ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ПРОЦЕССЕ ФОРМИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ФИНАНСОВОЙ СТРАТЕГИИ С УЧЕТОМ РЕГИОНАЛЬНОГО РИСКА

 

Показатель

Вес в группе

Двухфакторная модель

0,1

Пятифакторная модель Альтмана

0,4

Модель Таффлера

0,1

Коэффициент утраты платежеспособности

0,2

Коэффициент восстановления платежеспособности

0,2

Оценка всей группы показателей вероятности банкротства опре­деляется путем умножения балла, выставленного по каждому показа­телю на все показателя в группе.

Бальная шкала фактора Fl_ 1 и его влияние на категорию кредит­ного риска юридического лица оценивается в соответствие с Табли­цей 10.

Таблица 10 - Бальная шкала фактора Fl    1 и его влияния на категорию

кредитного риска юридического лица

Фактор

Факт

Влияние фактора

Балл

Контрагент имеет рейтинг А

Умеренный

2

Контрагент имеет рейтинг В

Средний

6

Fl 1

Контрагент имеет рейтинг С

Повышенный

12

Контрагент имеет рейтинг D

Высокий

30

Контрагент имеет рейтинг

стоп-показатель

Таким образом, итоговая оценка влияния факторов Fl_0 и Fl___ 1

состоит из суммы произведений оценки влияния фактора на соответ­ствующий балл.

F0=Z(F0(i)*B(i))                                       (21)

Определение категории кредитного риска контрагента - юриди­ческого лица.

Агрегированная оценка влияния L факторов риска F0, F1, F2, F3 на способность контрагента исполнять свои обязательства перед бан­ком определяется таким образом:

L = F0 + F1 + F2 + F3

В зависимости от фактического значения, которое принимает агрегированная оценка, осуществляется отнесение контрагента к оп­ределенной категории риска в соответствии с Таблицей 11.

Таблица 11 - Агрегированная оценка категории риска контрагента

Категория кредитного риска

интервал значений

категория А

0 - 4

категория В

4,401 - 12,4

категория С

12,401 - 26,9

категория D

26,901 - 48,9

категория E

48,901 - 94

категория E, D

стоп - фактор

Проанализируем кредитоспособность (инвестиционную привле­кательность) предприятия-заемщика по данной методике (с учетом коэффициентов вероятности банкротства) и присвоим заемщику рей­тинг кредитоспособности. Информационной основой для анализа яв­ляется бухгалтерский баланс предприятия за 2005, 2006 и 2007 гг., отчет о прибылях и убытках за эти же периоды и информация из ан­кеты заемщика, предоставленной в кредитный отдел банка при пода­че заявки на выдачу кредита.

(22)

Результаты анализа финансовых коэффициентов деятельности заемщика сведем в таблицу.

Таблица 12 - Оценка финансового состояния контрагента

Показатель

Значение

на 01.01.06

балл

на 01.01.07

балл

Чистые активы, тыс.руб.

966469

15

1164985

15

Коэффициент мгновенной ликвидности

0,0426

2

0,1539

16

Коэффициент текущей ликвидности

1,47

16

1,48

16

Коэффициент обеспеченности собственными средствами

0,2981

4

0,2390

4

Коэффициент финансовой независимости

0,4818

9

0,3845

4

Отношение просроченной дебиторской за­долженности к активам

0

8

0

8

Частота возникновения картотеки неопла­ченных документов

0

8

0

8

Длительность возникновения картотеки не­оплаченных документов

0

10

0

10

Рентабельность продаж, %

2,3

10

4,1

10

Всего

82

91

Класс кредитоспособности

А

А

Оценка вероятности банкротства

Двухфакторная модель

-1,9

20

 

-1,89

20

Пятифакторная модель Альтмана

3,48

20

4,02

20

Модель Таффлера

0,80

20

0,89

20

Коэффициент утраты платежеспособности

0,70

4

0,74

4

Коэффициент восстановления платежеспо­собности

0,67

2

0,75

2

Всего

66

66

Класс кредитоспособности

А

А

Из таблицы видно, что чистые активы предприятия на протяже­нии анализируемого периода положительны. Нормативное значение коэффициента мгновенной платежеспособности больше или равно 0,25. Фактическое значение коэффициента не соответствует нормати­ву, однако наметилась положительная тенденция его роста: в 2006 г. он увеличился более, чем в три раза по сравнению с предыдущим го­дом. Норматив коэффициента текущей ликвидности Ктл>2, фактиче­ские его значения на протяжении анализируемого периода меньше норматива и остаются на уровне 1,47-1,48. Это также говорит о том, что деятельность предприятия в большей степени финансируется за счет кредиторской задолженности и краткосрочных займов, нежели за счет собственных оборотных средств. Также пониженные значение показателей ликвидности можно объяснить тем, что основные фонды предприятия покрываются собственным капиталом на 54%, что ведет к отсутствию собственных оборотных средств и наряду с отсутствием долгосрочных заемных ресурсов - к пониженным показателям лик­видности. Нормативное значение коэффициента обеспеченности соб­ственными средствами Кобесп.сс>0,6. Он показывает, какая часть оборотных активов финансируется за счет собственных оборотных источников, и характеризует финансовую устойчивость предприятия. В нашем случае он намного ниже норматива и имеет тенденцию к снижению в течение анализируемого периода. Коэффициент финан­совой независимости характеризует удельный вес собственных средств в общей сумме активов, его нормативное значение Кфин.нез.>0,6. Его фактическое значение меньше норматива, кроме того, за анализируемый период он снизился с 0,48 до 0,38. Это гово­рит о том, что предприятие зависимо от внешних источников финан­сирования. Отсутствие дебиторской задолженности и тот факт, что картотека неоплаченных документов не возникает, говорит о высокой платежной дисциплине предприятия, а также о высоком качестве фи­нансового планирования и бюджетирования на предприятии. Показа­тель рентабельности продаж не имеет нормативного значения, чем больше его значение, тем эффективнее деятельность предприятия. Рентабельность продаж показывает, сколько прибыли получило предприятие с одного рубля выручки. В данном случае можно гово­рить о невысокой доходности продаж. Причиной этого является то, что темпы роста выручки значительно опережают темпы роста при­были. Однако наметилась благоприятная тенденция к ее увеличению.

Все коэффициенты вероятности банкротства находятся в преде­лах нормативных значений. Согласно результатам анализа по двух - факторной модели - вероятность банкротства менее 50%. Пятифак­торная модель Альтмана дает следующий результат: на протяжении анализируемого периода вероятность банкротства очень низкая. Де­лая вывод по модели Таффлера, можно сказать, что у предприятия неплохие долгосрочные перспективы и минимальная вероятность банкротства. Так как баланс предприятия неликвиден, целесообразно рассчитать коэффициент восстановления платежеспособности. Зна­чение данного показателя, а также коэффициента утраты платежеспо­собности за анализируемые периоды ниже нормативного, что говорит о том, что предприятие может считаться неплатежеспособным, и в ближайшее время у предприятия нет реальной возможности восста­новить свою платежеспособность. Однако следует уточнить, что дан­ная методика оценки несостоятельности не совершенна, так как она не учитывает отраслевые и другие особенности организации. Спе­циалисты называют более адекватной модель прогнозирования бан­кротства Альтмана.

Таким образом, по сумме набранных баллов финансовое состоя­ние контрагента можно оценить как хорошее, а его влияние на кате­горию кредитного риска как низкое. Присвоим контрагенту класс кредитоспособности А.

Далее оценим по методике банка все факторы кредитного риска и определим их влияние на величину кредитного риска по ссуде. Ре­зультаты оценки сведем в таблицу.

Таблица 13 - Оценка влияния факторов на категорию кредитного ____ риска

Фактор

Влияние фактора

на 01.01.06

На 01.01.07

F0_0

влияние кредитной истории и деловой репута­ции

низкое

умеренное

F0_l

влияние негативной информации о деловой репутации

умеренное

умеренное

Fl 0

финансовое состояние

низкое/умеренное

низкое/умеренное

Fl_ l

возможность ухудшения финансового состоя­ния в будущем

низкое/умеренное

низкое/умеренное

F2 0

влияние эффективности системы управления

среднее

повышенное

F2 l

влияние финансовой прозрачности

умеренное

умеренное

F2 2

влияние налогового риска

низкое

низкое

F3

влияние изменения рыночной позиции и конъюнктуры

среднее

среднее

L

Категория кредитного риска

5,65

6,6

Группа риска

2

2

По результатам вычисления агрегированной оценки влияния L факторов риска F0, F1, F2, F3 на способность контрагента исполнять свои обязательства перед банком можно присвоить заемщику класс кредитоспособности В, отнести ссуду ко второй группе риска.

Резюмируя предложенные направления совершенствования ме­тодики оценки кредитного риска по выдаваемым ссудам, можно ска­зать, что введение показателей, связанных с прогнозированием буду­щего финансового состояния организации, положительно отразится на качестве оценки кредитного риска. Ранее используемая методика оценки финансового состояния организации основывалась на данных прошлых отчетных периодов и могла охарактеризовать состояние предприятия к определенной отчетной дате, но не давала никаких прогнозов на будущее. А в финансовом анализе очень важно иметь представление о будущем финансовом состоянии организации, он должен быть направлен на будущее. Т.к. основным источником по­гашения выданной ссуды являются будущие доходы заемщика, очень важно понять, насколько будет платежеспособен потенциальный ссу­дополучатель в ближайшей перспективе. Это можно оценить с помо­щью предложенных коэффициентов.

Предложенную выше модель можно еще усилить, предложив использовать модели прогнозирования банкротства, учитывающие специфику деятельности предприятия. Можно использовать, напри­мер, следующие.

Двухфакторная модель прогнозирования банкротства [116] дает возможность оценить риск банкротства предприятий среднего класса производственного типа. В общем виде модель имеет следующий вид:

Z = 0,3872 + 0,2614Ктл + 1,0595Кфн                          (23)

где Кфн — коэффициент финансовой независимости;

Ктл - коэффициент текущей ликвидности.

Интерпретация результатов:

Z < 1,3257 - вероятность банкротства очень высокая;

1,3257 < Z < 1,5457 - вероятность банкротства высокая;

1,5457 < Z < 1,7693 - вероятность банкротства средняя;

1,7693 < Z < 1,9911 - вероятность банкротства низкая.

Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства [116]. Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций. В общем виде модель имеет вид:

Z = 8,38Х1 + Х2 + 0,054X3 + 0,63Х4                          (24)

где Х1 - чистый оборотный капитал / общая сумма активов;

Х2 - чистая прибыль / собственный капитал;

Х3 - выручка от реализации / общая сумма активов;

Х4 - чистая прибыль / затраты.

Интерпретация результатов:

Z < 0 - вероятность банкротства максимальная (90-100%);

0 < Z < 0,18 - вероятность банкротства высокая (60-80%);

0,18 < Z < 0,32 - вероятность банкротства средняя (35-50%);

0,32 < Z < 0,42 - вероятность банкротства низкая (15-20%).

Если применить данные коэффициенты в предложенной усо­вершенствованной методике оценки кредитного риска по выданной ссуде для предприятия соответствующего вида вместо расчета Z - коэффициента Альтмана (использовать их как взаимозаменяемые), то определенные выше балльные и весовые значения можно не изме­нять.

Аргументом в пользу применения данных моделей является учет специфики определенной отрасли. Кроме того эти модели разработа­ны российскими учеными, что свидетельствует о большей их адек­ватности в российских условиях по сравнению с западными моделя­ми. При разработке данных российских моделей учитывалась специ­фика отечественной экономики и весь спектр внешних факторов рис­ка, свойственных российским условиям: финансовая обстановка в стране, темпы инфляции, условия кредитования, особенности налого­вой системы и т. д.

В экономической литературе до настоящего времени отсутству­ет единый подход к определению понятия «инвестиционная привле­кательность».

По мнению Ю.М.Осипова [103], например, она у предприятий и организаций зависит от всех показателей, характеризующих их фи­нансовое состояние, но, прежде всего, от показателей, влияющих на доходность предприятия, курс акций и уровень дивидендов. С точки зрения, которой придерживаются Львов Ю.А., Щиборщ К.В. [95, 125], инвестиционная привлекательность предприятия напрямую свя­зана со стадией его жизненного цикла. Инвестиционно привлекатель­ными являются предприятия, находящиеся на стадиях «роста» и «зрелости». На стадии «старения» инвестирование нецелесообразно, за исключением тех случаев, когда предусматривается перепрофили­рование предприятия. Таким образом, по существу, в первом случае отожествляются инвестиционная привлекательность и финансовое состояние предприятий. Во втором же случае позиция автора более последовательна.

На наш взгляд инвестиционная привлекательность - понятие, которое применимо к отрасли, региону и к конкретному инвестици­онному объекту, и свидетельствует только о том, насколько тот или иной инвестиционный объект соответствует целям определенного инвестора.

С этой точки зрения и подход Щиборщ К.В. [125] упрощает оценку инвестиционной привлекательности, поскольку возможна не­адекватная характеристика уровня конкуренции и стадии развития предприятия, связанная и с тем, что оценивается инвестиционная привлекательность лишь крупнейших предприятий. Для других пред­приятий она далеко не всегда является корректной и не позволяет вы­явить соответствующие особенности разных их групп.

Ряд авторов - Ройзман И.И., Гришин И.В., Шахнозаров А.Г. [80], оценивает инвестиционную привлекательность по следующим показателям: выручке от реализации продукции (за вычетом потреб­ленной стоимости); по социальным и экологическим результатам, достигаемым в отрасли; по косвенным финансовым результатам. Ин­тегральный показатель инвестиционной привлекательности опреде­ляется с помощью таких критериев, как уровень прибыльности, уро­вень перспективности развития и уровень риска.

Однако и данный подход имеет существенные недостатки, по­скольку, во-первых, анализ инвестиционной привлекательности мо­жет быть сопряжен с большими трудностями из-за полного отсутст­вия достоверной информации; во-вторых велика возможность неаде­кватной оценки текущего состояния предприятия из-за устаревания информации; в-третьих, существует проблема приоритета отдельных аналитических показателей в составе интегрального коэффициента, вследствие чего полученные результаты могут по-разному интерпре­тироваться.

В целом все методики оценки инвестиционной привлекательно­сти объектов инвестирования, по нашему мнению, можно разделить на методики оценки: инвестиционной привлекательности территорий, методики оценки инвестиционной привлекательности предприятий, конкретных проектов. При этом для оценки инвестиционной привле­кательности регионов необходимы их кредитные рейтинги, ком­плексные исследования инвестиционного климата, ранжирование ре­гионов по различным критериям и определение их итогового ранга. Оценка инвестиционной привлекательности предприятий предпола­гает оценку возможностей увеличения их активов, расширения инве­стиционных возможностей за счет привлечения сторонних инвесто­ров, а также их участия в конкретных проектах.

Анализ инвестиционной привлекательности конкретных проек­тов требует оценки их коммерческой, бюджетной и экономической эффективности. Все современные методики оценки эффективности инвестиций в отдельные проекты высокоинтегрированных компаний можно охарактеризовать как основанные на методологии UNIDO.

Основные факторы, определяющие инвестиционную привлека­тельность, целесообразно подразделять на три группы.

К первой группе относятся:

-  инвестиционный потенциал территорий, рассматриваемый с учетом расположения транспортных узлов и развязок, индустриаль­ного и научного потенциала, состояния банковской инфраструктуры и прочих предпосылок, необходимых для привлечения инвестиций;

-  риски инвестирования в объекты, расположенные на территории;

-  конкурентные позиции объектов на данной территории;

-  перспективы развития предприятий - потенциальных реципи­ентов.

Вторая группа характеризует региональную инвестиционную политику в области привлечения инвестиций, в том числе с точки зрения юридических гарантий бизнеса, льгот в области налогообло­жения и возможностей регионального бюджета по поддержке отдель­ных отраслей.

Третья группа характеризует финансово-экономическую дея­тельность предприятий (организаций), ее эффективность и конкурен­тоспособность организаций (в данном случае курортных).

Разные подходы существуют и по отношению к «управлению инвестиционной привлекательностью».

В настоящее время сложилось два основных подхода. При пер­вом (В.В. Гребеник, С.В. Шкодинский и др.) управление инвестици­онной привлекательностью связывается только с формирование и ис­пользованием активов предприятий и оценкой инвестиционного портфеля [81]. Второй предусматривает управление денежными по­токами по видам деятельности - операционной, инвестиционной и финансовой, что позволяет, по мнению ряда авторов (Вилен - ский П.Л., Щиборщ К.В., Смоляков С.А. и др.), воздействовать на формирование инвестиционной привлекательности в целом [125].

1.4 Подходы к факторной оптимизации (повышению эффективности инвестиционной деятельности в условиях различных сфер предпринимательской деятельности

Каждый инвестиционный проект на предприятии (кроме, разу­меется, проектов по созданию предприятия) реализуется в рамках данного предприятия, которое - в соответствии с его концепцией как системного интегратора производственно-сбытовых и воспроизвод­ственных процессов - ведет свою деятельность во времени и в эко­номическом пространстве как до, так и после реализации данного проекта. В отличие от проекта, имеющего однозначную и отнесенную к определенному моменту времени цель, предприятие имеет не свя­занную с определенной датой миссию, в которой отражается его об­щественное предназначение как социально-экономического субъекта. Поэтому, суммируя взаимоотношение между проектом и деятельно­стью предприятия, можно сказать, что деятельность предприятия в его микросреде образует как бы почву, на которой «произрастают» те или иные проекты. Успех проекта, в конечном счете, определяется тем, насколько удачно он сможет быть «высажен» на данной почве.

В самом понятии проекта заложен риск, связанный с возможным отторжением его средой, в которой предполагается реализация про­екта. На этот «проектный» риск накладывается «функциональная» неопределенность, связанная с функционированием самого предпри­ятия, где будет реализован проект, а также нестабильность среды дея­тельности предприятия. В итоге вероятность успешной реализации большинства проектов, даже обеспеченных поначалу финансовыми ресурсами, априорно невелика. Если воспользоваться данными Ми­нистерства экономики РФ о количестве поданных на инвестицион­ный конкурс, прошедших экспертизу, и начавших реализацию проек­тов, то придется признать, что финансирование в реальности получа­ет не более 28% прошедших многоступенчатую экспертизу проектов и не более 6% подготовленных предприятиями проектов. Полное же завершение ожидает лишь доли процента от числа подготовленных и намеченных к реализации проектов. И даже в случае успешного (в содержательном смысле) завершения проекта, его показатели оказы­ваются весьма далекими от запланированных. По существу, возника­ет та же ситуация, которая имела место в отечественной экономике во времена господства централизованного планирования: плановые про­работки существовали сами по себе, а реальная экономика развива­лась по своим собственным законам.