Диссертация (1145562), страница 64
Текст из файла (страница 64)
Соответствующеенаправлениемониторингавособенностивостребовановусловияхформирующихся финансовых систем, информационная прозрачность которыхзачастуюнепозволяетограничитьсятрадиционнымистатистическимисведениями. В отношении тех индикаторов, которые подлежат опосредованнойоценке и сравнительно проблематично поддаются формализации (бремягосударственного регулирования, культура корпоративного управления и пр.),уместны опросные методы: интервьюирование и анкетирование представителейбизнеса,регуляторовОбобщениефинансовогорезультатоврынка,анкетированияакадемическихвозможносработников659.применениемэконометрических методов. Одним из перспективных направлений дальнейшегоразвития научных исследований в этой области выступает использование логитмоделей упорядоченного выбора660.Мониторингфинансовойстабильностипубличныхпредприятийвотношении специфических факторов, по мнению автора, должен бытьориентирован на методологию корпоративной финансовой диагностики, которая,прежде всего, апеллирует к методам и моделям оценки вероятности финансовойнесостоятельности.
В этом случае оценка специфических факторов в первомВ качестве примера реализации подобного подхода уместно упомянуть концептуальную модель мониторингаустойчивости национальной финансовой системы Л. М. Шевченко. Наряду с релевантными«микропруденциальными» индикаторами, которые сводятся к рейтингам финансовой устойчивости крупныхфинансовых институтов, в данном случае предлагается рассматривать «макроэкономические» (уровень процентныхставок, курс национальной валюты, индексы рынка акций и драгоценных металлов) и «макропруденциальные»(ВВП, уровень инфляции, уровень государственной долговой нагрузки, дефицит / профицит государственногобюджета и торгового баланса).
См.: Шевченко Л. М. Комплексная оценка устойчивости национальной финансовойсистемы. С. 25 – 26.659Опросные методы активно используются в экономических исследованиях. В частности, в этом отношенииуместно упомянуть серию работ, посвященных результатам опросов представителей российского бизнеса:Кувалин Д. Б., Моисеев А. К. Российские предприятия в конце 2014 г.: адаптация к кризисным явлениям внациональной экономике и взгляды на последствия экономических санкций // Проблемы прогнозирования.
2015.№3. С. 128 – 145; Кувалин Д. Б., Моисеев А. К. Российские предприятия в конце 2013 г.: реакция на вступление вВТО и снижение темпов экономического роста // Проблемы прогнозирования. 2014. № 3. С. 115 – 130 и др.660Пример применения модели упорядоченного логита к задачам финансовых исследований на основе опросногометода представлен в статье: Lvova N.
A., Pokrovskaia N. V., Ivanov V. V. Op. cit.658279приближении будет основана на эмпирических моделях прогнозированиябанкротства, объединяющих важнейшие косвенные признаки финансовойнесостоятельности. Основные направления мониторинга, соответствующие даннойлогике, будут раскрыты в следующем параграфе. Предварительно отметим, чтоданные направления релевантны, как для публичных, так и для закрытыхпредприятий661.
Специфика первых отражается в возможности оперирования такназываемыми рыночными индикаторами662.Углубленная методика мониторинга финансовой стабильности публичныхпредприятий может быть дополнена результатами отраслевых исследований. Вэтом случае экономическую группу рыночных факторов финансовой стабильностицелесообразно, с нашей точки зрения, дополнить факторами, которые касаютсяэмпирическихпредпосылокчувствительностьюобъемасекторнойпродажротации663компанийотраслииопределяютсякэкономическойконъюнктуре, а также средним по отрасли уровнем их операционного ифинансового риска664. На данном этапе мониторинга могут применятьсяотраслевыеспециалистовмоделивпрогнозированияданнойобласти,банкротства,болеекоторые,предпочтительны,помнениючемусловноуниверсальные665. Результаты оценки вероятности банкротства анализируемыхпредприятий в этом случае следует обобщить с выводами коэффициентногоанализа с учетом сведений отраслевой статистики.Данная точка зрения прослеживается и в других исследованиях в области методологии оценки и анализапубличных компаний.
См., например: Ендовицкий Д. А., Бабушкин В. А. Методика внешнего анализаинвестиционной привлекательности организации – эмитента ценных бумаг // Финансовая аналитика: проблемы ирешения. 2008. № 4. С 62–68; 2008. № 5. С. 84 – 88.662В частности, в одном из российских исследований по данной проблематике были рекомендованы, как рыночные,так и учетные, показатели экспресс-оценки публичных компаний: отношение дивидендной доходности к рыночнойставке банковских депозитов (для компаний с неликвидными акциями); отношение общей доходности акций крыночной ставке банковских депозитов (для компаний с ликвидными акциями); коэффициенты ликвидности,рентабельности, структуры финансирования и оборачиваемости в сопоставлении со среднеотраслевыми значениями(для любых публичных компаний). См.: Методика оценки надежности российских предприятий на основанииофициальных данных консолидированного баланса и прочей косвенной информации, разработанная авторскимколлективом под руководством Валдайцева С.
В. при участии специалистов Информационно-консультационногоцентра Санкт-Петербургской торгово-промышленной палаты, 2004. URL: http://nwsa.ru/spec/method/rus_pr (датаобращения: 12.12.2016).663В отношении теории и практики секторной ротации следует в первую очередь отметить исследования С. Стовола:Stovall S. Standard & Poor’s guide to sector investing. McGraw-Hill, 1995.
В последующем идеи отраслевого анализаполучил широкую поддержку инвестиционного сообщества.664Боди Ц. Инвестиции: Учебник / Ц. Боди, А. Кейн, А. Дж. Маркус / [Пер. с англ. Е. Мельник]. М.: ЗАО «ОлимпБизнес», 2013. С. 583.665См., например: Altman E. Revising credit scoring models in a Basel 2 environment. 2002. P. 18.661280Такимобразом,комплексныеметодикимониторингафинансовойстабильности публичных предприятий должны иметь гибкий характер, позволяяучестьсоответствующиерыночныеиспецифические,качественныеиколичественные факторы. В этом случае востребованы не только традиционныеметоды наблюдения, аналогии, сопоставления, но и специальные методы, включаяфинансовыеметодыпрогнозированиябанкротстваиопросныеметоды.Формулируя обобщающие выводы по результатам анализа рыночных испецифических факторов финансовой стабильности, уместно учесть, чтопредприятияразныхотраслейнеоднозначнореагируютнаизменениеэкономической конъюнктуры в зависимости от специфики продаж, уровня бизнесриска и других факторов секторной ротации.Потенциально результаты мониторинга могут быть агрегированы сприменением сводного показателя.
В этой связи отдельного внимания заслуживаетвопрос о целесообразности применения индексов финансовой стабильности. Какбыло аргументировано ранее, обобщения результатов комплексного мониторингас применением сводных показателей вступает в противоречие с требованиемобеспечения полезной финансовой информации. По мнению П. Бернстайна,«хорошие прогнозы» задают значимый для принятия управленческих решенийдиапазон, поскольку ни одно событие нельзя предсказать с определенностью666.Данное утверждение, на наш взгляд, в полной мере справедливо и применительнок результатам мониторинга финансовой стабильности корпоративного сектора,которые для обоснования достоверных выводов не должны обобщаться своднымпоказателем, и оценка финансовой стабильности публичных предприятий неявляется в этом смысле исключением.Иными словами, сводные комплексные оценки менее предпочтительны, чемвыводы по отдельным направлениям мониторинга. В то же время индексыфинансовойстабильностипубличныхпредприятийвостребованыкакдополнительный источник данных выводов.
Однако основой их формирования, снашей точки зрения, должны выступать финансовые индикаторы при допущении666Бернстайн П. Указ. соч. С. 27.281о приемлемом уровне их информационной полезности.В отличие оттрадиционного подхода, в рамках которого индексы финансовой стабильностиориентированы на оценку волатильности, мы предлагаем использовать моделипрогнозирования банкротства, что согласуется с авторской методологией оценкифинансовой стабильности.Как было указано выше, данные модели подразделяются на два основныхкласса: теоретические и эмпирические, позволяя смоделировать две основныеразновидности индекса финансовой стабильности.
С учетом более высокогоаналитического потенциала смешанных моделей прогнозирования банкротства, атакже в стремлении обеспечить желаемую регулярность формирования сведений,одновременно избежав эффекта избыточной волатильности667, в структуре индексапредлагается объединить учетные и рыночные оценки финансовой стабильности.Желаемый результат может быть достигнут за счет применения средневзвешенныхоценок, при формировании которых индикаторы финансовой стабильности,рассчитанные по данным финансовой отчетности, будут взвешиваться позначениям относительной рыночной капитализации.Необходимо учитывать, что применение теоретических моделей финансовойнесостоятельности, как правило, требует серьезных допущений, вступающих впротиворечие с требованиями к полезной финансовой информации. Так,структурные модели, которые столь популярны в оценке финансовой стабильностикорпоративных эмитентов, функционирующих на развитых финансовых рынках,невполнеотвечаютособенностямрынков,которыевходятвгруппуформирующихся.
В частности, применение структурных моделей в отношениикомпаний с низкой ликвидностью акций, как и с низким уровнем фри-флот,возможно лишь при условии значительных допущений668. Перспективнойальтернативой в этом отношении, с позиции развития методологии исследованийфинансовой стабильности публичных предприятий, представляется модель,Как показывают эмпирические исследования, рыночные индикаторы обладают так называемой избыточнойволатильностью. См.: Shiller R. From efficient markets theory to behavioral finance // Journal of economic perspectives.2003. Vol. 17. № 1. P. 85, 86.668Данная проблема весьма актуальна для России. См.: Лялин В.
А. Российский рынок ценных бумаг: основныеэтапы и тенденции развития // Проблемы современной экономики. 2012. № 2. С. 186.667282основанная на чистой операционной прибыли (формула 2.7). Индекс финансовойстабильности в этом случае может рассчитываться по следующей формуле:(5.1) = ∑=1 ∗ где: IFSt – индекс финансовой стабильности, основанный на теоретическоймодели прогнозирования банкротства;PVNOPATadj k – приведенная стоимость возвратного потока на инвестированныйкапитал k-той компании;Bk – величина долга k-той компании (в учетной оценке);dk – доля рыночная капитализации k-той компании;k – номер компании в выборке;n – количество компаний в выборке.Значение данного индекса финансовой стабильности потенциально можетбытьполученонаосновеоткрытыхданных.Темнеменее,оценкасредневзвешенной стоимости капитала и, в особенности, приведенной стоимостивозвратного потока на инвестированный капитал требует разнообразныхдопущений, что снижает уровень информационной полезности индекса669.Компромиссное решение задачи обоснования индекса финансовой стабильностипубличных предприятий можно предложить, адаптируя эмпирические моделипрогнозирования банкротства.
Причем в целях мониторинга финансовойстабильности следует отдавать предпочтение тем из них, которые носят условноуниверсальный характер, обеспечивают высокую прогнозную точность иВ частности, средневзвешенная стоимость капитала предприятий может оцениваться различными способами,применение которых в условиях формирующегося финансового рынка связано с ограничениями и, как правило,значительными допущениями. См., в частности: Теплова Т.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
