Подходы к определению финансового левериджа зарубежными учеными

Автор: Ширяева Н.В., Потапова К.М.

Журнал: Экономика и социум @ekonomika-socium

Статья в выпуске: 4-5 (13), 2014 года.

Бесплатный доступ

Короткий адрес: https://sciup.org/140110280

IDR: 140110280

Текст статьи Подходы к определению финансового левериджа зарубежными учеными

Рассмотрим определения финансового левериджа, предлагаемые зарубежными учеными-экономистами. Они исходят либо из балансовых, либо рыночных оценок как отношение величины заемных источников (это могут быть как долгосрочные обязательства, так и совокупные обязательства) к собственному капиталу либо к величине совокупных источников финансирования.

Существующие меры измерения финансового левериджа, представленные в иностранной литературе, на взгляд автора, можно объединить в три группы (таблица 1).

Таблица 1– Методы оценки финансового левериджа, представленный в иностранной литературе

Показатель	Авторы
I группа методов - традиционная
LTD Долгосрочные обязательства E СК (балансовая оценка)	Breen and Lerner; Melicher
MD Долгосрочные обязательства MA СК (рыночная оценка)	Bildrsee
TD Совокупная задолженность E ⁼ СК	Breen and Lerner, Lev and Kunitsky
II группа

LTD Долгосрочные обязательства TA Всего источников	Breaver, Kettler and Scholes; Logue and Merville
TD Совокупная задолженность TA Всего источников	Thompson
STD Систематическая совок. задолж. TA Всего источников	Thompson
VTD Дисперсия совок. задолженности TA Всего источников	Thompson
III группа
LTD Долгосрочные обязательства TD + MV Совок. задолж + Рын. капитализ.	Doukas and Pantzalis; Mitto and Zhang
LTD Долгосрочные обязательства LTD + MV Долгоср. обяз. +Рын. капитализ	Lee and Kwok; Burgman; Chen et al

Первая группа – отношение долга к собственному капиталу.

Вторая группа – отношение заемных средств к активам (доля долга в совокупных источниках финансирования).

Третья группа – отношение долгосрочных обязательств к сумме задолженности плюс рыночная капитализация.

Финансовый леверидж имеет прямую связь с финансовым риском и обратную – с финансовой устойчивостью. Среди коэффициентов финансовой устойчивости имеются показатели, отражающие покрытие постоянных финансовых расходов. Наибольшее распространение получил коэффициент покрытия процентов (interest coverage ratio – ICV). В стандартном варианте коэффициент определяется как отношение прибыли до вычета процентов по кредитам и налогов (EBIT) к годовой сумме подлежащих уплате процентов (In):

EBIT

^I n

ICV

Стандартный коэффициент покрытия процентов позволяет оценить способность фирмы нести расходов по процентным выплатам. Значение коэффициента должно быть больше 1. Если ICV равен 1, то это говорит о том, что компания получит прибыли ровно столько, сколько необходимо для выплаты процентов. Если же коэффициент меньше 1, то предприятие не сможет полностью рассчитаться с кредиторами по текущим обязательствам. Отдельные зарубежные ученые-экономисты утверждают, что данный коэффициент является одним из детерминантов финансового левериджа. В своих эмпирических исследованиях они выявили, что финансовый леверидж был отрицательно коррелирован с коэффициентом покрытия. Этому находится простое объяснение: чем выше размер долговых обязательств, тем выше вероятность невыполнения обязательства по уплате долга. Таким образом, коэффициент покрытия процентов является мерой измерения вероятности невыполнения обязательств. Это подразумевает, что более высокий коэффициент покрытия процентов означает более низкий коэффициент долговой нагрузки.

Действительно, уровень финансового левериджа и коэффициент покрытия процентов имеют обратную связь. Это можно продемонстрировать, выразив операционную прибыль из уравнения.

EBIT = ICV x I_n

Таким образом, можно прийти к следующей зависимости:

DFL

ICVxIn

ICVxIn-In

ICV

ICV-1

Таблица 2 – Связь коэффициента покрытия расходов, уровень финансового левериджа и кредитного рейтинга

Для крупных компаний			Для малых компаний
Коэффициент покрытия процентов	Уровень Финансового левериджа	Рейтинг	Коэффициент покрытия процентов	Уровень финансового левериджа	Рейтинг
<0,20	-	D	<0,50	-	D
0,20-0,65	-	C	0,50-0,80	-	C
0,65-0,80	-	CC	0,80-1,25	-	CC
0,80-1,25	(-4,0)-5,0	CCC	1,25-1,50	5-3	CCC
1,25-1,50	5,0-3,0	B-	1,50-2,00	3-2	B-
1,50-1,75	3,0-2,33	B	2,00-2,50	2-1,67	B
1,75-2,00	2,33-2,0	B+	2,50-3,00	1,67-1,5	B+
2,00-2,25	2,0-1,8	BB	3,00-3,50	1,5-1,4	BB
2,25-2,50	1,8-1,67	BB+	3,50-4,00	1,4-1,33	BB+
2,50-3,00	1,67-1,5	BBB	4,00-4,50	1,33-1,29	BBB
3,00-4,25	1,5-1,31	A-	4,50-6,00	1,29-1,2	A-
4,25-5,50	1,31-1,22	A	6,00-7,50	1,2-1,15	A
5,50-6,50	1,22-1,18	A+	7,50-9,50	1,15-1,12	A+
6,50-8,50	1,18-1,13	AA	9,50-12,50	1,12-1,09	AA

>8,50

<1,13

AAA

>12,50

<1,09

AAA

Несложно заметить, что минимальный уровень финансового левериджа для крупных компаний будет в том случае, если коэффициент покрытия процентов выше 8,5, в то время как для малых компаний незначительный финансовый риск будет в случае, если ICV выше 12,5.

Однако делать выводы о наиболее приемлемых коэффициентах покрытия трудно. Дж. Ван Хорн отмечает, что беспокойство «… обычно вызывает падение коэффициента покрытия процентов ниже отметки 3/1». Слишком высокий коэффициент свидетельствует о довольно осторожном подходе к привлечению заемных средств, что может привести к пониженной отдаче от собственного капитала (так как не используется финансовый леверидж).

Данный коэффициент в оптовой и розничной торговле на Западе в 2 раза выше, чем в российской экономике. Более того, ICV в западных компаниях допускается ниже «критического значения», равного 1. Только в одном виде

(недвижимость) значение ICV близко к «допустимому», равному 3.

Итак, Дж. Ван Хорн предлагает оптимизационную модель, согласно которой уровень финансового левериджа будет допустимым, а уровень финансового риска для фирмы невысоким:

DFL ^ min DFL_min = 1 .

ICV>3

В заключение следует отметить, что при определение оптимального значения коэффициента покрытия процентов необходимо не только учитывать их отраслевую специфику, особенность развития экономики в данной стране, но и анализировать динамику коэффициента, сопоставляя с прошлыми и ожидаемыми значениями для аналогичных организаций. Подобный анализ позволит выявить тенденции улучшения или ухудшения способности покрытия долгов с течением времени.

"Экономика и социум" №4(13) 2014

Статья