книги / Экономическая стратегия фирмы

быть подобрана функция Y =f(X). Оценке подвергаются следую­ щие параметры:

1.Инвестиционная активность региона.

2.Инвестиционная привлекательность региона.

3.Инвестиционный потенциал региона.

4.Региональные инвестиционные риски.

Интегральный показатель определяется путем свода числовых значений отдельных частных показателей инвестиционной привле­ кательности. Числовое значение интегрального показателя инве­ стиционной привлекательности по Российской Федерации в целом принимается за 1,00 или за 100%, а значения интегральных пока­ зателей для регионов РФ определяются по отношению к средне­ российскому уровню.

Формула определения инвестиционной привлекательности каж­ дого региона:

sР±Ps

9

К

где Mj —интегральный уровень инвестиционной привлекательности /-го региона, сопоставимый со среднероссийским уровнем, принятым за еди­ ницу; / = 1,..., г —регионы; 5=1,..., с —сводимые частные показатели; ks — весовой коэффициент (весовой балл) 5-го показателя; ря- —числовое зна­ чение 5-го показателя по /-му региону; р5—числовое значение 5-го показа­

теля в среднем по РФ; — —стандартизованное (нормализованное) значе-

Ps

ние 5-го показателя по /-му региону.

В данной методике для всех показателей применяются одина-

с

новые весовые коэффициенты, равные 1,0, то есть £ k s =с (равно

5=1

количеству интегрируемых показателей).

М етодика А встр и й ско го Б анка

Эта методика является одной из первых, примененных для ана­ лиза инвестиционной привлекательности в нашей стране, и, по сути, представляет собой первую попытку выявления и систематизации факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность.

В сентябре 1995 г. экономическим департаментом Банка Авст­ рии был подготовлен аналитический материал «Regional Risk Ra­ ting in Russia», где оценивался риск вложения капитала в различ­ ные регионы России с учетом политической, экономической и со­ циальной ситуации в них, итогом которого является составление рейтинга регионов.

К этим факторам можно еще добавить интеллектуальный по­ тенциал, характеризующий образовательный уровень населения, масштабы ведения в регионе НИОКР, и локационный потенциал, отражающий экономико-географическое положение региона отно­ сительно Москвы и Санкт-Петербурга, главных транспортных ком­ муникаций, стран «нового» и «старого» зарубежья и т. д. Как вид­ но из перечисленных факторов, учитываемых этой методикой, речь, по существу, идет о предпринимательском климате региона, а не только о его инвестиционной привлекательности.

Величина инвестиционного риска показывает вероятность по­ тери инвестиций и дохода от них. Оценка инвестиционного риска для вложений в конкретный регион осуществляется на основе уче­

гигеского; 7) криминального.

На основе опроса экспертов из российских и зарубежных инве­ стиционных и производственных компаний определяется оценка веса вклада каждой из составляющих в интегральный потенциал или интегральный риск.

Интегральный показатель потенциала или риска рассчитывается как взвешенная сумма частных видов потенциала или риска. Инте­ гральные показатели авторы интерпретируют следующим образом: потенциал региона представляет собой долю региона в общем потен­ циале России, уровень риска сравнивается с усредненным россий­ ским риском, который согласно методике равен единице.

В итоге каждый регион характеризуется двумя показателя­ ми —величиной потенциала и риска.

Как показало рассмотрение этих методов, большинство из них основано на применении экспертных оценок, что неизбежно ведет к субъективности результата. В приведенных методах, по существу, отсутствует аргументация выбора показателей, характеризующих предпринимательский климат. Из табл. 22.2 видно, что одни и те же регионы, будучи оценены по разным методикам, получили нео­ динаковые ранговые оценки.

Для оценки успешности функционирования предприятия необ­ ходимо было использовать комплекс экономических характери­ стик. Прямым отражением успешности деятельности предприятия является его финансовое состояние, поэтому для такого анализа были выбраны финансовые показатели, оцениваемые следующими коэффициентами: показатели платежеспособности — абсолютной ликвидности, текущей ликвидности; показатели структуры капи­ тала —обеспеченности собственными средствами, соотношения собственных и заемных средств, соотношения чистого оборотного капитала и активов; показатели рентабельности — рентабельности активов, рентабельности собственного капитала, рентабельности продаж, покрытия затрат прибылью.

Таблица 22.2

Результаты ранжирования субъектов Северо-Западного федерального округа

по уровню предпринимательского климата

При выявлении зависимости успешности деятельности предпри­ ятия от степени предпринимательского климата возникла проблема выбора эталонных знагений выбранных показателей, сравнение с ко­ торыми позволило бы оценить уровень финансовой состоятельности предприятия. По ряду показателей существуют пороговые значения, регламентированные нормативными актами РФ. Эти значения были приняты в качестве эталонных. Однако по большинству показателей таких нормативных пороговых значений не существует. В ряде лите­ ратурных источников предлагалось использовать для получения та­ ких значений средние отраслевые показатели либо лучшие показате­ ли, достигнутые предприятиями данной отрасли.

Проблема выбора эталонных значений решалась на основе теоретического анализа различного рода средних значений, реко­ мендуемых теорией статистики. Были рассмотрены содержатель­ ное значение каждого вида средних показателей, их экономиче­ ский смысл и условия использования, возможность получения не­ обходимой статистической информации для расчета (определения) того или иного среднего показателя. Анализу были подвергнуты аналитические и неаналитические средние значения, в их числе: простые аналитические средние (средние арифметические, средние геометрические, средние гармонические и др.), средние аналитиче­ ские взвешенные, а также средние положения, или неаналитиче­

этом уровень успешности деятельности предприятий у определяется как доля предприятий в субъекте Федерации, имеющих неудовлетво­ рительные финансовые показатели, а уровень благоприятствования предпринимательского климата х, представляет собой интегральную оценку предпринимательского климата, рассчитанную по методу i.

Анализ показателей корреляционной связи дает основания утверждать, что наибольшую статистическую значимость имеют результаты, полученные с использованием метода оценки пред­ принимательского климата, предложенного Австрийским Банком. Метод А. Шахназарова и др. приводит к большой вероятности ошибки. Метод МГУ может быть рекомендован в случае отсутст­ вия возможности получения всей информации, предусматриваемой методикой Австрийского Банка. Поэтому рекомендуется приме­ нять метод оценки предпринимательского климата, рекомендуе­ мый Австрийским Банком. Соответствующее регрессионное урав­ нение может быть использовано для прогнозирования потен­ циального уровня успешности функционирования предприятия в условиях, характеризуемых соответствующим уровнем предприни­ мательского климата.

Проанализируем некоторые финансовые показатели крупных предприятий рассмотренных субъектов Федерации, расположен­ ных на территории Северо-Западного федерального округа.

Анализ ликвидности предприятий Республики Карелии свиде­ тельствует о том, что в целом по региону способность к погаше­ нию задолженности предприятий неудовлетворительна. Срочные обязательства покрываются наиболее ликвидными активами в до­ статочном объеме (согласно нормативным значениям более чем на 20%) только на двух предприятиях: ОАО «Сегежский ЦБК», ОАО «Запкареллес». На остальных предприятиях региона наиболее срочные обязательства покрываются на величину, меньшую нор­ мативного значения. Анализ обеспеченности собственными обо­ ротными средствами свидетельствует о низкой финансовой устой­ чивости большинства организаций Республики Карелии. Удовле­ творительны показатели обеспеченности на предприятиях ОАО «Карелэнерго», ОАО «Надвоицкий алюминиевый завод», ОАО «Беломорско-Онежское пароходство», ЗАО «Петрозаводскмаш», ОАО «Онежский тракторный завод», ОАО «Сегежский ЦБК», ОАО «Запкареллес». Неудовлетворительны показатели на предприятиях ОАО «Электросвязь» и ОАО «Кондопога».

Максимально финансово устойчивы предприятия только лес­ ной и деревообрабатывающей промышленности региона, такие как ОАО «Сегежский ЦБК», ОАО «Запкареллес».

Предприятия Калининградской области имеют в целом удовлет­ ворительные показатели ликвидности. Однако у таких крупных и значимых для региона предприятий, как ОАО «КРК Запрыба», ОАО «Неманский ЦБЗ», ОАО «Западное пароходство», МП «Трам-

вайно-троллейбусное управление» и МП «Водоканал», значение коэффициента ликвидности неудовлетворительно. Анализ соотно­ шения собственных и заемных средств предприятий показал, что в среднем по региону собственные средства предприятий превышают заемные в 3,3 раза. Лишь у шести предприятий значение коэффи­ циента соотношения собственных и заемных средств ниже норма­ тивного (равного единице): ОАО «КРК «Запрыба», ОАО «Неман­ ский ЦБЗ», ОАО «Западное пароходство», ОАО «Калининградский тарный комбинат», МП «Калининградтеплосеть» и ГУАП «КалининградАвиа». Критические значения коэффициентов обеспечен­ ности собственными средствами более чем у 80% обследованных предприятий Калининградской области свидетельствуют об отсут­ ствии у этих предприятий собственных оборотных средств для фи­ нансирования текущей деятельности.

Анализ ликвидности предприятий в Мурманской области сви­ детельствует о том, что в целом по региону этот показатель удов­ летворителен. Срочные обязательства покрываются наиболее лик­ видными активами в достаточном объеме на пяти предприятиях: ОАО «Комбинат Североникель», ОАО «Мурманское морское паро­ ходство», ОАО «Мурманский морской торговый порт», ОАО «ГМК Печенганикель», ОАО «Ковдорский» ГОК.

Обеспеченность обязательств в целом неудовлетворительна на ГП «Кандалакшский морской торговый порт», ОАО «Севредмет», ОАО «Мурманская судоверфь» (коэффициент текущей ликвидно­ сти ниже единицы). Высокая обеспеченность обязательств харак­ терна для ОАО «Мурманское морское пароходство», ОАО «Мур­ манский морской торговый порт», ОАО «Мурманский траловый флот»», ОАО «Ковдорский ГОК» (значение коэффициента текущей ликвидности выше нормативного, равного двум).

Анализ обеспеченности собственными оборотными средствами, необходимыми для финансовой устойчивости организаций, свиде­ тельствует о низкой финансовой устойчивости более 50% органи­ заций Мурманской области, подвергнутых финансовому монито­ рингу. Удовлетворительны показатели обеспеченности ОАО «Ком­ бинат Североникель», ОАО «Мурманское морское пароходство», ОАО «Мурманский морской торговый порт», ОАО «Ковдорский ГОК». Неудовлетворительны показатели ГП «Кандалакшский мор­ ской торговый порт», ОАО «Севредмет», ОАО «Мурманская судо­ верфь».

Анализ соотношения собственных и заемных средств предпри­ ятий Мурманской области, подлежащих финансовому мониторин­ гу, свидетельствует о том, что собственные средства предприятий в несколько раз превышают заемные, что положительно отражает­ ся на финансовой устойчивости предприятий. Неудовлетворитель­ ны коэффициенты соотношения собственных и заемных средств в

ОАО «Мурманский траловый флот», на ГП «Кандалакшский мор­ ской торговый порт».

Отсутствие собственных оборотных средств характерно для ОАО «Мурманрыбпром», ОАО «Мурманская судоверфь» и ГП «Кандалакшский морской торговый порт». Наиболее высокие по­ казатели обеспеченности характерны для ОАО «Комбинат Североникель», ОАО «Мурманский морской торговый порт», ОАО «Мур­ манский траловый флот» и ОАО «Мурманскнефтепродукт».

Анализ ликвидности предприятий Санкт-Петербурга показал, что в целом по региону показатели ликвидности предприятий удовлетворяют нормативным. Срочные обязательства покрывают­ ся наиболее ликвидными активами в достаточном объеме (не ме­ нее чем на 20%) на ГУАП «Пулково», в ОАО «Кировский за­ вод», ОАО «Ленсвязь», АО «ММТ СПб», ОАО «Морской порт Санкт-Петербург» и Пивоваренная компания «Балтика».

Обязательства в целом покрываются активами в достаточном объеме (коэффициент текущей ликвидности не менее двух в ОАО «Кировский завод», ОАО «Ленсвязь», АО «ММТ СПб», ОАО «Морской порт Санкт-Петербург», ОАО «ПТС», ОАО «Петербургтранснефтепродукт», на ГУАП «Пулково», в Пивоваренной компа­ нии «Балтика». На остальных обследованных предприятиях пока­ затели ликвидности ниже нормативных, но не критические.

Анализ обеспеченности собственными оборотными средства­ ми, необходимыми для финансовой устойчивости организаций, свидетельствует о том, что многие из обследованных предприя­ тий Санкт-Петербурга испытывают недостаток собственных оборот­ ных средств, необходимых для бесперебойного функционирования. У большинства предприятий они полностью отсутствуют. Удовле­ творительная обеспеченность собственными оборотными средствами характерна на ГУАП «Водоканал СПб», в ОАО «Кировский завод», АООТ «Ленинградский металлический завод», ОАО «Ленсвязь», АО «ММТ Санкт-Петербург», ОАО «Морской порт Санкт-Петербург», на ГУАП «Пулково», на АООТ «Электросила», в Пивоваренной ком­ пании «Балтика».

Оборачиваемость кредиторской задолженности в течение ана­ лизируемого периода выросла. При этом сравнительный анализ оборачиваемости кредиторской и дебиторской задолженностей сви­ детельствует о том, что условия кредитования, которыми предпри­ ятия пользуются у своих контрагентов, выгоднее условий креди­ тования, предоставляемых своим клиентам (скорость оборота де­ биторской задолженности выше скорости оборота кредиторской задолженности). В данной ситуации предприятие выигрывает в свободных денежных средствах.

Анализ соотношения чистого оборотного капитала и активов свидетельствует о том, что у части предприятий Санкт-Петербурга, подвергнутых финансовому мониторингу, отсутствует чистый обо­

ротный капитал. Удовлетворительные значения данного показате­ ля характерны для ГУП «Водоканал СПБ», ОАО «Кировский за­ вод», АООТ «Ленинградский металлический завод», ОАО «Ленсвязь», ОА «ММТ СПб», ОАО «Морской порт Санкт-Петербург», ГУАП «Пулково», ОАО «ПТС», ОАО «Петербургтранснефтепродукт», ГП «ТЭК Санкт-Петербурга», АООТ «Электросила», Пиво­ варенной компании «Балтика».

Приведенный анализ позволяет сделать вывод о необходимо­ сти координации деятельности властных структур субъектов Феде­ рации, расположенных на территории федерального округа, по по­ вышению уровня предпринимательского климата как важнейшего фактора повышения эффективности предпринимательской дея­ тельности. Введение института полномочных представителей Пре­ зидента Российской Федерации в федеральных округах создает благоприятные предпосылки для решения этой проблемы

22.6. ОБЗОР ЗАРУБЕЖНЫХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ СОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ФИРМЫ

В зарубежной практике известны два основных подхода к про­ гнозированию вероятности банкротства. В первом используются финансовые сведения и расчетные коэффициенты, например при­ обретающий все большую известность Z-коэффициент Альтмана (США), коэффициент Таффлера (Великобритания) и др., а также умение «читать баланс», во втором —данные по уже обанкротив­ шимся компаниям, которые сравниваются с соответствующими данными исследуемой компании.

Первый подход, бесспорно эффективный при прогнозирования вероятности банкротства, имеет три существенных недостатка. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задер­ живают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкрет­ ные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, публикуемые данные могут оказаться фальсифицированными. Тре­ буется особое умение, присущее даже не всем опытным исследова­ телям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень их сглаживания. В-третьих, некоторые соотношения, вы­ веденные по данным деятельности компании, могут свидетельст­ вовать о неплатежеспособности, в то время как другие —давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоя­ нии дел.

Второй подход основан на сравнении признаков уже обанкро­ тившихся компаний с таковыми же признаками «подозрительной» компании. За последние 50 лет опубликовано множество списков

обанкротившихся компаний. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и в большинстве своем непоследовательны. Попыткой компенсировать эти недостатки является метод балльной оценки (A-счет Аргенти).

В отличие от «колигественных» подходов к прогнозированию вероятности банкротства в качестве самостоятельного можно выделить «кагественный» подход, основанный на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по на­ правлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать эксперт­ ное заключение о неблагоприятных тенденциях развития.

Различные методики прогнозирования вероятности банкрот­ ства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле предсказывают различные виды кризисов. Именно поэтому оценки, получаемые с их помощью, нередко столь сильно различа­ ются. Видимо, все эти методики вернее было бы назвать кри- зис-прогнозными. Другое дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к краху предприятия. В этой связи, по­ нимая механизм банкротства как юридическое признание краха предприятия, данные методики условно можно назвать методика­ ми предсказания банкротства. Представляется, однако, что ни одна из них не может претендовать на использование в качестве уни­ версальной именно по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным отслежива­ ние динамики изменения результирующих показателей по неско­ льким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен дик­ товаться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

Качественные кризис-прогнозные методы оценки

финансового состояния предприятия

Многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для аналитических оценок не один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, что на практике не всегда оправдано, а системы критериев. Бе­ зусловно, в этом есть и свои минусы: гораздо легче принять ре­ шение в условиях однокритериальной, чем многокритериальной задачи. Вместе с тем любое прогнозное решение подобного рода независимо от числа критериев является субъективным, а рас­ считанные значения критериев носят скорее характер информа­ ции к размышлению, нежели побудительных стимулов для при­ нятия немедленных решений.