Опубликовано в журнале "Финансовый менеджмент" №1 год - 2018
Войко А.В.,
кандидат экономических наук, доцент Школы финансов факультета
экономических наук Национального исследовательского университета
«Высшая школа экономики», г. Москва
Вопрос финансирования электроэнергетики в последнее время является одним из наиболее острых в отрасли. Необходимость осуществления инвестиций в новые технологии генерации и транспортировки электроэнергии, необходимость делать производство электроэнергии более экологичным обусловливает задачу привлечения большого количества денежных средств в отрасль. Однако доступ к инвестиционному капиталу будут иметь компании финансово устойчивые, с отлично организованной системой менеджмента. В связи с этим выбор и использование методик прогнозирования кризисных явлений в работе предприятий электроэнергетики является одним из залогов правильного выбора объекта инвестиций.
В статье описаны существующие модели и методики анализа и прогнозирования кризисных состояний предприятий электроэнергетики в РФ, а также проведен анализ на примере крупнейших энергокомпаний на предмет определения их эффективности в современных условиях работы отрасли.
Современная тенденция в развитии электроэнергетики такова, что с каждым годом структура электрогенерации меняется: доля генерации с использованием угля, нефти и газа сокращается в пользу генерации их возобновляемых источников и атомной энергетики при всей неоднозначности и рисках последней. (рис. 1). Безусловно, подобные изменения должны учитываться энергетическими компаниями, особенно теми, где электрогенерация выполняется в основном за счет угля и углеводородного топлива.
Разумеется, это предполагает дополнительные операционные расходы, и прежде всего выполнение обширной инвестиционной программы по внедрению новых технологий генерации электроэнергии. В свою очередь, это может спровоцировать ослабление финансового положения предприятий электроэнергетики. Таким образом, необходимо заранее провести изучение финансового состояния как отрасли в целом, так и отдельных компаний, а также определить доступный инструментарий для тестирования компаний на предмет их финансовой устойчивости.
Поскольку электроэнергетические компании жестко контролируются государством и являются естественной монополией, то их банкротство практически невозможно. Даже в случае наступления признаков, указанных в федеральном законодательстве, подобные организации будут иметь государственную поддержку.
В связи с этим использование в дальнейшим такого термина, как «банкротство», применительно к электроэнергетическим компаниям представляется некорректным. Поэтому целесообразно в дальнейшем говорить о степени кризисного состояния данных компаний.
В настоящее время разработано достаточно большое количество методов, позволяющих определить наличие кризисного состояния в организации. Методы различаются областью применения, составом показателей, точностью диагностирования и другими характеристиками.
В настоящее время на федеральном уровне принято несколько документов, в которых рассмотрены критерии для анализа финансового состояния организаций. К этим документам относятся:
- постановление Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367 «Об утверждении правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа» [2];
- приказ Минэкономразвития России от 21 апреля 2006 г. № 104 «Об утверждении Методики проведения Федеральной налоговой службой учета и анализа финансового состояния и платежеспособности стратегических предприятий и организаций» [3];
- приказ Министерства промышленности и энергетики РФ и Минэкономразвития России от 25 апреля 2007 г. № 57/134 «Об утверждении Методических рекомендаций по составлению плана (программы) финансового оздоровления» [5];
- приказ Минэкономразвития России от 18 апреля 2011 г. № 175 «Об утверждении Методики проведения анализа финансового состояния заинтересованного лица в целях установления угрозы возникновения признаков его несостоятельности (банкротства) в случае единовременной уплаты этим
лицом налога» [7].
Разберем методики, представленные в данных документах, подробнее.
В соответствии с Правилами проведения арбитражным управляющим финансового анализа для оценки состояния организаций предписывается расчет следующих показателей [2]:
- коэффициентов, характеризующих платежеспособность должника;
- коэффициентов, характеризующих финансовую устойчивость должника;
- коэффициентов, характеризующих деловую активность должника.
На основании приказа Минэкономразвития России от 21 апреля 2006 г. № 104 выявляются платежеспособность и угроза банкротства предприятий. В соответствии с приведенной методикой все организации делятся на пять групп по мере изменения платежеспособности. В основу методики положен расчет двух показателей [3]:
- степени платежеспособности по текущим обязательствам;
- коэффициента текущей ликвидности.
От того, какие значения будут получены в результате их расчета, организацию можно отнести к одной из групп, представленных в табл. 1.
Иная система критериев представлена в приказе Министерства промышленности и энергетики РФ и Минэкономразвития России от 25 апреля 2007 г. № 57/134. В данном документе рекомендуется в рамках плана финансового оздоровления проводить расчет показателей, характеризующих финансовохозяйственную деятельность организации (табл. 2). Однако в приказе не приведены критерии классификации организаций по степени кризисных явлений.
В соответствии с приказом Минэкономразвития России от 18 апреля 2011 г. № 175 анализ финансового состояния заинтересованного лица по данным бухгалтерской отчетности на последнюю отчетную дату проводится по показателям, представленным в табл. 3.
На основании анализа показателей делается вывод об отсутствии угрозы возникновения признаков несостоятельности (банкротства) организации в случае единовременной уплаты ею налога, если соблюдается одно из следующих условий: если сумма поступлений, денежных средств на счета в банках за 3-месячный (6-месячный – для стратегических организаций и субъектов естественных монополий) период, предшествующий подаче заявления о предоставлении отсрочки или рассрочки:
1) больше или равна сумме краткосрочных заемных средств и кредиторской задолженности;
2) меньше суммы краткосрочных заемных средств и кредиторской задолженности, но больше или равна сумме, указанной в сумме краткосрочных заемных средств и кредиторской задолженности без учета суммы налога, на которую возможно предоставление отсрочки или рассрочки, и при этом имеется чистая прибыль отчетного периода;
3) меньше суммы краткосрочных заемных средств и кредиторской задолженности без учета суммы налога, на которую возможно предоставление отсрочки или рассрочки.
В остальных случаях делается вывод о наличии угрозы возникновения признаков несостоятельности (банкротства) заинтересованного лица в случае единовременной уплаты им налога.
Помимо рассмотренных выше методик для оценки степени кризисного состояния широко используются модели количественной, рейтинговой и экспертной оценки вероятности банкротства. За рубежом степень риска наступления кризисной ситуации выявляют с помощью факторных моделей, разработанных по результатам многомерного дискриминантного анализа. К таким моделям относят модели: Э. Альтмана, Лиса, Ж. Лего, Г. Спрингейта, Бивера. В последнее время подобные модели начали разрабатываться и российскими учеными [8].
В частности, широкую известность получили модели, предложенные М.А. Федотовой, Р.С. Сайфулиным, Г.Г. Кадыковым, модель, разработанная в Иркутской государственной экономической академии, и др.
Для выбора моделей, которые позволили бы получить корректные результаты оцени кризисного состояния электроэнергетических компаний по данным финансовой отчетности, в общем случае можно использовать следующий алгоритм:
1) определение наличия кризисной ситуации по методикам, приведенным в нормативных документах;
2) расчет показателей по факторным моделям с целью определения факта наличия кризисной ситуации;
3) сравнение результатов полученных исследований и выбор наиболее корректной модели для осуществления экспресс-оценки кризисного состояния компании.
Таким образом, возникает вопрос: насколько приведенные выше модели и методики позволяют оценить вероятность банкротства или ухудшения финансового положения компаний, работающих в отрасли электроэнергетики? Более того, какие показатели необходимо включить дополнительно в расчет их финансового состояния в рамках существующих методик или моделей?
В качестве объекта исследования мы сделали выборку из шести крупнейших российских электроэнергетических компаний. Информационной основой исследования послужили: бухгалтерский баланс, отчет о финансовых результатах, отчет о движении денежных средств за 2014–2016 гг. В качестве инструмента анализа выберем несколько методик прогнозирования банкротства или определения финансового состояния в целях установления перспектив восстановления или утраты платежеспособности. Поэтому методики, основанные на оценке качественных характеристик или производственных возможностей предприятий, использоваться не будут, так как в этом случае сравнение их между собой будет некорректным.
Таким образом, тестироваться будут пятифакторная модель определения вероятности банкротства Альтмана как одна из наиболее популярных, схожая с ней модель Спрингейта и отечественная разработка – модель Кадыкова–Сайфуллина.
Также из числа дискриминантных моделей рассмотрим модель Бивера [Там же].
Основным отличием модели Бивера от иных систем диагностики банкротства предприятия является то, что в данной системе не является основным интегральный показатель (если сравнивать с моделью Альтмана), а также не учитывается вес каждого отдельного коэффициента. Значения нескольких
коэффициентов сравниваются с нормативными величинами, и в соответствии с ними предприятию присваивается одно из трех состояний:
1-й класс – финансово устойчивое;
2-й класс – вероятное банкротство в течение 5 лет;
3-й класс – вероятное банкротство в течение 1 года.
Из методик, определяющих предрасположенность предприятия к банкротству и описанных в нормативной литературе, были выбраны две:
1) методика, разработанная в рамках правил арбитражного управляющего для определения финансового состояния предприятия;
2) методика, разработанная Минэкономразвития России для целей определения финансового состояния стратегических предприятий и организаций.
Выбор первой обусловлен довольно большим количеством используемых финансовых коэффициентов, что позволяет сравнить эффект от ее использования с многофакторными моделями. Вторая методика интересна тем, что использует коэффициент восстановления/утраты платежеспособности в течение 6 и 3 месяцев соответственно.
Результаты исследования компаний на предмет наличия признаков кризисного состояния представлены в табл. 4.
Проведенная оценка степени кризисного состояния электроэнергетических компаний по вышеперечисленным методикам и моделям позволила выявить их недостатки, состоящие в том, что:
- методики, разработанные на федеральном уровне, не позволяют определить интегральный показатель степени кризисного состояния. Они основаны на вычислении значительного количества коэффициентов, не связанных между собой логическими связями. В результате подобных расчетов возрастает роль субъективного мнения специалиста, осуществляющего подобную оценку;
- дискриминантные модели не позволяют с высокой точностью осуществить прогноз. Полученные с их помощью результаты имеют определенную степень вероятности. Кроме того, большинство моделей данной группы построены на данных иностранных компаний, что также накладывает отпечаток на качество конечных результатов.
В результате дискриминантные модели фактически противоречат друг другу, несмотря на то что, скажем, модели Спрингейта и Альтмана схожи по своей сути.
Однако разные весовые коэффициенты делают компании попеременно то почти банкротами, то вполне финансово устойчивыми.
В то же время методики, основанные на действующих нормативных документах, также не могут быть названы идеально подходящими для выявления кризисных явлений в электроэнергетике. Так, методика, разработанная для ФНС, почти во всех случаях дает негативную оценку финансовому состоянию компаний из-за низкого коэффициента текущей ликвидности, совершенно не учитывая особенности функционирования таких компаний в части управления оборотным капиталом.
За период с 2014 по 2017 г. наблюдалась положительная динамика по отраслевому индексу ММВБ Электроэнергетика (рис. 2). Графики стоимости акций компаний, исследованных в настоящей статье и входящих в индекс, практически в точности повторяют его конфигурацию [9].
В случае роста стоимости акционерного капитала компаний, как правило, их финансовое положение не вызывает опасений, что и подтверждают модель Кадыкова–Сайфуллина и методика для арбитражных управляющих. В них учтен тот момент, что структура оборотного капитала, как и его величина, могут не отвечать тем ограничениям по коэффициентам ликвидности, которые являются общепринятыми. Поэтому сочетание показателей текущей ликвидности и коэффициентов автономии или обеспеченности собственными средствами, наряду с коэффициентами рентабельности и фондоотдачи, существенно снижает вероятность ошибки при диагностике кризисного состояния компаний электроэнергетики. Таким образом, практически все компании, кроме ПАО «Квадра», характеризуются удовлетворительным финансовым состоянием, что подтверждается данными расширенного финансового анализа, проведенного за рамками настоящей статьи, а также годовыми отчетами самих компаний, подготовленными для потенциальных инвесторов.
Проведенное исследование показало, что разные методики по-разному трактуют состояние организаций на определенный момент времени и выбрать единственную, наиболее корректно проводящую оценку затруднительно. В связи с этим необходима более совершенная модель, включающая информацию, отражающую степень доверия рынка и заинтересованность инвесторов в приобретении ценных бумаг предприятий электроэнергетики. В этом случае появится возможность провести адекватную оценку кризисного состояния (или подтвердить отсутствие кризисных явлений) электроэнергетических компаний.
Литература
1. Annual Energy Outlook 2016// eia.gov/outlooks/aeo/pdf/0383(2016)
2. Постановление Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367 «Об утверждении правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа». consultant.ru/document/cons-doc-LAW-42901 (дата обращения: 07.08.2017).
3. Приказ Минэкономразвития России от 21 апреля 2006 г. № 104 «Об утверждении Методики проведения Федеральной налоговой службой учета и анализа финансового состояния и платежеспособности стратегических предприятий и организаций». consultant.ru/document/cons-doc-LAW-61032 (дата обращения: 04.08.2017).
4. Федеральный закон от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ (ред. от 25.11.2017) «О несостоятельности (банкротстве)» consultant.ru/document/cons-doc-LAW-39331 (дата обращения: 07.08.2017).
5. Приказ Министерства промышленности и энергетики РФ и Минэкономразвития России от 25 апреля 2007 г. № 57/134 «Об утверждении методических рекомендаций по составлению плана (программы) финансового оздоровления». consultant.ru/document/cons-doc-LAW-69134 (дата обращения: 10.08.2017).
6. Приказ Минфина России и ФКЦБ России от 29 января 2003 г. № 10н/03-6/ПЗ «Об утверждении Порядка оценки стоимости чистых активов акционерных обществ» consultant.ru/document/cons-doc-LAW-41303 (дата обращения: 05.08.2017).
7. Приказ Минэкономразвития России от 18 апреля 2011 г. № 175 «Об утверждении Методики проведения анализа финансового состояния заинтересованного лица в целях установления угрозы возникновения признаков его несостоятельности (банкротства) в случае единовременной уплаты этим лицом налога».consultant.ru/document/cons-doc-LAW-115519 (дата обращения: 17.08.2017).
8. Жилкина А.Н. Финансовый анализ. – М.: Юрайт, 2017.
9. Годовой отчет за 2016 г. ПАО «ИнтерРАО ЕЭС» interrao.ru/upload/docs/Inter-RAO-Annual-Report-2016.pdf (дата обращения: 07.08.2017).
10. Годовой отчет за 2016 г. ПАО «ФСК ЕЭС» fsk-ees.ru/shareholders-and-investors/disclosure-of-information/share-performance/2016 (дата обращения: 07.08.2017).
11. Годовой отчет за 2016 г. ПАО «РусГидро» ar2016.rushydro.ru/ru/
12. Годовой отчет за 2016 г. ПАО «Квадра – генерирующая компания quadra.ru/shareholders/disclosure-of-information/annual-reports (дата обращения: 07.08.2017).
13. Годовой отчет за 2016 г. ПАО «Росэнергоатом» report2016.rosenergoatom.ru/#/ (дата обращения: 07.08.2017).
14. Годовой отчет за 2016 г. ПАО «Россети» rosseti.ru/investors/info/year (дата обращения: 07.08.2017).
15. Официальный сайт Московской биржи moex.com/ru/index/MICEXPWR (дата обращения: 07.08.2017).
