ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ДЕБИТОРОВ ПРЕДПРИЯТИЯ В СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ

Эффективное управление дебиторской задолженностью всегда играло огромную роль в деятельности любой организации, поскольку всегда существует риск ее перехода сначала в состав просроченной, а затем – в состав невозвратной, что приводит к дефициту денежных средств, увеличению кредиторской задолженности и, как следствие, уменьшению финансового результата от основной деятельности. Поэтому каждое предприятие заинтересовано в кредитоспособности дебиторов, в том числе в успешном возврате денежных средств за реализованную продукцию.

Однако в литературе недостаточное внимание уделяется оценке кредитоспособности дебиторов с учетом отраслевой специфики, включая строительную отрасль. В строительных компаниях, чья отрасль во многом предопределяет перспективы роста экономики страны, дебиторская задолженность занимает высокую долю в активах предприятия, и в последнее время наблюдается увеличение доли невозвратных долгов, что негативно сказывается на финансовом состоянии данных предприятий. Кроме того, по данным государственной статистики, среди факторов, ограничивающих производственную деятельность строительных организаций, на третьем месте стоит неплатежеспособность заказчиков. В связи с этим для строительных предприятий необходимо разработать эффективную методику оценки кредитоспособности дебиторов, а именно генеральных подрядчиков строительных работ, которые занимают наибольшую долю в дебиторской задолженности подрядчиков.

В качестве методики оценки кредитоспособности компаний в строительной отрасли автором был выбран финансовый метод, в частности логит-модель прогнозирования банкротства.

Согласно этой модели, вероятность банкротства оценивается по следующей формуле:

                                                                          (1)

,

где – вероятность банкротства компании-дебитора, которая может принимать значения от 0 до 1;

e – число Эйлера;

Z – уравнение регрессии;

X1, X2,…,Xn – заданные показатели (независимые переменные), характеризующие финансовое состояние дебитора;

β1, β2,...βn – коэффициенты при показателях, которые отражают степень их влияния на вероятность банкротства.

В целях построения логит-модели были выбраны коэффициенты, которые применяли многие авторы в своих работах, такие как Е.А. Федорова, Я.В. Тимофеев, М.Ф. Салахиева, Е.С. Абрамова а также зарубежные авторы Йен Шерн Лио и Суй Син Мао. Данные показатели, по их мнению, наиболее полно отражают кредитоспособность строительных компаний:

1. Коэффициент быстрой ликвидности (Кбл);

2. Коэффициент соотношения заемных и собственных средств (Кзис);

3. Рентабельность активов (Ра);

4. Рентабельность продаж (Рп);

5. Доля дебиторской задолженности в валюте баланса (Ддз);

6. Доля кредиторской задолженности в валюте баланса (Дкз);

7. Доля оборотных активов в валюте баланса (Доа);

8. Коэффициент оборачиваемости активов (Коа);

9. Коэффициент платежеспособности (Кпл);

10. Финансовый леверидж (ФЛ).

Коэффициент быстрой ликвидности использовали многие авторы в своих работах, как характеристику способности организации погасить свои краткосрочные обязательства за счет продажи ликвидных активов.

Коэффициент соотношения заемных и собственных средств также играет не менее важную роль при анализе кредитоспособности организации, в особенности строительной, так как, согласно статистике, большинство действующих и обанкротившихся компаний имеют низкий уровень собственного капитала и значительную величину долгосрочных и краткосрочных обязательств.

Кроме того, особенностью строительных организаций является низкая рентабельность, на уровень которой влияют как сроки строительства, так и спрос на строительство. Для компании, предоставляющей отсрочку платежа, важно быть уверенной, что дебитору хватает средств на покрытие не только затрат на организацию производства и оплаты труда, а также на расчеты с кредиторами. У компании-дебитора также должны быть свои покупатели, которые смогут принести ей доход, что повысит шансы рассчитаться с контрагентами.

Дебиторская задолженность занимает существенную долю в валюте баланса строительных компаний, и, чем больше становится эта доля, тем меньше остается средств у компании для расчетов с контрагентами. Когда платежи дебиторов задерживаются, компании приходится использовать заемные средства для обеспечения своей деятельности, увеличивая долю кредиторской задолженности в валюте баланса.

Коэффициент оборачиваемости активов также является значимым для модели прогнозирования банкротства, так как он отражает особенность строительных организаций, связанную с большой долей доходов будущих периодов, которая занижает данный показатель.

Коэффициент платежеспособности отражает долю средств, вложенных собственниками компании в ее имущество, что характеризует степень ее независимости от кредиторов. Соответственно, чем ниже коэффициент платежеспособности, тем более зависима компания от внешних источников финансирования, что может говорить о неустойчивости ее финансового положения.

Коэффициент финансового левериджа дает понимание о соотношении собственных и заемных средств компании-дебитора, на основании чего можно также судить об его устойчивости.

Для построения модели была сделана выборка по строительным компаниям с использованием системы СПАРК. Компании были отобраны по следующим критериям:

1. Размер компании. Автором были рассмотрены только средние и крупные компании.

2. Величина чистых активов. Из выборки были исключены действующие компании, имеющие отрицательные чистые активы.

3. Значения коэффициентов. Из выборки были исключены компании, имеющие завышающие коэффициенты.

Таким образом, было отобрано 378 строительных компаний, среди которых 62 – компании, признанные банкротами, и 316 – компании, успешно продолжающие свою деятельность.

В качестве независимых переменных (X1, X2,…,Xn) были рассчитаны 10 показателей, данные для которых брались за 2016 г. Для проверки возможной взаимосвязи между финансовыми показателями было необходимо построить корреляционную матрицу, используя прикладной программный пакет Gretl.

Таблица 1.

Корреляционная матрица исследуемых показателей

Согласно шкале Чеддока, если коэффициент корреляции больше 0,7, то это говорит о сильной взаимосвязи двух показателей, то есть каждый из них дублирует информацию другого показателя. Таким образом, показатель доли кредиторской задолженности в валюте баланса имеет заметную связь с долей оборотных активов в валюте баланса и с коэффициентом платежеспособности, поэтому данный показатель был исключен из исследования.

Далее были построены несколько версий логит-моделей с постепенным исключением незначимых коэффициентов. Для проверки качества моделей анализировались три информационных критерия, которые говорят об улучшении регрессионной модели, когда они становятся меньше. То есть чем меньше значение данных критериев, тем модель лучше.

Таблица 2.  

Связь качества логит-модели с исследуемыми коэффициентами

Последняя модель показала значимость оставшихся двух показателей – рентабельности активов и доли дебиторской задолженности в валюте баланса (р-значение < 0,01).

Таблица 3.

Проведенные расчеты в программе Gretl

Таким образом, можно сказать, что наиболее подходящими коэффициентами для прогнозирования банкротства строительных компаний будут рентабельность активов и доля дебиторской задолженности в валюте баланса, так как именно эти показатели продемонстрировали высокую значимость на уровне 1%, что характерно для большой выборки компаний.

Таким образом, вероятность банкротства будет оцениваться по формуле:

                                               (2)

где  – рентабельность активов;

 – доля дебиторской задолженности в валюте баланса.

Отрицательный коэффициент первого показателя -28,83 говорит о том, что при увеличении рентабельности активов компании на 1 процентный пункт значение Z увеличится на 0,2883 в отрицательном выражении, что приведет к снижению вероятности банкротства компании .

Коэффициент второго показателя 1,657 говорит о том, что при увеличении доли дебиторской задолженности в валюте баланса на 1 процентный пункт, значение Z увеличиться на 0,01657, что приведет к увеличению вероятности банкротства компании.

Таким образом, данная модель адекватно выражает влияние трех финансовых показателей на вероятность банкротства компаний. Модель предназначена для применения компаниями, занятыми в строительной отрасли, в частности, теми организациями, которые выполняют роль подрядчика и проводят оценку кредитоспособность заказчика строительных работ.

Список литературы:

1. Салахиева М.Ф. Разработка моделей диагностики и прогнозирования вероятности банкротства предприятия // Аудит и финансовый анализ – 2012. – № 3. – С. 181.
2. Спарк – Мониторинг платежей [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://group.interfax.ru/payments/ (дата обращения: 25.05.2018).
3. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/finance/# (дата обращения: 25.05.2018).
4. Федорова Е.А. Тимофеев Я.В. Разработка моделей прогнозирования банкротства российских предприятий для отраслей строительства и сельского хозяйства // Финансы и кредит – 2015. – № 32. – С. 2-10.
5. Leow Y.S., Mao X. Forecasting Corporate Business Failure with an Innovative Model: An application on UK construction Companies [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3022168 (дата обращения: 25.05.2018).