Построение модели бинарного выбора вероятности дефолта, Отбор и классификация объясняющих переменных - Анализ и прогнозирование уровня конкурентоспособности компаний строительного комплекса

Отбор и классификация объясняющих переменных

Для всесторонней оценки строительной компании в ходе анализа будут использоваться финансовые, макроэкономические и институциональные переменные, что, как правило, улучшает качество полученных моделей (Peresetsky et al., 2011).

В работе Карминского А. М. "Модели рейтингов промышленных компаний" (2009) показатели для оценки компаний предлагается разбить на такие группы, как размер, рыночная оценка, рентабельность, баланс и денежные потоки, ликвидность, рыночные показатели и рыночные риски. В работе Тотьмяниной К. М. (2014) для анализа было принято следующее разбиение: размер компании, рентабельность, оборачиваемость, финансовая устойчивость. А система профессионального анализа рынков и компаний (СПАРК) в свою очередь предлагает: размер компании, ликвидность, деловая активность, платежеспособность, рентабельность. В этой связи в данной работе предложено остановиться на следующей классификации финансовых показателей, используемых для анализа: размер компании, рентабельность, ликвидность, деловая активность, финансовая устойчивость (см. табл. 1). В качестве источника бухгалтерской и финансовой отчетности выступила система профессионального анализа рынков и компаний. Макроэкономические показатели взяты с сайтов Росстата и Центрального Банка РФ. Для анализа были выбраны строительные компании, не представленные на бирже, которые составляют львиную долю рынка. Полученные результаты будут сравнены с работой Тотьмяниной К. (2014), в которой оценивались публичные строительные организации с точки зрения их кредитного риска. Всего на первоначальном этапе для анализа были отобраны и подготовлены 23 финансовых показателя (см. табл. 1).

Таблица. 1.

Классификация отобранных финансовых показателей

№

Название

Обозначение

Формула

Группа

1

Чистые активы

Ln_Netassets

Ln(netassets)

Размер компании

2

Выручка

Ln_rev

Ln(revenue)

Размер компании

3

Рентабельность активов

ROA

ЧП/А ср за период

Рентабельность

4

Рентабельность собственного капитала

ROE

ЧП/СК

Рентабельность

5

Рентабельность продаж

ROS

ЧП/Выр

Рентабельность

6

Коэффициент текущей ликвидности

Cur_liq

ЧП/СК

Ликвидность

7

Коэффициент абсолютной ликвидности

Abs_liq

Наиболее ликвид. активы/наиболее срочные обязательства + краткосрочные пассивы

Ликвидность

8

Коэффициент оборачиваемости оборотных активов

Rev_cur_assets

Выр/ОбА ср за период

Деловая активность

9

Коэффициент оборачиваемости капитала

Turn_assets

Выр/А ср за период

Деловая активность

10

Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности

Turn_ac_rec

Выр/Деб. Задолж. Ср за период

Деловая активность

11

Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности

Turn_ac_pay

Выр/Кр. Задолж. Ср за период

Деловая активность

12

Коэффициент оборачиваемости запасов

Turn_reserv

Выр/Запасы ср за период

Деловая активность

13

Золотое правило предприятия

Goldrule

Тр(ЧП)>Тр(Выр)>Тр(А)

Финансовая устойчивость

14

Отношение заемного капитала к активам

Liab_assets

(ДО+КО)/А ср за период

Финансовая устойчивость

15

Доля долгосрочных обязательств

Portion_fix_liab

ДО/(ДО+КО)

Финансовая устойчивость

16

Кэш флоу к заемному капиталу

CF_liab

ЧП/(ДО+КО)

Финансовая устойчивость

17

Отношение дебиторской задолженности к активам

Ac_rec_assets

Деб. задолж. ср за период/А ср за период

Финансовая устойчивость

18

Имущественное положение

Property _status

ОС/А ср за период

Финансовая устойчивость

19

Фондоотдача

Capital_product

Выр/ВнА

Финансовая устойчивость

20

Отношение рабочего капитала к активам

Work_cap_assets

(ОбА - КО)/А ср за период

Финансовая устойчивость

№

Название

Обозначение

Формула

Группа

21

Коэффициент предотвращения банкротства строительных организаций

Prevent_bank

(ДО+КО)/(А-ДО-КО)*(ДО+КО)/(ВнА+ОбА)

Финансовая устойчивость

22

Отношение дебиторской задолженности к кредиторской задолженности

Ac_recpay

Деб. задолж./Кр. задолж.

Финансовая устойчивость

23

Коэффициент автономии

Autonomy

СК/А ср за период

Финансовая устойчивость

Отбор финансовых и макроэкономических переменных производился на основе работ отечественных исследователей Карминский А. М. (2009), Карминский, А. М., Фалько С. Г. (2013), Григорьева Т. И. (2013), Татьмянина К. М. (2014), а также федерального закона "О несостоятельности (банкротстве)" (2002). Среди зарубежных исследователей были проанализированы работы Beaver W. H. (1966), Altman E. I. (2000), Ohlson J. (1980), Brunner A., Krahnen J. P., Weber M. (2000), Ramster J., Forster L. (1931), Winakor A., Smith. (1935), Mervin C. (1962), а также рекомендации по оценке кредитного риска БКБН и международных рейтинговых агентств Standard &; Poor's и Moody's. Так, например, для анализа главных балансовых соотношений будет использоваться "золотое правило" экономики любого предприятия, суть выполнения которого заключается в том, что прибыль растет быстрее выручки, в то время как выручка растет быстрее стоимости активов: Темп роста прибыли > Темп роста выручки > Темп роста активов (Григорьева, 2013). Данное правило находит отражение в увеличении доли прибыли в выручке при использовании имеющихся ресурсов. В исследовании показатель будет использоваться в виде dummy-переменной (1 - правило выполняется, 0 - нет). В соответствии с федеральным законом "О несостоятельности (банкротстве)" (2002) для анализа были взяты коэффициент текущей ликвидности, коэффициент автономии, рентабельность активов (ROA). Важность использования этих показателей также подтвердили исследования Бивера и Альтмана. Дополнительно на основе данного закона были взяты такие показатели, как коэффициент абсолютной ликвидности, характеризующий платежеспособность должника, отношение дебиторской задолженности к совокупным активам, характеризующее финансовую устойчивость должника и норму чистой прибыли (ROS), характеризующую деловую активность должника. Для оценки значимости размера строительной компании по аналогии с моделями вероятности дефолтов банков был взят показатель "натуральный логарифм суммарных активов ", который был значим почти во всех из них (Peresetsky et al., 2011). Но, проанализировав работу Григорьевой Т. И. (2013), позже было решено поменять его на натуральный логарифм чистых активов. Это связано со спецификой строительного бизнеса, которая подразумевает очень высокую долю долгосрочных обязательств в составе источников финансирования. Отдельно стоит обратить внимание на коэффициент предотвращения банкротства строительных организаций, который разработан Шохнех А. В. (2012). Автор отмечает, что во время экономической напряженности наиболее частыми проблемами строительных организаций являются сложности расчета с кредиторами, недостаточность материалов для строительно-монтажных работ, рост суммы просроченной дебиторской задолженности и нестабильность в строительно-производственном цикле. Исследования автора установили следующую формулу заблаговременной оценки банкротства:

КПбСО = ЗС/СС х ЗС/(ВА+ОА) , (3)

Где КПбСО - коэффициент предотвращения наступления банкротства; ЗС - заемные средства; СС - собственные средства; ВА - внеоборотные активы; ОА - оборотные активы.

В данном случае нормальные значения коэффициента предотвращения банкротства для строительных организаций (КПбСО) должны быть меньше или равны 0,5, тогда делается заключение о слабой вероятности дефолта. Если же значение коэффициента предотвращения банкротства растет, то растет и угроза потери финансовой устойчивости и наступления банкротства строительной компанией (Шохнех, 2012).

Данный показатель будет включен в качестве объясняющей переменной в модель, чтобы определить, является ли он значимым на сформированной выборке непубличных строительных организаций. По итогам построения финальной модели, ее прогнозная сила будет сравнена на тестовой выборке с коэффициентов предотвращения банкротства строительных организаций в качестве самостоятельного метода.

Стоит упомянуть, что все переменные, включаемые в модель, являются относительными.

Как уже отмечалось ранее, предшествующие исследования моделей вероятности дефолта указывают на улучшение прогнозной силы модели при включении в нее макроэкономических переменных (Peresetsky et al., 2011). Также для расширения модели и выявления дополнительных факторов, влияющих на несостоятельность строительных компаний, для исследования были выбраны институциональные переменные. В группе макроэкономических показателей отобраны наиболее популярные в современной литературе: сальдо торгового баланса, уровень безработицы, инфляция, индекс реального ВВП и другие. Отдельно также стоит выделить добавление переменной crisis - влияние кризисного года на вероятность дефолта, и after_cr - влияние после кризисного времени. Во избежание мультиколлинеарности за базовую переменную была принята переменная влияния предкризисного периода и не включалась в модель. По такой же схеме в данную группу были добавлены переменные admission - влияние года, в котором изменились правила допуска на рынок (переход от лицензирования к саморегулированию) и sro - влияние саморегулирования на вероятность дефолта строительных организаций по сравнению с лицензированием, которое было на строительном рынке до 1 января 2009 года. При анализе институциональных переменных предлагается исследовать значимость расположения компании в Москве и области, наличия в компании нескольких совладельцев, когда власть не сосредоточена в одних руках, нахождения компании в реестре недобросовестных поставщиков и наличия задолженности по уплате налогов. Ниже представлены отобранные переменные (см. табл. 2 и табл. 3).

Таблица 2.

Список отобранных макроэкономических переменных

№

Название

Обозначение

Источник

Ед. изм.

1

Доля прямых зарубежных инвестиций в строительство

Inv

Росстат

%

2

Сальдо торгового баланса

TB

ЦБ РФ

%

3

Номинальный курс $/RUB

Rub

ЦБ РФ

%

4

Уровень безработицы

Unemp

Росстат

%

5

Инфляция (товары и услуги)

Infl

Росстат

%

6

Инфляция (строительно-монтажные работы)

Inf_smr

Росстат

%

7

Индекс реального ВВП

GDP

ЦБ РФ

%

8

Влияние кризисного года

Crisis

9

Влияние пост кризисного периода

After_cr

10

Влияние года, в котором изменились правила допуска на рынок (переход от лицензирования к саморегулированию)

Admission

11

Влияние саморегулирования

SRO

Таблица 3.

Список отобранных институциональных переменных

№

Название

Обозначение

Формула

1

Состояние дефолта

Default
    1 - дефолт 0 - нет

2

Месторасположение

Location
    1 - Москва и МО 0 - нет

3

Наличие нескольких совладельцев

Co-owners
    1 - есть 0 - нет

4

Реестр недобросовестных поставщиков

Black_list
    1 - находится в списке 0 - нет

5

Задолженность по уплате налогов

Tax_arrears
    1 - имеется 0 - нет

Похожие статьи




Построение модели бинарного выбора вероятности дефолта, Отбор и классификация объясняющих переменных - Анализ и прогнозирование уровня конкурентоспособности компаний строительного комплекса

Предыдущая | Следующая