2.3. Коэффициентный анализ ликвидности и платежеспособности: техника количественной и качественной оценки, расчет предельно допустимых значений с учетом специфики работы компании
Для комплексной оценки состояния ликвидности компании кроме анализа сбалансированности активов и пассивов целесообразно использовать финансовые коэффициенты. Логика их расчета основывается на сопоставлении различных элементов оборотных активов с краткосрочными обязательствами (табл. 9).
Приведенные в таблице рекомендуемые значения являются традиционными и предлагаются к использованию многими российскими экономистами. При этом необходимо отметить, что в действующем российском законодательстве диапазон рекомендуемых значений по указанным коэффициентам либо фактически не установлен, либо существенно различается в зависимости от нормативного документа и охватывает далеко неполный перечень представленных коэффициентов.
В материале, опубликованном американским финансовым журналистом Дианой Хенрикус, приводится статистика поведения коэффициента абсолютной ликвидности, рассчитанного на примере американских компаний по данным за период с 1980 по 2006 г. (рис. 2.9).
Приведенная на рисунке информация отчетливо свидетельствует о росте остатков денежных средств на счетах компаний и их размещении в высоколиквидные активы. Поддержание достаточного уровня абсолютной ликвидности крайне важно, поскольку отражает платежные возможности компании по погашению имеющихся обязательств в текущем и будущих периодах с учетом валюты платежа.
Однако, как показывает практика, при проведении анализа результаты расчетов во многих случаях не попадают в указанные выше диапазоны, что далеко не всегда свидетельствует о наличии проблем с ликвидностью. В силу этого необходимо сопоставление указанных показателей не только с нормативным, но и со среднеотраслевыми показателями, а также показателями основных конкурентов (бенчмаркинг).
В табл. 10 приведены расчеты диапазонов рекомендуемых значений одного из важнейших коэффициентов ликвидности — коэффициента текущей ликвидности по отраслям российской экономики. Наиболее оптимальным для компании можно считать близость фактических значений коэффициента к среднему значению по отрасли. Однако всегда существуют некоторые пределы, при нахождении в которых значение показателя можно считать абсолютно нормальным для компании. Поэтому я предлагаю именно диапазон рекомендуемых значений. Верхняя и нижняя границы диапазона определены на основе метода трех сигм как отклонение от среднегеометрического значения за исследуемый период в пределах среднеквадратического отклонения. Расчет проводился по данным 2003–2016 гг. После 2016 г. произошли изменения в классификаторе видов экономической деятельности, в результате чего по целому ряду отраслей (видов деятельности) стало невозможным провести однозначное соответствие с данными прошлых периодов. В связи с этим при проведении последующих расчетов и актуализации исследуемых диапазонов рекомендуемых значений необходимо либо накопление нового массива данных, либо проведение условных сопоставлений. В целом применение подобного подхода не лишено недостатков, как и любое обоснование, основанное на статистических расчетах. В частности, необходимо отметить, что по результатам проведенных расчетов в отдельных отраслях экономики наблюдается существенный разброс значений коэффициента текущей ликвидности за исследуемый период, что выражается в превышении коэффициента вариации на 20%. Это, в свою очередь, отражается в значительной ширине диапазона интервала верхней и нижней границ в данных отраслях.
Вместе с тем расширение числа отчетных периодов, принимаемых к расчету, будет способствовать получению более точной оценки диапазона. Подобный подход также позволяет учитывать состояние экономики в рассматриваемые периоды, что находит отражение в среднем по отрасли значении коэффициента и позволяет получить более объективную величину диапазона.
Наряду с этим следует проводить оценку предельно допустимых значений коэффициентов, учитывающих особенности финансово-хозяйственной деятельности компании. В качестве примера приведем алгоритм расчета достаточной величины коэффициента текущей ликвидности.
1. Определение наименее ликвидных оборотных активов, которые должны быть профинансированы за счет собственных средств. К ним, например, можно отнести запасы сырья и материалов (СМ) и остатки незавершенного производства (НП), рассчитанные по средней величине на начало и конец рассматриваемого периода:
ОАнл = СМ + НП .
2. Определение поступлений от покупателей, имеющихся к сроку погашения обязательств перед кредиторами:
где ДЗ — средняя величина дебиторской задолженности;
Поб_кз — период оборота кредиторской задолженности;
Поб_дз — период оборота дебиторской задолженности;
С — себестоимость продукции;
УР — управленческие расходы;
КР — коммерческие расходы;
Ам — амортизация за период;
ЗП — заработная плата за период;
В — выручка от реализации продукции.
3. Определение суммы средств, необходимой для обеспечения бесперебойных платежей поставщикам (ДСнеобх):
ДЗнеобх = КЗ – Ппок,
где КЗ — средняя величина кредиторской задолженности.
4. Определение достаточной величины чистого оборотного капитала:
ЧОКдостаточный = ОАнл + ДСнеобх.
5. Определение допустимой величины краткосрочных обязательств:
КОдопустимые = ОАф – ЧОКдостаточный,
где ОАф — оборотные активы фактические.
6. Определение достаточного коэффициента текущей ликвидности:
Допустимые значения коэффициента текущей ликвидности необходимо сравнить с его фактическими значениями, на основании чего можно сделать вывод о достаточности или недостаточности уровня текущей ликвидности компании.
Далее рассмотрим расчет количества дней, в течение которых компания может проводить платежи в пользу своих контрагентов имеющимся остатком средств на расчетном счете и в кассе.
Логика расчета данного показателя основана на оценке достаточности остатков денежных средств в кассе и на расчетных счетах компании для проведения текущих платежей. При расчете используются данные из бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах, что обусловливает необходимость отслеживания принадлежности всех используемых показателей к одному расчетному периоду.
Приведу алгоритм расчета данного показателя:
1. Определяем объем платежей, которые проводит компания в пользу контрагентов в текущем периоде:
Денежные платежи за период = С + УР + КР + Нпр – Ам + ΔСМ + ΔНП + ΔГП
или
Денежные платежи за период = С + УР + КР + Нпр – Ам + ΔЗ,
где С — себестоимость продукции;
УР — управленческие расходы;
КР — коммерческие расходы;
Нпр — налог на прибыль;
Ам — амортизация;
СМ — сырье и материалы;
НП — незавершенное производство;
ГП — готовая продукция;
З — запасы;
∆ — разница между значением показателя на конец и начало периода.
2. Определяем объем платежей, которые проводит компания в среднем за 1 день:
3. Определяем количество дней, в течение которых компания способна отвечать по своим обязательствам имеющимися остатками денежных средств:
Полученные в результате расчета данные являются более информативными, чем значения коэффициентов ликвидности. Например, остаток денежных средств может покрывать 8‒10 дней усредненных платежей, а коэффициент абсолютной ликвидности при этом оставаться меньше рекомендуемых значений. Очевидно, что этого времени (8‒10 дней) может хватить компании для пополнения остатков на счетах посредством дополнительных заимствований в банках, чтобы тем самым поддержать свою платежеспособность.
Своего рода аналогом данного показателя выступает коэффициент прожигания денег (Cash Burn Ratio), применяемый в западной практике. Он вычисляется путем деления остатка денежных средств компании на ее прибыль до уплаты процентов, налогов, начисления износа и амортизации (EBITDA):
Наиболее часто данный показатель применяется для измерения потенциала проблем с денежными потоками в компаниях с отрицательной прибылью. В этом случае EBITDA является отрицательной величиной и для оценки значения коэффициента используется абсолютное значение EBITDA (по модулю).
Качественная оценка коэффициентов ликвидности
Основная польза приведенных в табл. 10 коэффициентов состоит в упрощении расчетов. Вместе с тем углубленный анализ состояния ликвидности предполагает использование дополнительных инструментов.
Одним из таких инструментов является качественная оценка рассмотренных коэффициентов. Ее логика основана на выявлении категории качества, к которой относится коэффициент в зависимости от тенденции его изменения и отклонения от установленной нормы (рис. 2.10).
Каждой категории качества соответствует определенный балл. Эти баллы можно распределить по шкале от 1 до 5, при этом 1 балл устанавливается для 1-й категории качества, 5 баллов — для 5-й, с максимальным уровнем риска. Наряду с этим каждый из рассмотренных показателей необходимо проранжировать в зависимости от его аналитической ценности для компании. Табл. 11 иллюстрирует один из возможных вариантов такого ранжирования.
На основе распределения баллов и весов осуществляется расчет интегрального показателя качества ликвидности (ПКЛ) как суммы взвешенных оценок всех выделенных показателей ликвидности компании:
ПКЛ = ∑Баллi × Весi,
где Баллi — рейтинговый балл, соответствующий категории качества по каждому коэффициенту ликвидности;
Весi — значимость каждого коэффициента ликвидности.
Стремление данного показателя к единице является наиболее оптимальной тенденцией для компании.
В заключение стоит отметить, что для оценки реального состояния ликвидности и платежеспособности компании нельзя ограничиваться балансовыми данными, исходя из которых рассчитывают большинство показателей и коэффициентов; необходимо использовать широкую совокупность информационных источников, включая данные бухгалтерского, налогового, управленческого учета, принимать во внимание учетную политику компании. Наряду с этим нужна оценка реальных возможностей компании по погашению краткосрочных обязательств при условии продолжения бесперебойной деятельности. Иными словами, надо понять, сколько реально стоят оборотные активы, числящиеся на балансе компании, какова их реальная ликвидность — сколько дебиторской задолженности из состава числящейся на балансе действительно превратится в денежные средства, которые могут быть направлены на погашение долгов, а при необходимости продажи части запасов — какая реальная (а не по балансовой оценке) сумма денежных средств может быть получена от этой продажи. И наконец, хватит ли оставшихся запасов по стоимости и материально-вещественному составу для продолжения работы после погашения долгов.
Таким образом, реальная оценка ликвидности компании должна учитывать не только «срочность активов», но и их «рыночность». Для проведения подобной оценки нужна не балансовая стоимость оборотных активов, пусть даже уменьшенная на величину долгосрочной дебиторской задолженности, расходов будущих периодов и части налога на добавленную стоимость по приобретенным ценностям. Нужна оценка балансовых запасов по ценам их возможной продажи. При этом необходимо учитывать, что часть числящихся на балансе запасов может вообще не быть продана из-за отсутствия спроса на нее, а часть — продана по ценам значительно более низким, чем принятые в балансе. Вместе с тем бывают ситуации, при которых часть запасов реализуется по ценам, превышающим их балансовую стоимость, но это, скорее, исключения.
2.4. Определение минимального остатка средств на счете: использование техники VaR. Инструменты рационирования остатка денежных средств
Поддержание оптимального уровня ликвидности — важнейшая задача финансовой службы любой компании. Избыток ликвидных активов у компании — с одной стороны, залог ее устойчивости, а с другой — потеря потенциального дохода. Найти компромисс в подобных случаях всегда непросто, для этого требуются дополнительные аналитические обоснования. Одним из возможных вариантов получения такого рода обоснований является использование расчета VaR — пожалуй, наиболее популярного показателя в современной практике финансового риск-менеджмента.
Базовая параметрическая модель расчета VaR выглядит следующим образом:
VaR = S × δ × d,
где S — стоимость актива (портфеля, проекта);
d — квантиль нормального распределения (количество стандартных отклонений, соответствующих уровню доверительной вероятности) (табл. 12);
δ — среднеквадратическое отклонение доходности актива.
Если числовая выборка меньше 30, то тогда для повышения точности расчетов n в знаменателе формулы заменяют на n – 1.
Наиболее популярными в аналитической практике являются уровни доверительной вероятности 0,95 и 0,99 и соответствующие им значения квантилей.
Экономический смысл расчета показателя VaR состоит в том, чтобы оценить максимально возможные убытки от изменения стоимости финансового инструмента (портфеля активов) компании, которое может произойти за данный период времени с заданной вероятностью. Иными словами, вычисление величины VaR проводится с целью обосновать утверждение следующего типа: «Мы уверены с вероятностью X%, что наши потери не превысят Y долларов в течение следующих N дней».
Данную логику, безусловно, можно применить и к определению минимального остатка средств, которые должна иметь компания на счете. Для этого можно воспользоваться показателем VaR при условии нормального распределения, взяв за основу следующую параметрическую модель:
VaR = μ – d × δ,
где μ — математическое ожидание (средняя величина) остатка денежных средств на конец рабочего дня;
d — квантиль нормального распределения, соответствующий заданному уровню доверительной вероятности;
δ — стандартное отклонение остатка денежных средств на конец рабочего дня.
Иными словами, показатель VaR с заданной степенью вероятности и будет показывать тот минимальный остаток денежных средств, который должен находиться на счете компании:
где ДС — средний остаток денежных средств за период (например, день);
d — квантиль нормального распределения для доверительной вероятности 95%.
Учитывая специфику расчета показателя VaR для определения минимального остатка денежных средств на счете, необходимо иметь накопленную статистику о поведении остатка в предшествующие периоды. Статистическая выборка должна охватывать период, превышающий 250 рабочих дней, для того, чтобы результаты использования данного метода были репрезентативны. С последующим добавлением новых отчетных периодов будет повышаться качество получаемых оценок.
Для рационирования действий с остатком денежных средств помимо показателя VaR можно использовать и иные реперные точки. Например, определенные границы колебания остатка можно получить, используя правило трех сигм, значения медианы, первого и третьего квартиля. Так, в соответствии с правилом трех сигм почти все колебания исследуемого показателя (в нашем случае — это остаток денежных средств на конец рабочего дня) укладываются в интервал:
x– – 3δ < xi < x– + 3δ,
где xi — фактическое значение остатка денежных средств на конец рабочего дня;
x– — среднее значение остатка денежных средств на конец рабочего дня за накопленный ретроспективный период;
δ — среднеквадратическое отклонение значения остатка денежных средств на конец рабочего дня.
Правило трех сигм (3δ) предполагает, что с вероятностью не менее чем 99,7% все значения нормально распределенной случайной величины лежат в интервале [x– – 3δ; x– – 3δ]. Графически использование правила трех сигм с целью контроля значимости отклонений показано на рис. 2.11.
Оценивая существенность отклонения фактических остатков денежных средств от их средней величины, нужно руководствоваться следующим:
- отклонения нормальны, если разница между фактическим значением и средним значением остатка денежных средств за исследуемый период не превышает значения среднеквадратического отклонения;
- отклонения не существенны, если разница между фактическим значением и средним значением остатка денежных средств за исследуемый период находится в интервале от одного до двух среднеквадратических отклонений;
- отклонение существенно и требует вмешательства, если расхождение фактического значения и среднего значения остатка денежных средств за исследуемый период в два раза превышает значение среднеквадратического отклонения.
Для анализа поведения остатка денежных средств на счете помимо уже используемых статистических показателей математического ожидания и стандартного отклонения можно использовать и другие: медиану, первый и третий квартили.
Медиана (от лат. mediāna — середина) — это такое число выборки, при котором ровно половина элементов выборки больше него, а другая половина меньше него. С точки зрения поведения случайной величины медианой является такое число, при котором вероятность получить значение случайной величины справа от него равна вероятности получить значение слева. Можно также сказать, что медиана — это 50-й персентиль, 0,5-й квантиль или второй квартиль выборки.
Квантиль в статистике — значение, которое заданная случайная величина не превышает с фиксированной вероятностью. Принято выделять два значения квантиля:
- 0,25-квантиль называется также первым (или нижним) квартилем (от лат. quarta — четверть);
- 0,75-квантиль называется третьим (или верхним) квартилем.
Разность между третьим и первым квартилями называется интерквартильным размахом (Interquartile range). Он служит характеристикой разброса распределения величины и является неким аналогом дисперсии. Медиана и интерквартильный размах могут быть использованы вместо математического ожидания и дисперсии в случае распределений с большими выбросами (хвостами) либо при невозможности вычисления последних.
Для расчета величины первого и третьего квартиля можно воспользоваться функцией MS Excel:
КВАРТИЛЬ.ИСКЛ(диапазон;номер квартиля).
При этом номер квартиля выставляется равным 1 или 3, в зависимости от того, какой квартиль рассчитывается.
В табл. 13 приведены исходные данные, характеризующие поведение остатка денежных средств за 110 рабочих дней, и проведен расчет ключевых статистических показателей, описанных выше.
