Диаграмма 1. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работникам

Источник: информационное агентство «РосБизнесКонсалтинг» URL: http://www.rbc.ru

Серьезную конкуренцию нынешним компаниям составляет интернет, так называемые онлайн покупки. Объем рынка интернет - торговли по итогам 2016 года составил 920 млрд. руб. Это на 21% больше, чем в 2015 году. Согласно ожиданиям, объем рынка в 2017 г. должен составить 1,15 трлн. руб. Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/ Для того, чтобы развиваться необходимо выходить в интернет и составлять достойную конкуренцию своим единомышленникам.

Несмотря на то, что в российском законодательстве в последнее время наблюдаются изменения касательно сферы торговли, однако существует некая непроработанность в вопросе регулирования интернет - торговли. Слабый контроль за «серым» рынком одна из главных задач внутреннего сектора экономики государства. Активное развитие интернета и торговли в том числе, ставит традиционные торговые точки в невыгодное положение, поскольку первые несут гораздо меньше издержек, нежели вторые. Отсутствие регулирования и проверок интернет-магазинов приводит к тому, что теряется часть налоговых платежей в бюджете государства, риск контрабандной продукции, вред населению, нарушение потребительских прав и мн. др. В данной сфере необходима конкретная доработка законодательства, разработка нормативно - правовых актов, которые регулирует принципы работы интернет - торговли. Все эти отрицательные черты негативно сказываются на торговой сфере.

Одной из серьезных причин непривлекательности сферы торговли для бизнеса выступает значительная отдаленность населенных пунктов от центрального федерального округа. Это обусловлено, прежде всего, недостатком инфраструктуры и низким уровень платежеспособного спроса.

На сегодняшний день многие крупные российские компании сталкиваются с проблемой в сфере арендно-земельных отношений и с налогового-административными претензиями. Такие сложности затрудняют деятельность компании и не позволяют быстро развиваться. В сфере торговли, согласно исследованию, наиболее склонны к проверкам со стороны государственных органов именно предприятия, занимающиеся торговой деятельностью. 80% владельцев бизнеса в данной сфере считают, что им недостаточно собственных средств. Также к проблемам можно отнести: высокая стоимость современных технологий, тяжелые бизнес-процессы, крупные вложения, высокие прямые затраты, соответственно, невозможность управлять стоимостью товаров, недостаточность знаний в сфере торговли, слишком быстрый рост. Последнее говорит о том, что рынок переоценили и началась гонка среди компаний.

Среди дополнительных факторов, которые негативно сказываются на данной сфере можно выделить следующее:

1. Высокие ставки, низкий уровень доступности заемного капитала. Отсюда следует, увеличение себестоимости продукции, ослабление рубля, подорожание импорта.

2. Отношения с контрагентами. В связи с ухудшением финансового состояния многих компаний, наблюдается рост конфликтных ситуаций и разрывов сотрудничества и т.д.

В сфере торговли при рыночном росте отмечается два основных фактора, которые непосредственно влияют на качественность финансовых результатов. Это инновации в сфере технологий производства, НТП и развития производственных мощностей. На сегодняшний день, темпы научно-технического производства в мире низкие и в ближайшей перспективе нет каких-либо близких прорывов. Если же вкладываться в НИОКР, это не будет иметь взрывной характер развития, исключительно постепенный. Дефицит инвестиций в российской экономике также играет ключевую роль. Современная трансформация рынка торговли необходима высокими скоростями и глубинными качественными проработками. Для того, чтобы реализовать это в реальности необходимо создать условия устойчивого внутреннего спроса, активное развитие потребительского сектора, поддержка данной сферы политикой страны.

Немаловажным фактором в сфере торговле является бюджетирование. Это основа планирования и один из важных инструментов управления доходами, расходами и ликвидностью предприятия. Это также необходимо для того, чтобы знать что, когда и для кого продавать, какие ресурсы и объемы необходимы. Бюджетирование - это точное выражение всех будущих показателей и ресурсов в финансовом эквиваленте.

В сфере торговли бюджетирование имеет свои особенности, так же, как и сама отрасль. Прибыль - это самый главный показатель, он говорит о том, каков и в каком состояния находится источник самофинансирования. Поиск дополнительного финансирования и увеличения показателей рентабельности возможен только в случае анализа доходов и расходов компании. Доходы и расходы - это основополагающие категории, которые влияют на систему бюджетирования и организации в данной сфере.

Торговля вносит существенный вклад в экономику РФ. По итогам 2016 года оборот розничной торговли составил 28,8 трлн. руб., сократился на 5,2% по сравнению с прошлым годом. В его структуре удельный вес пищевых продуктов и табачных изделий составил 48,7%, непродовольственных товаров - 51,3%. Основной причиной снижение оборота торговли - это падение доходов населения. Уровень развития торговли по регионам России довольно неоднороден. Это можно проследить в уровне цен, обеспеченности торговыми площадями, ассортиментом и т.д. Развитие сферы преимущественно происходит в больших городах, так как отмечается высокий спрос и концентрация товаропотоков. Малые города нуждаются в поддержке со стороны региональных и федеральных властей. Если учитывать значимость данного сектора, то можно заявить о том, что необходимо взять во внимание не только крупные города, но и рассматривать каждый регион в отдельности. Как известно, торговля стимулирует экономику государства, увеличивает рост занятости, возрастает привлекательность для иностранных инвестиций и т.д. Если не брать в расчет конъюнктуру рынка на сегодняшний день, то можно смело утверждать, что это одна из быстрорастущих сфер экономики.

Данная сфера вносит вклад не только в экономику страны, но и решает важные социальные задачи. Одна из основных целей - это предоставление качественной и доступной продукции. Если у населения растут доходы и происходит глобализация экономики, то потребитель требует качественные товары и услуги. Доля расходов населения на товары может составлять около 70%.

Изучаемая сфера - это одна из ключевых секторов экономики, развитие которой интересует государство, потребителей, производителей, инвесторов и предпринимателей, т.е. практически всех участников рынка. Отсюда следует, что основной целью государства является рост и повышение конкурентоспособности экономики и качества жизни населения.

Целями производителей выступают:

1. Географический охват всех потенциальных потребителей.

2. Максимальная эффективность с минимальными издержками.

3. Потребители же хотят получать качественные товары с возможной градацией ценовой стоимости и качеством сервиса. Инвесторы и предприниматели преследует цель - максимизация прибыли.

Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод о том, что применение качественного и грамотного финансового менеджмента на торговых предприятиях поспособствует улучшению финансового состояния компании, ее платежеспособности и увеличению прибыли. Однако следует учитывать специфику торговых предприятий.

Отрасль торговли - это одна из основополагающих отраслей. В структуре ВВП России в 2016 году данная сфера занимала 15,8% - одно из первых мест. Это говорит о том, что торговля важна для России, ее необходимо развивать и оптимизировать.

Исходя из вышесказанного, можно предположить, что негативные черты в торговых компаниях прослеживаются не только внутренними факторами, но и с особенностью каждой компании в отдельности.

Внешние факторы также жестко влияют на сложившуюся экономическую составляющую. Изменения, происходящие за пределами компаний, требуют вовремя производить оценку текущего состояния предприятия, выработку комплекса мероприятий и т.д.

Отсюда следует, что основной задачей является разработка подходов и инструментов, которые позволят производить своевременную оценку влияния внешних и внутренних факторов на хозяйственную составляющую компании.

Согласно последним исследованиям в отрасли ожидается ухудшение. Во-первых, нарастание новой волны банкротств в 2016-2017 гг. Самый высокий уровень банкротств с апреля 2015 г., который на 8% ниже, чем пиковые значения 2014 г. Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/

Во-вторых, оборот торговли падает восьмой квартал подряд. Однако рентабельность продаж демонстрировала положительную динамику, а просроченная задолженность по кредитам и займам имела разнонаправленную динамику.

Диаграмма 2. Число банкротов юридических лиц за месяц в оптовой и розничной торговле.

Источник: официальный сайт Федеральной службы государственной статистики URL: http://www.gks.ru/



Диаграмма 3. Отрасли с наибольшим удельным весом юридических лиц - банкротов.

Источник: официальный сайт Федеральной службы государственной статистики URL: http://www.gks.ru/

2.2 Влияние внутренних факторов на риск финансовой несостоятельности

Одной из важнейших задач, которые влияют на финансовое состояние компаний и обладают прогностической способностью, является формирование набора внутренних факторов. Исходя из предыдущих глав, на наш взгляд, что при разработке инструментов прогнозирования финансовой несостоятельности выступают финансовые параметры, полученные эмпирическим путем, т.е. эффективность моделей оценивают путем подсчета расчетных значений с фактическими. Основным направлением в данной сфере выступает уточнения перечня показателей финансово - хозяйственной деятельности.

В российской и зарубежной экономической литературе существует несколько отличающихся методик и математических моделей вероятности наступления банкротства.

Основными зарубежными методиками прогнозирования финансовой несостоятельности являются: двухфакторная модель Альтмана, модифицированная пятифакторная модель Альтмана, модель Таффлера-Тишоу, модель Фулмера, модель Спрингейта, модель Лиса, модель Бивера и т.д. Впервые исследования в данной области проводились в США в начале 1930-х гг. Наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером. Однако, они с невероятной скоростью устаревают и требуют совершенствования. Наиболее простой из методик в данной проблематике выступает двухфакторная модель Альтмана, так как учитывается всего два коэффициента: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах. Однако, данная модель не гарантирует высокую точность. Не учитываются такие влияния, как эффективность использования ресурсов, отдачу активов и т.д. Наиболее точными выступают те модели, где используется около пяти-семи финансовых показателей, т.е. многофакторные. Пятифакторная модель Альтмана имеет право на существование, но ключевым ограничением данного подхода выступает проблема классической вероятности (когда характеризуется генеральная совокупность событий).

Ученые Таффлер и Тишоу в 1977 году предложили четырехфакторную прогнозную модель финансовой несостоятельности. В ней используется компьютерная методика на первой стадии вычисляются около 80 отношений по здоровым и кризисным предприятиям. Затем можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые выделяют две группы организаций и их коэффициенты.

Модель Фулмера учитывает множество факторов и работает стабильней, чем другие методики. Она учитывает и размер фирм, определяет с одинаковой надежностью как для здоровых компаний, так и для кризисных.

Модель Спрингейта основана модели Альтмана в 1978 году. В процессе были разработаны 19 коэффициентов, затем отобраны 4 лучших и на основании этого была построена данная модель.

У. Бивер предложил свою пятифакторную модель для оценки финансовой несостоятельности предприятий. Он стал одним из первых, который взял в исследование аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства (проанализировал 20 коэффициентом по группе организаций за пять лет, 10 - здоровых компаний, 10 компаний банкротов).

Проанализировав работы в области данной проблематики и проведенному исследованию, необходимо обратить внимание на то, что в большинстве случаев зарубежные модели не адаптированы под российские экономические условия. Сравнивая зарубежные и российские модели на предмет адекватности оценки прогнозирования банкротства можно сделать вывод о том, что использование зарубежных моделей должно происходить с большой осторожностью, потому что эти модели были созданы в рамках компаний тех государств, в которых используются и применяются, и они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов хозяйствования (см. таблицу 1.) На основе десяти российских торговых компаний были была проведена оценка финансовой несостоятельности, пять из них были компаниями банкротами, остальные - предприятия со здоровым финансовым состоянием.

Однако отечественные модели показали неплохие результаты. Наиболее адекватным прогнозом банкротства среди отечественных моделей выступила модель ИГЭА (Иркутской Государственной Экономической Академии), так как R расчет рассчитывался на основе анализа торговых компаний, что напрямую подходит исследуемой проблематике. Шестифакторная модель О.П. Зайцевой основана на методах мультипликативного дискриминантного анализа. Данная модель является одной из новых методик диагностики финансовой несостоятельности компании, которая предназначена для отечественных организаций. Недостатком модели О.П. Зайцевой является необоснованной значений весовых коэффициентов, отсюда следует, что они определены без учета поправки на относительную величину значений отдельных показателей. Также ученые Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков разработали среднесрочную рейтинговую модель риска финансовой несостоятельности предприятия, может применяться для любой отрасли и компаний разного масштаба. В данной модели рассчитывается рейтинговое число R - взвешенная сумма пяти финансовых показателей. Данная методика строилась с учетом специфики российского бизнеса и является наиболее подходящим для применения на отечественной практике. Однако недостатком выступает то, что не учитываются отраслевые особенности организации.

Основные достоинства и недостатки зарубежных и российских моделей оценки риска финансовой несостоятельности предприятия в целом очень похожи между собой. Одним из наиболее ярких преимуществ отечественных моделей выступает то, что они лучше интерпретированы под российские экономические условия. Если изучать каждую модель в отдельности, на наш взгляд, можно сказать о том, что есть менее явные преимущества и недостатки каждой модели. В современной экономической литературе, как зарубежного, так и российского исследования, предлагается огромное количество методик, которые отличаются друг от друга либо приспособлены к определенной отрасли. На основе модели зарубежных ученых, исходя из проведенного исследования, видно, что вероятность банкротства высокая у здоровых предприятий, а у компаний - банкротов низкая. Это некорректно исходя из представленных данных. Отечественные авторы считают, что многочисленные попытки применить иностранную модель прогнозирования финансовой несостоятельности на российском рынке не приносит точных результатов. Однако наряду с этим были предложены адаптивные иностранные модели на российский рынок. Также использование отечественных моделей требует множество предостережений, так как можно объявить банкротом рентабельную организацию, если она в своем обороте использует много заемных средств.

Так как существует колоссальное множество подходов к оценке финансовой несостоятельности компаний, это подтверждает интерес со стороны ученых к данной проблематике. Если характеризовать каждый подход в отдельности можно сделать вывод о том, что каждый из них преследует свою цель и необходимо использовать подход к каждой конкретной ситуации.

В рамках решения нашей проблематики был использован подход О.П. Зайцевой:

,

где

К₁ - коэффициент убыточности предприятия;

К₂ - кредиторская и дебиторская задолженность;

К₃ - обратная величина коэффициенту абсолютной ликвидности (соотношение краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов);

К₄ - убыточность реализации продукции;

К₅ - коэффициент финансового рычага;

К₆ - коэффициент загрузки;

Выбор предприятий при создании данной модели в сфере торговли был обусловлен следующими причинами:

1. Данные предприятия наиболее устойчивые и работоспособные.

2. Не являются монополистами, это, в свою очередь, позволяет решить задачу объективности анализа и репрезентативности выборки.

3. Компании в данной сфере быстро развиваются и обеспечивают рабочими местами основной слой населения.

Достоинствами данной модели являются:

· высокая точность расчетов;

· адаптированность под российские условия;

· определение вероятности банкротства в процентом соотношении.

Недостатками модели О.П. Зайцевой выступают:

· зависимость расчетов от предоставленной информации;

· использование устаревших данных;

· не учитывается отраслевая специфика.

Исходные данные были сформированы на основании фирм банкротов в сфере торговли и здоровых компаний той же отрасли.

2.3 Диагностирование и оценка внешних факторов риска финансовой несостоятельности

Внешняя финансовая среда предпринимательства - это совокупность внешних по отношению к компании факторов и условий, которые оказывают на финансово - хозяйственную деятельность серьезное влияние. Субъект предпринимательства является открытой системой и зависит от внешней системы, так как компания функционирует в организационно - правовой форме. Компании взаимодействуют с коммерческими банками, другими участниками финансового рынка, инвесторами, контрагентами для того, чтобы привлекать финансовые ресурсы. Также взаимодействие происходит с бюджетами всех уровней, внебюджетными фондами и др. Кроме того, целесообразным причисления к внешней финансовой среде можно отнести также процессы формирования и использования финансовых ресурсов. Условия внешней финансовой среды в значительной степени определяется конъюнктуры, финансовой политикой государства, уровнем инфляции, состоянием экономики в стране и другими факторами.

Макросреда представлена политическими, макроэкономическими, геополитическими факторами и оказывают, в основном, косвенное влияние на хозяйствующий субъект. Компания не может влиять на элементы макросреды и управлять ими. Она неоднородна и разделена по степени влияния на компанию.

Значимыми факторами может выступить состояние финансовых рынков (процентные ставки, обменные курсы и пр.) Экономическая составляющая предполагает влияние уровня инфляции, развитие структуры рынка и другие факторы. Как говорилось ранее, отраслевые особенности измеряют эффективность деятельности предприятия (уровень рентабельности в данной отрасли, структура затрат, конкуренция).

Финансовые отношения предпринимателей с государством являются двусторонними: предприниматели уплачивают налоги и неналоговые платежи в бюджет и внебюджетные фонды, выполняют требования финансового законодательства; с другой стороны уполномоченные органы государственной власти и местного самоуправления могут предоставлять субъектам предпринимательства государственные и муниципальные гарантии по привлечению заемных средств, осуществлять финансовую поддержку в рамках целевых программ, а также оказывать косвенное влияние на финансовую среду предпринимательства, реформируя законодательную базу в сфере налогообложения, бухгалтерского учета и финансов, оказывая воздействие на формирование инфраструктуры финансового рынка.

Направления, в которых осуществляется налоговая, бюджетная, инвестиционная, амортизационная, таможенная государственная политика, формируют принципы и условия движения финансовых ресурсов субъектов предпринимательства и получения ими предпринимательского дохода.

Правовые факторы предполагают установление прав и обязанностей, ответственности предпринимателей, определяют правила деловых взаимоотношений, отношений субъекта хозяйствования с государством и обществом. Чем более совершенна законодательная база, соответствует сложившейся экономической структуре, соотносится с международными стандартами, тем лучшие условия создаются для осуществления 82 предпринимательской деятельности, повышения эффективности функционирования предприятий и их защиты от недобросовестной конкуренции и других негативных факторов рынка. Взаимоотношения государства и рынка определяются существующей системой взглядов на общественную организацию (политическим строем), особенностями этапа политического развития страны.

Проводимая национальная политика, осуществление политических реформ, складывающиеся международные отношения косвенно влияют на формирование финансовой инфраструктуры внутри страны, направленность инвестиционных потоков, объемы внутренних и иностранных инвестиций, условия кредитования отечественных товаропроизводителей на международных финансовых рынках, обусловливают специфические черты торговли и конкуренции. Политические факторы определяют цели развития общества, возможности государственной власти в осуществлении программ социально-экономического развития, степени их общественной поддержки, фокусируют внимание на приоритетных отраслях экономики, определяют особенности развития экономики отдельных регионов.

Научно-технический прогресс, технологическое развитие являются факторами, оказывающими воздействие на степень автоматизации и информатизации финансовых процессов. Кроме того, технологические факторы способствуют появлению новых отраслей и производств, изменениям в действующих отраслях.

Научно-технический прогресс меняет структуру предложения, переориентирует инвестиционные потоки в экономике, формирует новые виды тесного взаимодействия научных учреждений, производственных предприятий и финансово-кредитных институтов. Деятельность субъекта предпринимательства подвержена влиянию научно- технического прогресса - появление новых продуктов и технологий, информационных систем открывает перед предпринимателем широкие перспективы, в то же время растет и предпринимательский риск (сокращается цикл создания нового продукта, усиливается конкуренция).

Предпринимателю для успешного функционирования на рынке необходимо учитывать влияние данного фактора.

Социально-культурные особенности, представляющие собой сложное сочетание взаимосвязанных факторов (численность и структура населения, уровень образования, жизненные ценности и традиции, общий социальный фон и уровень жизни, историческое наследие), оказывают косвенное влияние на организацию предпринимательской деятельности на данной территории и формирование финансово-кредитных отношений субъектов экономики (обеспеченность кадровым потенциалом; традиции, формирующие специфические черты ведения предпринимательской деятельности и др.).

Развитие предпринимательской деятельности, ее особенности, преобладание тех или иных сфер экономики в немалой степени зависит от того, насколько страна богата природными ресурсами (запасами нефти и газа, драгоценных металлов, леса), насколько выгодно ее географическое положение 83 с точки зрения транспортных сухопутных и морских путей.

Природно - географический фактор предопределяет отраслевое развитие экономики, особенности формирования экономической инфраструктуры. Макросреда создает общие условия функционирования субъекта предпринимательства, формирует предпосылки изменения условий его деятельности, определяет внутристрановые и глобальные факторы воздействия на финансовые отношения и финансовые процессы, в которых участвует предприниматель.

Важным элементом внешней финансовой среды является финансовое воздействие государства на субъекты предпринимательства, финансовая поддержка развития субъектов малого и среднего предпринимательства, осуществляемая как органами государственной власти и местного самоуправления, так и субъектами инфраструктуры поддержки малого предпринимательства.

Функционирование любой компании начинается с взаимодействия с внешними факторами, на которые компания никак не может повлиять или может оказывать лишь небольшое воздействие. Учет этих факторов в развитии компании помогает предприятиям предупредить финансовые кризисы и минимизировать негативные последствия. Классификация факторов банкротства была проведена на основе обзора наиболее цитируемых зарубежных и российских исследований, которые посвящены финансовой несостоятельности в период последнего десятилетия. Наиболее часто встречающимися являются следующие факторы:

1. Рыночные (28%).

2. Экономические (16,5%).

3. Международные (4,4%).

4. Политические (2,5%).

5. Технологические (2,6%).

6. Социокультурные (1,3%).

7. Природно-климатические (1,3%).

Внешние факторы являются наиболее значимыми, так как возможность оказать воздействие на них критически минимальное. При прогнозировании банкротства внешние факторы составляют порядка тридцати процентов в объяснении банкротств и чаще всего, основаны на мнении авторов, т.е. не подтверждены строго математически.

Отрасль также является одним из важных факторов при прогнозировании банкротства.

Например, компании обрабатывающей промышленности, недвижимость и строительство наименее подвержены влиянию внешних факторов, чем торговля, транспорт, энергетика и услуги. Несмотря на все кризисы, внешние шоки, компаниям первой категории удалось выжить в данных условиях, потому что они владеют такими активами, как технология производства и недвижимость.

Основные внешние факторы:

Политическая обстановка в стране:

· слабая государственная поддержка;

· инвестиционный климат в стране;

· неразработанность нормативно - правовой базы.

Экономическая составляющая:

· рост ставки рефинансирования ведет к росту ставки по кредитам, отсюда следует, повышение роста операционных расходов предприятия;

· нестабильность налоговой и таможенной системы;

· спад объема национального дохода;

· рост интенсивности инфляционных процессов;

· замедление платежного оборота;

· снижение уровня реальных доходов населения;

· неразвитость фондового рынка;

· нестабильность налоговой системы;

· нестабильность регулирующего законодательства;

· рост безработицы, соответственно платежный спрос населения снижается, рост цен ведет к росту себестоимости продукции предприятий;

· рост предложения товаров - субститутов.

Социальная составляющая:

· рост инфляции, отсюда следует, снижение потребительского спроса;

· негативные демографические тенденции.

Отметим, что на финансовое состояние предприятия самым прямым образом влияет состояние финансовой системы России.

Например, причиной индексации заработной платы сотрудников является рост цен на сырье и материалы. Если в финансово - кредитной сфере происходит повышение стоимости кредитных средств это приводит к росту расходов предприятия на погашение кредитов и удорожанию продукции.

На сегодняшний день немаловажную роль играют такие факторы, как развитость IT - инфраструктуры и темп роста экономики. Составляющая первого фактора выступает государственная политика в области технология, основные тенденции в НИОКР и т.д.

Технология - это внешний фактор большого значения. От применяемых технологий во многом зависит эффективность функционирования предприятия.

Среди факторов банкротства в России макроуровня необходимо выделить действия системных факторов, прежде всего, это неразвитость правовой базы, неравноправное схождение в мировую базу, незавершенность институциональных преобразований и т.д. Согласно статистике судов в 2014 г. количество дел по банкротству составляло 37,8 тыс., в 2015 г. - 49,2 тыс., в 2016 г. - выросло в 1,5 раза.

С учетом влияния экономической и политической ситуации на компании можно выявить ряд проблем, которые встают перед российским бизнесом:

1. Резкий рост курса иностранной валюты, соответственно, девальвация рубля. Отсюда следует, Центральный Банк РФ, чтобы сохранить резервы, отвязал курс рубля и убрал валютный коридор, тем самым, переложил риски на бизнес.

2. Вывоз капитала из страны повлек за собой снижение объемов дешевого иностранного фондирования в российских банках.

Отсюда следует, что у бизнеса возникают серьезные проблемы в работе с контрагентами. Основные выводы:

1. исключения риска утраты авансового платежа при отсутствии поставки нового контрагента;

2. исключения рисков неоплаты за поставляемый товар;

3. получение льготных условий по контрактам;

4. получение гарантий исполнения контракта.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что



Выводы по 2 главе

Отрасль торговли - это одна из основополагающих отраслей. В структуре ВВП России в 2016 году данная сфера занимала 15,8% - одно из первых мест. Это говорит о том, что торговля важна для России, ее необходимо развивать и оптимизировать.

Исходя из вышесказанного, можно предположить, что негативные черты в торговых компаниях прослеживаются не только внутренними факторами, но и с особенностью каждой компании в отдельности. Внешние факторы также жестко влияют на сложившуюся экономическую составляющую. Изменения, происходящие за пределами компаний, требуют вовремя производить оценку текущего состояния предприятия, выработку комплекса мероприятий и т.д.

Согласно последним исследованиям в отрасли ожидается ухудшение. Во-первых, нарастание новой волны банкротств в 2016-2017 гг. Самый высокий уровень банкротств с апреля 2015 г., который на 8% ниже, чем пиковые значения 2014 г. Во-вторых, оборот торговли падает восьмой квартал подряд.

Однако рентабельность продаж демонстрировала положительную динамику, а просроченная задолженность по кредитам и займам имела разнонаправленную динамику. Внешние факторы являются наиболее значимыми, так как возможность оказать воздействие на них критически минимальное. При прогнозировании банкротства внешние факторы составляют порядка тридцати процентов в объяснении банкротств и чаще всего, основаны на мнении авторов, т.е. не подтверждены строго математически.

Проанализировав работы в области данной проблематики и проведенному исследованию, необходимо обратить внимание на то, что в большинстве случаев зарубежные модели не адаптированы под российские экономические условия.

Сравнивая зарубежные и российские модели на предмет адекватности оценки прогнозирования банкротства можно сделать вывод о том, что использование зарубежных моделей должно происходить с большой осторожностью, потому что эти модели были созданы в рамках компаний тех государств, в которых используются и применяются, и они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов хозяйствования (см. таблицу 1.)

На основе десяти российских торговых компаний были была проведена оценка финансовой несостоятельности, пять из них были компаниями банкротами, остальные - предприятия со здоровым финансовым состоянием. В рамках решения нашей проблематики был использован подход О.П. Зайцевой, так как достоинствами данной модели являются: высокая точность расчетов; адаптированность под российские условия; определение вероятности банкротства в процентом соотношении.



ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ

3.1 Формирование и обоснование выбора факторов в прогнозируемой модели

Банкротство - это общепринятый во всем мире институт экономических отношений. Количество дел по банкротству компаний в 2016 году в России выросло в полтора раза, в 2015 г. данная цифра составила - 49,2 тыс. дел. Исходя из этого, на практике необходимо применять различные методы для контролирования и предупреждения риска финансовой несостоятельности предприятий.

Зависимость между двумя или более зависимыми переменными и одной зависимой переменной исследуют многие методы статистики. Математическая модель представляет собой линейную зависимость предикторных переменных и весовых коэффициентов, которые характеризуют вклад каждого в данные переменные в изменении зависимой переменной. Одними из наиболее часто используемых методов для решения данной задачи выступают:

1. Множественная линейная регрессия.

2. Дискриминантный анализ.

3. Logit - регрессия.

Первый метод часто встречается в ситуациях, когда зависимая переменная - это непрерывная величина и основным условием эффективности применения представленного метода является линейная зависимость. Второй метод наиболее часто встречается при исследование субъекта к той или иной группе. Logit - регрессия применяется в тех случаях, когда отклик является величиной принимающих два возможных значения: истина или ложь. Для того чтобы спрогнозировать финансовую несостоятельность компаний можно применить как logit - регрессию, так и дискриминантный анализ.

Одной из сложностей при выборе инструментария выступает необходимость соблюдения требований. Например, определение весовых коэффициентов линейной комбинации в рамках дискриминантного анализа проводится с помощью метода наименьших квадратов. Для того, чтобы получить эффективные и несмещенные оценки этих коэффициентов необходимо соблюдать ряд требований. С точки зрения практики, их соблюдение крайне сложно, особенно при выборке менее 100. Если не соблюдать все требования, это приведет к снижению предсказательной способности модели.

В logit - регрессии линейная зависимость устанавливается между натуральным логарифмом зависимой переменной и линейной комбинацией предикторов. В данной модели нет жестких требований, которые свойственны дискриминантному анализу.

Данная модель имеет вид:

,

где:

P - вероятность наступления банкротства в долях единицы (от 0 до 1);

e - основание натурального логарифма (2,71828);

Y-коэффициент - интегральный показатель, который вычисляется в зависимости от разработанной модели.

Подбор наиболее значимых параметров происходит путем включения всех параметров в модель, кроме тех, которые не включаются по причине мультиколлинеарности (наличие линейной зависимости между объясняющими переменными регрессионной модели). Затем убираются по одному наименее значимому в соответствии с z - статистикой. Это делается, пока все параметры модели не окажутся значимыми на 10% уровне.

На основе проведенного анализа основных моделей прогнозирования банкротства, можно сделать вывод о том, что ни одна из них не может быть универсальной, большинство из представленных моделей учитывают специфику отрасли и той страны, где она разрабатывалась. Современные модели зачастую фиксируют уже случившейся факт банкротства. Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод о том, что к изучению вероятности наступления финансовой несостоятельности необходим комплексный подход к финансовым статистическим данным и глубокий анализ всей структуры компании.

Сравнительный анализ моделей прогнозирования банкротства показал, что зарубежные модели мало адаптированы под российские экономические условия. Например, модель У. Бивера имеет высокую прогностическую способность и возможность прогнозирования на длительном интервале, но имеет такую проблему, как: отсутствие интегрального метода оценки финансов компании. Пятифакторная модель Альтмана применима лишь для компаний с акциями, которые свободно обращаются на рынке и т.д. Отечественные модели просты и понятны в использовании, имеют высокую точность расчетов, наиболее полно и точно отражают уровень финансового состояния компании. Однако, также имеют ряд недостатков: сложность интерпретации итоговых значений, зависимость от исходной информации, использование устаревших данных и т.д.

Согласно проведенным исследованиям, если предсказывать банкротство за четыре года, то влияние внешних факторов составляет 31%, внутренних - 69%. За три года влияние внешних факторов усиливается и составляет 44% (доминирующую роль занимает технологический фактор), за два года примерно также, но доминирующую роль составляет рыночные и политические факторы). По итогам исследования, за год до банкротства влияние внешних факторов резко снижается до 27,2% (основные среди них - технологический, экономический, рыночный). Влияние внутренних факторов увеличивается до 72,8% из которых наиболее влиятельные - финансовые показатели. Банкротство возможно предсказать за несколько лет, но наибольшая точность прогнозирования банкротства достигается в последний год. Финансовые коэффициенты - не единственные факторы, которые преобладают при прогнозировании финансовой несостоятельности компаний, однако, являются все-таки ключевыми.

Диаграмма 4. Распределение типов факторов по значимости, %

Источник: составлено автором.

Отрасль, в которой функционирует компания, в данном случае это торговая сфера, в целом влияет на вероятность банкротства.

Построение комплексной модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности компании, которая учитывает влияние множества факторов в торговой сфере. Проверка адаптивности модели О.П. Зайцевой для данной сферы при прогнозировании банкротства показала положительные результаты. Была проведена работа по изучению ряда моделей определения риска банкротства, проведена проверка адаптивности каждой модели на российском рынке путем выборки здоровых компаний и компаний - банкротов. Для того чтобы составить новую модель прогнозирования финансовой несостоятельности компании необходимо решить задачу по диагностике полученных данных, сформулировать результаты исследования и оптимизировать уже имеющуюся модель путем добавления экспертным путем нового фактора.

Напомним, как выглядит шестифакторная модель О.П. Зайцевой, определяется уравнением:

,

где

К₁ - коэффициент убыточности предприятия;

К₂ - кредиторская и дебиторская задолженность;

К₃ - обратная величина коэффициенту абсолютной ликвидности (соотношение краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов);

К₄ - убыточность реализации продукции;

К₅ - коэффициент финансового рычага;

К₆ - коэффициент загрузки.

Для того чтобы выбрать новый фактор, который будет иметь влияние на риск финансовой несостоятельности при прогнозировании и наиболее точно отражать картину банкротства были проанализированы здоровые компании и банкроты в сфере торговли.

Таблица 1. Ранжирование финансовых факторов, объясняющих причины банкротства по частоте использования в научных статьях, %

Ранг	Название фактора	Степень использования
1	ROA	33,6
2	Коэффициент покрытия	31,8
3	Чистый оборотный капитал/Активы	26,3
4	Темп роста чистой прибыли	26,6
5	Выручка/Активы	20,4
6	Активы - запасы/Текущие обязательства	17,1
7	Долги/Активы	15,3
8	Оборотные активы/Активы	15,9
9	Чистая прибыль/Чистые активы	15,1
10	Обязательства/Активы	11,5

Для того чтобы протестировать в модели были взяты 5 наиболее весомых финансовых коэффициентов, а также, по мнению автора, был проанализирован такой показатель, как запас финансовой прочности, который отражает насколько предприятие может сократить объем продаж, прежде чем понесет убытки. Так как сфера торговли наиболее подвержена риску банкротства ввиду внутренних и внешних факторов, высокой конкуренткой средой, наличием крупных сетей, которые, в свою очередь, поглощают более мелкие компании, необходим грамотный подход в финансовом менеджменте.

Экспертным путем в модель О.П. Зайцевой был включен такой показатель, как запас финансовой прочности. На наш взгляд, он наиболее четко отразит в каком состоянии находится компания с точки зрения финансовой несостоятельности. Запас финансовой прочности определяется по формуле:

где

В _отч. - выручка фактическая за отчетный год;

В _{в точке безубыточности} - выручка фактическая в точке безубыточности.

Чем больше величина запаса финансовой прочности, тем большие возможности представляются компании, так как субъект эффективно осуществляет свою хозяйственную деятельности, погашает текущую задолженность перед кредиторами и пр., соответственно, компаниям с большой величиной данного показателя, присуще деловая активность и финансовая самостоятельность.

Модернизированная модель О.П. Зайцевой в ходе исследования приняла следующий вид:

,

где

К₁ - коэффициент убыточности предприятия;

К₂ - кредиторская и дебиторская задолженность;

К₃ - обратная величина коэффициенту абсолютной ликвидности (соотношение краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов);

К₄ - убыточность реализации продукции;

К₅ - коэффициент финансового рычага;

К₆ - коэффициент загрузки;

К₇ - запас финансовой прочности;

3.2 Апробация модели финансовой несостоятельности на примере действующих и недействующих компаний

В рамках исследуемой проблемы был проведен анализ зарубежных и отечественных работ экономистов в вопросе финансовой несостоятельности компаний. Особое внимание уделялось работам российских исследователей, так как они должны быть первостепенными в анализе. Постоянные изменения состояния рынка требует от финансового менеджмента и руководства принятия взвешенных, обдуманных решений для эффективной деятельности организации в соответствии с текущим состоянием рынка и внутренним климатом компании.

Конъюнктура российского рынка на сегодняшний день нестабильна, в связи с этим для того, чтобы обеспечить стабильное функционирование компании в условиях сложной и постоянно меняющейся макроэкономической ситуации необходимо снижать риски неопределенности и нестабильности, которые могут привести к финансовой несостоятельности.

Экономическая наука на сегодняшний день выработала разнообразные приемы и методы прогнозирования риска финансовой несостоятельности компании. Однако встречается множество проблем, в связи с этим, исследователи вынуждены комбинировать несколько методик одновременно, чтобы получать адекватные оценки прогнозирования риска банкротства. Согласно проведенным исследованиям, анализ позволил выделить достоинства и недостатки представленных подходов к прогнозированию финансовой несостоятельности. Предложенные модели прогнозирования банкротства позволили сделать осознанный выбор в пользу модели О.П. Зайцевой, который является оптимальным с точки зрения исследований и поставленных задач.

Построение комплексной модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности, которая учитывала бы влияние множества факторов финансовой среды крайне сложно. Основными этапами исследования выступали:

1. Формирование некоторого перечня факторов, которые влияют на финансовую состоятельность компании. Были проранжированы финансовые факторы объясняющие причины банкротства по частоте использования в научных статьях. Для того чтобы протестировать в модели были взяты 5 наиболее весомых финансовых коэффициентов, а также, по мнению автора, был проанализирован такой показатель, как запас финансовой прочности, который отражает насколько предприятие может сократить объем продаж, прежде чем понесет убытки.

2. Выделение наиболее подходящего фактора для анализа финансовой составляющей предприятия.

3. Включение фактора в модель прогнозирования риска финансовой несостоятельности компании.

Выбор индикаторов был обусловлен наличием информации, которая существует на официальных базах, а также на основании экспертным оценок.

Для того, чтобы определить, возможно ли практически применять построенную модель прогнозирования риска финансовой несостоятельности была проведена оценка эффективности уравнения, построенного экспертным путем.

Одним из условий для применения модели на практике выступает способность предсказывать финансовую несостоятельность относительно тех компаний, которые не вошли в первоначальную выборку. Было выбраны 5 действующих компаний и 5 компаний-банкротов в сфере торговли и на основе их бухгалтерской отчетности проведен анализ построенной модели.

Отчетные даты для прогнозирования риска финансовой несостоятельности выбирались произвольно, для ликвидированных компаний в период с 2014 - 2016 гг. В процессе апробации модели для компаний - банкротов результат получен в 3 из 5 случаев, т.е. предсказательная способность модели имеет точность 60%. Для здоровых компаний - 3 из 5 - 60%. Таким образом, применительно к выборке общая точность прогнозирования составила 60%.

Необходимо отметить, что значения весовых коэффициентов в представленной модели оказывают несбалансированное влияние на общий результат анализа финансового состояния компании. Это происходит, потому что не учитываются относительные значения коэффициентов. Даже маленькие изменения приводят к колебаниям итогового значения. Также сильное влияние на конечный результат оказывает изменение краткосрочных обязательств. Положительная динамика этих значений является естественным процессом для отрасли, которая развивается. Если рассматривать рост данного показателя в отдельности, можно сказать о том, что на него влияет ряд совокупных факторов, которые связаны с инфляцией и наращиваем объемов производства и т.д.

Одним из ключевых моментов принимаемым во внимание кредиторами является экспресс - оценка угрозы банкротства, является способность и неспособность в полном объеме исполнять свои обязательства. Рост данного показателя говорит о том, что существует высокий уровень риска финансовой несостоятельности. Однако, добавление такого параметра, как запас финансовой прочности показывает, что чем больше величина запаса финансовой прочности, тем большие возможности представляются компании, так как субъект эффективно осуществляет свою хозяйственную деятельности, погашает текущую задолженность перед кредиторами и пр., соответственно, компаниям с большой величиной данного показателя, присуще деловая активность и финансовая самостоятельность. Если же запас финансовой прочности отсутствует, то это говорит о том, что финансовое состояние компании находится в не лучшем положении.

Относительно предсказательной способности модели О.П. Зайцевой 60%. Отсюда следует, что включение в данную модель новых параметров теоретически способно привести к повышению уровня предсказательной способности. Одним из наилучших способов повышения точности модернизированной модели является сбор данных и их актуализация.

Усредненные значения для компаний банкротов в сфере торговли представлены ниже.

Таблица 2. Вероятность банкротства по модернизированной модели О.П. Зайцевой для недействующих компаний

Коэффициент	Значение
Обозначение	Расшифровка	2014	2015	2016
K1	Коэффициент убыточности предприятия	0,21	0,17	0,05
K2	Кредиторская и дебиторская задолженность	26,98	4,47	41,56
K3	Обратная величина коэффициенту абсолютной ликвидности	106,37	151,17	176,22
K4	Убыточность реализации продукции	0,04	0,03	0,01
K5	Коэффициент финансового рычага	0,44	0,42	0,29
K6	Коэффициент загрузки	0,28	0,23	0,29
K7	Запас финансовой прочности	12,1	13,2	10,9
Kфактическое 2014,2015,2016 = 12,01; 18,8; 28,69.

Для того, чтобы определить вероятность банкротства необходимо сравнить фактические значения с модернизированным нормативным, т.е. K_{норматив} = 1,57 + 0,1* K_6.

K_{норматив} 2015 г. = 1,578.

K_{норматив} 2016 г. = 1,574.

Отсюда следует, что K_{фактическое} > K_{норматив,} соответственно, существует высокая вероятность банкротства компании.

Аналогичный усредненный расчет был проведен для действующих компаний в торговой сфере.

Таблица 3.Вероятность банкротства по модернизированной модели О.П. Зайцевой для недействующих компаний

Коэффициент	Значение
Обозначение	Расшифровка	2014	2015	2016
K1	Коэффициент убыточности предприятия	0,64	0,27	0,122
K2	Кредиторская и дебиторская задолженность	0,42	0,42	0,73
K3	Обратная величина коэффициенту абсолютной ликвидности	0,53	1,39	0,60
K4	Убыточность реализации продукции	0,55	0,21	0,12
K5	Коэффициент финансового рычага	0,43	0,50	0,30
K6	Коэффициент загрузки	0,23	0,23	0,30
K7	Запас финансовой прочности	22,3	41,5	34,8
Kфактическое 2014,2015,2016 = 0,51; 0,51; 0,31, Kнорматив = 1,593

Анализируя полученные данные, можно сделать вывод о том, что вероятность банкротства минимальна. Однако, несмотря на точность прогнозирования возможность эффективного применения данной модели минимальна.

В качестве рекомендаций, следует выделить, что данная модель может быть использована в качестве дополнительного инструмента при прогнозировании риска финансовой несостоятельности торговых компаний. При актуализации значений весовых коэффициентов, данная модель может быть применена к другим отраслям экономики.

Одним из недостатков этой модели выступает то, что в состав параметров входят только показатели финансово - хозяйственной деятельности, но нет учета влияния внешних факторов.

Кризисное финансовое состояние компании возникает в том случае, когда оборотных средств организации оказывается недостаточно для того, чтобы покрыть кредиторскую задолженность и обязательства. Исходя из этого, восстановление механизма управления финансами компании сводится к тому, чтобы принять меры по повышению рентабельности предприятия и повышения его деловой активности.

Необходимо оптимизировать расходы, снизить затраты и необорачивающиеся запасы, а также все неэффективные процессы. Одним из правил в торговой сфере выступает принцип рационального координирования финансов в компании. Для того, чтобы стабильность финансового положения организации в сфере торговли сохранялась, необходимо планировать доходы и структурировать пассивы организации.

Согласно зарубежной практике, прогнозирование моделей финансового состояния компании, первостепенна роль финансовой стратегии по обеспечению компании финансовыми ресурсами, а также оценка потенциала организации в перспективе.

Данный процесс заключается в оптимизации основных и оборотных средств, распределение прибыли, собственного и заемного капитала, ценовой политики и др.

На сегодняшний день наблюдается рост числа компаний, которые имеют средний и высокий уровни риска финансовой несостоятельности, соответственно, тема модернизации существующих моделей, а также исследование в этой проблематике приводит к росту спроса на данную тему.

Специфика российского рынка в вопросе формирования оборотных средств заключается в том, что невозможно напрямую использовать критериальные уровни коэффициентов финансовой устойчивости и ликвидности).

Отсюда следует, что создание шкалы критериев опирается на средние величины коэффициентов для одной отрасли.

Выводы по 3 главе

Для того чтобы протестировать в модели были взяты 5 наиболее весомых финансовых коэффициентов, а также, по мнению автора, был проанализирован такой показатель, как запас финансовой прочности, который отражает насколько предприятие может сократить объем продаж, прежде чем понесет убытки.