Оценка и прогнозирование риска финансовой несостоятельности компании (1142572), страница 17
Текст из файла (страница 17)
LimitРисунок 20 – Кросс-корреляционная функция доли просроченнойдебиторской задолженности относительно курса доллара СШАИсточник: составлено автором на основе расчетов в [148].Такой результат, по всей видимости, может быть объяснен темобстоятельством, что основными дебиторами компаний авиационнойпромышленности выступают профильные государственные ведомства иОАО «Рособоронэкспорт».
При этом порядок расчетов по размещаемым имизаказам определен соответствующими государственными и экспортнымиконтрактами. Анализ арбитражной практики показывает, что возникновениепросроченной дебиторской задолженности по государственным контрактам вподавляющем большинстве случаев является следствием возникновенияспоров между сторонами по поводу качества и полноты выполнения работ100авиапроизводителями. Очевидно, что причины таких разногласий и срывовисполнения контрактов могут быть как субъективными, обусловленныминеквалифицированными действиями компаний, так иобъективными,связанными с негативным воздействием внешних факторов. Можно сделатьвывод, что влияние курса доллара США на срочную структуру дебиторскойзадолженности проявляется опосредовано.
Данные таблиц 4, 5 подтверждаютналичие статистической связи между индикаторами платежеспособностикомпанийирезультативностьюведенияхозяйственнойдеятельностиконтрагентами, в качестве которых в данном случае выступают предприятияэлектронной промышленности. Можно сделать следующее предположение опроцессах, лежащих в ее основе.Увеличение нетто-выручки контрагентов способствует улучшению ихплатежно-расчетной дисциплины.
Поскольку выручка заказчиков формируетих источники финансирования кредиторской задолженности, ее ростобеспечивает соблюдение срочности и объемов расчетных операций, снижая,таким образом, долю просроченной дебиторской задолженности компанийавиационной промышленности.Улучшение срочной структуры дебиторской задолженности даетвозможностьисполнятькомпаниямденежныеавиационнойобязательствапромышленностипередкредиторамисвоевременноиорганамигосударственной власти, что ведет к снижению доли просроченнойкредиторской задолженности в ее объеме. Результатом последнего процессаявляется рост выручки поставщиков и подрядчиков.Таким образом, изменение нетто-выручки поставщиков и подрядчиковявляетсявторичнымпоотношениюкизмененияминдикаторовплатежеспособности компаний.
Однако в контексте прогнозирования уровняплатежеспособности компании такой результат также является приемлемым,поскольку на основании прогнозных изменений объемов выручки основныхсмежных отраслей позволяет делать предположения об измененияхиндикаторов платежеспособности компаний авиационной промышленности.101Результаты расчетов для индикатора «прибыль до налогообложения»приведены в таблице 6.Таблица 6 – Результаты расчетов ранговых коэффициентов корреляции дляиндикатора «прибыль до налогообложения»Коэфф-тСпирменаФакт.уровеньзначимости,%Коэфф-тКендаллаФакт.уровеньзначимости,%Коэффициент монетизации0,491,50,361,3Денежная масса агрегата М20,57<10,41<1Ставка рефинансированияБанка России-0,58<1-0,43<1Цена барреля нефти маркиBrent0,344,70,234,9Курс USD/RUR0,423,70,312,8Индекс ММВБ0,3015,20,1919,1Индекс РТС0,1549,10,1048,4Выручка нетто предприятийэлектронной промышленности0,87<10,71<1Наименование фактораИсточник: составлено автором на основе расчетов в [148].Согласно полученным результатам, статистическую связь междуфинансовым результатом компаний и биржевыми индексами можнохарактеризовать как слабую и неустойчивую.
Причем расчет кросскорреляционнойфункциитакжепоказываетотсутствиезначимойстатистической связи при сдвиге финансового результата по отношению кбиржевым индексам в пределах пяти лет. Такой результат, очевидно,объясняется тем, что акции компаний авиационной промышленности необращаются на российских биржах, в результате чего прибыль компаний некоррелирует с индексами ММВБ и РТС. При этом взаимодействие спредприятиями и организациями, размещающими свои ценные бумаги нароссийских биржах, а также с компаниями других отраслей, акции которых102обращаютсянабиржах,оказываетвлияниенаиндикаторыплатежеспособности.Таким образом, результаты проведенных расчетов свидетельствуют оналичиистатистическихфинансовогосостояниясвязеймеждувыбраннымиавиапроизводителейииндикаторамивнешнимифакторамифинансовой среды.
Однако корреляционный анализ не дает возможностиделать предположения о зависимостях, описывающих такие связи, и вкладекаждого исследуемого фактора в совокупное влияние. Инструментом,позволяющим произвести количественное описание системы взаимосвязеймежду факторами финансовой среды и индикаторами финансового состояниякомпаний, является регрессионный анализ.103ГЛАВА 3ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ФИНАНСОВОЙНЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ КОМПАНИИ3.1 Формирование системы взаимосвязей между внешними факторами ииндикаторами риска финансовой несостоятельности компанииДля определения функционального вида связей между индикаторамифинансовогоисследуемымисостояниякомпанийвнешнимиавиационнойфакторами,атакжепромышленностивыявленияифакторов,характеризующихся высокой взаимозависимостью, были применены методырегрессионного анализа.
В общем виде уравнение множественной регрессииопределяется формулой (38):Y = β0 + ∑βi∙xi + ε(38)Y – объясняемая переменная;xi – объясняющие (предикторные) переменные;β0 – свободный член;βi – коэффициенты регрессии;ε – остатки регрессии.При прочих равных условиях качество регрессионного уравнениязависит от степени взаимной коррелированности входящих в ее составпредикторов. Критическим случаем такой коррелированности являетсяабсолютнаялинейнаязависимость(мультиколлинеарность)междупредикторами.
Следствием мультиколлинеарности предикторов являетсяблизкое к единице значение частных коэффициентов детерминации.Вариациязначенийкоэффициентоврегрессии,полученныхметодом104наименьшихквадратов,имеетзависимостьотзначенийчастныхкоэффициентов детерминации, определяемую уравнением (39):Var ( j ) 2(39)SST j (1 R 2j )гдеSST j ( xij x j ) 2 ;iR - частный коэффициент детерминации.2jИз уравнения (39) следует, что в случае мультиколлинеарностипредикторов вариация значений коэффициентов регрессии стремится кбесконечности.
Иными словами, при мультиколлинеарности предикторныхпеременных невозможно достоверно определить значения коэффициентоврегрессии. Для проверки отсутствия мультиколлинеарности исследуемыхвнешних факторов были проведены расчеты частных коэффициентовкорреляции.Одновременно,учитывая,чтомножественнаярегрессияпредставляет собой линейную комбинацию предикторых переменных(внешнихфакторов),примоделированиинеобходимовыполнениетребований о совпадении размерностей предикторов и объясняемойпеременной. Для выполнения данного требования внешние факторы былиразделены на две группы – относительные и абсолютные в таблице 7.Относительные и абсолютные внешние факторы были включены в уравнениямножественной регрессии в качестве предикторов для индикаторовплатежеспособности и финансового результата соответственно.Таблица 7 – Группировка исследуемых внешних факторовОтносительные факторыАбсолютные факторыКоэффициент монетизацииДенежная масса, М2Ставка рефинансированияЦена барреля нефти марки BrentКурс USD/RURВыручка нетто предприятий ЭПИндекс ММВБИндекс РТСИсточник: составлено автором.105Результатырасчетовчастныхкоэффициентовкорреляциидляуказанных групп факторов приведены в таблицах 8, 9.Таблица 8 – Частные коэффициенты корреляции для относительныхфакторовКурсUSD/RURКоэфф-тмонетизацииИндексММВБИндексРТССтавкарефинанс.Курс USD/RUR1,00-0,06-0,19-0,27-0,05Коэффициентмонетизации-0,061,000,610,53-0,92Индекс ММВБ-0,190,611,000,98-0,76Индекс РТС-0,270,530,981,00-0,66Ставкарефинансирования-0,05-0,92-0,76-0,661,00Внешний факторИсточник: составлено автором на основе расчетов в [148].Из таблицы 8 следует, что ряд внешних факторов характеризуетсявысокой степенью взаимной корреляции.
В частности, для группыотносительных факторов таковыми являются пары:«Ставка рефинансирования» - «Коэффициент монетизации»;«Индекс ММВБ» - «Индекс РТС».При этом в качестве критического признака мультиколлинеарностибыло установлено значение частного коэффициента корреляции, равное 0,9.Таблица 9 – Результаты расчетов частных коэффициентов корреляции дляабсолютных факторовВыручкапредпр.ЭПДенежнаямасса, М2ЦенабаррелянефтиВыручка предпр. ЭП1,000,720,49Денежная масса, М20,721,000,84Цена барреля нефти0,490,841,00Внешний факторИсточник: составлено автором на основе расчетов в [148].106Среди абсолютных факторов признаками мультиколлинеарностиобладают денежная масса и цена барреля нефти, однако значение частногокоэффициента корреляции для этой пары меньше критического, в результатечего они не были исключены из дальнейших расчетов.Из перечня мультиколлинеарных факторов в регрессионные моделибыли включены обладающие наибольшей теснотой связи с исследуемымииндикаторами.
В результате факторы «Ставка рефинансирования» и «ИндексРТС» были исключены из дальнейших расчетов.Построенное уравнение множественной регрессии для индикатора«доля просроченной кредиторской задолженности в ее общем объеме»определяется уравнением (40):Д К 6,28е 3 USD 3,82e 5 ММВБ 0,25 КМ(40)гдеUSD – курс доллара США;ММВБ – индекс Московской межбанковской валютной биржи;КМ – коэффициент монетизации.Результаты оценки уравнения регрессии приведены в таблицах 10, 11.Таблица 10 – Оценка уравнения регрессии для индикатора «доляпросроченной кредиторской задолженности»ХарактеристикаЗначениеМножественный коэффициент корреляции0,89Множественный коэффициент детерминации0,78Расчетное значение статистики Фишера0,73Критическое значение статистики Фишера31,26Фактический уровень значимости, %5,90e-7Стандартная ошибка оцениванияИсточник: составлено автором на основе расчетов в [148].0,02107Таблица 11 – Оценка параметров регрессии для индикатора «доляпросроченной кредиторской задолженности»ЗначениеСтандартнаявесовогоошибкакоэффициента оцениванияВнешний факторКурс доллара СШАКоэфф-т монетизацииИндекс ММВБФактическийуровеньзначимости, %6,28e-35,39e-4<1-0,250,069<1-3,82e-51,00e-5<1Источник: составлено автором на основе расчетов в [148].Как видно, уравнение обладает достаточно высокой точностью, ипорядка 80% вариаций доли просроченной кредиторской задолженностикомпаний обусловлены воздействием входящих в уравнение внешнихфакторов.Распределениеостатковрегрессииудовлетворительноаппроксимируется нормальным законом распределения, что можно видеть изрисунка 21.Ожидаемое нормальное значение2,52,01,51,00,50,0-0,5-1,0-1,5-2,0-2,5-0,04-0,03-0,02-0,010,000,010,020,030,040,05Рисунок 21 – Распределение вероятностей остатков регрессииИсточник: составлено автором на основе расчетов в [148].Зависимость доли просроченной дебиторской от исследуемых внешнихфакторов описывается уравнением (41):Д Д 0,28 5,83e 5 ММВБ 0,32 КМ(41)108гдеММВБ – индекс Московской межбанковской валютной биржи;КМ – коэффициент монетизации.Из уравнений (40), (41) видно, что внешние факторы оказывают схожеевлияниенаиндикаторыплатежнойдисциплины,каксостороныконтрагентов, так и компаний авиационной промышленности.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
