Об одном подходе к оценке состояния компаний по данным их отчетности

Определение финансовой привлекательности той или иной компании – это задача, которую постоянно приходится решать в инвестиционной или банковской деятельности. Цель, преследуемая при определении финансовой привлекательности, очевидна – определить потенциальную доходность при инвестировании в капитал компании (например, при покупке ее акций), либо вероятность банкротства в случае приобретения долговых обязательств этого предприятия или рассмотрения заявки на получение предприятием кредита. Для достижения этой цели осуществляется анализ стандартной отчетности компании (предприятия), состав и структура показателей которой определены таким образом, чтобы предоставить акционерам и потенциальным инвесторам информацию, на основе которой они могли бы принять соответствующее решение. Однако в силу большого числа частных показателей стандартной отчетности и различий их значений для разных компаний сделать заключение об их привлекательности (или не привлекательности) сложно. Поэто- му на основе этой совокупности показателей отчета стремятся построить некоторые интегральные или обобщенные характеристики качества (состояния) или уровня компаний, которые характеризуют степень сбалансированности их финансовых и материальных средств в ходе деятельности компании, являющейся необходимым условием обеспечения их устойчивости на рынке и дальнейшего развития.

Обобщенные характеристики (ОХ) состояния и качества компаний, кроме акционеров и инвесторов, интересуют и других заинтересованных лиц – менеджеров среднего и высшего звена, партнеров по бизнесу, разработчиков проектов с участием таких компаний и др. Для них внутреннее содержание ОХ должно отражать цели проводимого анализа: например, оценки риска действия различных факторов на состояние компании, сравнения уровня компаний между собой или состояний одной компании во времени, сравнительного анализа компаний при рассмотрении возможности их привлечения для участия в разрабатывае- мых проектах. Во всех перечисленных задачах типовыми процедурами анализа являются:

• •    формирование перечня показателей, характеризующих интересующую исследователя область (риски, финансовая или другая привлекательность, уровень качества или состояния и т.п.);

• •    выбор модели или метода построения ОХ компании по совокупности ее частных показателей;

• •    предварительная обработка выбранной совокупности частных показателей с целью их представления в виде, соответствующем целевой установке модели.

Рассмотрим содержание этих процедур и требования к их выполнению, которые обязательно должны соблюдаться для обеспечения впоследствии однозначной интерпретации результатов анализа.

Показатели финансовой отчетности, несмотря на то, что они представлены в денежном выражении, характеризуют разные стороны деятельности предприятия и по своему содержанию являются разнородными. Поэтому важнейшим условием интерпретируемости результатов анализа является отбор тех показателей, которые в наибольшей степени содержат информацию об анализируемом свойстве или стороне деятельности компании.

Выбор модели (метода построения) обобщенной характеристики анализируемого свойства, как правило, определяется целевыми установками проводимого анализа.

Методические подходы к выбору или разработке таких методов хорошо изложены в литературе [1], поэтому подробно на них останавливаться не будем. Однако отметим один принципиальный момент, который явно обычно не указывается при выборе модели, однако подразумевается — это обеспечение максимально возможного учета в обобщенной характеристике всей имеющейся в частных показателях информации. При всей очевидности этого требования, его выполнение не является тривиальной задачей

Содержание предварительной обработки исходных данных — частных показателей определяется выбранной моделью и играет важную роль при получении обобщенной характеристики. Поскольку частные показатели зачастую имеют различную природу (единицы измерения), то они нормируются для преобразования их в безразмерные величины.

Однако известно, что выбор нормировки отражает субъективные представления исследователя и всегда вносит субъективизм в результаты обработки. Это обусловлено это тем, что вид нормировки, выбор которой во многом субъективен, может приводить к не интерпретируемости (противоречивости) результатов обработки [2]. Этот факт является следствием известной теоремы Подиновского, согласно которой любое изменение коэффициентов весомости признаков объектов (применительно к методу наименьших квадратов это эквивалентно изменению нормировки) приводит к изменению упорядочения этих объектов по средневзвешенному показателю [3].

Рассмотрим ОХ, обычно используемые для оценки финансовой привлекательности компаний и уровня их развития.

В качестве ОХ инвестиционной привлекательности компаний в настоящее время в практике зарубежных и российских финансовых организаций наиболее часто используется хорошо известная, Z-модель (Z-score) Э.Альтмана [4], которая позволяет количественно оценивать степень возможности банкротства.

Z-модель представляет собой обобщенную характеристику сбалансированности активов, обязательств и показателей доходности предприятия, значение которой используется для определения его финансового «здоровья» или «нездоровья», и строится по отчетным данным промышленных предприятий.

В качестве исходных данных в модели Э.Альтмана используются показатели деятельности предприятия, которые представлены в табл. 1. На их основе строятся 5 основных отношений, представляющих собой нормированные показатели финансовой деятельности предприятий, которые суммируются с весами, подобранными по результатам анализа статистики банкротств компаний.

Обобщенный показатель, характеризующий возможность банкротства в модели Э.Альтмана, имеет следующий вид [4]:

Z = 1,2 Х1 + 1,4 Х2 + 3,3 Х3 + 0,6 Х4 + 1,0 Х5, где Х1 – рабочий капитал/активы;

• Х2 – нераспределенная прибыль/активы;

Х3 – EBIT /активы;

Х4 – рыночная стоимость собственного капитала/бухгалтерская (балансовая, учетная) стоимость задолженности;

Таблица 1

Показатели деятельности предприятия, используемые при расчете Z-счёта

	Показатель		Источник данных (вид отчета)	Описание показателя
1	CA	Оборотные средства	Баланс	Оборотные активы
2	CL	Текущие обязательства	Баланс	Краткосрочные обязательства
3	WC	Рабочий капитал	Баланс	Разность между оборотными средствами (CA) и текущими обязательствами (CL)
4	RE	Нераспределенная прибыль	Баланс	Прибыль предыдущих периодов, реинвестированная в основную деятельность
5	EBIT	Доналоговая прибыль	Отчет о прибылях и убытках	Доходы до налоговых выплат и выплат по долгам
6	MV	Рыночная капитализация	Баланс/ внешние данные	Рыночная стоимость компании
7	S	Выручка	Отчет о прибылях и убытках	Валовый доход от деятельности компании
8	TA	Сумма активов	Баланс	Сумма оборотных и внеоборотных средств
9	TL	Сумма обязательств	Баланс	Сумма всех обязательств
10	CAP	Капитал	Баланс	Капитал акционеров

Х5 – выручка (общий доход) /активы, а коэффициенты представляют собой веса отдельных переменных.

Связь значения Z и возможности банкротства предприятия приведена в табл. 2.

Опыт применения модели Э.Альтмана и предложенной им методологи показал, что получаемые с ее использованием прогнозы отличаются высокой достоверностью, статисти- ческой надежностью и позволяют максимально точно определять предприятия с большой вероятностью банкротства приблизительно за два года до фактического объявления конкурса.

Для построения ОХ уровня развития предприятий, характеризующей их производственные возможности, в большинстве случаев используется методология, аналогичная

Таблица 2

Степень вероятности банкротства

Значение Z Возможность банкротства 1,8 и меньше Очень высокая От 1,81 до 2,7 Высокая От 2,71 до 2,9 Существует возможность 3,0 и выше Очень низкая модели Э.Альтмана, в которой важную роль играют эксперты, настраивающие модель по статистическим данным [1]. Однако в случаях, когда набор необходимых статистических данных затруднителен или просто невозможен, необходимо использование моделей и методов обработки многомерных данных, которые позволяют получать гарантированные оценки анализируемого свойства в условиях неопределенности (при малом объеме выборки, противоречивости данных, их существенной многомерности, пропусках данных). В наибольшей степени указанному условию удовлетворяют энтропийные методы анализа многомерных данных, базирующиеся на использовании фундаментального принципа максимума энтропии, который позволяет в условиях выборок малого объема учитывать в ОХ всю имеющуюся в выборке информацию [5] (в отличие от методов математической статистики, в которых особо отличающиеся элементы выборки просто исключаются). Имеется много примеров их успешного применения при проведении анализа сложных систем, целями которого были получение сравнительных характеристик технического уровня элементов системы, степени сбалансированности сложной системы, выявление свойств композитных материалов [6-8]. Поэтому для построения ОХ уровня развития предприятий использовался энтропийный метод построения обобщенных характеристик.

При решении этой задачи анализируемые предприятия представляют собой совокупность однотипных элементов, описываемых каждый набором (вектором) показателей, Формализованное описание совокупности предприятий (далее для краткости будем совокупность предприятий называть системой) имеет вид матрицы, каждая строка которой содержит показатели соответствующего предприятия.

Введем следующие обозначения.

X=(x _ij )- матрица характеристик системы, i=1,n, j=1,m, называемая матрицей данных “объект-признак”, элементы x _ij >0 которой -значения j-ого показателя i-го предприятия;

X-1 - матрица, составленная из обратных величин элементов матрицы X;

X^{- t} - транспонированная матрица X^-1.

В [5] показано, что выражение

H(p)=ln(p^{- t} XX^{- t} p)= ln(p^{- t} Sp), S=XX^{- t} .(1)

определяет энтропийные свойства си стемы при P e D n ={p| S P i2 =1, p>0 V i=1,n} .

Матрица S (матрица связи) определяет энтропийные свойства системы, поскольку она содержит в себе информацию о связях (отношениях) характеристик хij элементов системы.

В соответствии с принципом максимума энтропии значения ОХ качества образцов (компонент вектор-столбца W) можно определить в результате решения-задачи

W=arg max min(p./w) ^t XX ^t (p./w)     (2)

P tDn W> 0

где p и w – вектор-столбцы;

. /– символ поэлементного деления.

На практике вектор W рассчитывается по формуле [6]

W = x / h =

m

S _j=1 r j -X j ^-1

m

где x — главный (правый) собственный вектор-столбец матрицы ;

h — главный (левый) собственный вектор-столбец транспонированной матрицы S (S ^t );

r j ,l _j — компоненты главного правого и левого собственных векторов матрицы X ^t X^-1, соответственно.

Предлагаемый метод, как следует из вида матрицы связи, не требует нормировки значений характеристик (столбцов матрицы данных X), что позволяет использовать для сравнения любые характеристики предприятий, независимо от их физической природы и единиц измерения.

К важным особенностям и преимуществам метода по сравнению с существующими являются следующие параметры[5]:

• •    чувствительность к малым значениям показателей элементов системы, что позволяет эффективно использовать информацию об их качестве, содержащуюся в этих значениях;

• •    чувствительность к различиям в структуре значений показателей, что позволяет отражать в обобщенной характеристике структурные (качественные) особенности сравниваемых предприятий;

Таблица 3

Показатель	Авто 1	Авто 2	Авто 3	Авто 4	Авто 5	Авто 6
CA	75.145	152.646	32.378	46.359	2.764	0.687
CL	75.308	95.570	33.784	38.281	2.982	0.487
RE	-39.392	-1.485	20.789	41.562	2.309	0.274
EBIT	-6.253	-3.800	3.873	7.410	0.278	0.192
S	178.199	172.500	56.018	88.464	7.671	2.010
TA	148.883	279.264	88.997	107.469	7.465	1.560
TL	184.363	272.215	67.253	66.348	3.924	0.802
MV	15.044	15.533	27.655	61.434	2.922	1.865

Исходные финансовые показатели (млрд долл.)

• •    возможность получать гарантированные оценки для малых выборок, что особенно важно при решении задач в условиях неопределенности.

В качестве примера приведем результаты использования предлагаемого нами подхода при анализе состояния предприятий автомобильной промышленности.

Для тестирования были выбраны шесть автомобильных компаний: четыре зарубежные и две российские. Две зарубежные компании (конкретнее, компании из США) находятся в достаточно сложном финансовом положении. Исходные данные были получены из годовых отчетов этих компаний за 2007 год (табл. 3). Для оценки финансового состояния компаний использовалась модель Э.Альтмана. Результаты расчетов, полученные с ее помощью, приведены в табл. 5.

Применение метода построения ОХ уровня развития предприятия преследует несколько иную цель, а именно, получить оценку их производственных возможностей для определения стратегической привлекательности инвестиций в ту или иную компанию. Действительно, компания, даже находящаяся на грани банкротства, может иметь большую привлекательность, чем компания с хорошими финансовыми показателями, например, из-за большой доли рынка, наличия привлекательных активов, большой ресурсной базы, обладания технологическими преимуществами.

Для того, чтобы можно было применить энтропийный метод построения ОХ, необходимо привести к положительным значениям исходные данные в табл. 2 в соответствии с требованиями метода [1]. Поэтому были введены два новых показателя: Расходы (EX=S-EBIT) и Обязательства с поправкой. (AdTL=TL-RE).

Исходные данные для оценки уровня развития предприятий

Таблица 4

Показатель	Авто 1	Авто 2	Авто 3	Авто 4	Авто 5	Авто 6
CA	75.1450	152.6460	32.3780	46.3587	2.7639	0.6865
CL	75.3080	95.5700	33.7840	38.2815	2.9824	0.4870
EX=S-EBIT	184.4520	176.3000	52.1450	81.0544	7.3928	1.8180
S	178.1990	172.5000	56.0180	88.4643	7.6706	2.0097
TA	148.8830	279.2640	88.9970	107.4688	7.4652	1.5596
AdTL=TL- RE	223.7550	273.7000	46.4640	24.7865	1.6151	0.5285
MV	15.0435	15.5328	27.6546	61.4340	2.9219	1.8648

По своему содержанию новые показатели не нарушают исходные балансовые соотношения, приведенные в табл. 3. Преобразованные данные приведены в табл. 4.

Результаты расчета ОХ, полученные с помощью энтропийного метода приведены в табл. 5.

Из табл. 5 видно, что пять из проанализированных компаний характеризуются достаточно высокой (две компании) и очень высокой (три компании) возможностями банкротства, вследствие своего сложного финансового состояния, а последняя в списке компания (Авто 6) характеризуется очень низкой возможностью банкротства. В то же время ОХ уровня развития этой компании имеет наименьшее значение и по этому показателю она отстает от наиболее развитой компаний более, чем в 4 раза. Объяснением такого ее положения в реальности является малая доля в ее продукции компонент собственного производства и как следствие — большая зависимость от поставок комплектующих, что в долгосрочном плане делает ее уязвимой от ситуации на внешних рынках. С точки зрения стратегического инвестора эта особенность компании снижает ее привлекательность как объекта инвестирования в долгосрочном плане, в данном конкретном случае — из-за неразвитой технологической и технической базы для своего развития.

Таблица 5

Результаты расчетов ОХ при использования модели Э. Альтмана и энтропийного метода

Компания	Значение Z	Возможность банкротства	Значение ОХ
Авто 1	0.7355	Очень высокая	1,4218
Авто 2	0.8448	Очень высокая	1,6405
Авто 3	1.3278	Очень высокая	1,7262
Авто 5	1.9950	Высокая	2,3676
Авто 4	2.2379	Высокая	0,5557
Авто 6	3.4880	Очень низкая	0,5519