Диссертация (1138178), страница 15
Текст из файла (страница 15)
Способность лучше идентифицировать не дефолты, чемидентифицироватьслучаидефолтов,вцеломявляетсяхарактеристикой данного класса моделей, частично данный фактможно объяснить тем, что модели строилась на основе выборки, вкоторой число не дефолтных компаний, больше числа дефолтных(исходя из соотношения 3 к 1).Какбылосказаноранее,наиболеепоказательнойхарактеристикой качества бинарной модели является значениекоэффициента AR и ROC кривая.
Построенные графики ROC кривыхдля итоговых моделей представлены на рис. 3.2. и рис. 3.3 ниже.Значения коэффициента AR для модели, построенной по первомуподходу, и для модели, построенной по второму подходу, составляют82% и 86% соответственно, что говорит о достаточно высокомкачестве итоговых моделей.19См.
ссылку 16 к табл.3.11111Рис. 3.2. ROC кривая для модели построенной на основестатистического отбора переменныхРис. 3.3. ROC кривая для модели построенной на основестатистического отбора переменных1123.3 Экономический анализ и интерпретация итоговыхмоделейС точки зрения экономического анализа, наибольший интереспредставляет финансовая интерпретация моделей, построенных поитогаммногофакторного анализа ранее.
Далее мы попытаемсяпредставитьэкономическуюинтерпретациювыявленныхзависимостей, в том числе применительно к компаниям строительнойотрасли.По результатам многофакторного анализа в рамках первогоподхода к отбору наиболее риск-доминирующих переменных,значимостьпоказали,коэффициентудельноготакиевесафинансовыезапасоввпоказателиоборотныхкак:активов,коэффициент автономии, коэффициент рентабельности затрат. Врамках второго и третьего подходов к отбору наиболее рискдоминирующих переменных, значимость показали, такие финансовыепоказателикак:величиначистойприбыли,коэффициентарентабельности продаж, коэффициент среднего срока оборотадебиторской задолженности, коэффициент автономии.
В рамках всехрассмотренныхподходовподтвердиласьзначимостьмакроэкономического показателя индекса цен производителей и неподтвердиласьзначимость рассматриваемыхинституциональныхпризнаков.Удельный вес запасов в оборотных активах характеризуетдолю запасов в оборотных активах строительной компании и являетсяхарактеристикой общей структуры активов. С точки зрения общихпринципов бухгалтерского учета, основными элементами запасовявляются сырье и материалы, незавершенное производство, готоваяпродукция на складах и др. элементы. При этом основным элементомзапасовкомпанийстроительной113отрасли,являютсязапасыстроительныхконструкцийиматериалов,незавершенноестроительное производство.
С точки зрения характера зависимости,необходимоотметить,чтозначительноеувеличениеданногопоказателясвидетельствует об изменении структуры оборотыхактивов в пользу менее ликвидных источников, по сравнению состальными, например, такими как денежные средства, что можетнегативно отразиться на кредитоспособности компании. Даннаягипотеза подтверждается и по результатам параметризации – данныйпоказатель вошел с положительным знаком, и дает наилучшиерезультаты, при включении его в квадратичной форме.Рентабельностьзатратхарактеризуетэффективностьдеятельности предприятия с точки зрения полученных единиц чистойприбыли на единицу понесенных затрат.
Значимость данногопоказателя для компаний строительной отрасли можно связать с тем,что строительный бизнес является высоко затратным и ресурсоемким,в результате для строительных компаний является крайне важнымнасколько окупится каждая единица понесенных ими затрат за счетполученнойприбыли.характеризует,себестоимостьюфактическаяТакимнасколькообразом,строительнаяреализованныхработсебестоимостьданныйпоказателькомпанияиуслуг,реализовавшейсяследитизанасколькопродукциистроительной компании, была учтена при ценообразовании.
Исходя изполученных результатов видно, что данный показатель являетсязначимым с точки зрения оценки вероятности дефолта строительныхкомпаний, и вошел в модель с отрицательным знаком: то есть чемвыше значение показателя, тем ниже вероятность дефолта компании.Коэффициентнезависимостьавтономиикомпаниисточкихарактеризуетзренияфинансовуюдостаточнойдолисобственных средств в структуре совокупного капитала предприятия.114Прианализеданногопоказателя,необходимоучесть,чтостроительный бизнес характеризуется длительным производственнымциклом, и при этом является высоко затратным и ресурсоемким.Таким образом, строительное предприятие, имеющее в структуресвоего капитала только собственный капитал, имеет достаточновысокую финансовую устойчивость в краткосрочной перспективе, нопри этом ограничивает темпы своего развития в долгосрочнойперспективе (в связи с отсутствием возможности расширения бизнесазасчетиспользованиязаемногокапитала).Поитогаммногофакторного анализа, проведенного ранее, на основе данных пороссийским компаниям строительной отрасли, видно, что увеличениеданного показателя уменьшает вероятность дефолта, что можетговорить о уже достаточно высокой доле заемного капитала вструктуре совокупного капитала для данной отрасли.Рентабельностьпродажхарактеризует,насколькоприбыльной является деятельность компании.
Данный коэффициентпоказывает, сколько единиц чистой прибыли приносит каждаяединицареализованнойпродукциикомпании.Уровеньрентабельности продаж для строительных компаний может бытьобусловлен как экстенсивными факторами, связанными в основном собъемом реализованных работ, так и интенсивными факторами,связанными в основном с себестоимостью работ и ценообразованием.Поитогаммногофакторногоанализа,проведенногоранее,рентабельность продаж вошла в модель с отрицательным знаком – тоесть рост данного показателя уменьшает вероятность дефолтароссийских компаний строительной отрасли.Чистая прибыль из абсолютных показателей, наибольшуюзначимостьдляоценкивероятностидефолтароссийскихстроительных компаний имеет показатель чистой прибыли.
Прибыль115является наиболее важным общим финансовым показателем, которыйхарактеризует финансовый результат деятельности компании инаиболее часто анализируется, как финансовыми аналитиками, так иинвесторами. По итогам многофакторного анализа, прибыль вошла вовторую модель с отрицательным знаком и в квадратичной форме – тоесть рост данного показателя уменьшает вероятность дефолтароссийских строительных компаний.Среднийсрокоборотадебиторскойзадолженностипоказывает срок в течении которого каждый рубль дебиторскойзадолженности переходит в рубль заработанной выручки. Необходимотак же отметить, что высокий уровень дебиторской задолженности идлительный срок её оборачиваемости может послужить основой длядефицита оборотных средств и снижения кредитоспособностистроительного предприятия. По итогам параметризации, проведеннойв предыдущей главе, показатель среднего срока оборота дебиторскойзадолженности вошел в модель с положительным знаком – то естьувеличение данного показателя ведет к росту вероятности дефолтакомпании.В части значимости макропоказателей, для обеих моделейподтвердилась значимость индекса цен производителей.
Данныйпоказатель характеризует средний уровень изменения цен на сырьё,материалы и товары промежуточного потребления относительнобазисного периода. На основе полученных ранее результатов видно,что данный показатель вошел в обе модели с отрицательным знаком,то есть с увеличением данного показателя, вероятность дефолтакомпаний строительной отрасли снижается. Также необходимоотметить, что по результатам анализа корреляционной зависимости,данный показатель характеризуется высокой степенью взаимосвязи сдругим показателем инфляции – дефлятором ВВП (коэффициент116корреляцииСпирменаравен73%).Такимобразом,можнопредположить, что отрицательный знак зависимости с вероятностьюдефолта связан с тем, что основная часть наблюдений приходилось напериодыростаэкономики,которые,вбольшинствеслучаевхарактеризуются ростом деловой активности предприятий и ростомтемпов инфляции.Таким образом, по итогам третьей главы были решеныследующие задачи диссертационного исследования:1)На основе трех предложенных подходов к отбору риск-доминирующих показателей: статистического анализа, поэтапногоотбора показателей из каждого класса и анализа однофакторных ROCкривых произведен отбор наиболее риск-доминирующих показателей.2)Проведенмногофакторныйанализ,анализкорреляционной зависимости факторов и построена совокупностьмоделей бинарного выбора для российских компаний строительнойотрасли.
В рамках многофакторного анализа проверена гипотеза означимости макроэкономических факторов и институциональныхфакторов. Для итоговых моделей проведена проверка гипотезы означимости квадратичной формы зависимости для каждого изотобранных показателей и проведена проверка гипотезы о значимостииспользования нормированной шкалы данных.3)Проведен сравнительный анализ и анализ качестваитоговых моделей.4)Представленаэкономическаяфинансовый анализ выявленных зависимостей.117интерпретацияиЗАКЛЮЧЕНИЕСвоевременная и достоверная оценка уровня кредитного рискакорпоративных заемщиков играет существенную роль в обеспечениистабильностироссийскогобанковскогосектора ифинансовойсистемы в целом.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
