Анализ финансовых рисков в корпоративном секторе экономики региона (на примере ООО «ВологдаСкан»)

Финансовые риски являются одной из наиболее значимых проблем для современного корпоративного сектора экономики российских регионов. В последние несколько лет в субъектах РФ стала прослеживаться тенденция роста числа предприятий, прошедших процедуру банкротства. Согласно аналитическим данным РБК, число корпоративных банкротств за январь – февраль 2024 года увеличилось на 59% по сравнению с аналогичным периодом 2023 года1. Более того, по мнению экспертов, в 2025–2028 гг. в стране может образоваться новая волна проблемных активов2, что увеличивает риск ухода большого количества предприятий с рынка. В сложившихся условиях исследование финансовых рисков приобретает особую значимость.

Актуальность темы исследования связана с тем, что управление этими рисками не только снижает вероятность убытков, но и способствует повышению устойчивости компании в меняющейся экономической среде региона (Печенская-Полищук, Малышев, 2023). Кроме того, в современных условиях недостаточное внимание к финансовым рискам может стать причиной серьезных последствий для финансовой устойчивости и репутации организации.

Сложность управления финансовыми рисками заключается в их многообразии и специфике. Это требует не только глубокого теоретического понимания, но и адаптации существующих методик к условиям конкретных предприятий. Проблема становится еще более острой, когда предприятия сталкиваются с недостатком эффективных инструментов для анализа и нейтрализации рисков, что препятствует успешной адаптации к рыночным изменениям.

Научная проблема данного исследования состоит в том, что, несмотря на наличие множества теоретических подходов и методов управления финансовыми рисками, предприятия часто сталкиваются с трудностями их практического применения вследствие недостаточной адаптированности методик к реальным условиям функционирования конкретных компаний, что подчеркивает необходимость разработки прикладных решений.

В рамках исследования объектом выступают финансовые риски, влияющие на деятельность предприятий Вологодской области. Принятие решения о выборе региона обусловлено текущей геополитической ситуацией, сложившейся после начала специальной военной операции. Многие предприятия Северо-Западного федерального округа, одним из представителей которого является Вологодская область, столкнулись с трудностями, особенно в сферах транспорта, логистики и обрабатывающей промышленности. Введение экономических ограничений привело к тому, что компании, ранее ориентировавшиеся на потребителей из стран Европейского союза, теперь вынуждены искать новые логистические пути и налаживать партнерские отношения с дружественными государствами, которые, как правило, находятся на значительном удалении от СЗФО. Предметом исследования являются процессы анализа финансовых рисков, их оценки и минимизации.

Цель работы – комплексный анализ финансовых рисков ООО «ВологдаСкан»3, направленный на выявление их сущностных причин и разработку эффективных мероприятий по их минимизации. Анализ включает изучение теоретических основ управления финансовыми рисками в корпоративном секторе, обоснование методик анализа для данного предприятия, детальную организационноэкономическую характеристику с анализом финансового состояния и идентификацией рисков, а также разработку и оценку экономической эффективности предложенных мер по снижению финансовых рисков.

Научная новизна исследования связана с обоснованием методов анализа и выявлением наиболее эффективных методов управления финансовыми рисками для ООО «ВологдаСкан», что позволит предприятию минимизировать потенциальные угрозы, вызванные с экономической нестабильностью, и обеспечить устойчивое развитие.

Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования управленческих решений в сфере корпоративных финансов и повышения конкурентоспособности компаний в условиях динамично изменяющейся экономической среды регионов.

Обзор профильной литературы

Для понимания сущности рисков, в том числе финансовых, необходимо выде- лить определения, относящиеся к понятию «риск». Для этого нужно зафиксировать акценты, на которых сосредоточивают внимание ученые, а также совместить эти акценты с целью формулировки определений риска.

В частности, по мнению О. Ренна, «риск – это возможность того, что человеческие действия или результаты его деятельности приведут к последствиям, которые воздействуют на человеческие ценности» (Ренн, 1999, с. 83).

Сильная сторона определения О. Ренна связана с тем, что уделяется внимание последствиям, которые могут воздействовать на человеческие ценности. Это важный аспект, поскольку он подчеркивает, что риск – это не только вероятность какого-то события, но и его влияние на важные действия человека и их последствия. Среди слабых сторон можно выделить широту определения, отсутствие конкретизации человеческих ценностей. Это может привести к неоднозначным интерпретациям в связи с различием ценностей предприятия и ценностей, например, отдельных работников. Также в определении отсутствует упоминание о вероятности и тяжести последствий. И не менее важно, что в нем не учитывается возможность возникновения риска не только из-за человеческой деятельности, но и из-за природных факторов или взаимодействия с внешней средой.

По А.П. Альгину, «риск – это деятельность, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата, неудачи и отклонения от цели» (Альгин, 1989, с. 19).

Сильными сторонами определения А.П. Альгина являются следующие аспекты:

– четкая связь риска с неопределенностью, что важно при управлении рисками и принятии решений;

– акцент на неизбежности выбора в условиях неопределенности, что отражает ре- альность многих управленческих и бизнес-ситуаций, где необходимо принимать решения в условиях ограниченной информации;

– указание на возможность количественной и качественной оценки вероятности достижения результата, неудачи и отклонения от цели позволяет более точно и всесторонне анализировать риски.

Слабой стороной, по аналогии с предыдущим определением, выступает акцент на активных действиях как центральном элементе риска, что может ограничить понимание риска в контексте, где он может возникать независимо от активных действий.

Как отмечает И.Ю. Ведмедь, «риск – это потенциальная, численно измеримая возможность потери» (Ведмедь, 2018, с. 332). Сильной стороной данного определения является акцент на численной измеримости риска, что важно для его количественной оценки. Это позволяет использовать математические и статистические методы для идентификации рисков и их прогнозирования. Также ярко выражен фокус на негативные последствия, что помогает сконцентрироваться на их предотвращении и минимизации.

В исследовании Е.В. Духаниной, К.Ю. Кулакова и А.Т. Хаметовой (Духанина и др., 2022, с. 12) проанализирован ряд современных подходов к понятию «риск», на основании которых был сформулирован вывод о том, что риск, с одной стороны, связан с неопределенностью, а с другой – с появлением неблагоприятных исходов и последствий.

Обобщая приведенные высказывания, следует сделать вывод о недоучете в представленных определениях позитивных исходов. Отмеченные выше недостатки создают возможность для их учета при разработке авторского определения. Итак, риск – это вероятность наступления событий, которые могут привести как к неблагоприятным, так и к благоприятным последствиям, характеризующихся неопределенностью. Риск предполагает количественную и качественную оценку вероятности и тяжести последствий с учетом внешних и внутренних факторов, влияющих на достижение целей;

процесс управления риском позволяет минимизировать негативные последствия и максимизировать позитивные исходы.

С учетом данного определения можно вывести определение финансового риска, включив его специфику в формулировку риска как такового. Финансовый риск – это вероятность возникновения финансовых потерь или неожиданных изменений в финансовом положении организации или индивида, которые могут произойти вследствие неблагоприятных рыночных условий, неопределенности на финансовых рынках, изменений в процентных ставках, валютных колебаниях, кредитных рисках, инфляции или под влиянием других экономических факторов. Финансовый риск может быть идентифицирован за счет проведения количественной (анализ вероятности и величины потерь) и качественной (влияние на достижение финансовых целей) оценки; наряду с этим может осуществляться мониторинг для минимизации убытков и максимизации потенциальной прибыли.

Среди различных областей управления рисками (risk-management) идентификации и оценке рисков отводится ключевая роль, поскольку результаты этих процессов могут отражаться на принятии решений (Армашова-Тельник, Рыжова, 2024, с. 102; Bender, Panz, 2021, p. 22).

А.Г. Федорец предлагают классифицировать методы оценки рисков на две основные группы: качественные и количественные (Федорец, 2021, с. 24).

Качественные методы часто применяются на начальных этапах оценки рисков либо в ситуациях, когда количественные данные отсутствуют или недостаточны (Устюжанина, 2019, с. 31).

Сущность качественных методов оценки рисков (применимо к финансовым рискам) заключается в использовании экспертных оценок для выявления и анализа потенциальных рисков. Первостепенными задачами качественной оценки являются определение внешних и внутренних источников и причин возникновения конкретного финансового риска, прогнозирование как дальнейших финансовых выгод, так и негативных последствий, выявление возможных зон финансового риска.

Также к рассматриваемой группе методов можно отнести метод использования аналогов, который основан на анализе и применении опыта управления рисками в сходных проектах, компаниях или ситуациях. Этот метод предполагает изучение ранее произошедших событий и применение найденных решений для оценки и нейтрализации текущих рисков. Этот метод применяется тогда, когда использование других не представляется возможным, так как для него характерен субъективизм в связи с различием опыта аналитиков, осуществляющих оценку (Абасова, 2013, c. 47).

Количественные методы оценки финансовых рисков заключаются в использовании математических, статистических и эконометрических моделей для измерения и анализа рисков (Akomea-Frimpong et al., 2024, p. 1). Эти методы предполагают выделение математических и статистических параметров оценки уровня финансового риска, а также выделение групп финансовых потерь (Бак, 2016, c. 43). К числу методов, входящих в эту группу, следует отнести статистический метод оценки финансовых рисков, метод корректировки базовой нормы дисконта, метод достоверных эквивалентов и ряд других. Рассмотрим их суть более подробно.

Статистический метод

В рамках статистического метода анализируются показатели, характеризующие прибыль и издержки, а также возможные «потери», имеющие место на данном или аналогичном производстве; определяется величина и частотность получения некоторого экономического результата и составляется наиболее вероятный прогноз на будущее (Таскаева, 2012, с. 207). Статистический метод оценки финансовых рисков основывается на концепции вероятности и предполагает использование ретроспективных данных для прогнозирования будущих рисков. Вероятность трактуется как возможность наступления неблагоприятного события и описывается посредством следующих критериев:

– среднее математическое ожидание – это средневзвешенное значение возможных исходов, где вероятность каждого исхода используется как вес данного исхода;

– изменчивость возможного результата (дисперсия) – степень отклонения фактических результатов от среднего ожидания, что позволяет оценить уровень риска;

– коэффициент вариации – показатель относительной изменчивости, рассчитываемый как отношение стандартного отклонения (корня из дисперсии) к среднему математическому ожиданию и часто выражаемый в процентах; позволяет сравнивать уровень риска (неопределенности) различных процессов или величин.

Метод корректировки базовой нормы дисконта

Основная идея метода заключается в корректировке базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой или минимально приемлемой (например, ставка доходности по государственным ценным бумагам, предельная или средняя стоимость капитала для фирмы). Корректировка осуществляется путем прибавления величины требуемой премии за риск, после чего производится расчет критериев эффективности инвестиционного проекта - NPV, IRR, РI по вновь полученной таким образом норме. Решение принимается согласно правилу выбранного критерия (Коровин, 2008, с. 180).

Метод достоверных эквивалентов

При применении данного метода осуществляется корректировка ожидаемых значений величин свободных денежных потоков от реализации проекта путем введения специальных понижающих коэффициентов для каждого периода реализации проекта. Обычно в качестве такого коэффициента используется математическое ожидание (Лукашов, Лукашов, 2021, с. 227).

Анализ чувствительности критериев эффективности

В некоторых случаях для оценки финансовых рисков используется метод анализа чув- ствительности критериев эффективности4, состоящий в численном измерении влияния исходных параметров проекта на его эффективность (например, NPV, ROI, чистая прибыль и др.). С помощью этого метода также оценивается эффективность проекта при изменении на определенную величину какого-либо параметра проекта (Трофимец, 2018, с. 460).

Метод анализа финансовых показателей

Исследователи предлагают оценивать финансовые риски предприятия на основе анализа показателей финансовой устойчивости и платежеспособности, используя данные бухгалтерской отчетности (Сизых, 2012, с. 282; Jayaprawira et al., 2022, p. 128). Д.С. Сизых называет основные риски, которые чаще всего анализируются на предприятиях. Среди них можно выделить риски потери платежеспособности и финансовой устойчивости, а также риски активов и пассивов. Оценка рисков ликвидности и финансовой устойчивости производится с использованием абсолютных и относительных показателей (коэффициент автономии, коэффициент абсолютной ликвидности, коэффициент маневренности функционирующего капитала и т. д.). Начальным этапом анализа является составление баланса ликвидности, по результатам которого определяется уровень риска предприятия. Далее производится расчет трех абсолютных показателей риска потери финансовой устойчивости, а именно излишка или недостатка собственных оборотных средств, излишка или недостатка собственных и долгосрочных заемных источников формирования запасов и затрат, а также излишка или недостатка общей величины основных источников для формирования запасов и затрат. После этого на основании количества отрицательных значений результатов расчетов использованных показателей формируется вывод, который описывает тип финансовой ситуации предприятия. При оценке риска ликвидности и финан- совой устойчивости путем расчета относительных показателей результаты анализа сопоставляются с рекомендуемыми значениями (Сизых, 2012, с. 282).

Методика интегральной балльной оценки финансового состояния позволяет классифицировать организации по уровню финансового риска для выявления их финансовой устойчивости и платежеспособности в зависимости от набранного количества баллов, исходя из фактических значений финансовых коэффициентов. В зависимости от значений коэффициентов предприятиям начисляются определенные баллы, которые затем суммируются, организации присваивается один из классов финансовой устойчивости в зависимости от набранного количества баллов, а именно: 1 класс (100– 97 баллов), 2 класс (96–67 баллов), 3 класс (66–37 баллов), 4 класс (36–11 баллов), 5 класс (10–0 баллов) (Таранов, 2018, с. 136).

Метод Альтмана

Одним из видов финансовых рисков предприятия является кредитный риск (Alabi, 2021, p. 158; Hestya Budianto, 2023, p. 79), который связан с возможностью невыплаты долгов. Крайняя форма этого риска – банкротство, когда предприятие полностью не способно погасить свои обязательства. Для оценки кредитного риска можно использовать дискриминантную модель, разработанную Э. Альтманом (Altman, 1968, p. 589; Cındık, Armutlulu, 2021, p. 242; Say, 2024, p. 331). Она предполагает расчет интегрального критерия, который представляет собой сумму различных факторов с определенными весами.

Пятифакторная модель Э. Альтмана выглядит следующим образом:

Za = 0,717 ⨉ A + 0,847 ⨉ B + 3,107 ⨉ C + + 0,42 ⨉ D + 0,998 ⨉ E ,           (1)

где:

A – «рабочий» капитал, деленный на активы;

B – нераспределенная прибыль, деленная на активы;

C – прибыль до вычета процентов и налогов, деленная на активы;

D – собственный капитал, деленный на обязательства;

E – выручка, деленная на активы.

Интерпретация результатов имеет следующее деление на зоны вероятности банкротства: 1,23 и менее – «красная» зона; от 1,23 до 2,9 – «серая» зона; 2,9 и более – «зеленая» зона.

Таким образом можно выделить ключевые достоинства и недостатки вышеизложенных методик (табл. 1) .

При выборе методов анализа финансовых рисков ключевым фактором является доступность данных. В случае, когда источником информации выступают бухгалтерские отчеты, ограничивается применение сложных количественных методов, требующих детальных данных о деятельности предприятия, таких как статистический анализ или имитационное моделирование.

Оптимальным подходом в данной ситуации будет комбинирование следующих методов.

• 1.    Метод анализа финансовых показателей. Этот метод является наиболее доступным и понятным, поскольку основывается на бухгалтерской отчетности, которая есть у любой компании. Анализ ликвидности, платежеспособности и финансовой устойчивости позволяет выявить соответствующие риски.

• 2.    Метод Альтмана, так как одной из ключевых задач анализа является оценка вероятности банкротства, использование Z-модели Альтмана. Этот метод статистически подтвержден и позволяет на основе бухгалтерских данных определить, в какой зоне риска находится компания.

Таблица 1. Достоинства и недостатки методов оценки финансовых рисков

Метод	Достоинства	Недостатки
Метод использования аналогов	Позволяет использовать опыт прошлых ситуаций; простота применения, не требует сложных вычислений; подходит для ситуаций с недостатком данных	Высокий уровень субъективности; требует наличия похожих ситуаций в прошлом; результаты могут зависеть от опыта аналитика
Метод экспертных оценок	Позволяет оперативно получить информацию; использует профессиональные знания и интуицию специалистов; подходит для ситуаций с недостатком количественных данных	Субъективность результатов; возможны ошибки из-за человеческого фактора; требует привлечения квалифицированных экспертов
Статистический метод	Высокая точность расчетов; объективность, так как основан на числовых данных; позволяет оценить вероятность наступления событий	Требует большого объема исходных данных; может быть сложен в реализации; не всегда применим в нестабильных условиях
Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска	Прост в расчетах и понятен; доступен большинству предприятий	Не учитывает вероятностные распределения будущих потоков платежей; зависит от субъективной оценки премии за риск; не оценивает степень риска, а только корректирует ставку
Метод достоверных эквивалентов	Позволяет точнее учитывать риск; простота расчетов; удобен в использовании	Сложность в определении коэффициентов достоверности; однофакторность, что ограничивает его применение
Анализ чувствительности	Позволяет выявить ключевые факторы риска; помогает определить степень влияния изменений параметров	Рассматривает изменение только одного параметра изолированно, что редко соответствует реальности; может не учитывать взаимозависимость факторов
Метод анализа финансовых показателей	Основан на бухгалтерской отчетности, доступной каждой организации; позволяет оценить платежеспособность и устойчивость компании	Может не учитывать внешние факторы и изменения в бизнес-среде
Метод Альтмана	Позволяет прогнозировать вероятность банкротства; основан на статистическом анализе	Требует корректировки коэффициентов под разные отрасли; основан на исторических данных, что может снижать актуальность
Источник: составлено авторами.

В заключение проведенного обзора можно отметить, что были рассмотрены различные авторские определения понятия «риск», выявлены их сильные и слабые стороны. Это позволило сформулировать наиболее комплексное и всестороннее определение финансового риска, учитывающее как негативные, так и позитивные последствия, степень неопределенности вероятности их наступления, а также количественные и качественные характеристики оценки вероятности и тяжести этих последствий.

Особое внимание уделено классификации методов оценки финансовых рисков. Оценены их преимущества и недостатки, что позволило выявить наиболее применимые для анализа финансовых рисков методы в зависимости от доступности данных и специфики объекта исследования.

По итогам анализа различных методик сделан вывод о целесообразности комбинированного подхода при оценке финансовых рисков. Оптимальными методами признаны метод анализа финансовых показателей и модель Альтмана, так как они основаны на бухгалтерской отчетности и позволяют наиболее точно определить уровень финансовой устойчивости и вероятность банкротства предприятия.

Методология исследования

Методология исследования основывалась на комплексном подходе, предполагающем использование как качественных, так и количественных методов анализа. В первую очередь был проведен систематический обзор профильной литературы, что позволило обобщить существующие теоретические подходы к понятию «риск» и выявить сильные и слабые стороны ранее предложенных методик оценки финансовых рисков. Результаты данного обзора легли в основу формирования нового, более комплексного определения риска, учитывающего как негативные, так и потенциально позитивные последствия, а также особенности количественной и качественной оценки вероятности наступления неблагоприятных событий.

Далее в исследовании применялись методы статистического анализа, позволяющие на основе ретроспективных данных объективно оценить вероятность наступления рисковых событий, и методы анализа бухгалтерской отчетности, направленные на выявление финансовых дисбалансов предприятия. Особое внимание уделялось использованию метода оценки финансового состояния, что обеспечивало комплексную оценку устойчивости предприятия. Также применялись методики анализа деловой активности и модель Альтмана для оценки оборачиваемости ресурсов компании и расчета вероятности банкротства соответственно.

Проблемы, связанные со сниженным коэффициентом маневренности, заключающиеся в ограниченной способности предприятия оперативно перераспределять собственные средства для покрытия запасов и затрат, а также относящиеся к недостатку собственных оборотных средств, были идентифицированы с опорой на данные финансовой отчетности.

Результаты и дискуссия

Организационно-экономическая характеристика ООО «ВологдаСкан»

ООО «ВологдаСкан» занимается продажей автотранспорта, его техническим обслуживанием и ремонтом, а также поставками запчастей и оборудования. Основное направление деятельности – розничная торговля автотранспортными средствами, однако компания также активно развивает оптовые продажи, сервисное обслуживание и поставки специализированной техники5. С момента основания организация демонстрирует устойчивый рост, расширяя ассортимент и географию присутствия. Стратегически значимым этапом стало получение статуса дилера «Scania CV AB» в 2010 году, что привело к открытию дилерских центров в Вологде, Архангельске и Вельске.

Таблица 2. Краткая сводка финансовых показателей ООО «ВологдаСкан», в абсолютных ценах, млн руб.

Показатель Код 2018 год 2019 год 2020 год 2021 год 2022 год 2023 год 2023/2018 гг. (т. р.) 2023/2018 гг. (т. пр.) Баланс (актив) 1600 633,3 798,0 557,7 1134,1 1547,5 2209,7 348,9 248,9 Итого внеоборотных активов 1100 24,4 31,3 10,0 42,4 66,9 288,8 1183,6 1083,6 Итого оборотных активов 1200 608,9 766,0 547,7 1091,7 1480,6 1920,9 315,5 215,5 Баланс (пассив) 1700 633,3 798,0 557,7 1134,1 1547,5 2209,7 348,9 248,9 Итог капитал 1300 293,5 326,0 359,5 710,8 956,1 1449,3 493,8 393,8 Итого долгосрочных обязательств 1400 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 233,0 11650000 11649900 Итого краткосрочных обязательств 1500 339,8 472,0 198,2 423,3 591,4 527,3 155,2 55,2 Выручка 2110 1701,1 1900,0 2000,0 3023,3 3677,8 6641,3 390,4 290,4 Валовая прибыль (убыток) 2100 156,2 148,0 183,0 285,0 500,9 961,2 615,4 515,4 Прибыль (убыток) от продаж 2200 92,2 48,1 81,4 155,6 297,8 626,3 679,3 579,3 Прибыль (убыток) до налогообложения 2300 84,3 40,1 40,6 156,4 307,6 616,0 730,7 630,7 Налог на прибыль 2410 -13 -7,3 -5,8 -32,3 -62,3 -122,8 944,6 844,6 Чистая прибыль (убыток) 2400 70,7 32,0 34,0 124,1 245,3 493,2 697,6 597,6 Совокупный финансовый результат периода 2500 70,7 32,0 34,0 124,1 245,3 493,2 697,6 597,6 Рассчитано по: Финансовая отчетность ООО «ВологдаСкан» за 2018–2023 гг. // Checko. URL: (дата обращения 01.03.2025).

В последующие годы компания заключила партнерские соглашения с «Ponsse», «LiuGong», «FAW» и «Sitrak», что позволило ей охватить новые сегменты рынка и укрепить позиции в Северо-Западном регионе⁶. Компания обладает развитой дилерской сетью, включающей представительства в Мурманской, Архангельской, Ленинградской, Псковской, Вологодской и Кировской областях, а также в Республике Карелии. Организационная структура предприятия включает функциональные подразделения, отвечающие за продажи, сервисное обслуживание, управление персоналом и маркетинг. ООО «ВологдаСкан» активно участвует в системе государственных закупок, заключая контракты на поставку техники и сервисных услуг. Перейдем к краткому анализу финансового состояния компании⁷ с использованием данных, представленных в табл. 2, 3 .

В целом за период с 2018 по 2023 год наблюдаются улучшения в финансовых результатах компании. Общий баланс (актив) вырос с 633,3 млн руб. в абсолютных ценах (с 910,4 млн руб. в сопоставимых ценах) в 2018 году до 2,21 млрд руб. в 2023 году (на 248,9 и 142,7% соответственно) за счет увеличения оборотных и внеоборотных активов. Аналогичная динамика прослеживается в операционных показателях: выручка за этот же период выросла с 1,7 млрд руб. в абсолютных ценах (с 2,4 млрд руб. в сопоставимых ценах) до 6,6 млрд руб.; заметен рост валовой прибыли со 156,2 млн руб. в абсолютных ценах (с 224,5 млн руб. в сопоставимых ценах) до 961,2 млн руб., а также чистой прибыли с 70,7 млн руб. в абсолютных ценах (с 101,6 млн руб. в сопоставимых ценах) до 493,2 млн руб. Увеличение капитала с 293,5 млн руб. в абсолютных ценах (с 421,9 млн руб. в сопоставимых ценах) до 1,45 млрд руб. в целом свидетельствует о «позитивном» развитии компании и эффективном управлении ее ресурсами.

Таблица 3. Краткая сводка финансовых показателей ООО «ВологдаСкан», в сопоставимых ценах, млн руб.

Показатель Код 2018 год 2019 год 2020 год 2021 год 2022 год 2023 год 2023/2018 гг. (т. р.) 2023/2018 гг. (т. пр.) Баланс (актив) 1600 910,4 1114,3 739,9 1376,6 1668,2 2209,7 242,7 142,7 Итого внеоборотных активов 1100 35,0 43,7 13,3 51,5 72,1 288,8 825,1 725,1 Итого оборотных активов 1200 875,4 1070,6 726,6 1325,1 1596,1 1920,9 219,4 119,4 Баланс (пассив) 1700 910,4 1114,3 739,9 1376,6 1668,2 2209,7 242,7 142,7 Итог капитал 1300 421,9 454,7 476,9 862,8 1030,7 1449,3 343,5 243,5 Итого долгосрочных обязательств 1400 0,0029 0,0028 0,0027 0,0024 0,0022 233,0 8034482,8 8034382,8 Итого краткосрочных обязательств 1500 488,5 659,6 263,0 513,8 637,5 527,3 107,9 7,9 Выручка 2110 2445,4 2696,4 2693,2 3669,8 3964,7 6641,3 271,6 171,6 Валовая прибыль (убыток) 2100 224,5 207,3 242,1 345,9 540,0 961,2 428,2 328,2 Прибыль (убыток) от продаж 2200 132,5 67,2 107,9 188,9 321,0 626,3 472,7 372,7 Прибыль (убыток) до налогообложения 2300 121,2 56,0 53,9 189,8 331,5 616,0 508,3 408,3 Налог на прибыль 2410 -18,7 -10,2 -7,6 -39,2 -67,1 -122,8 656,7 556,7 Чистая прибыль (убыток) 2400 101,6 44,7 45,1 150,6 264,4 493,2 485,4 385,4 Совокупный финансовый результат периода 2500 101,6 44,7 45,1 150,6 264,4 493,2 485,4 385,4 Рассчитано по: Финансовая отчетность ООО «ВологдаСкан» за 2018–2023 гг. // Checko. URL: (дата обращения 01.03.2025).

Однако стоит отметить и ряд негативных моментов, связанных с ростом заемного капитала. Так, долгосрочные обязательства в 2018–2022 гг. составляли всего 2 тыс. руб. в абсолютных ценах (от 2 до 3 тыс. руб. в сопоставимых ценах), а в 2023 году они резко выросли до 233 млн руб. Такой скачок говорит о существенном увеличении внешнего финансирования, что может требовать дальнейшего внимания к управлению долговой нагрузкой и поддержанию сбалансированной структуры капитала.

Анализ финансового состояния и финансовых рисков ООО «ВологдаСкан»

Анализ деловой активности ООО «ВологдаСкан» показывает рост общей капи-талоотдачи, что свидетельствует о повышении эффективности использования активов (табл. 4, 5) . Позитивная динамика оборачиваемости оборотных активов и запасов указывает на улучшение использования краткосрочных ресурсов и оптимизацию складских операций. Существенное ускорение оборачиваемости дебиторской и кредиторской задолженности снижает риски неплатежей и укрепляет финансовую дисциплину.

Но, несмотря на эти позитивные тенденции, снижение фондоотдачи свидетельствует о неэффективности использования основных средств, что требует корректировки финансовой политики предприятия. Оборачиваемость собственного капитала демонстрирует стабилизацию после снижения, отражая адаптацию структуры капитала к резким изменениям конъюнктуры рынка.

Перейдем к оценке состояния ликвидности баланса ООО «ВологдаСкан» по методу оценки в абсолютных показателях (табл. 6, 7) . Показатели от А1 и П1 до А4 и П4 – это активы и пассивы, распределенные на группы по ликвидности и срочности соответственно:

А1 – наиболее ликвидные активы;

П1 – наиболее срочные обязательства;

А2 – быстрореализуемые активы;

П2 – краткосрочные пассивы;

А3 – медленно реализуемые активы;

П3 – долгосрочные пассивы;

А4 – труднореализуемые активы;

П4 – постоянные пассивы.

Оценка риска ликвидности показала, что по типу состояния ликвидности баланса по

Таблица 4. Показатели деловой активности ООО «ВологдаСкан», в абсолютных ценах

Показатель	Единица измерения	2019 год	2020 год	2021 год	2022 год	2023 год
Общая капиталоотдача	руб./руб. (оборот)	2,698	2,905	3,468	2,604	3,425
Фондоотдача	руб./руб.	232,194	191,378	115,617	67,384	37,363
Оборачиваемость оборотных активов	обороты	2,807	3,090	3,688	2,860	3,905
Оборачиваемость запасов	обороты	4,791	5,044	7,210	5,290	5,850
Оборачиваемость дебиторской задолженности	обороты	7,740	8,593	7,915	7,671	19,407
Оборачиваемость кредиторской задолженности	обороты	7,623	10,344	9,362	10,894	26,188
Оборачиваемость собственного капитала	обороты	6,237	5,927	5,650	4,413	5,522
Составлено по: данные финансовой отчетности ООО «ВологдаСкан».

Таблица 5. Показатели деловой активности ООО «ВологдаСкан», в сопоставимых ценах

Показатель	Единица измерения	2019 год	2020 год	2021 год	2022 год	2023 год
Общая капиталоотдача	руб./руб. (оборот)	3,086	3,923	3,652	3,445	4,672
Фондоотдача	руб./руб.	255,581	186,136	113,609	64,243	36,823
Оборачиваемость оборотных активов	обороты	3,211	2,997	3,577	2,714	3,777
Оборачиваемость запасов	обороты	5,417	4,890	6,958	5,055	5,678
Оборачиваемость дебиторской задолженности	обороты	8,934	8,346	7,719	7,149	18,555
Оборачиваемость кредиторской задолженности	обороты	9,177	12,797	10,218	11,236	26,188
Оборачиваемость собственного капитала	обороты	7,208	5,782	5,479	4,188	5,356
Составлено по: данные финансовой отчетности ООО «ВологдаСкан».

Таблица 6. Сравнение абсолютных показателей оценки риска ликвидности, в абсолютных ценах, тыс. руб. Таблица 7. Сравнение абсолютных показателей оценки риска ликвидности, в сопоставимых ценах, тыс. руб. Показатель Год Показатель Год 2019 2020 2021 2022 2023 2019 2020 2021 2022 2023 А1 1919 11782 21386 198206 246164 А1 2681 15631 25959 213666 246164 П1 288537 136701 409752 482265 301818 П1 403095 181363 497368 519882 301818 Сравнение < < < < < Сравнение < < < < < А2 265952 209298 558158 403980 282488 А2 371543 277679 677508 435490 282488 П2 179783 57536 36 90018 199933 П2 251162 76334 44 97039 199933 Сравнение > > > > > Сравнение > > > > > А3 518436 326605 512109 878432 1392253 А3 724271 433311 621612 946950 1392253 П3 2 2 2 2 233008 П3 3 3 2 2 233008 Сравнение > > > > > Сравнение > > > > > А4 31285 9998 42413 66858 288753 А4 43706 13264 51482 72073 288753 П4 329290 363444 724276 975191 1474899 П4 460028 482186 879146 1051256 1474899 Сравнение < < < < < Сравнение < < < < < Составлено по: данные финансовой отчетности ООО «ВологдаСкан». Составлено по: данные финансовой отчетности ООО «ВологдаСкан». итогам 2019–2023 гг. предприятие попало в зону допустимого риска: текущие платежи и поступления характеризуют состояние нормальной ликвидности баланса. В данном состоянии у предприятия существуют сложности с оплатой обязательств на временном интервале до трех месяцев из-за недостаточного поступления средств: доля активов А1 из года в год хотя и росла, но составляет около 10%. В этом случае в качестве резерва могут использоваться активы групп А2 и А3, но для превращения их в денежные средства требуется дополнительное время. Группа активов А2 по степени риска ликвидности относится к группе малого риска, но при этом не исключена возможность их обесценивания из-за нарушения условий контрактов и других негативных последствий. Группа активов А3 относится к среднему уровню риска, и то, что она имеет в структуре активов наибольшую часть, составляющую около 60%, говорит, что предприятие крайне зависимо от стабильности продаж. За рассматриваемый период в структуре активов группа труднореализуемых активов (А4) выросла с 4 до 13%. Она попадает в категорию высокого риска. Активы A4 создают риски, связанные с их ликвидностью, что может ограничивать платежеспособность предприятия, возможность получения долгосрочных кредитов и осуществления инвестиций.

Далее проведем оценку финансовой устойчивости компании с использованием абсолютных показателей (табл. 8, 9) .

В 2019 году отрицательные значения показателей Фс, Фт и Фо свидетельствуют о кри-

Таблица 8. Оценка типа финансового состояния ООО «ВологдаСкан», в абсолютных ценах, тыс. руб.

Показатель	Год
	2019	2020	2021	2022	2023
±Фс	-204262	22858	156290	10804	-231696
±Фт	-204260	22860	156292	10806	1312
±Фо	-24477	80396	156328	100824	191023
Тип финансового состояния	000 Кризисное ФС	111 Абсолютное ФС	111 Абсолютное ФС	111 Абсолютное ФС	011 Нормальное ФС
Примечание: ±Фс – излишек (+) или недостаток (–) собственных оборотных средств; ±Фт – излишек (+) или недостаток (–) собственных и долгосрочных заемных источников формирования запасов и затрат; ±Фо – излишек (+) или недостаток (–) общей величины основных источников для формирования запасов и затрат. Составлено по: данные финансовой отчетности ООО «ВологдаСкан».

Таблица 9. Оценка типа финансового состояния ООО «ВологдаСкан», в сопоставимых ценах, тыс. руб.

Показатель	Год
	2019	2020	2021	2022	2023
±Фс	-285360	30326	189709	11647	-231696
±Фт	-285357	30329	189712	11649	1312
±Фо	-34195	106662	189755	108688	191023
Тип финансового состояния	000 Кризисное ФС	111 Абсолютное ФС	111 Абсолютное ФС	111 Абсолютное ФС	011 Нормальное ФС

Составлено по: данные финансовой отчетности ООО «ВологдаСкан».

тическом финансовом состоянии предприятия, когда собственные и заемные источники не обеспечивали покрытие запасов и затрат.

Начиная с 2020 года ситуация изменилась, наметилась тенденция к росту показателей. Это говорит о достижении абсолютной краткосрочной финансовой устойчивости, подтверждающей достаточность собственных оборотных средств для финансирования операционной деятельности.

Однако в 2023 году наблюдается изменение динамики: несмотря на сохранение положительных значений Фт и Фо, отрицательное значение Фс характеризует смещение к нормальной краткосрочной финансовой устойчивости, при которой собственных оборотных средств недостаточно для полного покрытия запасов и затрат, но совокупные ресурсы, включая долгосрочные заемные источники, обеспечивают поддержание платежеспособности предприятия.

Далее проведем интегральную балльную оценку рисков ликвидности и финансовой устойчивости с помощью относительных показателей (табл. 10) .

Интерпретация результатов по итогам проводимой интегральной балльной оценки будет иметь следующий вид: 1-й класс (100– 97 баллов), 2-й класс (96–67 баллов), 3-й класс (66–37 баллов), 4-й класс (36–11 баллов), 5-й класс (10–0 баллов).

Как видно из табл. 11 , в 2019 году общий результат (36,095 балла) относил организацию к 4-му классу, что свидетельствовало о неустойчивом финансовом состоянии и высоких рисках, обусловленных крайне низкой абсолютной ликвидностью (L1 = 0,004) и недостатком быстрореализуемых активов (L2 = 0,572).

В 2020 году итог увеличился до 65,271 балла, что указывало на частичное восстановление платежеспособности, подтвержденное улучшением коэффициентов автономии и обеспеченности собственными средствами, несмотря на сохраняющуюся низкую абсолютную ликвидность (L1 = 0,061).

К 2021 году результат (73,103 балла) переместил компанию во 2й класс, что свидетельствует о нормальном финансовом со-

Таблица 10. Финансовые коэффициенты, применяемые для интегральной балльной оценки рисков

Наименование показателя	Способ расчета	Критерий	Характеристика
1. Коэффициент абсолютной ликвидности	L1 = А1 / (П1 + П2)	0,5 и выше – 20 баллов. Менее 0,1 – 0 баллов. За каждые 0,1 пункта снижения по сравнению с 0,5 снимается 4 балла	Показывает, какую часть краткосрочной задолженности организация может погасить в ближайшее время за счет денежных средств
2. Коэффициент «критической оценки»	L2 = (А1 + А2) / (П1 + П2)	1,5 и выше – 18 баллов. Менее 1 – 0 баллов. За каждые 0,1 пункта снижения по сравнению с 1,5 снимается по 3 балла	Показывает, какая часть краткосрочных обязательств организации может быть немедленно погашена за счет средств на различных счетах, в краткосрочных ценных бумагах, а также поступлений по расчетам
3. Коэффициент текущей ликвидности	L3 = (А1 + А2 + А3) / (П1 + П2)	2 и выше – 16,5 балла. Менее 1 – 0 баллов. За каждые 0,1 пункта снижения по сравнению с 2 снимается по 1,5 балла	Показывает, какую часть текущих обязательств по кредитам и расчетам можно погасить, мобилизовав все оборотные средства
4. Коэффициент автономии	U1 = 1300 / 1700	0,5 и выше – 17 баллов. Менее 0,4 – 0 баллов. За каждые 0,01 пункта снижения по сравнению с 0,5 снимается по 0,8 балла	Характеризует независимость от заемных средств
5. Коэффициент обеспеченности собственными средствами	U2 = (1300 – 1100) / 1200	0,5 и выше – 15 баллов. Менее 0,1 – 0 баллов. За каждые 0,1 пункта снижения по сравнению с 0,5 снимается по 3 балла	Иллюстрирует наличие у предприятия собственных оборотных средств, необходимых для его финансовой устойчивости
6. Коэффициент финансовой устойчивости	U3 = (1300 – 1400) / 1600	0,8 и выше – 13,5 балла. Менее 0,5 – 0 баллов. За каждые 0,1 пункта снижения по сравнению с 0,8 снимается по 2,5 балла	Показывает, какая часть актива финансируется за счет устойчивых источников
Источник: составлено авторами.

Таблица 11. Интегральная балльная оценка финансового состояния ООО «ВологдаСкан» (в сопоставимых и абсолютных ценах)

Показатель Год 2019 2020 2021 2022 2023 Коэффициент абсолютной ликвидности (L1) 0,004 0,061 0,052 0,346 0,491 Балл 0 0,000 0,000 13,854 19,624 Коэффициент «критической оценки» (L2) 0,572 1,138 1,414 1,052 1,054 Балл 0 7,146 15,428 4,568 4,608 Коэффициент текущей ликвидности (L3) 1,679 2,820 2,664 2,587 3,828 Балл 11,68492697 16,500 16,500 16,500 16,500 Коэффициент автономии (U1) 0,408 0,645 0,627 0,618 0,656 Балл 9,64 17,000 17,000 17,000 17,000 Коэффициент обеспеченности собственными средствами (U2) 0,369 0,627 0,589 0,575 0,525 Балл 11,07 15,000 15,000 15,000 15,000 Коэффициент финансовой устойчивости (U3) 0,408 0,645 0,627 0,618 0,550 Балл 3,7 9,625 9,175 8,950 7,250 Итого 36,095 65,271 73,103 75,871 79,983 Класс 4 3 2 2 2 Источник: составлено авторами. стоянии, чему способствовал резкий рост L2 до 1,414, хотя L1 оставался на низком уровне (0,052). В последующие годы наблюдалось укрепление денежной составляющей оборотных средств: в 2022 году при 75,871 балла L1 выросла до 0,346, а в 2023 году, достигнув 80 баллов, – до 0,491. При этом ключевые коэффициенты автономии и обеспеченности сохранялись выше 0,5, что подтверждало стабильную платежеспособность и способность организации своевременно исполнять обязательства.

Из проблем, которые были идентифицированы посредством оценки относительных показателей, выделено следующее: значения коэффициента финансовой устойчивости (2023 год) оказались близко к нижней границе установленной нормы, что негативно сказывается на способности к быстрому перераспределению собственных средств.

Далее перейдем к анализу вероятности банкротства, используя для этого пятифакторную (А, B, C, D, E) модель Альтмана (табл. 12) .

Таблица 12. Расчет показателей по модели Альтмана для ООО «ВологдаСкан» (в сопоставимых и абсолютных ценах)

Показатель	Год
	2019	2020	2021	2022	2023
А	0,37	0,63	0,59	0,57	0,63
B	0,04	0,06	0,11	0,16	0,22
C	0,04	0,02	0,04	0,04	0,13
D	0,69	1,81	1,68	1,62	1,91
E	2,42	3,64	2,67	2,38	3,01
Z	3,125	4,951	3,997	3,731	4,847
Примечание: A – «рабочий» капитал, деленный на активы; B – нераспределенная прибыль, деленная на активы; C – прибыль до вычета процентов и налогов, деленная на активы; D – собственный капитал, деленный на обязательства; E – выручка, деленная на активы. Источник: составлено авторами.

Рассчитанные значения Z-показателя для ООО «ВологдаСкан» в 2023 году анализа находятся в «зеленой» зоне (значение Z > 2,9), что свидетельствует о низкой вероятности банкротства. Более того, во все годы исследуемого периода организация также занимала положение в зоне низкой вероят- ности банкротства, а в 2020 и 2023 гг. показатели даже значительно превышали пороговое значение.

По итогу идентификации и оценки рисков можно составить карту финансовых рисков ООО «ВологдаСкан» (табл. 13) .

Финансовые риски характеризуются уязвимостью в части ликвидности и финансовой устойчивости, что проявляется в сравнительно низком уровне высоколиквидных активов и отрицательных значениях собственных оборотных средств в отдельные годы анализа. Хотя показатели платежеспособности, такие как коэффициенты абсолютной и текущей ликвидности, демонстрируют положительную динамику, зависимость от заемных источников и снижение гибкости использования собственного капитала требуют постоянного контроля.

Также можно сделать следующие выводы, связанные с нейтрализацией выявленных рисков.

• 1.    Анализ структуры баланса и динамики финансовых коэффициентов указывает на необходимость повышения доли высоколиквидных активов, поскольку значительная часть ресурсов сосредоточена в запасах и дебиторской задолженности, что при неблагоприятных колебаниях спроса или задержках платежей способно вызвать кассовые разрывы. Дополнительное внимание следует уделить управлению оборотным капиталом, включая сокращение периода оборота дебиторской задолженности и внедрение более жесткой системы контроля запасов, чтобы исключить накопление избыточных товарных остатков и высвободить часть денежных средств для оперативных расчетов.

• 2.    Увеличение долгосрочных обязательств, зафиксированное в 2023 году, свидетельствует о стремлении к активному использованию заемного финансирования для расширения деятельности. Для нейтрализации кредитного риска и сохранения финансовой устойчивости целесообразно установить оптимальное соотношение между собственным и привлеченным капиталом с учетом коэффициента финансовой устой-

• Таблица 13. Карта финансовых рисков ООО «ВологдаСкан»

• 3.    Минимизация риска ликвидности требует активного применения инструментов краткосрочного финансирования с учетом сезонных колебаний спроса и структуры контрактов (овердрафты, краткосрочные кредиты, факторинг) при сохранении достаточного запаса высоколиквидных средств для оперативного погашения обязательств. Пересмотр условий расчетов с дебиторами и кредиторами с целью согласования сроков платежей позволит избежать чрезмерной зависимости от дополнительного финансирования в периоды пиковых нагрузок.

Вид риска Описание риска Вероятность возникновения Воздействие на бизнес Степень важности Риск ликвидности Низкий уровень высоколиквидных активов (А1) по сравнению с краткосрочными обязательствами и высокая доля медленно реализуемых активов (А3), требующих дополнительного времени для превращения в денежные средства Средняя Возможны трудности с немедленным погашением обязательств, что может привести к кассовым разрывам Высокая/ высокая Риск финансовой устойчивости Негативные значения собственных оборотных средств (Фс) в 2019 и 2023 гг., снижение маневренности капитала, что свидетельствует о недостатке собственных ресурсов для покрытия запасов и затрат Средняя Увеличение зависимости от заемных средств и ухудшение платежеспособности предприятия Высокая/ высокая Кредитный риск Зависимость от заемных средств (низкий коэффициент U3) и ухудшение структуры капитала, что может затруднить привлечение новых инвестиций или кредитования в будущем Средняя Возможны сложности в получении финансирования при неблагоприятных экономических условиях Высокая/ средняя Риск банкротства (по Альтману) Хотя модель Альтмана демонстрирует значения Z-показателя в «зеленой» зоне, изменения компонентов (например, рост нераспределенной прибыли и рентабельности) требуют постоянного контроля Низкая В настоящее время риск банкротства минимален, однако постоянное ухудшение ключевых показателей может повысить риск в долгосрочной перспективе Средняя/ низкая Источник: составлено авторами. чивости и показателей автономии, а также продолжить политику реинвестирования прибыли для поддержания высокой доли собственных средств.

Заключение

Таким образом, на основании комплексного анализа профильной литературы и систематизации существующих теоретических подходов к исследованию сформулировано понятие финансового риска, учитывающее достоинства и недостатки существующих определений. Также в работе проведен обзор как качественных, так и количественных методов оценки рисков, включая методы использования аналогов, экспертных оценок, статистический анализ и модели, такие как модель Альтмана, что позволило создать методологическую базу для дальнейшей оценки рисков.

В ходе анализа финансовой отчетности ООО «ВологдаСкан», проведенного с использованием ключевых коэффициентов ликвидности и платежеспособности, определено, что финансовое состояние предприятия может быть охарактеризовано как переходное от кризисного к нормальной краткосрочной финансовой устойчивости; тем не менее выявлены следующие финансовые риски:

– риск ликвидности обусловлен недостаточным уровнем высоколиквидных активов в составе оборотных средств, что может приводить к возникновению кассовых разрывов при неблагоприятных колебаниях спроса и задержках денежных поступлений;

– риск финансовой устойчивости проявляется через дефицит собственных оборотных средств и снижение маневренности капитала, что создает предпосылки для ухудшения способности предприятия к своевременному исполнению финансовых обязательств;

– кредитный риск выявлен в связи с возрастающей зависимостью от заемного капитала и резким ростом долгосрочных обязательств, что может ограничивать возможности предприятия по привлечению инвестиций и негативно сказываться на структуре капитала.

Можно заключить, что в условиях неблагоприятной геополитической ситуации, наблюдаемой в Северо-Западном федеральном округе и Вологодской области в последние несколько лет, отдельные компании региона, работающие в сфере транспорта и логистики, смогли успешно адаптироваться к ним, что наглядно демонстрирует пример ООО «ВологдаСкан». В то же время восстановление состояния предприятий до уров- ня нормальной краткосрочной финансовой устойчивости не исключает существование различных финансовых рисков, которые следует учитывать.

В исследовании предложены меры, такие как разработка и реализация мероприятий по увеличению ликвидности активов и оптимизации структуры капитала, которые позволят добиться нейтрализации рисков.

Материалы исследования могут быть полезны специалистам в области корпоративных финансов и управленческого учета, а также руководству предприятий транспортно-логистического сектора, включая ООО «ВологдаСкан», способствуя обеспечению устойчивого развития предпринимательства на региональном уровне.