Разработка регрессионной модели оценки финансового состояния компаний отрасли телекоммуникаций

Устойчивое финансовое состояние является результатом управления совокупностью процессов, происходящих в компании. Для оценки качества этого управления необходима разработка комплекса показателей, которые будут его характеризовать. Для облегчения и ускорения оценки могут использоваться методики экс-пресс-оценки посредством вычисления какого-либо интегрального показателя. Большинство существующих методик интегральной оценки носит обобщающий характер, показатели деятельности компании в них сравниваются с нормативными значениями, которые зачастую не работают в современных условиях функционирования российских компаний. Более того, модель оценки финансового состояния должна учитывать отраслевую специфику деятельности, которая однозначно накладывает отпечаток на характер финансовых показателей компании.

В связи с этим, нами предлагается разработка модели оценки финансового состояния на примере телекоммуникационной отрасли. Модель оценки строится с использованием регрессионного анализа, за основу которого берётся сравнение финансовых коэффициентов компаний отрасли с некой эталонной организацией, демонстрирующей максимальные значения. В качестве информационной базы анализа выступают данные финансовой отчетности компаний, ведущих деятельность в области связи, выгруженные с информационного ресурса СПАРК [1]. В выборку были включены 41 акционерное общество, из них 20 компаний отнесены к категории крупных и 21 к категории средних предприятий. Показатели по данным компаниям были выгружены за период с 2008 по 2016 год (увеличенный период брался для усреднения некоторых показателей расчета темпов роста рентабельности, используемых в модели), анализ показателей в модели проводился с 2010 по 2016 год. Некоторые компании уже выложили финансовую отчетность за 2017 год, поэтому эти данные также были включены в выборку.

В качестве показателей, включаемых в модель, были следующие: коэффициент текущей ликвидности, коэффициент общей платежеспособности, коэффициент финансовой автономии, коэффициент финансовой устойчивости, коэффициент обеспеченности собственными оборотными активами, рентабельность активов и рентабельность продаж.

В качестве исходных данных использован диапазон значений следующих статей финансовой отчетности компаний отрасли: оборотные активы, суммарные активы, краткосрочные обязательства, долгосрочные обязательства, собственный капитал, выручка и чистая прибыль. По этим данным были рассчитаны указанные выше показатели, а также вычислены их средние и максимальные по отрасли значения. Для повышения степени репрезентативности модели из нее были исключены «выбросы» - нетипично большие значения, наблюдаемые в нескольких организациях в один из рассматриваемых периодов.

В таблице 1 представлены данные по средним и максимальным значениям коэффициентов компаний отрасли телекоммуникаций. Можно заметить, что средние показатели ликвидности и платежеспособности, а также финансовой автономии по средним и крупным предприятиям практически равны. Коэффициенты финансовой устойчивости у компаний тоже в целом сопоставимы, однако, следует отметить несколько большую финансовую устойчивость у крупных предприятий, что можно объяснить большей доступностью долгосрочного заемного финансирования. Средний коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами у компаний этих двух групп также примерно одинаков, однако заметен меньший дефицит собственных оборотных средств у средних предприятий.

Следует отметить, что в ходе анализа средних значений показателей компаний отрасли, была выявлена невозможность использования в модели показателей рентабельности, поскольку данные показатели по отрасли были практически несопоставимы ввиду высокой степени колеблемости показателей рентабельности вокруг средней. Однако, рентабельность, как показатель эффективности деятельности компании и индикатор ее способности развиваться, является важной характеристикой финансового состояния, и исключить ее из модели – значит пренебречь таким аспектом деятельности компании, как прибыльность. В виду этого, в модель были включены дискретные бинарные показатели, отражающие рост или снижение показателей прибыльности и рентабельности: темп прироста выручки, темп прироста чистой прибыли, темп прироста рентабельности активов и темп прироста рентабельности продаж. Для использования в модели им были присвоены бинарные значения: 1 – если темп прироста положителен, 0 – если темп прироста отрицателен.

Таблица 1. Результаты анализа финансовых коэффициентов компаний отрасли телекоммуникаций

Показатель	По всем предприятиям		По крупным предприятиям		По средним предприятиям
	Высшее значение	Среднее значение	Высшее значение	Среднее значение	Высшее значение	Среднее значение
Коэффициент текущей ликвидности	5,18	1,23	4,16	1,20	5,18	1,27
Коэффициент общей платежеспособности	7,93	2,10	7,93	2,02	6,66	2,20
Коэффициент финансовой автономии	0,87	0,37	0,87	0,38	0,85	0,37
Коэффициент финансовой устойчивости	0,94	0,60	0,94	0,68	0,93	0,48
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	0,81	-0,42	0,76	-0,46	0,81	-0,37
Рентабельность активов, %	91,52	6,32	55,35	5,13	91,52	7,86
Рентабельность продаж, %	144,86	3,63	144,86	1,36	128,27	6,56
Рентабельность собственного капитала, %	732,73	15,29	732,73	24,50	615,39	3,40

В качестве базы для сравнения была использована «эталонная» организация, имеющая максимальные показатели по выборке, то есть, в данной модели эталоном сравнения являлись не субъективные предположения экспертов в виде нормы или критерия, а фактически сложившиеся наиболее высокие результаты среди компаний отрасли.

После расчета максимального значения финансовых коэффициентов, исходные значения выборки были стандартизированы в отношении соответствующего показателя «эталонной» путем деления показа- теля соответствующей организации на максимальное значение показателя.

На основе данных стандартизированных показателей для каждой организации за каждый представленный период ее рейтинговое число (степень отклонения показателя компании от показателя «эталонной» организации) как среднеквадратическое отклонение. Полученное рейтинговое число R j является своеобразной мерой отклонения показателей конкретной организации от «эталонной». Ввиду этого, компания с наименьшим рейтинговым числом R j будет предположительно иметь наилучшее финансовое состояние.

Данная методика расчета может быть использована при наличии большой выборки данных, трудоемкость расчетов делает ее сложной, а при анализе финансового состояния конкретной компании такая методика вряд ли может быть применима. В связи с этим, была поставлена задача разработать регрессионную модель, позволяющую оценить финансовое состояние конкретной телекоммуникационной компании, без большой выборки. Данная модель будет связывать интегральный показатель финансового состояния (в данном случае это будет уже рассчитанное рейтинговое число R j с финансовыми коэффициентами конкретной компании.

Таким образом, была построена регрессионная модель, связывающая коэффициенты текущей ликвидности, общей платежеспособности, финансовой автономии, финансовой устойчивости, обеспеченности собственными оборотными средствами, а также направление изменения выручки, прибыли, рентабельности активов и рентабельности продаж с отклонением показателей деятельности компании от показателей «эталонной» организации.

По результатам построенной регрессионной зависимости было составлено уравнение, характеризующее финансовое состояние компаний телекоммуникационной отрасли:

R=1,9 + 0,11Кт.л. – 0,06Ко.п. – 0,35Кф.а. – 0,35Кф.у. – 1,17КСОС + + 0,04ΔВыр + 0,05ΔЧП – 0,03ΔROA – 0,03ΔROS, где R – интегральный показатель финансового состояния;

К т.л. – коэффициент текущей ликвидности;

К о.п. – коэффициент общей платежеспособности;

К ф.а. – коэффициент финансовой автономии;

К ф.у. – коэффициент финансовой устойчивости;

К СОС – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;

ΔВыр – темп прироста выручки;

ΔЧП – темп прироста чистой прибыли;

ΔROA – темп прироста рентабельности активов;

ΔROS – темп прироста рентабельности продаж.

Поскольку за основу модели было взято отклонение показателей финансового состояния от «эталонной» организации, то, соответственно, чем меньше результирующий показатель R, тем лучше финансовое состояние компании. Деление компаний по типам финансового состояния осуществлялось посредством подстановки в модель данных условно «отличной» компании, имеющей показатели, рассчитанные как среднее из показателей, превышающих среднеотраслевые на 25%, «хорошей» компании, имеющей среднеотраслевые показатели, и «удовлетворительной» компании, имеющей средние значения из показателей, ниже отраслевых на 25%. Полученные границы типов финансового состояния представлены в таблице 2.

По результатам анализа и расчета интегрального показателя финансового состояния компаний отрасли телекоммуникаций за 2016 год (был выбран 2016 год для сопоставления, поскольку за 2017 год в наличии были только данные по 13 компаниям из 42) было выявлено, что финансовое состояние 10 компаний может трактоваться как «отличное», 21 компании – как «хорошее». Число нормально функционирующих компаний больше половины, что говорит о том, что отрасль в целом работает достаточно устойчиво. Из 41 анализируемой компании 7 характеризуются удовлетворительным финансовым состоянием, и лишь 3 компании имеют неудовлетворительное состояние.

Таблица 2. Диапазон значений и тип финансового состояния компании

Диапазон значений R	Финансовое состояние
до 1,16	Отличное
1,16 - 2,62	Хорошее
2,62 - 4,47	Удовлетворительное
от 4,47	Неудовлетворительное

Разработанная модель может быть использована как внешними пользователями, имеющими необходимость провести экспресс-оценку финансового состояния компании телекоммуникационной отрасли, ках прогнозирования результативности мероприятий по повышению эффективности деятельности, а также для оценки финансового состояния контрагентов на рынке межоператорских услуг.

так и самими компаниями отрасли в рам-