Формирование системы финансового контроля стратегии развития холдинга (1142785), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Тем не менее, если отталкиваться от идеи онеобходимостиосуществлениядиагностикипотенциальныхфинансовыхзатруднений с целью достижения максимальных стоимостных характеристиккомпании, подобные особенности управления могут оказывать существенноевлияние.Результаты прогнозной оценки стоимости рассматриваемых компаний,проведенной инвестиционным холдингом «ФИНАМ» на 2017 (по состоянию намай 2017), представлены в таблице 14.
Можно увидеть, что прогнознаястоимость компаний ПАО «НК «Роснефть» и ПАО «Газпром нефть» быласкорректирована в сторону уменьшения в связи с существованием формальногоконтроля со стороны государства, а также ряда других специфическихуправленческих факторов.Таблица 14 – Прогнозная стоимость компаний ПАО «НК «Роснефть», ПАО «Газпром нефть»и ПАО «Сургутнефтегаз» на конец 2017 года (дата оценки – май 2017)НаименованиекомпанииПрогнознаястоимостьнаконец 2017 года,млн.
долларов«НК 57 887Примененный Фактор, определяющий характердисконт,в дисконтированияпроцентахПАО«Роснефть»30ПАО«Газпром 19 537нефть»30ПАО«Сургутнефтегаз»5031 122Источник: составлено автором.Формальный контроль со стороныгосударства, низкая доля акций,реальнообращающихсянафинансовом рынке, фактическаянезависимость от миноритарныхакционеров и правительстваПодконтрольностьгосударствучерезпринадлежность«Газпрому», низкая доля акций,реальнообращающихсянафинансовом рынкеНепрозрачностьструктурыакционерногокапитала,непозволяющаяопределитьконечных бенефициаров и центрпринятия стратегических решений108Рассмотренныевдиссертационномисследованииособенностиосуществления финансового управления в холдинге подтверждают такженеобходимость учета размера бизнеса и его структуры при реализациивходящего контроля потенциальных финансовых затруднений.
В частностиконтролируемые показатели холдинга как единой структуры формируютсяпутем консолидации финансовых показателей бизнес-единиц, входящих в егосостав. Как следствие, результаты входящего контроля потенциальныхфинансовых затруднений могут не позволить своевременно выявить негативныетенденции, свойственные активности, осуществляемой конкретной бизнесединицей.
Последующая реализация данных тенденций может оказатьсущественноевоздействиенавозможностьдостижениястратегическихприоритетов деятельности холдинга в целом. Таким образом, можно говорить онеобходимости входящего контроля потенциальных финансовых затрудненийотдельных структурных бизнес-единиц в холдинге.Сдругойстороны,структурытипа«холдинг»имеютбольшевозможностей в части ликвидации возникших финансовых затруднений,поскольку могут распределять существующие активы между ключевымиточками роста.Многообразие предлагаемых к рассмотрению моделей позволило говоритьо необходимости определения критериев выбора метода прогнозированиябанкротства, целесообразного к интеграции и использованию в рамках системыфинансового контроля стратегии развития.
Исходя из выявленных недостатковсуществующих моделей прогнозирования вероятности банкротства, авторамибыл сделан вывод о возможности разработки и применения индивидуальныхрегрессионных моделей прогнозирования, адаптированных к специфическимособенностям анализируемых организаций.109Анализ существующей методологии и практики определил следующийалгоритм построения индивидуальных моделей прогнозирования вероятностибанкротства:1. определение ключевых финансовых коэффициентов, обуславливающихфинансовоесостояниекомпаниивцеляхосуществленияконтроляпотенциальных финансовых затруднений;2. формирование выборки компаний, принадлежащих рассматриваемойотрасли, сопоставимых с анализируемой компанией по приоритетнымкритериям деятельности (объем выручки, доля на рынке, финансовыйрезультат);3.
построение индивидуальной регрессионной модели прогнозированиябанкротства на основе определенных коэффициентов и сформированнойвыборки, учитывающей уникальные характеристики анализируемой компании.Необходимо отметить, что эффективность реализации данного алгоритмаможет быть достигнута только в случае автоматизации большей части этапов.На основании представленного алгоритма и с учетом выявленныхособенностей в целях своевременного выявления потенциальных финансовыхзатруднений, оказывающих влияние на возможность достижения стратегическихприоритетовкомпании,предлагаетсявыполнениеследующейпоследовательности действий:1.Определение перечня ключевых финансовых коэффициентов,характеризующихфинансовоесостояниеанализируемойкомпании,используемых в качестве базы для построения индивидуальной регрессионноймодели.Ограничения, накладываемые на рассматриваемый перечень ключевыхфинансовых коэффициентов:состоянияпоказателихарактеризуютразличныекомпании(платежеспособность,аспектыфинансовуюфинансовогоустойчивость,рентабельность, деловую активность, инновационность, инвестиционнуюактивность и другие);110совокупность показателей включает в себя как традиционныефинансовые коэффициенты, так и специальные отраслевые показатели,определяемые в целях анализа конкретной рассматриваемой отрасли;коэффициенты могут быть рассчитаны для большинства компанийрассматриваемой отрасли.Количественное ограничение по числу показателей, включаемых вперечень отсутствует, поскольку увеличение числа анализируемых показателейв исходной выборке будет способствовать максимизации точности модели,построенной на выходе.2.Установление приоритетного критерия деятельности компании,количественная оценка которого будет является основой формирования выборкианализируемых компаний по отрасли (объем выручки, доля на рынке, величинафинансового результата).
Вместо приоритетного критерия деятельности могутбыть обозначены специфические характеристики управления компанией,оказывающие воздействие на результаты оценки финансового состояния(наличие доли государственного участия, особенности менеджмента и другие).3.Определение перечня компаний, принадлежащих к рассматриваемойотрасли и/или сопоставимых с анализируемой компанией по приоритетномукритерию деятельности.Перечень компаний может быть сформирован только на основанииотраслевогопризнакаиливыявленныхспецифическиххарактеристикуправления.
Приоритетный критерий деятельности принимается во внимание вситуации, когда количество компаний в выборке превышает оптимальнуювеличину, и служит для определения порога отсечения (крайней компании ввыборке).Оптимальныйобъемвыборки(количестворассматриваемыхкомпаний) определяется на основе стандартных методов оценки объема выборкидля моделей логистической регрессии.Описываемая методика неприменима для инновационных компаний,старт-апов, компаний, производящих уникальную продукцию, в связи сневозможностью формирования перечня компаний по отраслевому признаку.111Методика может быть адаптирована через построение выборки на основесистемы приоритетных критериев деятельности, но на практике это можетпривести к снижению точности прогнозирования.4.Формирование исходной базы данных для анализа, представляющейсобой совокупность, определенных на первом шаге финансовых коэффициентов,рассчитанных для всех компаний, отобранных на третьем этапе.
Полученнаявыборка должна быть очищена от случайных величин и пустых значений.5.Построение и апробация множества индивидуальных регрессионныхмоделей прогнозирования вероятности банкротства, поиск их критическихзначений,выбормодели,имеющеймаксимальнуюстепеньточностипрогнозирования на заданной выборке.Разработанныеотличатьсяотиндивидуальныедругихсуществующихмоделипрогнозированияподходоввозможностьюбудутучестьотраслевую специфику компании, ее величину и особенности управления путемапробации на конкретной выборке, непосредственно связанной по указаннымпризнакам с анализируемой компанией.6.Применение построенной индивидуальной регрессионной моделипрогнозирования банкротства в целях осуществления входящего контроляпотенциальных финансовых затруднений.7.Для холдингов методика предполагает построение матрицывходящего контроля потенциальных финансовых затруднений холдинга,представленной на рисунке 9.
На оси абсцисс в данной матрице будутоткладываться результаты контроля потенциальных финансовых затрудненийключевых бизнес-единиц, формирующих холдинг. Перечень ключевых бизнесединиц определяется в соответствии с бизнес-моделью холдинга. При этом вкладконкретной бизнес-единицы в создание стоимости холдинга на матрицеотображаетсячерезнанесениекругов,отличающихсяразмером,соответствующим масштабу деятельности.
Таким образом большее место насхеме занимает бизнес-единица, приносящая максимальный вклад в создание112стоимости (в данном случае – бизнес-единица 4). На оси ординат отражаютсярезультаты прогнозирования вероятности банкротства для холдинга в целом.Источник: составлено автором.Рисунок 9 - Матрица входящего контроля потенциальных финансовых затруднений холдингаПредставленная матрица может быть построена как для сопоставлениярезультата по отдельной бизнес-единице и холдинга, так и для отражениясовокупного результата, возникшего по нескольким ключевым бизнесединицам. В подобной ситуации к рассмотрению может быть принято среднеезначение риска возникновения финансовых затруднений.Если компания по результатам контроля попадает в верхний правыйквадрат – это значит, что и холдинг в целом, и его структурные единицыдемонстрируют низкий риск возникновения потенциальных финансовыхзатруднений.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
