Аналитическая фабрика. Как настроить финансовую аналитику под задачи бизнеса - Владимир Волнин

прибыли (EBIT) за анализируемый период;

δEBIT – среднеквадратическое отклонение величины операционной прибыли (EBIT) за анализируемый период.

Если EBIT и δEBIT при расчете значения t-распределения Стьюдента остаются всегда неизменны, то величина DP может меняться в зависимости от моделируемой структуры капитала компании.

Давайте рассмотрим особенности данного метода более подробно. Прежде всего отмечу, что вариантов его использования на практике существует несколько. Формально они отличаются лишь тем, как определяется величина кредитного рейтинга.

Кредитный рейтинг представляет собой интегральную оценку финансовой устойчивости и платежеспособности страны, заемщика или отдельного кредитного продукта, предоставленного заемщику.

Рейтинг выражает мнение рейтингового агентства или компании, проводящей его расчет, относительно будущей способности заемщика своевременно и в полном объеме осуществлять выплаты кредиторам в погашение основной суммы задолженности и процентов по ней. Кредитные рейтинги обычно выставляются и публикуются специализированными рейтинговыми агентствами, наиболее известными из которых являются Moody’s, Standard & Poor’s, Fitch, Duff & Phelps. Среди российских рейтинговых агентств можно отметить РБК, «Эксперт РА», Moody’s Interfax Rating Agency, РИА Рейтинг, Национальное рейтинговое агентство, РА «АК&М», РА «Рус-Рейтинг».

В табл. 89 представлены шкалы кредитных рейтингов, которые используют в своей деятельности ведущие мировые рейтинговые агентства. Рейтинговые оценки выставляются в соответствии с характеристиками заемщика, а также с учетом срока обращения обязательств (краткосрочные обязательства могут получить более высокий рейтинг).

В рамках исследуемого метода я предлагаю использовать рейтинговую шкалу, разработанную специалистами Standard & Poor’s.

Вариант 1. Моделирование вероятности дефолта при разных значениях структуры капитала

Алгоритм действий финансового аналитика следующий:

1. Определяем сценарии для моделирования в зависимости от задаваемого значения доли заемного капитала в общей величине капитала (Capital, C):

Обратим внимание, что под заемным капиталом здесь следует понимать долгосрочные и краткосрочные платные обязательства (LTD, STD). Иные источники финансирования, относящиеся к обязательствам компании (например, кредиторская задолженность), в расчете не участвуют.

2. Для каждого сценария проводим расчет коэффициента финансового рычага:

3. Для каждого сценария определяем величину заемного капитала исходя из полученного значения коэффициента финансового рычага и величины собственного капитала компании на последнюю отчетную дату (она будет единой для всех сценариев).

4. В зависимости от заданной доли заемного капитала определяем значение кредитного рейтинга.

Еще раз отмечу, что в качестве базового варианта рейтингования используется шкала Standard & Poor’s. При этом необходимо установить соответствие между шкалой рейтинга и значением доли заемного капитала в общей величине активов компании. Реализовать это можно следующим образом.

Общее количество рейтинговых категорий по шкале Standard & Poor’s составляет 23 (табл. 90). Тогда шаг доли заемного капитала для каждой категории рейтинга составляет:

На основе этого в табл. 90 предложены нижние и верхние границы долей заемного капитала для отнесения к той или иной категории рейтинга.

Для упрощения расчетов количество категорий рейтинга можно сократить, например до 20. Тогда шаг будет составлять 5 %:

В этом случае верхняя и нижняя границы будут несколько иными.

Необходимо отметить, что указанное соответствие между шкалой рейтинга и значением доли заемного капитала носит довольно условный характер, поскольку установление рейтинга зависит от большого числа показателей, характеризующих финансовые риски и бизнес-риски компании. Тем не менее приведенный принцип представляется вполне работоспособным. При этом, определяя рейтинговую категорию для установленного значения доли заемного капитала, необходимо ориентироваться на нижнюю границу интервала.

5. В зависимости от значения кредитного рейтинга по таблицам соответствия этому значению коэффициента покрытия процентов, составленным А. Дамодараном, определяем величину спреда дефолта (Default Spread) (табл. 91). Она необходима для того, чтобы рассчитать стоимость заемного финансирования и показатель PD:

RD = Rf + CRP + Default Spread,

где Rf (Risk-free Rate) – безрисковая ставка по американским долгосрочным казначейским облигациям, %;

CRP (Country Risk Premium) – премия за риск на суверенном рынке, %.

В качестве безрисковой ставки использована ставка доходности по десятилетним американским казначейским облигациям. Значение премии за риск на суверенном рынке также определялось на основании данных интернет-портала А. Дамодарана (табл. 92).

Для доли заемного капитала в общем объеме капитала 10 % и применения упрощенной шкалы значение рейтинга составит АА. В этом случае спред дефолта для крупных промышленных компаний будет равен 1 %. Тогда стоимость заемного финансирования составит:

RD = Rf + CRP + Default Spread = 2,686 % + 2,82 % + 1 % = 6,506 %.

Далее, используя формулу приведения стоимости капитала к стоимости, выраженной в национальной валюте, через корректировку на темпы инфляции (табл. 93), получим следующий результат:

1. Отталкиваясь от найденного значения процентной ставки, проводим расчет величины PD как произведения процентной ставки на величину заемного капитала для соответствующего сценария:

PD = RD′ × Debt.

2. Определяем значение t-статистики Стьюдента.

Например, при доле заемного капитала 10 % оно будет равно:

Таким образом, в расчете для каждого последующего значения доли заемного капитала будет меняться только значение, характеризующее PD.

3. Проводим расчет вероятности дефолта с помощью функции СТЬЮДРАСП:

СТЬЮДРАСП(x;степени_свободы; хвосты)

или

СТЬЮДРАСП (значение t-статистики для соответствующего сценария;5;2).

Далее представлен подробный расчет на примере финансовой отчетности по РСБУ ПАО «Камаз» (табл. 94).

Ниже показан график зависимости между долей заемного капитала и значением вероятности дефолта (рис. 3.33).

Очевидно, что финансовые риски компании крайне высоки. Даже при отсутствии заемного капитала вероятность неплатежеспособности и дефолта весьма значительна ввиду высокой волатильности операционной прибыли (EBIT). По данным на конец 2018 г., доля заемного капитала (платных источников) в общем объеме капитала составила 67,6 %, а при использовании показателя чистого долга – 61,5 %, что является крайне обременительным для компании. Результаты моделирования характеризуют дефолт для данных уровней заемного капитала. Если посмотреть на фактические значения операционной прибыли (EBIT) и величину процентов к уплате (Interest) в анализируемом периоде 2013‒2018 гг., то можно увидеть явную недостаточность операционной прибыли. По сути, свои финансовые обязательства компания выполняет за счет процентов к