Влияние финансовых рисков на эффективность деятельности компаний нефтяного машиностроения (1142308), страница 13

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 13)

Недосекин. Указанный метод позволяет эксперту формализовать своиэкспертные оценки в количественные показатели. В случае достаточногоознакомления с деятельностью компании, эксперт может определитьнепосредственно такие факторы, которые в наибольшей степени влияют нарассматриваемыйпоказатель,атакжеприсвоитьэтимфакторамколичественные значения.В особую группу моделей оценки эффективности деятельностикомпании обычно объединяют logit- и probit-модели. Их стали массовоприменять, начиная с 1980-х гг., поскольку они дают ответить на следующиезатруднительные для дискриминантного анализа, вопросы:• особенно значимые для целей определения вероятности дефолтакомпании коэффициенты;• значимость каждого коэффициента для итогового результата;• возможность выявления взаимного влияния и зависимостейзначений рассматриваемых коэффициентов.Наиболее известны logit- и probit-модели оценки риска дефолтаследующих авторов: Дж.

Ольсон (1980), Д. Уигинтон (1980), К. Завгрен(1983), М. Змиевский (1984), Дж. Бегли, Дж. Минг, и С. Ваттс (1996),Дж. Минусси, Д. Соопрамаинен и Д. Вортингтон (2007) и др.Например, модель Дж. Ольсона вида (2.8) – (2.11) была разработана сучетомтеоретическихподходовфинансовогоменеджмента.Она80предполагает анализ риска на основе оценки основных направленийдеятельности компании: =11+ ,(2.8)где: = −1.32 + 0.407 × − 6.03 × − 1.43 × + 0.076 × − 1.72 × − 2.37 × − 1.83 × + 0.285 × − 0.521 × ,Активы = ln (Темп роста ВВП) ;(2.9) где:(2.10)TLTA – привлеченные средства / активы;WCTA – используемый капитал / активы (рабочий капитал рассчитывается как разницамежду текущими активами и текущими обязательствами);CLCA – краткосрочные обязательства / краткосрочные активы;OENEG – балансирующий коэффициент (1, если краткосрочные обязательства >краткосрочные активы; иначе – 0);NITA – прибыль нетто / активы;FUTL – сформированные фонды / обязательства;INTWO – балансирующий коэффициент (1, если убыточность деятельности наблюдается втечение 2 предшествующих лет; иначе – 0); = −−1| |+|−1 |,(2.11)где:NIt – прибыль нетто за рассматриваемый период.Таким образом, с точки зрения автора модели, риск дефолта имеетвероятностную основу, что полностью соответствует целям и подходам кразработке модели оценки эффективности, описываемой в настоящейдиссертации.Говоря о самых часто применяемых logit-моделях нужно обратитьвнимание на подход, представленный исследовательским коллективом всоставе Дж.

Минусси, Д. Соопрамаинен и Д. Вортингтон (Lancaster UniversityManagement School) в 2007 г.81Указанная модель была создана на основе финансовых показателейбразильских компаний, чья экономика во многом схожа с российской, чтообусловливаетдополнительныйнаучныйинтересдляроссийскихисследователей этой темы.Оценкарискапредполагаеткомпанийподстановкунаосновеисходныхрассматриваемойданныхвмоделивыраженияследующего вида (2.12):=1+ ,(2.12) = −5.76 − 2.53 × + 0.48 × − 0.17 × − 1.02 × +0.63 × .где:F/OWKSA – отношение краткосрочного капитала к выручке;FINLEV – леверидж;INTCOV – обеспеченность процента;OWKSA – собственный работающий капитал / выручку;NWKSA – необходимый работающий капитал / выручку.Примечание - Такие показатели модели, как F/OWKSA, OWKSA, NWKSA былисконструированы ее авторами.

В соответствии с моделью, F/OWKактивы –Краткосрочные обязательства.INTCOV= Краткосрочныерассчитываетсякакприбыльдо налогообложения / проценты к уплате. OWK = Уставный капитал + Дебиторскаязадолженность–Внеоборотныеактивы.NWK=Активыпоторговымоперациям - Обязательства по торговым операциям. При этом, TOA рассчитываются каксумма запасов и дебиторской задолженности; TOL – кредиторская задолженность.Среди самых последних скоринговых моделей может быть выделена,формула логит-регрессии (2.13), сформулированная И.Б. Копелевым (2016)[71, С. 131]:= −4.366×1−2.700×2+0.604×3−2.479×41+ −4.366×1−2.700×2+0.604×3−2.479×4(2.13)82Вероятность банкротства компании в течение ближайших 2-3 летможет быть определена при помощи этой модели. Еще одним характернымсвойством предложенного подхода может быть использование в моделикомплементарныхфакторов,дающихвозможностьучестьмакроэкономические условия, такие как динамика изменений стоимостибиржевых индексов.В российской практике также используются скоринговые модели,многие из которых опубликованы.

Например, Г.А. Хайдаршина (2009)разработала комплексную logit-модель построение комплексного показателяоценки риска дефолта компании с использованием количественных данных одинамике11факторов.Указаннаямодельописываетсяследующейформулой [72, С.130] (2.14): =1+ , = 0 + 1 × + 2 × + 3 × + 4 ×(2.14)+ 5 × Ln() +6 × + 7 × + 8 × + 9 × + 10 × _ + 11 × _ .Главной особенностью рассматриваемого подхода можно считатьсравнение комплексного показателя дефолта СBR с определеннымипороговыми значениями, что дает возможность оценить вероятностьреализации ожидаемого события в течение ближайшего года. В качествеособенности рассматриваемого подхода хотелось бы отметить возможностьиспользования кроме собственно финансовых показателей, также иотраслевой специфики работы рассматриваемых организаций.

Помимоэтого, в отличие от множества проанализированных ранее иностранных иотечественных подходов, в описанной модели впервые как один изфакторов используется коэффициент кредитной истории организации.Таким образом, мы провели анализ основных методов оценкифинансово-хозяйственного состояния компаний; показали их основные83характеристики; сформировали преимущества и недостатки; провелигруппировку и представили классификацию в приложении Г. Результатыпроведенного исследования позволяют констатировать необходимостьдальнейших исследований вопросов оценки компаний и разработки на этойоснове комплексной модели оценки эффективности деятельности компании.В ходе исследования было выявлено, что большинство современныхмоделей оценки эффективности деятельности компаний строятся с цельюболее точной оценки их рисков, что в значительной мере предопределяетпреобладание моделей оценки риска банкротства или вероятности дефолта.Указанные модели рассматривают деятельность компании с позициинеэффективностиеёдеятельности,втовремякакопределениюэффективности работы компании уделяется, с нашей точки зрения,недостаточное внимание.В рассмотренных выше моделях, оценка рентабельности илиэффективности, в лучшем случае, является одной из составляющих оценки,а многие модели учитывают лишь наличие итоговой прибыли на датуоценки.

Такой подход представляется не вполне обоснованным, посколькуне учитывает историю и перспективы развития компании, а такжедолгосрочные интересы его сотрудников, собственников и инвесторов.Тем не менее, построение наиболее адекватной модели возможнотолько в случае учета основных рисков, непосредственно воздействующихна эффективность деятельности компании.Вместе с тем, в настоящее время многие авторы считают logit-моделиизлишне трудоемким подходом к оценке компании. При этом недавниеисследования показывают, что для адекватного прогноза финансовыхпоказателейкомпанийиспользующихнеобходимоинструментарийстатистических наук.построениеэкономических,сложныхмоделей,математическихи842.2 Анализ факторов риска, воздействующих на эффективность работыкомпаний нефтяного машиностроения и их проявленияДля целей настоящей работы важно оценить влияние отдельныхфинансовых рисков, оказавших наибольшее воздействие на финансовыерезультаты компаний рассматриваемой отрасли:• риск генерирования недостаточных денежных потоков;• рыночный риск;• валютный риски;• инвестиционный риск.Влияние ценового и валютного рисков можно проанализировать наоснове динамики показателей себестоимости продукции, согласно отчетам офинансовых результатах.Поскольку в рамках настоящей работы предметом исследованиявыступают производственные компании, то очевидно актуальной являетсяоценкаинвестиционныхрисков,предполагающихнеобходимостьобновления средств производства, и выявляемых при анализе показателейамортизации, рентабельности капитальных затрат и иных аналогичныхиндикаторов.Факторами влияния на риск генерирования недостаточных денежныхпотоков являются: динамика себестоимости продукции, а, следовательно, ценна энергоносители.Учитывая сложную текущую внешнеполитическую ситуацию, включаясанкционное давление на российскую экономику, а также в течение рядапоследних лет отрицательную динамику показателей российской экономики,нам представляется весьма существенным и репрезентативным оценить85влияние валютного риска на финансовые показатели компаний нефтяногомашиностроения.Наиболее простым способом выявить влияние валютного риска нарезультаты финансово-хозяйственной деятельности компаний являетсянаблюдение за финансовыми показателями конкретных предприятий впериоды резких колебаний валютного курса.Данные графика, представленного на рисунке 8 свидетельствуют, чтонаиболее существенное изменение валового курса доллара США былозафиксировано во второй половине 2014 года.

Характеристики

Список файлов диссертации