы
28062 26817 30163 34494
Продажа/общие/административные Расходы, всего
12150 10984 12701 15284
Исследования и разработки
-
-
-
-
Амортизация
-
-
-
-
Процентные расходы (доходы)
-47 18
-47
-22
Необычные расходы (доходы)
1329 2750 4480 2305
Прочие операционные расходы, всего
11
-2
-226 462
Операционные доходы
9204 7483 5247 7369
Процентные доходы (расходы), не-операционные, нетто
840 9
1281 461
Прибыль (убыток) от продажи активов
739 -
-
-
Прочие доходы, нетто
3 733 214 306
Чистая прибыль до налогов
10786
8225
6742
8136
Отчисления на уплату налогов
1801 1741 1950 1586
Чистый доход после уплаты налогов
8985 6484 4792 6550
Доля меньшинства
-65
-42
-35
-23
Акции в филиалах
-
-
-
-
Перерасчет согласно общепринятым принципам бухгалтерского учёта США
-
-
-
-
Чистая прибыль до вычета чрезвычайных статей
8920 6442 4757 6527
Чрезвычайные статьи
-
-8 -3509 -
Чистая прибыль
8920
6434
1248
6527
Таблица взята с информационного ресурса investing.com
Для примера возьмем классическую формулу Альтмана для акционерных компаний:
Одной из самых популярных факторных моделей является пятифакторная модель Альтмана.
Формула расчета для акционерных компаний:
(3.1.1)
Z = 1,2 * К1 + 1,4 * К2 + 3,3 * К3 + 0,6 * К4 + К5 где:
К1 – отношение суммы оборотных средств к стоимости активов;
К2 – отношение чистой прибыли к стоимости активов;

76
К3 – отношение операционных доходов к стоимости активов;
К4 – отношение рыночной суммарной цены всех акций к объему долговых обязательств;
К5 – отношение вырученных за весь период средств к стоимости активов.
Числовой диапазон, в котором находится рассчитанный показатель Z, делится на зоны: красная зона (высокая вероятность банкротства) – Z меньше 1,8; серая зона (вероятность банкротства неопределяемая) – Z в интервале от
1,8 до 2,9; зеленая зона (вероятность банкротства низкая) – Z превышает 2,9.
Анализ по финансовым показателям 2019г:
К1 = 20411/86381 = 0,23
К2 = 8920/86381 = 0,10
К3 = 9204/86381 = 0,10
К4 = 193400 (по состоянию на 23.04.2020 исходя из цены 45у.е. за акцию при 4.294.891.353 акции в обращении) / 67400 = 2,86
К5 = 37266/86381 = 0,43
Z = 1,2 * 0,23 + 1,4 * 0,10 + 3,3 * 0,10 + 0,6 * 2,86 + 0,43 =
0,276+0,14+0,33+1,76+0,43 = 2.936.
По модели Альтмана предприятие попадает в зеленую зону, однако стоит посмотреть что существенную долю занимает К4 с показателем 1.76, а этот коэффициент складывается непосредственно из рыночной цены, которая в свою очередь сильно зависит от состояния рынка, ожиданий инвесторов, стратегических интересов инвесторов и других немаловажных факторов, таких как когнитивные искажения, представленные на графике 3.1, которые особенно проявляются в период кризиса.