Формирование системы финансового контроля стратегии развития холдинга, страница 18

Разработанные методики напрактике могут быть адаптированы с учетом особенностей анализируемыхкомпаний,дополненыиныминефинансовымифакторамистоимости,модифицированы с учетом степени влияния отдельных факторов на процессприращения стоимости конкретного холдинга.102ГЛАВА 3ОБЕСПЕЧЕНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ФИНАНСОВОГОКОНТРОЛЯ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ В ХОЛДИНГЕ3.1 Методика входящего контроля потенциальных финансовыхзатруднений в холдингеСтартовой точкой финансового контроля стратегии развития являетсяосуществление входящего контроля потенциальных финансовых затруднений,призванного выявить потенциальные проблемы и узкие места, которые вперспективе могут препятствовать достижению стратегических приоритетовдеятельностикомпании.прогнозированияФактическиотдельныхречьпоказателейидетодеятельностинеобходимостихолдинганасреднесрочный временной горизонт, перспективной оценке финансовогосостояния компании.Существуют различные количественные и качественные подходы кперспективному анализу финансового состояния компании.

Среди основныхможновыделить:расчетплатежеспособности,коэффициентовтрендовыйанализвосстановленияфинансовыхиутратыкоэффициентов,применение моделей прогнозирования вероятности банкротства, использованиеметодов анкетирования, выставления экспертных оценок и других качественныхметодик диагностики банкротства. Ключевым моментом в осуществленииподобного анализа является выявление негативных тенденций, способных вбудущемсформироватьфинансовыезатруднения,препятствующиемаксимизации роста стоимости компании как основной стратегической цели.Однимизнаиболееемкихспособоввыявленияпотенциальныхфинансовых затруднений считается применение индикаторов вероятностибанкротства, которые чаще всего рассчитываются на основе моделей,103включающих в себя отдельные относительные показатели деятельностикомпании.

Диагностика вероятности наступления банкротства как входящийконтрольпотенциальныхфинансовыхзатрудненийимеетследующиепреимущества: имеет прогнозный (перспективный) характер, что позволяет не простооценить текущее финансовое состояние, но своевременно выявить негативныетенденции его изменения во времени; основываетсянасовокупностифинансовыхпоказателей,характеризующих различные направления оценки финансового состояниякомпании; опирается на применение строгого математического инструментария,позволяет вычислить единый интегрированный показатель, определеннодемонстрирующий вероятность наступления финансовых затруднений; отличается простотой расчета и использования.Выявленныедостоинстваприменениямоделейпрогнозированиявероятности банкротства определили возможности их дальнейшего развития ииспользования в целях осуществления входящего контроля потенциальныхфинансовых затруднений.Изучение современной экономической литературы позволяет делатьвывод о существовании более 200 отечественных и зарубежных подходов кпрогнозированию вероятности банкротства, некоторые из которых приобрелистатус классических (традиционных) в связи с широким охватом применения впрактической деятельности.

Большинство моделей построено по единомупринципу и отличается количеством и содержанием финансовых показателей,учитываемых в процессе прогнозирования.Любая модель прогнозирования вероятности банкротства имеет некоторыедостоинства и недостатки, что определяет частоту и характер их практическогоиспользования. Одним из наиболее существенных недостатков всех моделейможно назвать низкий уровень прогностической способности для отдельных104компаний и отсутствие возможности учесть специфические особенностифункционированияиуправления.Невозможностьпреодоленияданныхнедостатков кроется в самой методологии построения моделей прогнозированиявероятности банкротства. Как правило, в процессе разработки рассматриваемыйкласс моделей тестируется и апробируется на конкретной выборке компаний, неограниченной какими-либо их уникальными параметрами.

В результате моделиприсваивается характер универсальности, а её применение для выявленияпотенциальныхфинансовыхзатрудненийотдельныхтиповкомпанийдемонстрирует низкую степень достоверности в сравнении с реальнополучаемыми результатами.Таким образом, можно говорить о необходимости совершенствованиясуществующих методик прогнозирования вероятности наступления банкротствав целях их последующего применения для осуществления входящего контроляпотенциальных финансовых затруднений в холдинге. Применяемые в настоящиймомент методы должны быть адаптированы к практическому использованиюпутем уточнения их с учетом специфических характеристик компаний,оказывающихсущественноевлияниенарезультатыпрогнозированияпотенциальных финансовых затруднений.Кспецифическимхарактеристикамкомпаний,оказывающихсущественное влияние на результаты контроля потенциальных финансовыхзатруднений можно отнести:1.отраслевую принадлежность компании;2.особенности управления;3.величину и структуру рассматриваемого бизнеса.Отраслевая принадлежность компании выступает одной из ключевыххарактеристик, определяющих невозможность применения универсальныхмоделей прогнозирования вероятности банкротства для компаний различныхотраслей.

Специфика производственной деятельности и организации финансовобуславливает существование различий между допустимыми соотношениямивеличины оборотных и внеоборотных активов, краткосрочных и долгосрочных105обязательств, собственного и заемного капитала в компаниях различныхотраслей. Неслучайно в процессе оценки финансового состояния компаниирассчитанныезначенияфинансовыхкоэффициентоввсоответствиисобщепринятой методологией необходимо сравнивать со среднеотраслевымизначениями коэффициентов.

Тем не менее, данный факт в большинстве случаевне учитывается при интерпретации результатов, полученных в результатепрогнозирования вероятности банкротства.Практическая проверка ряда классических и современных моделейпрогнозированиябанкротстванапредприятияхразличныхотраслей(обрабатывающей промышленности, сельского хозяйства, недвижимости,строительства, торговли, гостиниц и общественного питания) позволила выявитьразную степень их прогностической способности, представленную в таблице 13.Таблица 13 – Прогностическая способность моделей прогнозирования вероятностибанкротства для компаний различных отраслейВ процентахНаименование моделиОбщая прогностическая способность моделей прогнозированиявероятности банкротстваОБРСХНСТГ85,88276,276,781,281,173,771,159,667,769,381,180,674,76575,676,672,1Модель Šorins/VoronovaМодель СпрингейтаМодель Р.С.

Сайфулина иГ. КадыковаМодифицированная78,280,776,973,284,569,7модель АльтманаМодель Чессера60,865,362,762,259,573,7Модель Таффлера, Тишоу5469,252,653,915466,6Примечание: ОБР – обрабатывающая промышленность, СХ – сельское хозяйство,Н – недвижимость, С – строительство, Т – торговля, Г – гостиницы и общественное питаниеИсточник: составлено автором на основе [126]Анализ полученных значений прогностической способности позволяетговорить о том, что разные модели на практике демонстрируют вариативныерезультаты в зависимости от отраслевой принадлежности рассматриваемойорганизации. В отдельных случаях точность прогнозирования едва превышает10650%, что в целом говорит о нецелесообразности применения подобных моделей,поскольку полученный результат будет абсолютно неинформативным.Адекватность применения рассматриваемых моделей для компанийдобывающей промышленности (в частности нефтегазовой) в целом не поддаетсяоценке в связи с высокой степенью специфики подобных организаций.Достоверно определить модель, способную спрогнозировать вероятностьвозникновения банкротства, невозможно, по причине отсутствия реальныхкомпаний-банкротов в рассматриваемой отрасли.

Таким образом, любые моделипрогнозирования потенциальных финансовых затруднений в нефтегазовойотрасли приобретают теоретический характер.В целом можно говорить, что для компаний нефтегазового секторапроблема определения вероятности банкротства не является актуальной. Еескорее можно переформулировать как проблему снижения платежеспособности.В России компании рассматриваемой отрасли отличаются повышеннойстепеньюфинансовойустойчивостизасчетвозможностиполучениясверхдоходов и специфических особенностей управления.

Таким образом,применение стандартных моделей прогнозирования вероятности банкротствадля компаний нефтегазового сектора является неэффективным.Специфические особенности управления, оказывающие воздействие нарезультаты выявления потенциальных финансовых затруднений, могут бытьпроиллюстрированы на примере отдельных компаний нефтегазового сектора. Вчастности к числу подобных особенностей управления можно отнестиспецификуструктурыакционерногокапитала,наличиевысокойдолигосударства в структуре собственности компании.Рассмотрим компании ПАО «НК «Роснефть», ПАО «Газпром нефть» иПАО «Сургутнефтегаз». Компании ПАО «НК «Роснефть» и ПАО «Газпромнефть» имеют преобладающую долю непрямого государственного владения.Компания ПАО «Сургутнефтегаз» характеризуется финансовыми аналитикамикаккомпанияснепрозрачнойструктуройакционерногокапитала.Существующие в настоящий момент подходы к прогнозированию вероятности107банкротства, как правило, не учитывают особенности структуры владения иуправления бизнесом.