F ? L H > B D : E B K D : G ? I E : L ? @ ? K I H K H Я F...

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение

высшего образования

«Финансовый университет при Правительстве

Российской Федерации»

На правах рукописи

Кудрявцев Дмитрий Сергеевич

МЕТОДИКА АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ РИСКА

НЕПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ

МАЛОГО БИЗНЕСА

Специальность 08.00.12 – Бухгалтерский учет, статистика

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор

Ильенкова Наталья Дмитриевна

Москва – 2015

2

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение ........................................................................................................................... 4

ГЛАВА 1 Исследование роли, функций и рисков сегмента предприятий малого

бизнеса ............................................................................................................................ 15

1.1 Территориально-отраслевой анализ развития малого бизнеса в Российской

Федерации ...................................................................................................................... 15

1.2 Анализ роли и функций малого бизнеса в экономике ........................................ 28

1.3 Классификация рисков малых предприятий ........................................................ 35

ГЛАВА 2 Методические вопросы оценки риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса ........................................................................................ 48

2.1 Экспертный метод разработки критериев эффективности методик оценки

риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса .................................... 48

2.2 Анализ зарубежного опыта оценки риска неплатежеспособности .................... 55

2.3 Анализ российских моделей оценки риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса ........................................................................................ 70

2.4 Сравнительный анализ возможности методик для оценки риска

неплатежеспосбоности предприятий малого бизнеса ............................................... 85

Глава 3 Разработка методики оценки риска неплатежеспособности предприятий

малого бизнеса ............................................................................................................... 93

3.1 Методика отбора факторов риска неплатежеспособности малых предприятий

......................................................................................................................................... 93

3.2 Анализ “качества” методики оценки риска неплатежеспособности предпритий

малого бизнеса ............................................................................................................. 109

3.3 Метод определения вероятности риска неплатежеспособности предпритий

малого бизнеса ............................................................................................................. 115

3.4 Предварительная оценка риска неплатежеспособности малого предпрития . 120

Заключение .................................................................................................................. 124

3

Список литературы ..................................................................................................... 129

Приложение А Определение «платежеспособности» в научной литературе ....... 143

Приложение Б Определение «кредитного риска» в научной литературе ............ 144

Приложение В Распределения значений факторов, используемых в методике

оценки риска неплатежеспособности ........................................................................ 145

Приложение Г Таблица критических значений t-критерия Стьюдента ................ 149

Приложение Д Пример 1: Определение вероятности наступления

неплатежеспособности ............................................................................................... 153

Приложение Е Пример 2: Определение вероятности наступления

неплатежеспособности ............................................................................................... 157

Приложение Ж Форма анкеты для оценки риска неплатежеспособности ............ 162

Приложение И Основные показатели деятельности малых предприятий ............ 165

4

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертационного исследования. Стабильное и

уверенное развитие экономики России напрямую зависит от ситуации в

различных сегментах бизнеса. Значительное влияние на экономику оказывает

сегмент малого и среднего бизнеса, как основной генератор рабочих мест и

социального обеспечения населения. В настоящее время вклад малого и среднего

бизнеса в ВВП составляет 21%., занятость в этом секторе колеблется возле

значения 18 миллионов человек, что не превышает четвертую часть от общего

числа занятых в экономике. По мнению экспертов потенциал роста малого и

среднего бизнеса в объеме ВВП составляет 50%.

В процессе своей коммерческой деятельности большинство организаций

из различных сегментов бизнеса заключает сделки с малыми предприятиями. При

этом сотрудничество с малыми предприятиями сопряжено с повышенным

уровнем риска неплатежеспособности, который заключается в высокой

вероятности наступления факта неисполнения обязательств малых предприятий

перед стейкхолдерами. Так, до 85% новых малых предприятий закрывается в

первый год своего существования. Из 100 образованных малых предприятий к

четвертому году прекращают деятельность 94 малых предприятия. Данное

обстоятельство приводит к тому, что стейкхолдеры минимизируют

сотрудничество с малыми предприятиями.

Повышенный уровень риска неплатежеспособности не позволяет

стейкхолдерам активнее задействовать в своем бизнесе более гибкие и мобильные

малые предприятия и, с другой стороны, создаются барьеры для предприятий

малого бизнеса, которые заключаются в затруднении имплементации с крупным

бизнесом, а также низким темпом развития экономических связей. В связи с этим,

у стейкхолдеров возникают сложности с оценкой риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса. Вопрос оценки риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса становится еще более актуальным в текущей

5

экономической ситуации, в условиях растущих взаимных неплатежей

контрагентов.

Отсутствие рабочих методик оценки риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса, отвечающих современным требованиям

стейкхолдеров, является одним из факторов замедления экономического роста.

Всестороннее исследование предлагаемых подходов к оценке риска

неплатежеспособности предприятий малого бизнеса, проведенное на базе

научных источников, позволяет сделать вывод о недостаточной изученности этой

проблемы. В существующих методиках неоднозначно трактуются факторы риска

и не содержатся практические рекомендации по их оценке и использованию

методик в работе стейкхолдеров. Своевременное всестороннее исследование

вопроса оценки неплатежеспособности предприятий малого бизнеса и разработка

на этой основе действенной методики позволяют устранить имеющиеся пробелы.

Степень разработанности проблемы исследования. Проблемы

безопасности и риска. Вопросы анализа и оценки предпринимательских рисков,

включая исследование риска неплатежеспособности, затрагиваются, в работах

многих российских ученых.

Например, Быков В.А. глубоко изучил вопрос оценки способности

предприятия исполнять свои обязательства по балансовым показателям.

Глазов М.М., предложил методологию и методику экономического анализа,

раскрыл суть диагностического метода, применяемого при аналитическом

обследовании предприятия. Градов А.П. предложил схему алгоритма

комплексного анализа состояния безопасности предприятия. Ильенкова Н.Д.

раскрыла сущность финансовой экономики фирмы, уделив особое внимание

факторам, влияющим на финансовые результаты и на финансовое состояние

фирмы, и предложила концепцию риска хозяйственной деятельности, базируясь

на учете риска невостребованности продукции. Коробов М.Я., исследовал

вопросы финансового состояния предприятий, Качалов Р.М. выделил и

систематизировал факторы хозяйственного риска, предложил спецификацию

методов управления хозяйственным риском. Клейнер Г.Б., изложил теорию

6

производственных функций и дал практические рекомендации по их построению

и использованию. Кузин Б.И., предложил инструменты анализа баланса

предприятия и выделил факторы и показатели платежеспособности фирмы.

Маркарьян С. Э., Маркарьян Э.А. исследовали вопросы формирования и анализа

финансовых результатов, финансового состояния и деловой активности

предприятий. Фащевский В.Н. уточнил различия между понятиями

«платежеспособность» и «ликвидность». Федотова М.А. предложила модель

влияния платежеспособности предприятия на его стоимость. При этом ни один из

исследователей не обращал должного внимания на поведенческую модель малого

предприятия, в которой отражается его отношение к выполнению обязательств

перед партнерами.

Финансовый анализ и практика его применения широко рассмотрена в

трудах российских и зарубежных исследователей. Основоположником

моделирования финансового состояния предприятия был Альтман Э.,

предложивший интегральную оценку вероятности банкротства предприятия на

базе нескольких финансовых показателей. Современные российские ученые

Баканов М.И., Бариленко В.И., Барнгольц С.Б., Герасименко Г.П., Донцова Л.В.,

Ендовицкий Д.А., Ефимова О.В., Ковалев В.В., Королев О.Г., Мельник М.В.,

Негашев Е.В., Никифорова Е.В., Никифорова Н.А., Патров В.В., Шеремет А.Д.,

Шнейдман Л.З. расширили перечень финансовых показателей, предложили

критериальные значения, распространили финансовый анализ на иные аспекты

хозяйственной деятельности предприятия. Синельникова Е.В. предложила

дополнить анализ финансового состояния предприятия нефинансовыми

факторами, например, оценкой интеллектуальных способностей

предпринимателя. Тем не менее, в научных работах указанных ученых

недостаточно полно изучены вопросы, связанные с оценкой финансового

состояния предприятия только на основе общедоступной информации, мало

внимания уделено вопросам интегральной количественной оценки финансового

состояния предприятия, требуют уточнения вопросы практического применения

результатов использования методик финансового анализа.

7

Теоретические подходы и прикладное использование математического

инструментария в экономическом, в частности финансовом анализе получили

отражение в трудах многих исследователей, например Бабешко Л.О.,

Бывшева В.А., Госсета В., Красса М.С., Одинцова Б.Е., Орла Е.Н., Росса Г. В.,

Фишберна П. Следует отметить вклад Помазанова М.В. в разработку методологии

статистического, финансового анализа и математического моделирования

вероятностей наступления событий. Информационная база исследования

построена с использованием решений и рекомендаций Голосова О.В.,

Деминой И.Д., Дрогобыцкого И.Н., Чистова Д.В., Шуремова Е.Л. Естественно,

что с совершенствованием методологии оценки риска неплатежеспособности

малых предприятий потребуется соответствующее развитие ее информационного

и программного обеспечения.

Несмотря на растущее внимание исследователей к оценке риска

неплатежеспособности предприятий малого бизнеса, целостная методика его

анализа, включающая оценку доверительных отношений между партнерами

бизнеса и соответствующий инструментарий для его проведения, до сих пор не

разработана. Это обстоятельство в значительной мере определило цель, задачи и

структуру настоящего диссертационного исследования.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке методики

анализа и оценки риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса в

процессе заключения сделок с малыми предприятиями на основе рейтингового

подхода.

Достижение поставленной цели осуществлялось путем решения ряда

логически взаимосвязанных задач, последовательно раскрывающих тему

диссертационного исследования:

проведение ретроспективного анализа предметной области малого бизнеса и

определение текущих проблем его развития, требующих безотлагательного

решения;

8

исследование основных требований стейкхолдеров к инструментарию оценки

риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса и разработка

критериев классификации пользователей;

оценка соответствия имеющихся методик оценки риска

неплатежеспособности малых предприятий основным требованиям

стейкхолдеров;

выявление основных факторов риска неплатежеспособности предприятий

малого бизнеса и разработка подхода к их превентивной оценке для

последующего определения интегрального уровня риска;

разработка методики оценки риска неплатежеспособности предприятий

малого бизнеса, отражающей специфику их поведенческой модели и

позволяющей стейкхолдерам принимать обоснованные решения на основе

объективных данных;

апробация методики и выработка рекомендаций по ее применению;

оценка результативности и экономического эффекта от применения методики

оценки риска неплатежеспособности малых предприятий.

Предметом исследования является методический инструментарий

идентификации и анализа риска неплатежеспособности малых предприятий в

отношении заинтересованных сторон.

Объектом исследования выступает система взаимоотношений

предприятий малого бизнеса с партерами.

Соответствие содержания диссертации паспорту научной

специальности. Диссертационное исследование выполнено в рамках

п. 2.8. «Экономический анализ и оценка эффективности предпринимательской

деятельности», п. 4.15. «Методы измерения финансовых и страховых рисков,

оценки бизнес - рисков, принятия решений в условиях неопределенности и риска,

методология финансово-экономических и актуарных расчетов» паспорта

специальности 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика (экономические науки).

Методология и методы исследования. Теоретической и

методологической основой исследования послужили труды российских и

9

зарубежных ученых в области экономической теории, бухгалтерского учета,

экономического анализа, анализа рисков экономической (хозяйственной)

деятельности коммерческих организаций и др.

Экономическая теория позволила понять причинно-следственные связи

между субъектами экономической системы. Статистика дала возможность

объективно классифицировать изучаемые явления и процессы, применять

аналитические методы, наглядно представить результаты исследования.

Экономический анализ явился основой комплексного системного подхода к

анализу риска неплатежеспособности предприятий малых предприятий, на базе

которого была разработана соответствующая методика.

При решении задач диссертационного исследования были использованы

методы математического моделирования, статистические методы: построение

распределений, корреляционный анализ, факторный анализ и методы

экономического анализа: графический, метод экспертных оценок.

Информационная база исследования составлена с использованием

Федеральных законов, Постановлений Правительства, информации из сети

Интернет, информационных источников «Гарант», «Консультант», СПАРК-

Интерфакс. Количественные и качественные показатели деятельности

предприятий малого бизнеса, получены с использованием данных Федеральной

службы государственной статистики, бухгалтерской отчетности.

В рамках исследования были рассмотрены материалы международных

консалтинговых и российских информационных агентств: Delloite, Moody’s, IFC,

KPMG, Интерфакс, а также рассмотрены методики: «Z-модель» Альтмана,

Модели «Zeta», Moody's KMV RiskCalc v1.0, Moody's KMV RiskCalc v3.1 Russia,

методика финансовой устойчивости предприятия Донцовой Л.В. и

Никифоровой Н.А., методика Синельниковой Е.В., модель деловой

осмотрительности компании и модель оценки финансового риска компании

«Интерфакс».

Научная новизна исследования заключается в формировании методики

анализа риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса и разработке

10

инструментария его идентификации и количественной оценки в процессе

взаимодействия малого бизнеса при установлении контрагентских отношений.

Положения исследования, выносимые на защиту:

сформулированы основные требования пользователей к

инструментарию предварительной оценки риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса. В окончательный перечень включено десять

требований: легкость использования, бесплатность, быстрота проведения

оценки, точность, открытость, универсальность и мультиприменимость,

конфиденциальность, возможность проведения дистанционной оценки и

возможность использования общедоступных источников информации для

проведения оценки. Установлен факт неполного соответствия существующих

методик основным требованиям стейкхолдеров, обусловивший необходимость

разработки методики оценки риска неплатежеспособности предприятий малого

бизнеса, удовлетворяющей основным сформулированным требованиям

стейкхолеров (С.48-92);

классифицированы и определены основные факторы риска

деятельности предприятий малого бизнеса и их неплатежеспособности на

основе проведения фокус-групп и экспертных интервью, что позволяет давать

предварительную характеристику риска неплатежеспособности предприятий

малого бизнеса. В окончательный перечень включено семнадцать факторов:

количество точек продаж, класс офисного помещения, количество региональных

представительств, источник информации о компании, информационное

содержание интернет сайта, характеристика адреса регистрации (признак

массовости), количество и характер отзывов, присутствие в социальных сетях

(количество членов группы), репутация генерального директора, задолженность

по уплате налогов и/или непредставление налоговой отчетность более года,

наличие и сумма искового требования, рейтинг банка (по размеру активов), в

котором открыт текущий счет, характеристика телефонного номера,

характеристика способа связи, документарное оформление сделки, возможность

безналичной оплаты, возможность использования авансового способа расчета

11

(процент аванса). В целях упрощения процедуры анализа значимые факторы

были систематизированы в группы: внешняя среда, внутренняя среда,

характеристика сделки (С.93-109);

предложена методика определения рейтинга неплатежеспособности

малых предприятий, выработаны практические рекомендации по ее

применению, разработана форма анкеты, позволяющая с наименьшими

ресурсами дифференцировать предприятия малого бизнеса по уровню риска и

оптимизирующая ресурсы стейкхолдеров (С.108-120);

определены новые источники экономической эффективности

предложенной методики: доступность методики для применения различными

заинтересованными пользователями, ускоряет процесс принятия решений по

оценке риска неплатежеспособности малых предприятий и способствует

развитию сегмента малых предприятий (С.120-123).

Теоретическую значимость исследования представляет разработанный

методический инструментарий идентификации риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса, позволяющий расширить и уточнить понимание

неплатежеспособности, выработать подход к анализу контрагентов-предприятий

малого бизнеса. Сформулированные положения можно интерпретировать как

дельнейшее развитие методологии экономического анализа в части оценки риска

неплатежеспособности предприятий малого бизнеса.

Практическая значимость полученных научных результатов заключается

в том, что разработанные теоретические положения, сформулированные в

методике, позволяют своевременно идентифицировать риск наступления

неплатежеспособности у предприятий малого бизнеса.

Сформулированные критерии отнесения предприятий к малому бизнесу

дают возможность структурировать малые предприятия на группы - микро,

малые, средние - что позволяет дополнить нормативные документы и повышает

точность результатов анализа. Разработанная методика дает возможность

проводить превентивный анализ и оценку риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса всем заинтересованным лицам. Выявленные

12

факторы риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса могут

служить основой разработки и развития методического инструментария оценки

риска неплатежеспособности малых предприятий. Рассчитанные диапазоны

значений рейтингового балла позволяют стейкхолдерам дифференцировать

предприятия малого бизнеса по уровню риска, что повышает точность

интерпретации результатов оценки.

Степень достоверности и апробация результатов исследования.

Достоверность результатов проведенных исследований подтверждается

использованием законодательной базы, данных официальной статистики, систем

«Гарант», «Консультант», СПАРК-Интерфакс и общепризнанных в России и за

рубежом инструментов анализа риска неплатежеспособности предприятий, таких

как: методы математического моделирования, статистические методы -

построение распределений, корреляционный анализ, факторный анализ и методы

экономического анализа, включая графический, метод экспертных оценок и др.

Основные положения и результаты исследования были представлены и

одобрены на различных конференциях. На Международной научно-практической

конференции «Ценности и интересы современного общества» (Москва,

Московский государственный университет экономики, статистики и

информатики, 27 мая 2014 года); на VII Международном научно-практическом

форуме «Инновационное развитие экономики» (Москва, Московский

государственный университет экономики, статистики и информатики,

04 февраля 2014 года); на научно-исследовательской конференции

«Экономические аспекты и проблемы «функционирования современных

предприятий» (Москва, Финансовый Университет, 15 октября 2014 года); на

Международной научно-практической конференции «Финансовый и

управленческий учет, анализ и аудит: проблемы постановки и внедрения в

соответствии с требованиями МСФО» (г. Душанбе, Республика Таджикистан,

Институт предпринимательства и сервиса, 13 апреля 2015 года).

Работа выполнена в рамках научно-исследовательских работ Финансового

университета в соответствии с Общеуниверситетской комплексной темой

13

«Устойчивое развитие России в условиях глобальных изменений» по

межкафедральной подтеме «Учетно-аналитическое и контрольное обеспечение

устойчивого развития бизнеса в условиях глобализации мировой экономики».

Внедрение результатов исследования. Результаты исследования

применяются в деятельности Банка «Кредит-Москва» (ПАО). Разработанная в

диссертации методика анализа и оценки риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса позволила проводить предварительный экспресс-

анализ предприятий малого бизнеса при определении приоритетных клиентов для

последующего кредитования. Интеграция методики анализа и оценки риска

неплатежеспособности предприятий малого бизнеса в IT-инфраструктуру Банка,

дала возможность отбора клиентов без участия человека. Данная мера позволила

оптимизировать клиентское подразделение и дала ежемесячную экономию

административно-хозяйственных расходов, а также уменьшила фонд оплаты

труда. Общая ежемесячная экономия для Банка «Кредит-Москва» (ПАО)

составила 1 миллион рублей.

Результаты исследования используются в практической деятельности

Общероссийской газеты независимых журналистских расследований «Наша

версия». Внедрение разработанной в диссертации методики анализа и оценки

риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса позволило

проанализировать сеть дистрибьюторов печатного издания, что положительно

сказалось на объеме просроченной дебиторской задолженности.

Внедрение результатов исследования в указанных организациях

подтверждено соответствующими справками.

Публикации. Основные положения диссертационного исследования

нашли отражение в 5 публикациях общим объемом 2,8 п.л. (весь объем

авторский), из них 4 статьи авторским объемом 2,4 п.л. опубликованы в

рецензируемых научных изданиях, определенных ВАК Минобрнауки России.

Структура и объем диссертации. Структура диссертации определена

целью и задачами диссертационного исследования. Работа включает введение,

три главы, заключение, список литературы из 112 наименований и 8 приложений.

14

Объем диссертации составляет 172 страницы, работа содержит 38 таблиц,

27 рисунков.

15

ГЛАВА 1 ИССЛЕДОВАНИЕ РОЛИ, ФУНКЦИЙ И РИСКОВ СЕГМЕНТА

ПРЕДПРИЯТИЙ МАЛОГО БИЗНЕСА

1.1 Территориально-отраслевой анализ развития малого бизнеса в

Российской Федерации

Для развития экономики любого государства малые предприятия имеют

огромное значение. Государство опирается на предпринимательскую

деятельность таких предприятий. Малые предприятия представляют собой точку

входа в экономику граждан, выразивших готовность открыть свое собственного

дело. Многие крупные компании начинали свою деятельность как малые

предприятия.

В настоящее время готовятся законодательные поправки обязующие как

государственный, так частный крупный бизнес сотрудничать с предприятиями

малого бизнеса. Государственные компании уже обязаны предоставлять 9%

заказа предприятиям малого бизнеса. Так, в первой половине 2015 г.

государственные компании закупили товаров и услуг у предприятий малого и

среднего бизнеса на 475,7 млрд руб. или на 5,7% от общей суммы заказов [77].

Исследователи Блинов А.О., Горфинкель В.Я., Швандар В.А.

рассматривают «малые предприятия», «предпринимательство» как деятельность,

которая исполняется группой лиц, или самостоятельно одним собственником.

Под предприятием, управляемым одним собственником, понимается

индивидуальный предприниматель, под предприятием, управляемым группой

лиц, - небольшое предприятие, где помимо малого количества нанятого на работу

персонала, собственники активно вовлечены в предпринимательский процесс.

Признаки классификации юридических лиц и индивидуальных

предпринимателей, работающих в сфере малого и среднего бизнеса, в Российской

Федерации содержатся в статье №4 Федерального закона № 209-ФЗ «О развитии

малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации»

16

от 24.07.2007 года, где перечисляются критерии отнесения к субъектам малого и

среднего предпринимательства [3].

В частности в Федеральном законе выделяют три критерия отнесения

организаций и индивидуальных предпринимателей к малому и среднему бизнесу:

1) Процент участия в капитале. Процент участия, одного или нескольких

юридических лиц, не являющихся субъектами малого и среднего

предпринимательства, не должен превышать 25% в капитале.

2) Размер выручки. В соответствии с Постановлением Правительства

ежегодно устанавливаются значения выручки от реализации товаров (работ,

услуг) и балансовой стоимости активов. Так, в 2015 году предельные значения

выручки без учета налога на добавленную стоимость или балансовая стоимость

активов (остаточная стоимость основных средств и нематериальных активов) за

предшествующий календарный год не должны превышать для:

микропредприятий - 120 млн. рублей; малых предприятий - 800 млн. рублей;

средних предприятий – 2 000 млн. рублей [2].

3) Численность работников. Средняя численность работников за

предшествующий календарный год не должна превышать пороговые значения,

рассчитываемые как среднее значение численности работников для каждой

категории субъектов и составляющие для микро предприятий до 15 работников,

для малых предприятий до 100 работников, для средних предприятий

до 250 человек.

Федеральный закон № 209-ФЗ «О развитии малого и среднего

предпринимательства в Российской Федерации» от 24.07.2007 года не разделяет

критерии отнесения к малому бизнесу для организаций и индивидуальных

предпринимателей. Так, критерий, регламентирующий процент участия в

капитале, не применим для индивидуальных предпринимателей, так как у

индивидуальных предпринимателей отсутствуют учредители.

Индивидуальный предприниматель – это лицо, занимающееся

предпринимательской деятельностью, частным бизнесом. Государственная

регистрация граждан, осуществляющих предпринимательскую деятельность без

17

образования юридического лица, производится в соответствии с Положением о

порядке государственной регистрации субъектов предпринимательской

деятельности, утвержденным Указом Президента Российской Федерации

от 8 июля 1994 г. «Об упорядочении государственной регистрации предприятий и

предпринимателей на территории Российской Федерации» [105]. В российском

законодательстве использовалось эквивалентное понятие — «предприниматель

без образования юридического лица» (ПБОЮЛ). С начала 2005 года, оно

перестало использоваться при регистрации граждан, осуществляющих

предпринимательскую деятельность, и в настоящее время в законодательных

актах и нормативных документах Российской Федерации последовательно

заменяется на термин «индивидуальный предприниматель».

Рассмотрим европейскую классификацию субъектов малого бизнеса,

которая используется некоторыми российскими рейтинговыми агентствами, в

частности «Эксперт РА». Сравнительные характеристики европейского и

российского опыта приведена в таблицах 1 и 2.

Таблица 1 - Критерии отнесения хозяйствующего субъекта к малому бизнесу

Критерий отнесения к

малому бизнесу

Российская

практика

Европейская практика

Максимальная годовая

выручка, млн. руб.

800 800

Максимальная численность

персонала, человек

100 50

Источник: Рейтинговое агентство «Эксперт РА» [47].

Сравнив европейскую и российскую практику можно сделать вывод о

сходных классификационных подходах. Числовые классификационные различия,

объясняются такой национальной особенностью, как низкая производительность

труда в Российской Федерации, которая требует от малых предприятий

привлечения дополнительных трудовых ресурсов для обеспечения схожей с

европейской выручкой.

18

Таблица 2 - Критерии отнесения хозяйствующего субъекта к среднему и бизнесу

Критерий отнесения к

среднему бизнесу

Российская

практика

Европейская практика

Максимальная годовая

выручка, млн руб.

2 000 3 600

Максимальная численность

персонала, человек

250 250

Максимальная доля

собственников малого бизнеса,

не относящихся к малому и

среднему бизнесу, %

25 25

Источник: Рейтинговое агентство «Эксперт РА» [47].

Для более точного выделения сегмента малых предприятий, выявления

роли и функций, оценим экономический вклад в экономику Российской

Федерации в четырех сегментах: индивидуальные предприниматели, микро

бизнес, малый бизнес и средний бизнес. Для проведения исследования

использовалась информация Федеральной службы государственной статистики из

приложения И. Исходная информация исследования Доля субъектов малого

бизнеса в ВВП Российской Федерации, рассчитанная по объему выручки, в общей

структуре экономике составляет 21% [17]. Доля малого и среднего бизнеса в ВВП

Российской Федерации показана на рисунке 1.

Источник: Рассчитано автором по материалам Федеральной службы

государственной статистики [101].

Рисунок 1 - Доля субъектов малого бизнеса в ВВП Российской Федерации по

состоянию на 14.04.2015

19

Рассмотрим в таблице 3 и рисунке 2 структуру денежных оборотов

предприятий малого бизнеса. Наибольший вклад из состава предприятий малого и

среднего бизнеса вносят малые предприятия, удельный вес их оборота равен

40,4%.

Малые предприятия и индивидуальные предприниматели имеют

практически равный удельный вес в структуре малого и среднего бизнеса, по

состоянию на 01.01.2014 их удельный вес составляет 24% и 25% соответственно.

В тоже время на оборот средних предприятий в структуре малого и среднего

бизнеса приходится только 11%.

Таблица 3 - Структура оборота малого бизнеса по состоянию на 01.01.2014

Бизнес-принадлежность Оборот, млрд. руб. Удельный вес, %

МСБ в т.ч. 38810,3 100,00

Средние предприятия 4295,9 11,07

Малые предприятия 15680,3 40,40

Микропредприятия 9101,2 23,45

Индивидуальные

предприниматели 9732,9 25,08



Рассмотрим более подробно группу малых предприятий, которая в

структуре малого бизнеса занимает более 40%. Как видно на рисунке 3,

наибольшее количество малых предприятий приходится на такие виды

деятельности как: операции с недвижимым имуществом, аренда и

предоставление услуг (20%) и торговля и предоставление услуг (32%), что в

сумме составляет 52%.

20



Рисунок 2 - Структура оборота малого бизнеса по состоянию на 01.01.2014



Рисунок 3 - Распределение численности малых предприятий по видам

деятельности, по состоянию на 31.03.2015

Денежный оборот отрасли «торговля и услуги» преобладает над всеми

отраслями и занимает 57% всего денежного оборота, что видно из рисунка 4.

При анализе показателей деятельности малых предприятий, долей, в

разрезе региональной принадлежности выявлен факт наибольшего

распространения малых предприятий в двух регионах присутствия.

21



Рисунок 4 - Распределение малых предприятий в зависимости от денежного

оборота, по состоянию на 31.03.2015

Основными регионами, в которых наиболее распространены субъекты

малых предприятий, являются: Центральный и Приволжский федеральные

округа, как видно на рисунке 5, их доля составляет 33% и 20% соответственно.



Рисунок 5 - Региональные доли субъектов малых предприятий, по состоянию на

31.03.2015

Для целей нахождения отклонений от среднестатистических значений,

сопоставим доли показателей по каждому региону, где 100% - это сумма всех

долей показателей по всем регионам. Проведенный анализ позволил выявить

22

отклонение: в Центральном федеральном округе денежный оборот у малых

предприятий больше при меньшей численности персонала. Результаты анализа

представлены на рисунке 6. Данный факт свидетельствует о недостатке

оборотных средств у малых предприятий в регионах, а также о более

эффективном использовании трудовых ресурсов в Центральном федеральном

округе.



Рисунок 6 - Структура показателей малых предприятий по федеральным округам,

по состоянию на 31.03.2015

Рассмотрим более подробно вторую по значимости группу, которая в

структуре малого среднего бизнеса занимает 25% - группу индивидуальных

предпринимателей. Индивидуальные предприниматели имеют схожую с

субъектами малых предприятий отраслевую специфику. Как видно на рисунке 7,

торговля и услуги в отраслевой структуре также занимают первое место, однако,

имеют чуть меньшую долю 54% против 57%. Отраслевым различием малых

предприятий от индивидуальных предпринимателей является отраслевая группа

«транспорт и связь», данным бизнес-направлением занимаются 12%

индивидуальных предпринимателей, в то время как, среди малых предприятий

данное направление не столь популярно и занимает только 4%.

23

Важно отметить рост количества индивидуальных предпринимателей с

2010 по 2013 год. Так, за период с 2010 по 2013 год количество

зарегистрированных индивидуальных предпринимателей увеличилось на

585 тыс. единиц или почти на 31%.



Рисунок 7 - Отраслевая структура численности индивидуальных

предпринимателей, по состоянию на 22.08.2014

В 2013 году количество индивидуальных предпринимателей

незначительно снизилось, снижение произошло даже среди индивидуальных

предпринимателей, которые занимаются оптово и розничной торговлей. Была

применена экстраполяция, цель которой – спрогнозировать количество

зарегистрированных индивидуальных предпринимателей на 2014 и 2015 год.

Результат прогноза представлен на рисунке 8. Так, на конец 2015 года,

зарегистрированное количество индивидуальных предпринимателей

прогнозируется более 3 миллионов единиц.

Рассмотрим численность индивидуальных предпринимателей по регионам

ведения предпринимательской деятельности. Как видно на рисунке 9, в отличии

от малых предприятий индивидуальные предприниматели имеют лучшую

региональную диверсификацию, тем не менее в Центральном и Приволжском

федеральных округах их доля превалирует и составляет 23% и 19%

соответственно.

24



Рисунок 8 - Зарегистрированное количество индивидуальных предпринимателей,

прогнозные значения на 2014-2015 годы



Рисунок 9 - Количество индивидуальных предпринимателей по регионам, по


Рассмотрим более подробно третью по значимости группу, которая в

структуре малого бизнеса занимает 24%. Микропредприятия повторяют

отраслевую специфику малых предприятий и индивидуальных

предпринимателей, основной отраслью которых являются «торговля и услуги»,

доля отрасли - 40%, что видно на рисунке 10.

Как видно на рисунке 11, на отрасль «торговля и услуги», приходится 60%

всех оборотов денежных средств.

Отрасль «торговля и услуги» превалирует над такой капиталоемкой

отраслью, как «Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление

25

услуг». Данный факт свидетельствует о «торговой направленности» средних

предприятий.



Рисунок 10 - Отраслевая диверсификация по числу микропредприятий, по


Проведенный анализ позволил выявить такую особенность: в Северо-

западном федеральном округе наихудшее значение денежного оборота на

единицу микропредприятия, что свидетельствует о низкой эффективности труда.

Графическая интерпретация анализа представлена на рисунке 12.



Рисунок 11 - Отраслевая диверсификация микропредприятий по величине

денежные оборотов, по состоянию на 21.04.2015

26



Рисунок 12 – Сопоставление долей показателей по федеральным округам по

микропредприятиям, по состоянию на 21.04.2015

Рассмотрим более подробно наименьшую группу, группу средних

предприятий, которая в структуре малого бизнеса занимает 11%.

Средние предприятия показывают схожую с индивидуальными

предпринимателями динамику прироста. Так, за период с 2011 года произошел

роста оборотов у средних предприятий на 9,4%.

По причине отсутствия данных официальной статистики за 2014 год, была

применена экстраполяция, которая позволила рассчитать прогнозные количества

средних предприятий на 2014 и 2015 год. Результаты экстраполяции

представлены на рисунке 13. Так, на конец 2015 года, суммарный оборот по всем

средним предприятиям составил 4856,1 млрд. руб.



Рисунок 13 - Общий оборот средних предприятий, прогноз значений за 2014 и

2015 год, по состоянию на 11.02.2015

Отраслевая специфика средних предприятий схожа с другими субъектами

малого и среднего бизнеса, так как денежный оборот в сфере «торговля и услуги»

27

превалирует общеотраслевой структуре и занимает 46%. Графическая

интерпритация представлена на рисунке 14.



Рисунок 14 - Отраслевая диверсификация средних предприятий по величине

денежные оборотов

На рисунке 15 видно, что средние предприятия имеют заметную

региональную диверсификацию, однако при более детальном анализе видно

превалирующую долю Центрального федерального округа над прочими

федеральными субъектами Российской Федерации.



Рисунок 15 - Количество индивидуальных предпринимателей по регионам. По


При анализе региональной направленности, снова выявлено сходство c

другими субъектами малого бизнеса. Отраслевой анализ малых предприятий

позволил выявить отраслевые и территориальные схожести и различия

28

предприятий малого бизнеса. Торговля и услуги являются основным видом

деятельности предприятий малого бизнеса, а Центральный федеральный округ -

основным регионом ведения бизнеса.

Проведенный анализ позволил оценить вклад малого и среднего бизнеса в

ВВП Российской Федерации. Так, в настоящее время вклад малого и среднего

бизнеса в ВВП составляет почти четверть от всего объема ВВП Российской

Федерации. Также был оценен рост доли малого и среднего бизнеса в

среднесрочной перспективе, которая может составить половину всего ВВП

Российской Федерации. Принимая во внимание ярко выраженную отраслевую

принадлежность малого бизнеса, выявленную в процессе анализа, можно

сформулировать проблему недостаточного развития определенных отраслей. В

настоящее время Государство активно реализует различные меры поддержки,

которые заключаются в предоставлении денежных субсидий, организации

льготного лизинга, стимулирования спроса через участие в государственных

закупках, предоставления всевозможных субсидий и льгот, однако данные меры

не имеют необходимой отраслевой направленности, позволяющей развивать

прочие отраслевые сегменты.

1.2 Анализ роли и функций малого бизнеса в экономике

В Российской Федерации по данным информационного агентства

«РосБизнесКонсалтинг» по состоянию на 14.04.2015 доля малого и среднего

бизнеса в ВВП составляет 21% , занятость в секторе малого бизнеса

17,8 миллионов человек [78], что составляет четверть всех занятых в экономике.

По мнению экспертов «Экономической газеты» в теневом секторе работают

дополнительные 18 миллионов человек, и в случае создания условий для выхода

их из тени долю малого бизнеса в ВВП можно будет увеличить до

общеевропейских 50% [31].

29

По информации Федерального образовательного портала «ЭСМ

Экономика, Социология, Менеджмент» в экономике Соединенных Штатов, в

которой хорошо развит бизнес и институты предпринимательства, не

доминируют крупные корпорации [85].

Поэтому важно отметить, что основа любой экономики и есть малый

бизнес, и чем выше зрелость экономики – тем больше доля малого бизнеса в

структуре ВВП. К сожалению, в настоящее время, в Российской Федерации доля

малого бизнеса не такая как в Европе или Соединенных Штатах Америки,

причиной этого факта, по нашему мнению, является небольшой период

становления рыночной экономики, а также проблемы которые не позволяют

малому бизнесу стать основой экономики. По-мнению большинства россиян,

малый бизнес ассоциируется с торговлей, в то время как в Европе малый бизнес

ассоциируется с передовыми технологиями. В Российской Федерации, в

настоящее время начинается период зарождения института малого бизнеса,

период, когда возникают правила, стандарты.

Поэтому основная и самая главная роль малого бизнеса – быть основой

Государства.

У малого бизнеса существует множество функций, рассмотрим основные

из них:

1) Создание внутреннего валового продукта. В экономике развитых стран

объем производства в малом бизнесе составляет 33-60% внутреннего валового

продукта, малый бизнес обеспечивает работой более половины населения

трудоспособного возраста.

2) Обеспечение конкуренции. Малый бизнес задает темп экономического

роста и является постоянным источником развития экономики.

3) Социальная функция. Малый бизнес проявляет большую гибкость в

кадровой политике, предпочитает сотрудников работающих неполный рабочий

день, пенсионеров и людей с ограниченными возможностями. Кроме того, малый

бизнес чаще сотрудничает с партнерами по договорам аутсорсинга и привлекает

30

фрилансеров. Социальная функция особенно важна в период

макроэкономической нестабильности.

4) Быстрая эволюция. Одна из самых сильных экономических сторон

малого бизнеса заключается в способности быстро эволюционировать вследствие

изменения экономических условий. Данная функция также очень востребована в

условиях экономического кризиса, в период макроэкономической нестабильности

так как в условиях кризиса способность к быстрым изменениям, реорганизации

бизнеса, стимулирует экономический рост. Способность к быстрым изменения

достигается за счет меньшей бюрократизации внутренних процедур и процессов в

сравнении с крупным бизнесом, а также за счет личного знакомства

собственников бизнеса и клиентов, которое позволяет быстро удовлетворить

измененные потребности клиентов. Данный факт особенно актуален для России,

где деловые партнеры нередко сотрудничают друг с другом по знакомству или по

рекомендации.

5) Инновационная функция. Более характерна для зарубежных экономик,

так, например, в США одним из основных источников изобретений и технических

новшеств являются малые предприятия. Для этих целей создан такой

высокотехнологичный анклав как: «Силиконовой долина» в Калифорнии. Многие

индустриальные лидеры США начинали свой бизнес как малые предприятия и

спустя годы превратились крупнейшие трансатлантические корпорации. В

Российской Федерации инновационная функция находится в стадии становления.

Государство стимулирует развитие технологичных стартап-проектов, путем

предоставление льгот, государственных заказов, созданием инфраструктуры. Для

этих целей в 2005 году [4] была создана особая экономическая зона «Дубна о чем

было сообщено на официальном сайт проекта [83], которая является по смыслу

аналогом «Силиконовой долины» в США. В 2010 году [5] был создан научно-

технологический инновационный комплекс по разработке и коммерциализации

новых технологий «Сколково». По мнению информационного агентства «РИА

Новости», задача центра - обеспечение особых экономических условий для

компаний таких отраслей экономики как: телекоммуникации, космическая

31

отрасль, биомедицинские технологии, энергоэффективность, информационные

технологии и ядерные технологии [91]. Американским аналогом инновационного

центра «Сколково» является «Кремниевая долина».

Рассмотрев функции малого бизнеса можно сделать вывод, что функция

создания внутреннего валового продукта является основной, так как в настоящее

время на долю малого и среднего бизнеса приходится почти четверть внутреннего

валового продукта. Цель ближайшего будущего увеличение этой доли до

половины внутреннего валового продукта. Оно должно достигаться не за счет

уменьшения доли крупного бизнеса, а за счет абсолютного прироста малого и

среднего. Абсолютный прирост возможен за счет роста отдельных отраслей,

которые в настоящее время находятся в зачаточном состоянии.

Рассмотрим взаимоотношения малых предприятий с заинтересованными

лицами: с Государством, кредитными организациями, контрагентами

(покупателями и поставщиками), а также основные проблемы, возникающие в

процессе этих взаимоотношений. Государство. Для осуществления деятельности в

качестве малого предприятия необходимо пройти процедуру государственной

регистрации, которая регламентирована Федеральным Законом РФ «О

государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных

предпринимателей» № 129-ФЗ. Государство, выполняет функцию регулятора,

регламентирует деятельность малого предприятия. После процедуры регистрации

малое предприятие взаимодействует с государством, осуществляя уплату налогов

и сборов, в некоторых случаях Государство может выполнять функции

поставщика или покупателя. Однако, одним из самых важных моментов во

взаимоотношения государства и малого предприятия является его

государственная поддержка. Например в США малым предприятия оказывается

поддержка на местном и федеральном уровнях законодательной, исполнительной

и судебной власти. Так в 1953 году было создано Агентство малого бизнеса,

которое оказывает содействие. Агентство малого бизнеса гарантирует в среднем

за год $ 10,000 млн. в виде кредитов для малых предприятий.

32

В Российской Федерации в 2015 году действуют различные программы

государственной поддержки малых предприятий. Поддержка может

предоставляться в следующих формах:

1. Денежные субсидий. В настоящее существует множество программ

предоставления государственных субсидии, которое зависит от региона ведения

бизнеса, отрасли, срока регистрации, объема собственных денежных средств в

бизнесе.

2. Обучение собственников бизнеса, проведение стажировок и курсов

повышения квалификации как на безвозмездной основе, так и с частичным

покрытием расходов.

3. Льготный лизинг. Государство через организации-партнеров

предоставляет возможность получения объектов лизинга на льготных условиях.

4. Бизнес-инкубатор. Их основная задача сформировать у студентов,

аспирантов, молодых специалистов навыки по развитию своей бизнес-идеи, ее

превращению в полноценный бизнес-проект. В настоящее время при большинстве

высших учебных заведений уже созданы бизнес-инкубаторы, практическая задача

которых, оказывать студентам и аспирантам организационную, информационную,

методическую и консультационную помощь, направленную на развитие и

продвижение бизнес-проекта.

5. Льготный аутсорсинг. Государство совместно с программой

предоставления бизнес-инкубаторов предоставляет внешнее бухгалтерское,

юридическое обслуживание, а также осуществляет льготную IT-поддержку.

6. Организация выставок и ярмарок, участие в которых для субъектов

малого бизнеса, удовлетворяющим определенным критериям, осуществляется на

льготных условиях.

7. Предоставление грантов - субсидий малым предприятиям. На

получение грантов могут претендовать индивидуальные предприниматели и

юридические лица вновь зарегистрированные а также действующие менее 1 года.

Малые предприятия должны соответствовать критериям установленным в

Федеральном законе от 24 июля 2007 г. № 209-ФЗ.

33

Одним из направлений взаимоотношения Государства и малых

предприятий являются государственные закупки. Так, по информации «Портала

эффективных закупок» за первое полугодие 2014 года с предприятиями малого

бизнеса было заключено контрактов более 167 млрд. рублей, превышает

аналогичный период прошлого года на 59% [21]. Увеличение сотрудничества

малых предприятий с Государством связано с увеличением квот закупок у малых

предприятий, что предусмотрено Федеральным законом № 44-ФЗ, 223-ФЗ.

Возможность стать поставщиком государства является эффективной мерой для

малых предприятий, их промышленного потенциала, решения задач

импортозамещения, по сравнению с разовыми субсидиями.

Рассмотрим взаимоотношения предприятия малого бизнеса в процессе

предпринимательской деятельности с контрагентами и с кредитными

организациями. Главная цель малых предприятий – получение прибыли от

продажи товаров или реализации услуг. Малое предприятие реализует товары и

услуги как юридическим, так и физическим лицам. Юридические лица

предпочитают безналичную оплату, физические - наличную. Как и физические,

так и юридические лица подразделяются на оптовых и розничных покупателей.

Оптовые покупатели в качестве формы оплаты предпочитают использовать

безналичную форму с отсрочкой платежа. Основной проблемой эффективного

взаимоотношения с малым бизнесом является доверие к контрагентам и

уверенность, что они выполнят условия контракта в срок или осуществят

своевременную оплату. Недоверие к контрагенту является причиной

взаимодействия с крупными компаниями с репутацией, что не всегда является

эффективной мерой, так как в таком случае вопрос цены не является

приоритетным.

Для осуществления и получения безналичных платежей малому

предприятию необходимо открыть расчетный счет, который позволяет

аккумулировать безналичные денежные средства и осуществлять платежи. В

случае излишка денежных средств малое предприятие обращается в банк для его

размещения, получая за это вознаграждение. В случае недостатка денежных

34

средств малое предприятие обращается в банк за получением кредита на условиях

возвратности, срочности и платности. Также кредитные организации

осуществляют рассчетно-кассовое обслуживание малых предприятий. Кредитная

организация также может выступать в роли покупателя. Основной проблемой

эффективного взаимоотношения между малыми предприятиями и банками

является сложность в проведении банком их финансового положения. Оценка

финансового положения малых предприятий для выдачи кредита является очень

дорогим и трудоемким процессом для кредитной организации. Именно по этому

не все банки кредитуют малые предприятия. Трудоемкость процессов и

повышенный риск являются причинами повышенных процентных ставок для

малых предприятий. Сложность в использовании кредитных ресурсов напрямую

влияет на характер бизнеса, заставляя использовать потребительские кредиты,

полученные собственниками, а также бартер и отсрочку платежа.

Для ведения бизнеса малым предприятиям необходимо взаимодействовать

с продавцами. Под понятием «продавец» понимается как товарный посредник,

услугами которого пользуется малое предприятие закупая товар, так и

реализационный посредник, позволяющий реализовать товар или услугу.

Недоверие к продавцу является причиной взаимодействия только с проверенными

контрагентами, имеющими рекомендацию от партнеров.

После более подробного рассмотрения роли и функций малых

предприятий, можно сделать вывод, что для любой экономики как российской,

так и зарубежной, деятельность малых предприятий является одним из фактором

ее роста. Малые предприятия значительно быстрее приспосабливаться к

быстроизменяющейся экономической ситуации, способствуют лучшему

удовлетворению потребностей населения, путем расширения ассортимента и

повышения качества продукции и услуг. Малые предприятия способствует

сближению товаров и услуг к конкретному потребителю. Для экономики малые

предприятия способствуют структурной перестройке, стимулируя использование

творческих способностей людей, что позволяет активизировать научно-

технический прогресс. Нельзя не отметить потенциальную роль малых

35

предприятий в содействии крупному бизнесу в изготовлении и поставке

различных комплектующих, которые будут использованы крупными

предприятиями в процессе производства.

Рост сферы услуг, удовлетворение потребностей населения, научно-

технический прогресс, занятость населения, стимулирование конкуренции,

позволяет государству получать значительные налоговые отчисления, а также

решать некоторые социальные функции. Но функционирование малых

предприятий связано с рядом проблем и рисков.

1.3 Классификация рисков малых предприятий

Риск - опасность возникновения непредвиденных потерь, убытков,

недополучения доходов, прибыли по сравнению с планируемым вариантом [29].

Любой процесс подвержен рискам, процесс ведения бизнеса подвержен

дополнительным рискам. На рисунке 16 рассмотрим схему видов риска

применительно к малым предприятиям. В частности выделяют: кредитный,

операционный, рыночный [20].

Источник: разработано автором.

Рисунок 16 - Риски субъектов малого бизнеса

Субъект малого бизнеса

Операционный

риск

Рыночный риск

Кредитный риск

36

Операционный риск - риск возникновения потерь, вследствие допущения

ошибок или из-за недостаточной квалификации сотрудников, или наступления

внешних событий (например, мошенничество или стихийное бедствие).

Операционный риск – риск возникновения потерь, вследствие наступления

внешних событий, таких как забастовка, стихийное бедствие. Наступление

внешнего события может привести к тому, что продавцец-контрагент не сможет в

срок произвести поставку товара или оказать услугу, что может привести к

значимым бизнес-последствиям и может стать причиной банкротства малого

предприятия. На практике для минимизации потерь от риска наступления данного

внешнего события малые предприятия используют страховку. Одним из случаев

реализации операционного риска является допущенная ошибка, которая может

стать причиной получения финансового убытка в будущем. На практике малые

предприятия минимизируют риск операционной ошибки внедряя процедуры

последующего контроля, привлекая независимых финансовых консультантов.

Одним из эффективных способов минимизации операционного риска является

написание инструкций, регламентирующих стандартные бизнес-процедуры.

Одним из видов операционного риска является риск потери деловой репутации.

Рыночный - риск снижения стоимости активов вследствие изменения

рыночных факторов [51]. Причиной риска являются макроэкономические

события, изменение показателей, таких как: стоимость биржевых товаров,

процентных ставок. Выделяют стандартные виды рыночных рисков: фондовый,

процентный, валютный товарный риски. Рыночный риск – риск возникновения

потерь от изменения стоимости актива. Примером актива может быть например –

курс валюты. Заключая контакт в иностранной валюте как с покупателем-

контрагентом, так и с продавцом-контрагентом с отсрочкой платежа, малое

предприятие заключает контракт по одному курсу, вследствие изменения курса

валюты и сумма контракта в национальной валюте изменяется. Для минимизации

риска малые предприятия заключают контракт в валюте, в которой

осуществляют реализацию, а также используют производные финансовые

инструменты, позволяющие хеджировать рыночный риск.

37

Кредитный риск – один из основных рисков, которому подвержены малые

предприятия, риск возникает например в случаях: непоставки продавцом-

контрагентом товара в указанный срок. Непоставка продавцом-контрагентом

товара может стать причиной того, что малое предприятие не сможет выполнить

уже свои собственные обязательства по договору, осуществить оплату по

договору. Данный риск является значимым для малого предприятия, и может

привести к серьезным бизнес-проблемам, вследствие которых, уже само малое

предприятие не сможет выполнить свои обязательства перед покупателем-

контрагентом, что может привести к потере ликвидности и наступлении

неплатежеспособности, а также, если сумма контракта будет значительна, то и к

банкротству малого предприятия.

Один из вариантов возникновения кредитного риска предоставление займа

контрагенту. В случае если контрагент не осуществит возврат займа в срок, то у

малого предприятия возникает риск наступления неплатежеспособности, что

может быть причиной его банкротства.

На практике, малое предприятие в процессе принятия решения о выдаче или не

выдаче займа контрагенту должно осуществлять оценку кредитного риска

контрагента. Оценка кредитного риска включает оценку финансовых показателей

контрагента. Кредитный риск - риск неисполнения контрагентом обязательств

перед клиентом по поставке товаров или предоставлению услуги. В рамках

данного определения подверженными кредитному риску являются сделки

кредитования и сделки купли-продажи.

Первоначально термин кредитный риск стал употребляться зарубежными

экономистами. Базельский комитет в 1999 году в своем докладе сформулировал

определение кредитного риска. Так, согласно докладу: кредитный риск – это

вероятность невыполнения как заемщиком банка, так и контрагентом

обязательств в соответствии с согласованными условиями [127].

Исследователи как российские, так и зарубежные рассматривают

кредитный риск как риск неисполнения контрагентом обязательств. Более

подробно определения представлены в приложении Б.

38

Различие определений заключается в различных источниках

возникновения кредитного риска. Лерой Р

[74], Хохлов Н.В. [102],

Тавасиев А.М. [97], Седов И.А. [96], Коробова Г.Г. [58] выделяют единственным

источником возникновения кредитного риска – кредитный договор. Боди З.,

Мертон Р. [18], Каует Д., Альтман Э, Нараян П. [113] и некоторые российские

исселователи: Завьялов С., Порох А, Куликов Н. [36] выделяют единственным

источником возникновения кредитного риска – контракт.

Определение кредитного риска эволюционировало в работах российского

исследователя Тавасиева А.М. В 2001 году он сформулировал определение

кредитного риска как риска невыполнения заемщиком своих обязательств по

кредитному договору, однако в 2005 году скорректировал определение как

кредитного риска. По мнению исследователя, риск того, что компания-партнер не

рассчитается по своим обязательствам в срок или в любое время в будущем и есть

кредитный риск [97].

Определение кредитного риска как риска неисполнения контрагентом

обязательств в срок более правильное и не требует уточнения источника

возникновения кредитного риска, так как кредитному риску подвержены как

сделки кредитования, так и сделки предполагающие оплату с отсрочкой.

Одним из показателей, оценивающим предпринимательские риски малых

предприятий в стране является рейтинг, который публикуется в рамках

ежегодного доклада «Ведение бизнеса» (англ. Doing Business Report) группы

Всемирного банка.

Каждой стране присваивается соответствующая позиция в рейтинге

благоприятности условий ведения бизнеса. Рейтинг имеет 189 позиций. Чем выше

позиция страны в рейтинге благоприятности условий ведения бизнеса, тем

благоприятнее предпринимательская среда для открытия и функционирования

предприятия. Позиция каждой страны по этому рейтингу определяется

посредством упорядочивания совокупной оценки, полученной той или иной

страной по показателю удаленности от передового рубежа по десяти

направлениям. Каждое из направлений состоит из нескольких показателей,

39

имеющих равное значение для индикатора [32]. По состоянию на июнь 2014 года

Российская Федерация занимает 62 место [89]. Страновая карточка Российской

Федерации на сайте проекта представлена на рисунке 17.

Источник: Официальный сайт проекта «Ведение бизнеса» [89].

Рисунок 17 - Страновая карточка Российской Федерации на сайте проекта

Стоит также отметить, что проблемы бизнеса в Российской Федерации в

докладе Всемирного банка и корпорации IFC более характерны для определенных

видов бизнеса и отраслей, таких как: строительство, ресторанный бизнес, и менее

характерны, например, для коммерции. Дело в том, что по мнению Всемирного

банка и корпорации IFC, основная проблема Российского бизнеса –

административные барьеры а именно, сложности получения разрешений на

строительство и присоединение к электрическим сетям Расшифровка

полученного рейтинга благоприятности ведения бизнеса представлена на

рисунке 18.

Административные барьеры определяются как: «помехи, с которыми

предприниматели сталкиваются в процессе своей хозяйственной деятельности, и

которые создаются чиновниками органов исполнительной власти» [39].

Причин для возникновения административных барьеров в Российской

Федерации несколько, каждая из причин создает собственное препятствие

мешающие хозяйственной деятельности малого бизнеса. Выделим несколько

причин возникновения административных барьеров:

1. Сложное и непрозрачное законодательство: использование услуг,

предоставляемых государственными органами на практике - потеря времени.

Малый бизнес стоит перед выбором: потеря времени или дача взятки. Под

40

взяткой понимается незаконное вознаграждение. Также имеются противоречия и

несогласованность между федеральными, региональными и местными законами,

их различные толкования, а также принимая во внимание что принцип

субсидиарности не действует, необходимо пользоваться услугами юриста.

Источник: Официальный сайт проекта «Ведение бизнеса» [89].

Рисунок 18 - Расшифровка полученного рейтинга благоприятности

ведения бизнеса

2.Чрезмерное количество контролирующих организаций является

причиной огромного числа проверок, часть из которых проводится без

предупреждения. Принимая во внимание, что у предпринимателей и

государственных служащих разные права и обязанности, это является причиной

санкций к субъекту малого бизнеса в случае выявления нарушений.

3. Вмешательство в процесс управления хозяйственными структурами, в

частности, в процесс ценообразования. Например, устанавливаются

фиксированные цены на определенные продукты или специальные тарифы для

определенных потребителей.

В Российской Федерации можно выделить области, где административные

барьеры наибольшим образом осложняют хозяйственную деятельность субъектов

малого бизнеса, а также препятствуют появлению новых субъектов:

41

1. Сертификация и стандартизации продуктов, работ и услуг. В настоящее

время вопросы лицензирования регулируют почти 100 разных законов. К числу

лицензионных сложностей можно отнести как время, так и финансовые затраты.

2. Инициация контроля и проверок за деятельностью субъектов малого

бизнеса. Контроль и проверки за деятельностью субъекта малого бизнеса

осуществляют такие организации как: лицензионные палаты, антимонопольные

органы, налоговые органы, различные проверки и инспекции. На практике такие

проверки, требуют от субъекта малого бизнеса предоставления различных форм

заявлений, лицензий, экспертиз и разрешений, что в итоге превращается в потерю

ресурсов субъекта.

По мнению автора, аналитики группы Всемирного банка не уделяют

должного внимания проблеме неплатежеспособности контрагентов, что

происходит по причине нежелания адаптировать рейтинг к российской

действительности, которая имеет особенности. Так, российский малый и средний

бизнес в основном сосредоточен в одной отрасли: «Торговля и услуги», в отличие

от мировой отраслевой диверсификации. Рейтинг также не учитывает российскую

особенность «не судиться с покупателями» ввиду различных идеологических

причин. По мнению автора, одной из главных проблем отрасти является проблема

неплатежей контрагентов.

Проблема с неплатежами в экономике была всегда, однако

с 2013 года неплатежи в экономике стали увеличивается. Так, за 2013 год по

информации журнала «Финансовый директор» уменьшилось число тех, кто

своевременно осуществляет платежи, — с 74 до 68 процентов [80]. Информация

представлена в таблице 4.

До 85% новых малых предприятий закрывается в первый год своего

существования. Из 100 образованных малых предприятий к 4 году прекращает

деятельность 94 малых предприятия.

Лучшую платежную дисциплину демонстрируют крупные компании —

среди них доля «хороших плательщиков» составляет 82,3 процента, тогда как в

малом бизнесе таких всего 63 процента. И, наоборот, в крупном бизнесе

42

просрочку свыше 90 дней допускает меньше процента компаний, но она

характерна для 1,6 процента небольших компаний.

Таблица 4 - Платежная дисциплина компаний в зависимости от их размера

В процентах

Размер компании Просрочка в днях В срок

> 90 60–90 30–60 < 30 Без просрочки

2013

Малые (~1–50 чел.) 1,6 6,6 5,7 23 63

Средние (~51–250 чел.) 0,6 3,5 2,2 15,7 77,9

Крупные (>250 чел.) 0,5 1,7 2,1 13,4 82,3

2012

Малые (~1–50 чел.) 2,8 2,8 5,8 19,7 68,8

Средние (~51–250 чел.) 2,2 1,5 1,9 15,4 78,9

Крупные (>250 чел.) 0,6 1,3 1,3 15,2 81,6

Источник: Журнал «Финансовый директор» [80].

Журналом «Финансовый директор» был проведен опрос касающийся

проблем с неплатежеспособностью контрагентов. По результатам опроса с ростом

задержек платежей в 2013 году столкнулись 55 процентов компаний, в 2014 году

ухудшение платежной дисциплины констатируют почти все опрошенные

финансовые руководители [80].

В марте 2015 года прошел ежегодный опрос представителей российского

бизнеса, проведенный Российским союзом промышленников и

предпринимателей, который показал ухудшение. Информация была опубликована

на сайте [11].

Прогнозы на 2015 год достаточно неутешительны. По мнению экспертов

уже сейчас значительная часть компаний активно наращивает дебиторскую

задолженность, которая к концу первого квартала может увеличиться в среднем

до задержки платежа на 60 дней. Это значительно превышает статистику

минувшего года, которая зафиксировала эту же цифру на уровне 45 дней.

Традиционно в своей работе чужими деньгами пользуется малый бизнес,

который по уже сложившейся традиции берет товар под реализацию у крупных

дистрибьюторов. Такая схема чревата быстрым наступлением

неплатежеспособности, когда падают объемы продаж. В результате взятый по

43

отсрочке товар вовремя не реализуется, а дополнительных резервов для платежей

нет. Таким образом, возникает дебиторская задолженность, которая давит на

крупные компании – поставщики, что приводит к возникновению риска

неплатежеспособности.

Повышенный уровень кредитного риска и как результата наступления

неплатежеспособности не позволяет контрагентам активнее задействовать в своем

бизнесе более гибкие и мобильные малые предприятия и, с другой стороны,

создаются барьеры для предприятий малого бизнеса, которые заключаются в

затруднении имплементации с крупным бизнесом, а также низким темпом

развития экономических связей. В связи с этим, у контрагентов возникают

сложности с оценкой риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса.

Вопрос оценки риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса

становится еще более актуальным в текущей экономической ситуации, в условиях

растущих взаимных неплатежей контрагентов. Для удобства и систематизации

введем понятие «стейхолдер» - заинтересованное физическое лицо или

заинтересованная организация, испытывающие необходимость в оценке риска

неплатежеспособности малых предприятий.

В российской специальной литературе проблемам платежеспособности и

методам ее оценки посвящен целый ряд работ. Начиная с 1990-х годов понятие

платежеспособности является предметом многих исследований.

Многие исследователи рассматривают платежеспособность как

способность должника исполнять обязательства при наступлении конкретного

срока, однако единого мнения о понятии платежеспособности не выработано. Для

выработки собственного определения проведем сравнительный анализ

определений различных авторов. Более подробно определения рассмотрены в

приложении А. Так, по мнению Родионовой В.М и Федотовой М.А. [90]

платежеспособность – возможность расплатиться исключительно по своим

обязательствам, а Ефимова О.В. [34] и Маркарьян Э.А., Герасименко Г.Л.,

Маркарьян С.Э. [75], в своих определениях конкретизируют срочность

обязательств: краткосрочные или долгосрочные. По мнению автора

44

конкретизация срока является правильной, но не обязательной. В своем

определении А.П. Градов, Б.И. Кузина [28] вместо собирательного слова

«обязательство» используют его частную форму «заемные средства», что

значительно сужает определение и усложняет его применение.

М. Я. Коробов [57] считает, что платежеспособное предприятие должно погасить

обязательство «немедленно», в то время как М.М. Глазов [27] считает что

краткосрочные обязательства возможно погашать «в течение года».

В.Н. Фащевский [100] в своем определении не уточняет срок погашения

обязательства. По мнению автора, указывать срок, в течении которого

предприятию необходимо рассчитаться по обязательствам не обязательно. Важно

исполнить контракт в соответствии с обязательствами. В определении

Савицкой Г.В, [94] и Поляка Г.Б. [87] платежеспособность – наличие у

предприятия денежных средств, достаточных для погашения обязательств.

Определение дополняют В.В. Ковалев, В.В. Патров, В.А. Быков [54], которые

помимо денежных средств рассматривают «денежные эквиваленты» как источник

для погашения. Поляк Г.Б. [87] не исключает привлечение предприятием

краткосрочной финансовой помощи третьих лиц. Каждое определение правильно,

однако нельзя в одном определении учесть все частные случаи, поэтому, по

мнению автора, не важно конкретизировать источник погашения обязательства.

По-мнению автора, определение платежеспособности как способности

должника исполнять обязательства при наступлении срока верно, однако ни один

из исследователей не рассматривал, что помимо способности исполнять

обязательства необходимо еще и его желание. Сформулируем наиболее полное

понимание платежеспособности, в котором учены отличительные особенности:

Неплатежеспособность – это невозможность и/или нежелание должника

исполнять обязательства при наступлении срока.

На практике оценка риска неплатежеспособности должна быть

произведена перед заключением сделки. Производить оценку риска

неплатежеспособности необходимо как кредитору. На примере стандартной

сделки, получения ссуды, рассмотрим взаимоотношения между кредитором и

45

заемщиком на примере рисунка 19. Так, при выдаче займа кредитор производит

оценку риска неплатежеспособности заемщика. Положительная оценка риска

неплатежеспособности позволяет кредитору предоставить займ. Оценка

заемщиком собственной неплатежеспособности необходима чтобы принять

решение об обращении к кредитору за получением займа.

Аналогичная ситуация повторяется в такой сфере, как «торговля и

услуги», в процессе взаимоотношения продавца с покупателями.

Таким образом, причинами возникновения риска неплатежеспособности

являются:

отсутствие денежных средств и/или ликвидных активов;

отсутствие желания исполнить обязательства.

Кредитор Заемщик

Платежеспособность

Продавец Покупатель


Рисунок 19 - Платежеспособность во взаимоотношениях кредитора и заемщика

В процессе анализа кредитного риска, возникающего у предприятия

малого бизнеса, была выявлена одна из главных проблем - неплатежеспособность

контрагентов. Оценка риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса

является для стейкхолдеров задачей, которую сложно решить имеющимся

инструментарием. Таким образом, под стейкхолдерами в данном исследовании

понимаются все экономические субъекты, испытывающие необходимость в

оценке риска неплатежеспособности малых предприятий.

В главе 1 было проведено исследование сегмента малых предприятий, их

роли и функций в экономике, а также выявлены основные риски, возникающими

у малых предприятий в процессе осуществления предпринимательской

деятельности.

46

В исследовании под малым предприятием подразумевается юридическое

лицо или индивидуальный предприниматель, удовлетворяющий определенным

критериям: размер годовой выручки, структура собственности, количество

наемных работников.

Отраслевой анализ малых предприятий позволил выявить отраслевые и

территориальные схожести и различия предприятий малого бизнеса. Был сделан

вывод, что торговля и услуги являются основным видом деятельности

предприятий малого бизнеса, а Центральный федеральный округ - основным

регионом ведения бизнеса. Отраслевая специфика торговли – цикличное товарно-

денежное взаимодействие с контрагентами и покупателями. На практике такое

взаимодействие часто дополняется предоставлением отсрочек, что требует

постоянного анализа платежеспособности контрагента.

Проведенный анализ позволил оценить вклад малого и среднего бизнеса в

ВВП Российской Федерации. Так, в настоящее время вклад малого и среднего

бизнеса в ВВП составляет почти четверть от всего объема ВВП Российской

Федерации. Оценен рост доли малого и среднего бизнеса в среднесрочной

перспективе, которая может составить половину всего ВВП Российской

Федерации. Принимая во внимание ярко выраженную отраслевую

принадлежность малого бизнеса, выявленную в процессе анализа, можно

сформулировать проблему недостаточного развития определенных отраслей. В

настоящее время Государство активно реализуют различные меры поддержки,

которые заключаются в предоставлении денежных субсидий, организации

льготного лизинга, стимулирования спроса через участие в государственных

закупках, предоставления всевозможных субсидий и льгот, однако данные меры

не имеют необходимой отраслевой направленности, позволяющей развивать

прочие отраслевые сегменты.

По мнению экспертов, основной отраслевой проблемой являются

неплатежи контрагентов, с 2013 года неплатежи в экономике стали

увеличивается. Так, за 2013 год уменьшилось число тех, кто своевременно

осуществляет платежи, — с 74 до 68 процентов. Мнение экспертов дополняют

47

опросы, касающийся проблем с неплатежеспособностью контрагентов. В

результате опроса с ростом задержек платежей в прошлом году столкнулись

55 процентов компаний, в 2014 году ухудшение платежной дисциплины

констатируют почти все опрошенные финансовые руководители.

В марте 2015 года прошел ежегодный опрос представителей российского бизнеса,

проведенный Российским союзом промышленников и предпринимателей,

который показал ухудшение ситуации с платежеспособностью.

Основная и самая главная роль малого бизнеса – быть основой экономики

Государства. Сформулированы функции предприятий малого бизнеса.

Основными можно назвать: создание внутреннего валового продукта,

обеспечение конкуренции, cоциальная функция, адаптационная функция,

инновационная функция.

В исследовании выделены основные риски, присущие деятельности малых

предприятий: кредитный, рыночный, операционный.

В процессе анализа кредитного риска, возникающего у предприятия

малого бизнеса, была выявлена одна из главных проблем - неплатежеспособность

контрагентов. Оценка риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса

является для стейкхолдеров задачей, которую сложно решить имеющимся

инструментарием. Таким образом, под стейкхолдерами в данном исследовании

понимаются все экономические субъекты, испытывающие необходимость в

оценке риска неплатежеспособности малых предприятий.

Понятие платежеспособности нашло всестороннее рассмотрение в

исследовании и было уточнено. Желание исполнить обязательство

рассматривалось как является важнейшее слагаемое платежеспособности.

48

ГЛАВА 2 МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ОЦЕНКИ РИСКА

НЕПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ МАЛОГО БИЗНЕСА

2.1 Экспертный метод разработки критериев эффективности методик оценки

риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса

Оценка контрагента - субъекта малого бизнеса – обязательная процедура

предшествующая подписанию договора или заключению контракта как

физическим лицом, так и большим холдингом. Цель оценки - снижение риска

неисполнения контрагентом обязательств. Способы достижения цели –

различные. В настоящее время в мире существует множество методик анализа и

оценки неплатежеспособности, которые используются как в Российской

Федерации, так и за рубежом. Поэтому для удовлетворения потребности в оценке

риска наступления неплатежеспособности контрагента - субъекта малого бизнеса,

сформулируем основные критерии, которым должна соответствовать методика.

Для выработки критериев оценки соответствия методик требованиям

стейкхолдеров использовался метод экспертных оценок. Был проведен опрос

фокус-группы состоящей из 80 стейкхолдеров, ежедневно сталкивающихся с

оценкой риска неплатежеспособности малых предприятий. Опрос позволил

определить требования к оценке риска неплатежеспособности предприятий

малого бизнеса, сформулировать критериальные требования к методике оценки

риска неплатежеспособности малого предприятия.

Экспертами были названы 10 критериев: легкость, стоимость, скорость,

точность, открытость, универсальность, мультиприменимость,

конфиденциальность, дистанционность и общедоступность.

Проведенный опрос фокус-группы стейкхолдеров позволил для каждого

квалификационного критерия определить степень его значимости. Результаты

опроса представлены в таблице 5.

49

Таблица 5 - Критерии требований к методике оценки риска

неплатежеспособности предприятий малого бизнеса

Значимость критерия Критерий Количество

экспертных голосов

Высокая Легкость 68

Высокая Стоимость 60

Высокая Скорость 52

Средняя Точность 47

Средняя Открытость 40

Средняя Универсальность 39

Средняя Мультиприменимость 38

Средняя Конфиденциальность 30

Средняя Дистанционность 27

Средняя Общедоступность 20


Критерии, набравшие более 20 экспертных голосов, признавались

значимыми и включались в общий список критериев. Критерии, набравшие более

50 голосов, признавались высоко-значимыми. В результате, было отобрано

7 средне-значимых критерия и три высоко-значимых.

Для целей оценки результатов опроса был рассчитан коэффициент

конкордации, который составил 0,71. Значение коэффициента свидетельствует

согласованности мнений экспертов и позволяет использовать результаты

голосования [16].

В результате в таблице 5 были сформулированы требования к модели. По

мнению автора, предлагаемые обязательные критерии целесообразно

использовать для сравнения различных методов и методик оценки

неплатежеспособности.

50

Рассмотрим названные критерии более подробно. По мнению

специалистов, основным критерием, требованием предъявляемым субъектами

малого бизнеса к методике оценки, является легкость ее использования.

Применение методики оценки неплатежеспособности контрагента не должно

требовать от пользователя специальных математических знаний и приемов, так

как использование математических методов является для многих пользователей

недоступным. Простой математический аппарат уменьшит трудозатраты,

необходимые для проведения анализа риска неплатежеспособности контрагента, а

также снизит операционный риск.

Следующим «высоко значимым» критерием является бесплатность

проверки. Субъект малого бизнеса конкурирует с другими субъектами малого

бизнеса в борьбе за покупателя. Одним из его конкурентных преимуществ

является цена. Повышение цены означает снижение маржи прибыли. Доля

постоянных издержек у субъекта малого бизнеса в себестоимости велика, поэтому

дополнительные издержки, связанные с оценкой риска неплатежеспособности

контрагента, легко могут стать непосильным бременем для субъекта.

Возможность проведения расчета вероятности наступления риска

неплатежеспособности контрагента без использования дополнительных

денежных ресурсов позволит субъектам малого бизнеса снизить риски

неплатежеспособности и не увеличивать стоимость продаваемых товаров и

предоставляемых услуг.

Скорость, с которой проводится анализ риска наступления

неплатежеспособности контрагента с использованием методики и выносится

суждение о вероятности наступления неплатежеспособности, является одним их

трех «высоко значимых» критериев. Скорость проведения анализа напрямую

влияет на точность анализа. Так, самые точные методики требуют обязательного

присутствия аналитика, производящего оценку, в бухгалтерии субъекта малого

бизнеса. Проведение анализа с выездом аналитика в офис займет минимум целый

день, что является неприемлемым. Поэтому в случае оценки риска наступления

неплатежеспособности контрагента скорость анализа имеет преимущество по

51

сравнению с точностью. Субъектам малого бизнеса необходимо быстро

анализировать экономическое состояние контрагента и формулировать суждение

о вероятности наступления риска неплатежеспособности. Любой фактический

результат измерения отличается от расчетного планового значения. Степень

отклонения результата от планового значения называется погрешностью

измерения. Погрешность измерения зависит как от методов, так и от средств

измерения, а также от квалификации исследователя. Задача методик оценки

платежеспособности - разделить всех субъектов бизнеса на «платежеспособных»

и «неплатежеспособных» и в случае, если методика позволила абсолютно верно

разделить субъектов, то точность такой методики составляет 100%. К сожалению

такой методики не существует. Для сравнения точности методик целесообразно

использовать методы проверки дискриминирующей способности рейтинговых

показателей. Так, Базельским комитетом по банковскому надзору рекомендуется

использовать для оценки эффективности рейтинговых систем ROC-кривую и ее

интегральную характеристику – показатель адекватности (Accuracy Ratio - AR)

[7]. Поэтому для целей настоящего сравнения методик целесообразно

производить сравнение с использованием данного показателя. Рассмотрим

общепринятую оценку качества рейтинговой модели, представленную в

таблице 6. На основании показателя адекватности [88], рассмотрим выводы о

применимости в процессе принятия решения.

Таблица 6 - Общепринятая оценка качества рейтинговой модели

Значение показателя адекватности,

%

Значимость для управления рисками

от 80 до 100 Отличное

от 60 до 80 Очень хорошее

от 40 до 60 Хорошее

От 20 до 40 Среднее

Ниже 20 Неудовлетворительное

Источник: Практическое пособие. Продвинутый подход к управлению кредитным

риском в банке: методология, практика, рекомендации [88].

52

Важно отметить, что все исследуемые модели объединены единой целью,

однако при этом имеют определенные индивидуальные особенности. Именно

поэтому организация выборки, одновременно удовлетворяющей всем требований

методик является невыполнимым условием в виду различных подходов к оценке.

По мнению автора, по этой причине для целей сравнения методик целесообразно

не рассчитывать самостоятельно показатель адекватности для каждой методики, а

использовать показатель, рассчитанный экспертами и опубликованный в

различных средствах массовой информации.

Одним из «средне значимых» критериев является открытость,

использование общедоступной информации для расчета вероятности наступления

риска неплатежеспособности. В условиях недостатка у субъекта малого бизнеса

таких ресурсов как денежные средства и время, необходимо проводить расчет

вероятности наступления риска неплатежеспособности контрагента с

использованием общедоступной информации, которая позволяет быстро и

бесплатно, без использования специальных баз данных, поиска труднодоступной

информации в интернете, получить необходимую информацию для проведения

анализа.

Одной из особенностей деятельности субъектов малого бизнеса является

частая реорганизация бизнеса, подразумевающая закрытие старого юридического

лица или индивидуального предпринимателя и открытие нового. Особенностями

ведения бухгалтерской отчетности является длинный, до 1 года, период между

образованием юридического лица или регистрацией индивидуального

предпринимателя и первой сдачей бухгалтерской отчетности или декларации

регулирующему органу. Методика должна учитывать данные особенности и

позволять проводить анализ до момента сдачи бухгалтерской отчетности или

декларации, поэтому одним из обязательных критериев является возможность

оценивать платежеспособность вновь созданных контрагентов.

В настоящее время субъектами малого бизнеса являются все

индивидуальные предприниматели а также юридические лица, удовлетворяющие

квалификационным критериям. Методика должна позволять производить расчет

53

вероятности наступления риска неплатежеспособности субъектов малого бизнеса

вне зависимости от формы ведения бухгалтерского учета, метода применяемого

бухгалтерского учета или формы образования бизнеса.

Расчет вероятности наступления риска неплатежеспособности субъекта

малого бизнеса должно быть максимально незаметен для анализируемого

субъекта. Конфиденциальность необходима для сохранения лояльности

анализируемого субъекта. В настоящее время анализ контрагентов - субъектов

малого бизнеса применяется весьма редко, поэтому может вызвать

отрицательные эмоции у анализируемого субъекта и негативно сказаться на

характере взаимоотношений с клиентом. Дополнительным аргументом в пользу

конфиденциальности является возможность контрагента предоставить заведомо

ложную информацию, позволяющую скрыть реальное положение бизнеса.

Одной из особенностей взаимоотношения субъектов малого бизнеса

является ведение бизнеса дистанционно, без проведения очных встреч с

контрагентами. Субъекты малого бизнеса часто используют электронные

средства связи для взаимоотношения с контрагентами по всей стране, так как

местонахождения контрагентов не позволяет организовать очную встречу в

принципе, поэтому обязательным критерием является дистанционное проведение

расчета вероятности наступления риска неплатежеспособности.

Одним из «средне-важных» критериев является общедоступность

методики. Закрытая методика является «черным ящиком» и не позволяет

субъекту малого бизнеса понимать, на основании каких показателей был получен

тот или иной результат. Закрытая методика не позволяет сравнить контрагентов,

сделать вывод об их различиях. К сожалению, основные рейтинговые агентства,

крупные аудиторские компании считают показатели, веса и баллы

конфиденциальной информацией без которой невозможно самостоятельно

рассчитать рейтинг. Заказ расчета кредитного рейтинга у рейтинговых агентств -

это непосильное бремя для субъектов малого и среднего бизнеса, по этой причине

кредитный рейтинг рассчитан рейтинговыми агентствами преимущественно по

компаниям крупного бизнеса. По мнению автора, в настоящее время кредитный

54

рейтинг от рейтинговых агентств не применим к субъектам малого и среднего

бизнеса.

После рассмотрения критериев соответствия модели, сформулируем для

каждого критерия балльные квалификационные требования, которые

представлены в таблице 7.

Таблица 7 - Балльная оценка критериев методики оценки платежеспособности

субъектом малого и среднего бизнеса

«Высокая значимость» критерия

Критерий/балл 5 3 0

Легкость Арифметически

е навыки

Школьная

навыки

Специальные

математические

навыки

Стоимость Бесплатно Менее 100

рублей за

проверку

Более 100 рублей

за проверку

Скорость Менее 30 минут От 30 минут –

до 1 часа

Более 1 часа

«Средняя значимость» критерия

Критерий/балл 3 2 0

Точность (AR модели), % Более 40 От 20 до 40 Меньше 20,

Невозможно

рассчитать

Открытость Открытые

источники

Условно

открытые

источники

Закрытые

источники

Универсальность Возможность

применять к

вновь

созданным

компаниям

Возможность

применять к

вновь

созданным

компаниям

(более года)

Невозможность

применять к вновь

созданным

компаниям. Срок

существования

компании более 2-х

лет

Мульти применимость Применимо к

ИП и

юридическим

лицам

Применимо

только к ИП

Применимо только

к юридическим

лицам

Конфиденциальность Анализ

полностью

конфиденциален

Анализ

частично

конфиденциален

Анализ открыт

Дистанционность Возможен Частично

возможен

Невозможен

Общедоступность Показатели,

веса, баллы

общедоступны

Общедоступны

только

показатели

Методика является

конфиденциальной,

показатели не

раскрываются


55

Балльное значение квалификационных требований как и сам выбор

критериев был осуществлен в процессе рассмотренного выше голосования. В

результате опроса для каждого критерия соответствия были установлены отсечки

и диапазоны значений, далее для каждой отсечки и диапазона было установлено

балльное значение.

В данном параграфе были разработаны квалификационные критерии-

требования, для каждого такого критерия была разработана собственная

квалификационная шкала. В результате появилась возможность проведения

качественной оценки степени удовлетворения потребностей в расчете

вероятности наступления риска неплатежеспособности.

2.2 Анализ зарубежного опыта оценки риска неплатежеспособности

История анализа неплатежеспособности субъектов бизнеса с

использованием специальных методик началась более 100 лет назад.

Рассмотрим эволюцию методик оценки неплатежеспособности и оценим

их с позиции применения для целей расчета вероятности наступления риска

неплатежеспособности субъектов малого бизнеса, согласно выработанным

критериям.

В настоящее время на практике применяются несколько типов методик,

каждая из которых имеет свои отличительные особенности. Перечень основных

приведен в таблице 8.

Появлению первых публичных рейтингов, предшествуют модели для их

классификации. Первая рейтинговая система оценки облигаций появилась

в 1909 году в Соединенных Штатах Америки, с тех пор она претерпела

значительные изменения по причине качественных и количественных изменений

в мировой экономике.

56

Таблица 8 - Эволюция методик оценки платежеспособности

Начало использования / Год

первоначальной разработки

Название методики оценки

платежеспособности

1909 - н.в. Рейтинговые модели Moody's

1916 - н.в. Рейтинговые модели S&P

1924 - н.в. Рейтинговые модели Fitch

1968 «Z-модель» Альтмана

1977 Модель «Zeta»

1999 Методика Л.В. Донцовой и

Н.А. Никифоровой

2000 Moody's KMV RiskCalc v1.0

2010 Moody's KMV RiskCalc v3.1 Russia

2011 Модель Е.В. Синельниковой

2011 Модель деловой осмотрительности

компании Интерфакс

2013 Модель оценки финансового риска

компании Интерфакс


История современной индустрии услуг по присвоению рейтингов

облигационным обязательствам восходит к 1909 году, когда Джон Муди впервые

опубликовал бюллетень «Анализ капиталовложений в железные дороги»

(Moody’s Analyses of Railroad Investments). Самое первое определение

рейтинговой категории «AAA» было сформулировано следующим образом:

Облигации и акции, которым присвоен рейтинг «AAA», рассматриваются

как принадлежащие к наивысшему классу как с точки зрения надежности, так и

общей конвертируемости. Стоимость ценных бумаг практически всех таких

выпусков зависит не столько от колебаний показателей рентабельности

предприятия эмитента, сколько от текущих процентных ставок по денежным

операциям. Иными словами, положение таких бумаг (за исключением акций без

ограничений по дивидендам) таково, что на их стоимость не влияют какие-либо

естественные изменения, будь то благоприятные или неблагоприятные,

рентабельности самой железной дороги, либо такое влияние маловероятно.

Таким образом, какое-либо изменение стоимости ценных бумаг, имеющих

такой высокий рейтинг, предполагалось возможным в результате изменения

уровня процентных ставок, а не изменения кредитоспособности эмитента или

57

внешних обстоятельств. По сути, Муди рассматривал рейтингуемое обязательство

с точки зрения устойчивости кредитного спреда по данной ценной бумаге.

Количество рейтингов агентства Moody’s к 1970 расширилось и

насчитывало уже 5 рейтингов, в 1980 рейтингов было уже 12, в начале

1990 – 25 рейтингов. В настоящее время с учетом рейтингов по национальной

шкале их число более 40.

Причина появления рейтингового агентства Standard & Poor’s аналогичная

Moody’s.

Деятельность агентства Standard & Poor’s организована как в США, так и

в 20 странах мира, в том числе в России.

В России и других странах СНГ деятельность агентства Standard & Poor’s

началась в октябре 1996 г., когда был присвоен рейтинга на уровне BB-.

Агентство Standard & Poor’s как и Moody’s постоянно работает над

развитием методологии, совершенствованием методов, инструментов,

предлагаемых клиентам продуктов и новых направлений. Среди них нужно

выделить рейтинги корпоративного управления, индексную службу агентства.

Кризис также внес свои коррективы в деятельность S&P. Нужно отметить усилия

по совершенствованию оценок сложно структурированных сделок, включая

секьютеризацию активов, стресс-тестированию и др.

Разработанная Standard & Poor's совместно с EA-Ratings национальная

шкала кредитного рейтинга дает возможность более тонкой дифференциации

российских эмитентов по степени кредитоспособности. Она создана для

удовлетворения потребностей заемщиков, гарантов и поручителей, деловых

партнеров, финансовых посредников и инвесторов, действующих на российском

финансовом рынке, и является инструментом оценки кредитоспособности

российских заемщиков и их долговых обязательств в российских условиях [12].

При формировании национальных шкал Standard & Poor's обращает особое

внимание на согласованность национальных и международных рейтингов. Так, в

основе формирования национальной шкалы лежат четыре ключевых принципа.

1. Проводится анализ репрезентативной выборки международных

58

рейтингов существующих и потенциальных заемщиков той или иной страны.

2. Разрабатываются общие принципы соответствия рейтинговых категорий

по национальной и международной шкалам Standard & Poor's.

3. Принципы соответствия корректируются, что позволяет обеспечить

адекватные возможности дифференциации кредитного риска по национальной

шкале.

4. Присвоение и мониторинг рейтингов на двух шкалах осуществляют

объединенные группы аналитиков.

Таким образом, Standard & Poor's обеспечивает согласованность рейтингов

на обеих шкалах, сохраняя при этом дифференциацию уровней кредитных рисков

на национальной шкале.

Схожий аналогичный путь сложился и у рейтингового агентства Fitch,

первые рейтинговые модели которого появились в 1924 году.

В настоящее время в рейтинговых моделях агентства учитывается

следующая информация, а именно: качественные и количественные факторы,

которые характеризуют бизнес-риски и финансовые риски эмитентов.

В настоящее время рейтинговые модели Fitch учитывают следующую

информацию:

Отраслевой риск;

Финансовые показатели;

Операционная среда;

Денежные потоки и прибыль;

Описание компании;

Структура капитала;

Стратегия менеджмента;

Управление;

Финансовая гибкость;

Структура группы.

59

Используемые факторы имеют различный вес и в случае, когда один из

факторов является существенно более слабым, чем другие, больший вес в анализе

имеет более слабый фактор.

Дополнительно рейтинговые модели учитывают исторические данные, а

также прогноз деятельности. Рейтинговое агентство Fitch в процессе анализа

учитывает операционные и финансовые показатели минимум за трехлетний

период, что вместе с прогнозами агентства по будущим показателям организации

рассматривается как один типичный экономический цикл у компании. Эти

показатели используются в сравнительном анализе, в ходе которого Fitch

рассматривает устойчивость компании с точки зрения бизнес-рисков и

финансовых рисков относительно сопоставимых предприятий отрасли и/или

компаний с рейтингами той же категории.

Достоинства использования рейтингов, а также недостатки хорошо

известны, однако, по мнению автора, использование рейтингов для целей оценки

платежеспособности контрагента - субъекта малого бизнеса не представляется

возможным по причине отсутствия у субъекта данных рейтингов. Процедура

получения рейтинга требует наличия у субъектов бухгалтерской грамотности,

финансовой культуры и значительных денежных средств.

В 1930 году, в разгар Великой депрессии, американское Бюро бизнес-

исследований опубликовало результаты изучения показателей у банкротящихся

фирм: всего 24 показателя 29 компаний. Значения сравнили с аналогичными у

«здоровых» компаний с целью выявления закономерности. Исследование

выявило восемь показателей, которые в случае достижения определенных

значений могут служить сигналами бедственного положения фирмы.

Такими показателями стали:

1. оборотный капитал / активы,

2. добавочный и резервный капитал / активы,

3. чистые активы / внеоборотные активы,

4. внеоборотные активы / активы,

5. текущие активы / текущие обязательства»,

60

6. выручка / активы,

7. денежные средства / активы.

Бюро обозначило показатель «оборотный капитал / активы» как самый

ценный с точки зрения заявленной цели. Длительный период времени

сравнивались между собой значения показателей у банкротов и здоровых фирм.

Одна из первых моделей, разработанная Эдвардом Альтманом,

профессором финансов Нью-Йоркскогого университета, «Z-модель», как назвал

ее автор, появилась 1968 году и стала одной из самых успешных и практически

применяемых для целей оценки платежеспособности. «Z-модель» позволяет на

основе рассчитанных финансовых показателей оценить вероятность наступления

дефолта компании. На ее основе стали появляться новые модели, которые также

базируются на анализе показателей, рассчитываемых по данным бухгалтерской

отчетности.

Модель Альтмана разрабатывалась при помощи множественного

линейного дискриминантного анализа, который позволял отобрать значимые

переменные. Ее построение заключается в процессе последовательного

включения и исключения переменных в модель для целей улучшения ее

прогнозной силы. Первоначально модель включала в себя 22 переменные,

22 различных финансовых фактора. Отбор финансовых факторов для модели

производился на основании дискриминантного анализа 33 «хороших» компаний и

33 «плохих», которые потерпели дефолт [108]. Переменные, которые имели

наименьшую статистическую значимость, исключались из модели, после чего анализ

значимости переменных повторялся. В итоге модель стала включать в себя только

пять значимых переменных, представленный в таблице 9. Исключение пятой

переменной уже снижало прогнозную силу модели. На основании данного факта

был сделан вывод о том, что дискриминантная пятифакторная функция обладает

наибольшей прогнозной силой. Представим общий вид модели [108] (2.1).

Z=1,2x1+1,4x2+3,3x3+0,6x4+0.999x5, (2.1)

где: Z – значение индекса платежеспособности,

Xn – Значение n-фактора.

61

Таблица 9 - Факторы используемые в «Z-модели» Альтмана

Факторная переменная (Xn)

Среднее

значение по

группе

несостоятельных

компаний, %

Среднее

значение по

группе

устойчивых

компаний, %

F-статистика

Собственный оборотный капитал /

Всего активов, -6,1 41,4 32,60

Нераспределенная прибыль /

Всего активов -62,6 35,5 58,86

Прибыль до выплаты процентов и

налогов / Всего активов

-31,8 15,4 26,56

Рыночная стоимость капитала /

Балансовая стоимость обязательств 40,1 247,7 33.26

Выручка от реализации /

Всего активов 150 190 2,84

Источник: «Z-модель» Альтмана [112].

В результате анализа было установлены критические значения индекса

платежеспособности (Z) 1,81 и 2,99. Это означает, что у предприятий, имеющих

значение индекса платежеспособности (Z) меньше 1,81, высока вероятность

наступления дефолта в ближайшей перспективе, такие предприятия являются

безусловно-несостоятельными. Для предприятий, имеющих значение индекса

платежеспособности (Z) больше 2,99, вероятность наступления дефолта низка,

такие предприятия являются финансово-устойчивыми. В случае, если индекс

62

платежеспособности принимал значения между 1,81 и 2,99 прогноз вероятности

наступления дефолта затруднителен.

Подход модели заключается в классификации компаний на две группы:

компании безусловно-несостоятельные и компании финансово-устойчивые. Был

проведен дискриминационный анализ финансовых показателей компаний из двух

групп, рассчитанных за один год до объявления дефолта. Рыночная стоимость

капитала организации зависит от влияния многих факторов. Для оценки рыночной

стоимости капитала с учетом фактора качества использования собственного капитала

в процессе деятельности применяют показатели: размер собственного капитала,

рентабельность чистых активов по чистой прибыли, средневзвешенную стоимость

капитала. На основе этих показателей рассчитывают экономическую добавленную

стоимость организации по формуле (2.2).

ЭДС = (Рф(СОБК) - СВЗК)) х СОБК, (2.2)

где: ЭДС - экономическая добавленная стоимость;

Рф(СОБК) - рентабельность собственного капитала по чистой прибыли;

СВЗ - средневзвешенная стоимость капитала предприятия.

Если величина ЭДС положительна, то в результате финансовой деятельности

организация увеличила рыночную стоимость капитала, в противном случае

рыночная стоимость капитала уменьшилась.

Рыночная стоимость капитала организации определяется по формуле (2.3).

РСК = СОБК + ЭДС. (2.3)

Чем больше размер экономически добавленной стоимости, тем выше

рыночная цена капитала организации. Ее увеличение возможно за счет роста чистой

прибыли организации, за счет увеличения собственного капитала, за счет выпуска

дополнительных акций, рациональной структуры собственного капитала [22].

В результате тестирования модели, в краткосрочной перспективе,

временной горизонт составляет один год, модель правильно предсказала

наступление события в 31 случае из 33, и неправильно только в 2 случаях, что

составляет 6%, в первой группе (безусловно-несостоятельные компании) Точность

прогноза наступления дефолта составила 94%. Как видно из таблицы 10, по

63

второй группе (финансово-устойчивые компании) модель была точна в 97%, а

именно 32 случая из 33, и допустила ошибку лишь в 1 случае.

По результатам тестирования, которое было проведено в среднесрочном

интервале, временном горизонте 2 года, прогнозная сила модели была несколько

ниже. Особенно сильно ухудшение произошло в первой группе (безусловно-

несостоятельные компании). Тем не менее, во второй группе (финансово-

устойчивые компании) точность прогноза составила 95%. Данный факт указан в

таблице 11.

Таблица 10 - Результаты тестирования модели в краткосрочной перспективе (за

один год до дефолта)

Группа

Количество

наблюдений,

шт.

Прогноз:

принадлежность

к группе несостоятельных

компаний, %

Прогноз:


к группе устойчивых

компаний, %

Группа 1

(несостоятельные

компании)

33 94,0 6,0

Группа 2

(устойчивые

компании)

33 13,0 97,0


Результаты тестирования позволяют сделать вывод что, «Z-модель» Альтмана

дает достаточно точный прогноз вероятности наступления дефолта на временном

горизонте как два года, так и один.

Модель Альтмана неоднократно эволюционировала. В 90-х годах Альтман,

Хартцель и Пек модернизировали первоначальную модель, а именно, при расчете

коэффициента Х5, заменив рыночную стоимость актива на балансовую, они получили

новую модель (2.4) для прогнозирования вероятности наступления дефолта:

Z' = 0.717Х1 + 0.847Х2 + 3.107Х3 + 0,42Х4+ 0,998Х5, (2.4)

где Z' – значение индекса платежеспособности,

Xn – значение n-фактора.

64

Таблица 11 - Результаты тестирования модели в среднесрочной перспективе (за два

года до дефолта)

Группа Количество

наблюдений

Прогноз:


к группе несостоятельных,

компаний, %

Прогноз:


к группе устойчивых

компаний, %

Группа 1

(несостоятельные

компании)

33 72,0 28,0

Группа 2

(устойчивые

компании)

33 6,0 94,0


Модель Альтмана неоднократно эволюционировала. В 90-х годах Альтман,

Хартцель и Пек модернизировали первоначальную модель, а именно, при расчете

коэффициента Х5, заменив рыночную стоимость актива на балансовую, они получили

новую модель (2.5) для прогнозирования вероятности наступления дефолта [112]:

Z' = 0.717Х1 + 0.847Х2 + 3.107Х3 + 0,42Х4+ 0,998Х5, (2.5)

где : Z' – значение индекса платежеспособности,


Она претерпела изменения и для целей использования на развивающихся рынках,

получив название: Модель для развитых рынков [112] (2.6).

Z=0,717x1+0,847x2+3,107x3+0,42x4+0.995x5, (2.6)

где : Z – значение индекса платежеспособности,


Модель «ZETA» представлена Альтманом, Холдменом и Нараянаном в

1977 г., цель которой - прогноз вероятности дефолта компаний с активами

100 млн. долл. Модель стала более точной по сравнению с исходной

«Z-моделью» [109]. Она прогнозирует на временном горизонте один год

наступление дефолта с точностью до 90%, на временном горизонте до пяти лет с

точностью 70%. Изначально в модели использовались 27 факторных переменных,

65

наибольшую эффективность модель показывает используя семь факторов,

представленных в таблице 12.

Таблица 12 - Факторы, используемые в «ZETA»-модели Альтмана, Холдмен и

Нараянана

Название факторной

переменной (Xn) Пояснение для расчета факторной переменной

Рентабельность

активов

Отношение прибыли до выплаты процентов и налогов (earnings

before interest and taxes — EBIT) к совокупным активам

Стабильность

прибыли

Оценка производится за последние 5-10 лет

Показатель

процентного

покрытия

Отношение прибыли до выплаты процентов и налогов (EBIT) к

общей сумме процентных платежей. Это один из основных

показателей, обычно используемый при проведении

фундаментального анализа ценных бумаг с фиксированными

доходами и при определении их рейтинга.

Совокупная

прибыльность

Отношение нераспределенной прибыли к сумме активов. Этот

показатель учитывает такие факторы, как возраст компании,

дивидендная политика и общий уровень доходности за время

существования

Коэффициент

текущей ликвидности

Отношение оборотного капитала к краткосрочной

кредиторской задолженности компании

Отношение рыночной

капитализации к

балансовой стоимости

капитала

Капитализация оценивается в среднем за последние 5 лет

Размер компании Оценивается как логарифм совокупных активов компании

Источник: Модель «Zeta» [109].

Области применения у «Z-модели» и модели «ZETA» одинаковые. Так,

банки могут использовать модель для оценки кредитного риска по сделке, а также

использовать данную модель при ценообразовании, закладывать сумму

ожидаемых потерь на этапе рассмотрения кредитной заявки в цену кредита.

66

Компании могут использовать модель для оценки контрагентов, оценки

финансовых вложений. Однако как у «Z-модели», так и у модели «ZETA» есть

определенные минусы:

Модели являются эмпирическими, они разработаны на основании

выборки и не основываются на теоретической концепции;

Модели не учитывают страновые риски и национальные особенности.

Например, в Российской Федерации, использование только бухгалтерской

отчетности при анализе платежеспособности имеет ряд дополнительных минусов:

временная задержка, отсутствие всеобщего обязательного аудита, отсутствие

единой формы ведения бухгалтерского учета.

На основании вышесказанного можно сделать вывод, что использовать

модель Э. Альтмана для оценки платежеспособности контрагента целесообразно,

однако сама оценка платежеспособности является недостаточной и должна быть в

обязательном порядке дополнена анализом деловой репутации, также модель

Э. Альтмана не применима для малого и среднего бизнеса по причине отсутствия

информации для анализа.

Российским аналогом «Z-модели» Альтмана и модели «Zeta» является

методика оценки финансовой устойчивости разработанная Л.В.Донцовой и

Н.А. Никифоровой, позволяющая оценить платежеспособность на основании

финансовых показателей.

Ввиду схожестей методик недостатки у моделей одинаковые, что не

позволяет на практике использовать их для оценки риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса.

В 2000 году компания Moody’s Analytics представила RiskCalc, модель

оценки риска дефолта частных компаний, а через 10 лет адаптировала ее для

российского рынка.

Модель RiskCalc и предусматривает прогнозирование вероятности дефолта

на основании сведений, отражаемых в финансовой отчетности компаний, и

информации, поступающей с фондовых рынков. Модель RiskCalc Russia

составлена с учетом уникальных особенностей российских фирм и конъюнктуры

67

российского рынка с использованием обширной базы данных местной

финансовой отчетности и сведений о дефолтах. При этом коэффициенты

рассчитывались на основе статей, существующих в российском бухгалтерском

учете. Модели оценки вероятности дефолта используются для оценки

вероятности неисполнения долговых обязательств. Каждая модель составлена с

учетом региональных или отраслевых особенностей и отражает местную

практику кредитования, стандарты бухгалтерского учета и регулятивные

требования. Первая модель была разработана в 2000 году на основании данных,

полученных в рамках сотрудничества Moody’s с ведущими североамериканскими

банками. Впоследствии, компания Moody’s, используя ту же методику,

разработала модель для ряда других стран. На сегодняшний день существует уже

28 страновых моделей RiskCalc. Все модели RiskCalc создаются в рамках единой

схемы (методики). На первом этапе необходимо рассчитать ограниченное

количество коэффициентов финансовой отчетности из списка возможных

показателей, рассчитываемых на основе финансовой информации, полученной от

компании. Составленный таким образом рабочий список разбивается на

несколько групп по основным аспектам финансового положения фирмы.

Например, группа «Покрытие задолженности» включает коэффициент

соотношения потока наличности к процентным платежам, а также соотношение

EBITDA к общей сумме задолженности. Высокое покрытие задолженности

означает снижение вероятности дефолта. Moody’s проверяет каждый показатель

отдельно, затем рассматривает их в совокупности на предмет определения

корреляции и, наконец, отбирает самые эффективные показатели из каждой

группы. В окончательную модель включаются коэффициенты, обладающие

следующими свойствами:

Легкость расчета на основании доступных данных;

Они отличаются интуитивным характером;

Они полезны для измерения риска дефолта и не имеют корреляции с

другими переменными, используемыми в модели.

68

По мнению Moody’s между коэффициентами финансовой отчетности и

уровнем дефолтов наблюдается нелинейная взаимосвязь. Для ее сохранения были

преобразованы переменные в промежуточные вероятности дефолта с

использованием непараметрических методов. Затем была проверена степень

влияния каждого показателя на изменение уровня дефолта. На следующем этапе

компанией Moody’s был определен вес показателей финансовой отчетности с

использованием пробит-модели. В сочетании с отраслевыми переменными была

создана окончательная (непараметрическая) трансформанта, которая превратила

полученную с помощью модели оценку в реальный показатель кредитного риска

в ожидаемую частоту дефолта.

На завершающем этапе, который также имеет большое значение,

компанией Moody’s была проведена калибровка рассчитанная с помощью модели

показатели вероятности дефолта с учетом центральной тенденции к дефолту

(Central Default Tendency, CDT). CDT — это неподдающаяся непосредственному

наблюдению оценка истинной средней вероятности дефолта в популяции. Оценка

CDT осуществляется на основании информации, представленной в разных

источниках, например, данных об управленческих резервах под возможные

потери от кредитования, полученных от местных банков, и данных по выборке,

используемой для разработки модели.

На показатель вероятности дефолта влияют не только финансовые

показатели компании, но и общеэкономический кредитный цикл. Чтобы учесть

его влияние, модели RiskCalc включают поправочный коэффициент на стадию

кредитного цикла. Он рассчитывается на основе данных о стоимости акций

компаний, котирующихся на бирже.

При разработке RiskCalc Russia учитывались уникальные особенности

российского рынка. Учет этих особенностей помог компании Moody’s точнее

определить набор вводимых переменных, обеспечивающий максимальную

эффективность модели.

В моделях RiskCalc часто используется показатель роста продаж. Так, в

странах со зрелой экономикой, например в США, слишком медленный или

69

слишком резкий рост продаж сопровождается высоким риском дефолта. На

формирующихся рынках, в частности в России, высокий рост продаж является

нормой, и более высокие показатели вероятности дефолта характерны только для

компаний с чрезвычайно высокими темпами роста. Вместе с тем, например, в

Китае компании, продажи которых растут очень высокими темпами, отнюдь не

характеризуются повышенными показателями риска дефолта. Экономика России

сильно зависит от экспорта нефти и газа, соответственно, наблюдается тесная

взаимосвязь между ценами на энергоносители и экономическим ростом или

спадом, а последствия внешних потрясений отражаются в отчетности с

опозданием. Это создает проблемы с применением модели RiskCalc, основанной

на использовании финансовой информации. Показатели финансовой отчетности,

используемые в модели RiskCalc Russia представлены в таблице 13.

Таблица 13 - Показатели финансовой отчетности, используемые в модели

RiskCalc Russia

Деловая активность Кредиторская задолженность / Продажи

Покрытие задолженности Операционная прибыль / Пассивы

Рост Изменение объема продаж

Финансовый левередж Собственный капитал / Активы

Нераспределенная прибыль / Текущие

обязательства

Ликвидность Ден. средства и их эквиваленты / Активы

Рентабельность Доходность активов (Return on Assets, ROA)

Источник: Официальный сайт рейтингового агентства Moody’s [61].

Российские стандарты бухгалтерского учета постепенно приближаются к

международным. Некоторые крупные компании уже сегодня представляют

финансовую отчетность параллельно в двух форматах, соответственно

отражающих международный (МФСО) и российский стандарты финансовой

отчетности. Малые предприятия при составлении отчетности по-прежнему

руководствуются исключительно российскими стандартами. Это требует

построения модели, в которой используют местные данные.

Большинство моделей RiskCalc включает показатель размера компаний. В

процессе работы над моделью для России Moody’s выявило тенденцию, согласно

70

которой небольшие фирмы имеют гораздо более низкие финансовые результаты

(судя по основным финансовым соотношениям), чем более крупные компании.

Поэтому Moody’s посчитало, что нет необходимости включать в модель размер

компании в качества фактора, обуславливающего более высокие уровни дефолта,

наблюдающиеся среди мелких фирм.

Страны с формирующимися рынками играют все более заметную роль в

мировой экономике. Одновременно в них растет спрос на инструменты

управления рисками. Разработав модель, необходимо доказать ее эффективность в

качестве инструмента оценки риска дефолта.

2.3 Анализ российских моделей оценки риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса

Рассмотрим менее известные - российские методики: модель оценки

платежеспособности индивидуального предпринимателя Е.В. Синельниковой и

модели оценки финансового риска компании Интерфакс Оценим возможность их

применения для оценки платежеспособности субъектов малого и среднего

бизнеса.

Е.В. Синельникова в 2011 году предложила модель, состоящую из трех

блоков: отраслевого, психологического и оценки платежеспособности

предпринимателя. Результатом каждого блока является коэффициент (балл).

Коэффициент отрасли отражает специфику, динамику, конъюнктурность ведения

бизнеса и перспективу развития отрасли. Коэффициент психологического

портрета показывает умственный потенциал и психологический портрет

предпринимателя. Коэффициент финансовой отчетности, рассчитывается на

основании финансовой отчетности и отражает степень платежеспособности

субъекта малого бизнеса.

71

По завершении оценки, когда все значения вышеперечисленных

коэффициентов найдены, сумму контракта, следует скорректировать на

среднеарифметическое значение, что соответствует коэффициенту банковского

риска для данного предпринимателя.

По мнению автора методики, основное преимущество разработанной

методики – всесторонний анализ предпринимателя, включая деловые качества,

финансовые показатели его предприятия и оценку отраслевых перспектив.

Рассмотрим более детально блок оценки отрасли. Значимыми

показателями блока являются: динамика развития отрасли, перспективы развития

отрасли, динамика развития экономики региона, перспективы развития

экономики региона, потребности рынка отрасли.

Для анализа динамики развития отрасли, необходимо проанализировать

статистические данные, характеризующие отрасль за период.

Перспективы развития отрасли целесообразно использовать два

отраслевых сценария: пессимистический, оптимистический и учитывать

динамику развития отрасли.

Для оценки динамики развития региона, сопоставляют статистические

данные со средними показателями развития по России.

Перспективы развития экономики региона целесообразно оценить с

помощью показателей:

доля экономически активного населения в регионе;

доля ВВП региона в общем ВВП страны;

темп роста предприятий и банкротств.

Информацией для оценки емкости рынка региона служат различные

маркетинговые исследования, официальная публикуемая информация в сети

Интернет, а также информация из СМИ.

В процессе работы эксперту необходимо оценить степень эффективности

бизнеса в том или ином районе города, области, конкуренцию существующего

рынка.

72

По мнению автора, для расчета коэффициента отрасли целесообразно

использовать методику, В.В. Заболоцкой [35], которая представлена в таблице 14.

Таблица 14 - Линейка балльных значений для нахождения коэффициента отрасли

Диапазон значений суммы факторов Значение Коэффициента отрасли

0 - 2 0,7

2,1 - 3 0,8

3,1 - 4,2 0,9

4,3 - 6 1

Источник: Модель оценки платежеспособности индивидуального

предпринимателя Е.В. Синельниковой [79].

Показателей, определяющих коэффициент отрасли, всего 6, поэтому

максимальное числовое значение также должно стремиться к 6. Для каждого

диапазона присваивается свое значение поправочного коэффициента отрасли.

Следующий блок методики - расчет коэффициента психологического портрета.

Для этого предлагается использовать тестирование и анкетирование с ключами на

результаты ответов. Итог тестирования - присвоение определенного количества

баллов, соответствующего значению коэффициента психологического портрета.

Для этого предлагается использовать тестирование и анкетирование с

ключами на результаты ответов. Итог тестирования - присвоение определенного

количества баллов, соответствующего значению коэффициента психологического

портрета.

Таблица 15 - Определение коэффициента психологического портрета заемщика

Диапазон количества

совпадения с

ключами

Значение Коэффициента психологического

портрета

0 - 40 0

40 - 49 0,8

49 - 58 0,9

Источник: Модель оценки платежеспособности индивидуального

предпринимателя Е.В. Синельниковой [79].

73

Интегральной оценкой платежеспособности является коэффициент

финансовой отчетности. Его расчет складывается из двух показателей:

показателя финансового состояния;

коэффициента риска деятельности.

В зависимости от степени важности при оценке риска каждому показателю

присвоен вес. Для показателей, c помощью которых оценивается финансовое

состояние, он составляет 0,8 , для показателей, оценивающих риск деятельности

вес присвоен 0,2.

При оценке финансового состояния заемщика учитывается отраслевая

специфика деятельности и такие факторы, как:

размер и качество активов и пассивов, в том числе:

o кредиторская задолженность;

o дебиторская задолженность.

финансовые результаты деятельности;

финансовая устойчивость;

тенденции бизнеса;

деловая активность;

эффективность деятельности.

При анализе рисков деятельности заемщика оцениваются:

длительность работы заемщика в бизнесе;

степень диверсификации рисков;

качество кредитной истории.

Методика Е.В. Синельниковой использует классические показатели,

применяемые в финансовом менеджменте:

долгосрочную ликвидность;

текущую ликвидность;

краткосрочную ликвидность;

рентабельность прибыли.

74

Каждому фактору присваивается балльное значение, которые

суммируются по группе факторов и умножаются на весовой коэффициент,

учитывающий отраслевую специфику. Аналогичный принцип применяется и к

анализу риска деятельности. Для нахождения итоговой интегральной оценки

риска необходимо суммировать коэффициент отрасли, коэффициент

психологического портрета и коэффициент финансовой отчетности.

Предложенная Е.В. Синельниковой методика позволяет оценить риск

наступления неплатежеспособности индивидуальных предпринимателей,

основываясь не только на финансовых показателях, а учитывая отраслевую

специфику бизнеса и психологическую особенность предпринимателей. К

недостаткам стоит отнести, что данная методика не оценивает деловую

репутацию индивидуального предпринимателя, а для оценки психологического

портрета использует анкетную информацию, что невозможно без

информирования об этом индивидуального предпринимателя. По нашему

мнению, анкеты, заполненные самим индивидуальным предпринимателем, не

являются объективным источником информации для анализа по причине

возможного и сознательного искажения информации. Для целей оценки

психологического портрета целесообразно использовать социальные сети.

Интерфакс — независимое российское информационное агентство,

которое стало первым негосударственным информационным агентством в

СССР [24]. История агентства начинается с 1989 года [48]. Помимо новостного

контента агентство предлагает ряд аналитических продуктов: информационную

систему мониторинга СМИ, которая позволяет получить доступ к электронным

архивам изданий в которых представлено более 16 000 источников, а также

информационную систему по субъектам экономической деятельности «Спарк».

Информационная система «Спарк» - база данных по компаниям

Российской Федерации, Украины и Казахстана, которая дополнена

дополнительными аналитическими возможностями.

Информационная система «Спарк» содержит такую информацию по

компаниям Российской Федерации, Украины и Казахстана как:

75

Реквизиты компании, зарегистрированных юридическими лицами

России, Украины, Казахстана, сведения о регистрации в регистрирующих

органах, наличии у компаний лицензий;

Финансовую отчетность компаний;

Сведения об обязательствах компании;

Информация об участии в государственных тендерах;

Структуру собственников компании и информацию о руководстве;

Информацию о филиальной сети;

Доменные адреса компании;

Сведения об аудиторских проверках;

Данные о количестве сотрудников;

Существенные корпоративные события;

Информация о выпусках ценных бумаг;

Информация о банкротствах и решений арбитражных судов;

Информация о наличии патентов и товарных знаков.

Аналитические инструменты дополняются рекомендациями аналитиков,

аналитическими обзорами, описанием деятельности компании, планами ее

развития, приводится публичная информация из средств массовой информации.

Помимо сбора первичной информации агентством разработаны такие

аналитические инструменты для оценки компаний и рынков как:

Индекс должной осмотрительности;

Индекс финансового риска.

Цель индекса должной осмотрительности - оценить вероятность, что

компания является неработающей или создана для целей проведения

сомнительных операций. Модель должной осмотрительности учитывает около

20 различных факторов, которые позволяют оценить уровень благонадежности

компании-контрагента и снизить риск заключения сделок с неблагонадежной

компанией.

76

Термин «должная осмотрительность» был использован Высшим

арбитражным судом в постановлении Пленума ВАС РФ от 12 октября 2006 г.

№53 «Об оценке арбитражными судами обоснованности получения

налогоплательщиком налоговой выгоды» [6]. По мнению компании Интерфакс

самостоятельное определение компаниями принадлежности контрагентов к

фирмам-однодневкам трудоемкий процесс, поэтому для целей упрощения

идентификации контрагентов компанией Интерфакс был разработан

информационный индекс.

Информационный индекс был представлен на конференции

«Информационная база данных Спарк в управлении безопасностью бизнеса на

предприятии», которая прошла 8 октября 2011 года. Первоначально

использование индекса в программном продукте СПАРК было экспериментом,

индекс должностной осмотрительности был включен в карточку компании.

Индекс отражается в виде трех цветовых индикаторов: красный, желтый и

зеленый Цветовая классификация индекса должной осмотрительности

представлена на рисунке 20. Помимо цветовой индикации индекс должностной

осмотрительности имеет также цифровое значение. Шкала индекса должной

осмотрительности представлена на рисунке 21.

Источник: Программный продукт Спарк-Интерфакс [46].

Рисунок 20 - Цветовая классификация индекса должной осмотрительности

77


Рисунок 21 - Шкала индекса должной осмотрительности

Эксперимент по использованию индекса оказался удачным. Индекс,

название которого превратилось в аббревиатуру ИДО, стали использовать многие

службы безопасности и риск-менеджеры. Индекс получил премию For Excellence

in Innovation от сети D & B Worldwide Network, которая объединяет поставщиков

бизнес-информации из десятков стран мира об этом факте сообщил Центр

раскрытия корпоративной информации [46].

В настоящее время Российская Федерация является мировым лидером по

количеству «технических» компаний. Так, в некоторых отраслях (например, в

торговле) доля фирм, оказывающихся в зоне риска, превышает у нас 70 %.

Компании- однодневки могут существовать годами. В Российской Федерации

большое количество фиктивных компаний объясняется различными целями

создания, так основными целями, для чего создаются компании-однодневки

являются:

обналичивание денежных средств;

незаконное растомаживание товаров;

налоговые оптимизирование;

банкротство.

При создании моделей оценки неблагонадежности в соответствии с

западным опытом были использованы независимые переменные:

изменения доли наличных в общей выручке;

количество членов совета директоров;

78

присутствие в совете директоров юристов по профессии;

смена аудитора в последние три года деятельности фирмы;

наличие дочерних компаний за рубежом;

использование в практике компании метода ускоренной амортизации;

рентабельность продаж и собственного капитала;

значение финансового рычага компании;

резкое изменение численности персонала;

К сожалению, российским специалистам данная информация не доступна

для анализа. При разработке индекса должной осмотрительности использовалась

первоначальная выборка, которая составляла чуть больше 2000 компаний. При

небольшом объеме выборки удалось исключить субъективные экспертные

оценки, классифицировав компании попавшие в выборку на «ведущие

сомнительную деятельность» и «ведущие реальную деятельность».

При формировании выборки одним из важнейших требований была

репрезентативность тестовой выборки, которая заключалась в отражении

существующего в стране распределения компаний по регионам, отраслям,

которая представлена на рисунке 22.


Рисунок 22 - Распределение российских компаний согласно значениям

индекса должной осмотрительности.

Компании, «ведущие сомнительную деятельность» попадали в выборку на

основании решений арбитражных судов, компании «ведущие реальную

деятельность» попадали в выборку из списков членов Российского союза

79

промышленников и предпринимателей, а также из числа системообразующих

предприятий и из публичных компаний, компаний-эмитентов.

Бухгалтерская отчетность была представлена в базе данных СПАРК только

по 953 840 из 7 813 468 возможных, также только 4 миллиона юридических лиц

являются действующими коммерческими организациями, часть юридических лиц

используют упрощенную систему сдачи налоговой отчетности. В результате

компаний в базе данных СПАРК с бухгалтерской отчетностью относительно

мало.

В процессе анализа был установлен факт невозможности привести к

единому стандарту компании «ведущие сомнительную деятельность». Так, по

одному адресу с компанией «ведущей сомнительную деятельность» находится

Министерство юстиции, а другом случае находится Медицинская академия

им. И. М. Сеченова.

В 2011 г. выборка, используемая при разработке индекса должной

осмотрительности второго поколения составила 236 тысяч компаний. Увеличение

выборки позволило разработать две независимые модели: для компаний,

имеющих бухгалтерскую отчетности и для компаний ее не имеющих, а также

позволило увеличить число факторов, используемых в индексе, с девяти факторов

до двадцати для компаний с финансовой отчетностью, а также с 4-х до 10-ти

факторов для компаний без бухгалтерской отчетности.

В процессе анализа было выявлено, что некоторые факторы можно

однозначно трактовать. Так универсальным индикатором компании, которая

ведет «сомнительную деятельность» является «массовость» директора. В случае

если на генерального директора компании зарегистрировано больше 10 других

компаний, то данный факт можно однозначно трактовать не в пользу компании.

Однако у данного фактора есть исключение – популярная Фамилия Имя и

Отчество генерального директора.

Массовый адрес регистрации также не обязательно свидетельствует о

сомнительной деятельности. Например: по одному адресу, где зарегистрированы

80

несколько сотен компаний, находится крупный бизнес-центр, бизнес-инкубатор,

оказывающий содействие развитию малого предпринимательства.

Аналогично с совпадением компаний по телефону. В базе данных СПАРК

имеются благонадежные 287 компаний, имеющих одинаковый телефон.

Тем не менее среди компаний, «ведущих сомнительную деятельность»

среднее значение факторов наличия «Массового адреса регистрации» и наличия

«Массового телефона» превышает средние значения наличия данных факторов в

группе «ведущих реальную деятельность».

Индекс должной осмотрительности учитывает и другие факторы, в расчете

индекса: количество изменений генерального директора, наличие контрактов и

заказов от государства, количество действующих дочерних организаций у

данного юридического лица.

В случае наличия бухгалтерской отчетности у юридического лица

рассчитываются финансовые показатели деятельности юридического лица,

которые являются важным фактором.

Таким образом, мало знать просто факторы неблагонадежности. На

практике они могут быть использованы только как нечеткие переменные.

Чтобы выявлять нелинейные зависимости, необходимы более сложные

математические методы. При расчете второй версии индекса должной

осмотрительности компанией Интерфакс была применена более сложная

математическая модель, позволяющая выявлять нелинейные зависимости.

Компания Интерфакс осуществляет ежеквартальную калибровку модели

индекса с учетом новых данных, а также ежегодно проводит актуализацию

модели индекса с возможной сменой алгоритма и изменением факторов.

По мнению компании Интерфакс следующим качественным этапом

эволюции должны стать, во-первых, построение модели определения вероятности

банкротства компании и, во-вторых, разработка дополнительных инструментов

для анализа деятельности предприятий малого бизнеса и стартапов. Мелкий

непроизводственный бизнес – это та сфера, где меньше всего информации и

объективно выше погрешность индекса. Поэтому в этой области важно не только

81

совершенствовать математические модели, но и стимулировать сами компании

раскрывать о себе информацию. В настоящее время ежемесячно несколько

десятков компаний напрямую представляют данные о своей компании и о своих

контрагентах в СПАРК. Это помогает компаниям улучшать индекс деловой

осмотрительности, получать финансирование, налаживать связи с контрагентами

как с российскими, так и зарубежными. В рамках инициативы компании

Интерфакс по стимулированию сбора информации от контрагентов компаний был

введен проект «Мониторинг платежей». Участники проекта предоставляют

данные, о платежной дисциплине своих контрагентов. Идей для запуска проекта

стало знакомство с международным опытом. Так, в Соединенных Штатах

Америки, где насчитывается более 20 миллионов юридических лиц, эта

информация доступна по 75 % компаний, что дает возможность построения

новых моделей. В США данные сведения являются основным источником данных

о финансовом положении и благонадежности компаний. По мнению Всемирного

банка, согласно обзору Doing Business, платежная информация важнейший

источник для оценки рисков.

К сожалению, компания Интерфакс официально не раскрывает не только

веса и баллы переменных, но конечное их число и сами переменные. В некоторых

презентационных материалах компания публикует информацию о существовании

двух моделей: одна модель применяется для компаний с наличием бухгалтерской

отчетности, другая модель применяется к компаниям, у которых ее нет в базах

данных СПАРК.

Индекс финансового риска появился в 2013 году и представляет

интегральную меру риска несостоятельности компании. Высокое значение

индекса означает, что у компании имеются признаки неудовлетворительного

финансового состояния. Наличие высокого значения индекса у компании может

привести к тому, что компания утратит платежеспособность в ближайшей

перспективе. При расчете индекса используются комбинированные финансовые

коэффициенты компании, такие как: коэффициенты ликвидности, достаточности

оборотных средств, коэффициент автономии и другие коэффициенты.

82

Для расчета индекса за основу были взяты данные по 8,8 миллионам

компаний из баз данных СПАРК, как по действующим, так и по

ликвидированным. Однако только 1,3 миллиона компаний имели финансовую

отчетность.

Определение индекса финансового риска в системе СПАРК

осуществляется на основе Бухгалтерского баланса компании и отчета о

финансовых результатах. Для расчета индекса рассчитываются 16 финансовых

коэффициентов, которые подразделяются на четыре группы показателей:

1. показатели структура капитала (коэффициенты финансовой

устойчивости);

2. показатели ликвидности (коэффициенты платежеспособности);

3. показатели рентабельности (коэффициенты прибыльности);

4. показатели деловой активности (коэффициент оборачиваемости).

Показатели структуры капитала, финансовой устойчивости, отражают

финансовое состояние предприятия, его финансовую надежность, и показывают

соотношение собственного и заемного капитала компании. В данную группу

входят такие показатели:

коэффициент концентрации собственного капитала;

коэффициент обеспеченности собственными оборотными;

коэффициент маневренности собственных средств;

коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств;

коэффициент соотношения заемных и собственных средств.

Группа показателей ликвидности - финансовые показатели,

рассчитываемые на основании бухгалтерской отчетности компании. Цель расчета

показателей - определение способность компании погашать текущую

задолженность.

коэффициент текущей ликвидности;

коэффициент быстрой ликвидности;

коэффициент абсолютной ликвидности.

83

Группа показателей рентабельности позволяет оценить экономическую

эффективность ведения бизнеса, рентабельность позволяет комплексно оценить

степень эффективности использования ресурсов.

рентабельность;

рентабельность продаж;

рентабельность капитала;

рентабельность активов;

рентабельность инвестиций;

чистая норма прибыли.

Норматив для данной группы показателей это положительные значения

финансовых коэффициентов.

Группа показателей деловой активности или оборачиваемости капитала

позволяют оценить степень эффективности использования денежных средств,

оценить взаимоотношения с контрагентами, эффективность использования

производственных запасов;

период погашения дебиторской задолженности;

период погашения кредиторской задолженности;

период оборота запасов и затрат;

период оборота активов.

Для данных финансовых коэффициентов норматив определяется в

соответствии с видом деятельности предприятия и характером, которые компания

Интерфакс не раскрывает. Для анализа данных коэффициентов используется не

только текущая оценка, но также проводится сравнение их с нормативными

значениями и проводится анализ в динамическом аспекте.

К сожалению, компания Интерфакс также, как и в случае с индексом

деловой активности официально не раскрывает веса и баллы переменных, что не

позволяет самостоятельно рассчитать индекс. Индекс финансового риска

возможно рассчитать только для компаний имеющих бухгалтерскую отчетность,

поэтому индекс неприменим для индивидуальных предпринимателей и компаний,

использующих упрощенное налогообложение.

84

В процессе исследования был установлен факт, что ни индекс должной

осмотрительности, ни индекс финансового риска не учитывает такой факт как

банкротство компании, а также не учитывает наличие исполнительных

производств. Так, была выявлена компания, которая 20 января 2015 года была

признана банкротом, в отношении компании возбужден ряд исполнительных

производств, тем не менее Индекс должной осмотрительности «низкий», Индекс

финансового риска «средний», компания набрала 41 балл. Карточка компании

представлена на рисунке 23.


Рисунок 23 - Карточка компании

85

2.4 Сравнительный анализ возможности методик для оценки риска

неплатежеспосбоности предприятий малого бизнеса

На основании выработанных в разделе 2.1 критериев, оценим в таблице 16

степень удовлетворения требованиям стейколдеров при оценки риска

неплатежеспособности предприятий малого бизнеса.

Таблица 16 - Сравнение степени удовлетворения стейкхолдеров методиками

оценки риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса

«Высокая значимость» критерия. Максимальный балл оценки 5 баллов,

минимальный – 0 балла

Критерий/Методи

ка

«Z-

модель»

Альтман

а

Модель

«Zeta»

Модель

Е.В.

Синельник

овой

ИДО

Интерфак

с

ИФР

Интерфа

кс

Легкость 0 0 3 5 5

Стоимость 5 5 0 0 0

Скорость 3 3 0 3 3

«Средняя значимость» критерия Максимальный балл оценки 3 балла,

минимальный – 0 балл

Критерий/Методик

а

«Z-

модель»

Альтман

а

Модел

ь

«Zeta»

Модель

Е.В.

Синельник

овой

ИДО

Интерфак

с

ИФР

Интерфа

кс

Точность 2 0 0 2 0

Открытость 2 2 0 0 0

Универсальность 2 0 2 3 2

Мульти

применимость

0 0 2 3 0

Конфиденциальнос

ть

0 0 2 3 3

Дистанционность 2 2 2 3 2

Общедоступность 3 3 2 0 0

Итоговый балл 19 15 13 22 15


86

На основании проведенного анализа была выявлена наиболее

удовлетворяющая требованиям методика оценки риска неплатежеспобности

предприятий малого бизнеса. Такой методикой стал «Индекс должной

осмотрительности», рассчитанный компанией Интерфакс. По результатам

сравнительного анализа «Индекс должной осмотрительности» набрал 22 балла из

36 возможных. Данный факт позволяет сделать вывод, что представленный

компанией Интерфакс индекс лишь на 64% удовлетворяет потребностям

стейкхолдеров для оценки риска неплатежеспособности предприятий малого

бизнеса. Однако когда на речь идет об оценке риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса для целей заключения сделки, то такая низкая

степень удовлетворенности является «неудовлетворительной». Поэтому, по

мнению автора, целесообразно разработать методику, которая должна в большей

мере отвечать потребностям при оценки риска неплатежеспособности

предприятий малого бизнеса.

Рассмотрим более подробно отличительные особенности методик, а также

ряд допущений, используемых при классификации, и сформулируем собственный

подход к оценке.

Почти все методики, за исключением Индекса должной осмотрительности,

рассчитанного компанией Интерфакс, оценивают финансовое состояние субъекта,

на основании бухгалтерской и управленческой отчетности.

Данный подход также отражен в работе Ефимовой О.В., Мельник М.В., в

которых показана главенствующая роль финансовой отчетности в формировании

информации необходимой для принятия управленческий решений. В работе

определены требования предъявляемые к финансовой отчетности, к ее

достоверности, а также уделяется большое внимание финансовому анализу, в

частности финансовых результатов деятельности организации и ее

имущественного состояния [19].

Аналогичный подход рассматривается А.Д. Шереметом, который особое

внимание уделяет методологии анализа основных показателей деятельности

организаций [104]. М.А. Вахрушина, Н.С. Пласкова в своих работах также

87

рассматривают вопросы анализа и оценки финансового положения организации с

использованием дополнительных источников информации. В работах приведены

алгоритмы и практические расчеты аналитических показателей по принципу

«сквозного примера» [23].

К сожалению, данный подход слабо применим для оценки

платежеспособности предприятий малого бизнеса по ряду причин.

1. Отсутствие бухгалтерской и финансовой отчетности у предприятия

малого бизнеса, которое может быть связано с рядом объективных причин,

например, используемым налоговым режимом у малого предприятия. Если

компания только начала свою деятельность, бухгалтерская отчетность появится

только через определенный период времени, в некоторых период составит более

одного года.

2. Низкая актуальность бухгалтерской отчетности. Большинство субъектов

малого бизнеса используют специальные налоговые режимы, которые не требуют

обязательной квартальной сдачи бухгалтерской отчетности. Обязательной для

сдачи является лишь годовая бухгалтерская отчетность, которая уже на момент

сдачи в налоговый орган для целей расчета платежеспособности уже устарела.

Добровольное ведение бухгалтерской отчетности и ее ежемесячная подготовка

требует наличия бухгалтерского работника в штате, а также требует от субъекта

малого бизнеса культуры ведения бухгалтерии, что является в настоящее время

редкостью.

3. Трудности дополнительных коммуникаций. В настоящее время как

обмен, так и запрос бухгалтерской и управленческой отчетности является не

рыночным требованиям для заключении сделки между субъектами малого

бизнеса. Обязательный обмен комплектом отчетности усложнит процесс

заключения сделки и вызовет дополнительные подозрения.

4. Риск фальсификации. В случае если от «хорошей» бухгалтерской

отчетности будет зависеть заключение сделки, то у субъекта малого бизнеса

возникнет желание фальсифицировать бухгалтерскую отчетность. Проверка ее

достоверности на практике субъектом малого бизнеса практически невозможна.

88

5. Платежеспособность, «хорошее» финансовое состояние не является

абсолютным гарантом исполнения контрагентом обязательств. Помимо

финансового положения необходимо желание исполнить обязательства по

контракту.

Для разработки новой методики, рассмотрим степень удовлетворения

методик критериям субъектов малого бизнеса.

Основным критерием – требованием предъявляемым субъектами малого

бизнеса к методике оценки является легкость использования. Все

рассматриваемые методики не требуют от пользователя специальных

математических знаний, однако «Z-модель» и модель «ZETA» наиболее

трудоемки и требуют наличия специальных экономических знаний от

пользователя. Отличительной особенностью Индекса деловой осмотрительности

и Индекса финансового риска является автоматический расчет результата,

выдавая пользователю конечный результат.

Следующим «высоко значимым» критерием является бесплатность

проверки. Так, одним из конкурентных преимуществ субъектов малого бизнеса

является цена, повышение которой означает снижение маржи субъекта.

Вследствие макроэкономических событий декабря 2014 года значимость данного

критерия повышается. Использование «Z-модели» Альтмана, Модели «Zeta»

является абсолютно бесплатными, что принципиально отличает их от модели

Е.В Синельниковой, индекса деловой осмотрительности и индекса финансового

риска. Так, использование модели оценки платежеспособности

Е.В Синельниковой предполагает проведение анализа кредитной истории. Для

этого необходимо запросить ее в кредитном бюро. Запрос кредитной истории

платный, его стоимость при небольших объемах запросов в месяц более

100 рублей. Основной сложностью для проведения данного запроса является

сложность заключения субъектом малого бизнеса договора с кредитным бюро,

так Национально бюро кредитных историй заключает договора только с

юридическим лицами

[84], а также соблюдение Федерального закона от

27.07.2006 N 152-ФЗ (ред. от 21.07.2014) "О персональных данных"

89

(27 июля 2006 г.), который в частности требует наличия письменного согласия

проверяемого субъекта [1]. Дополнительной сложностью является Использование

индекса деловой осмотрительности и индекса финансового риска является

бесплатным, однако для его получения необходимо иметь доступ в программный

продукт «Спарк», который требует обязательной абонентской платы,

составляющей более 30 тысяч рублей в месяц.

Третьим «высоко значимым» критерием является скорость с которой

проводится анализ платежеспособности контрагента с использованием методики

и выносится суждение о его платежеспособности. Все рассматриваемые

методики, за исключением методики Е.В Синельниковой, позволяют вынести

суждение о платежеспособности контрагента с учетом подготовительного этапа

чуть более чем за тридцать минут. Для вынесения суждения о

платежеспособности субъекта малого бизнеса с использованием методики

Е.В Синельниковой необходим час, а то и больше, так как методика требует

произведения обязательного запроса в кредитное бюро с произведением

сопутствующих запросу действий. При итоговом вынесении баллов учитывалось

время, необходимое для выхода в сеть Интернет с наличием устойчивого

интернет-соединения. Как известно, абсолютно любой фактический результат

измерения отличается от расчетного-планового значения. Поэтому для сравнения

точности методик используем ROC-кривую, представленную на рисунке 24 и ее

интегральную характеристику – показатель адекватности (Accuracy Ratio) [127].

Информация о степени адекватности – общедоступна. Приведем значения

показателя адектватности в реляционном виде в таблице 17.

К сожалению только «Z-модель» Альтмана имеет рассчитанный

показатель адекватности, поэтому сравнение методик невозможно. Расчет

показателя адекватности по всем методикам с использованием собственной

выборки невозможен, так как каждая из методик имеет определенные требования

к проведению оценки. Исследуемая выборка не обладает всей полнотой

информации, для проведения оценок используя все методики одновременно.

90

Источник: Международная конвергенция измерения капитала и стандартов

капитала: новые подходы [127].

Рисунок 24 - ROC-кривые идеальной (perfect model), стандартной реальной

(rating model) и неэффективной или случайной (random model) рейтинговых

систем

Одной из особенностей деятельности субъектов малого бизнеса является

частая реорганизация бизнеса, подразумевающая закрытие старого юридического

лица или индивидуального предпринимателя и открытие нового, особенностями

ведения бухгалтерской отчетности является длинный, до 1 года, период между

образованием юридического лица или регистрацией индивидуального

предпринимателя и первой сдачей бухгалтерской отчетности или декларацией

регулирующему органу.

Таблица 17 - Значения AR показатель адекватности (Accuracy Ratio) исследуемых

методик

В процентах

Методика «Z-

модель»

Альтмана

Модель

«Zeta»

Модель

Е.В.

Синельни

ковой

ИДО

Интерфакс

ИФР

Интерфак

с

Показатель AR 60 - - - -


91

Так, Модель «Zeta» для проведения оценки платежеспособности требует

наличия информации о прибыли анализируемого субъекта и величине его

капитала за последние 5 - 10 лет. Индекс деловой осмотрительности при оценке

сопоставляет информацию от анализируемого субъекта с собственными базами

данных, поэтому срок ведения бизнеса совершенно не важен для оценки.

В настоящее время субъектами малого бизнеса являются все

индивидуальные предприниматели, а также юридические лица, удовлетворяющие

квалификационным критериям. Так, универсальной, позволяющей оценивать как

субъектов малого бизнеса, так и индивидуальных предпринимателей является

Индекс деловой осмотрительности. Методика Е.В Синельниковой позволяет

оценить платежеспособность лишь индивидуальных предпринимателей.

«Z-модель» Альтмана и Модель «Zeta», а также Индекс финансового риска

позволяют оценить лишь компании.

Конфиденциальность при проведении анализа платежеспособности

необходима для сохранения лояльности анализируемого субъекта. В настоящее

время проведение анализа полностью конфиденциально с использованием Индекс

финансового риска Индекс деловой осмотрительности. Z-модель» Альтмана и

Модель «Zeta» требуют обязательного запроса бухгалтерской и управленческой

информации, что автоматически не позволит сохранить конфиденциальность при

анализе.

В настоящее время все исследуемые методики позволяют дистанционное

проведение оценки платежеспособности. Дистанционный анализ экономит время

и делает проведение анализа максимально удобным.

Также одним из «средне-важных» критериев является общедоступность

методики. Z-модель» Альтмана, Модель «Zeta», методика Е.В Синельниковой

являются общедоступными методиками, каждый пользователь, имеющий

необходимую информацию для анализа, сможет произвести оценку

платежеспособности контрагента. Индекс финансового риска и Индекс деловой

осмотрительности являются «черными ящиками». Автор методик компания

92

Интерфакс не раскрывает ни переменные, участвующие в оценке, ни баллы,

считая данную информацию интеллектуальной собственностью, поэтому

проведение анализа собственными силами с использованием данных методик

невозможно.

Так, в разделе 2.1 были сформулированы квалификационные критерии для

методик, а также разработаны рейтинговые шкалы, что в результате позволило

оценить степень удовлетворенности стейкхолдеров при оценке

платежеспособности контрагентов – субъектов малого и среднего бизнеса. Также

в разделе 2.2 и 2.3 были рассмотрены наиболее известные западные и

специализированые российские методики, а также был проведен анализ их

соответствия требованиям стейкхолдеров. Проведенный анализ в разделе 2.4

показал невозможность использования рассмотренных методик и необходимость

разработки собственной методики.

93

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ РИСКА

НЕПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ МАЛОГО БИЗНЕСА

3.1 Методика отбора факторов риска неплатежеспособности малых

предприятий

Отбор факторов для включения в методику был произведен с помощью

голосования 27 экспертов, занимающихся оценкой риска субъектов малого

бизнеса в коммерческих банках.

Опрос экспертов и оценка полученных результатов производились с

учетом рекомендаций исследователей [37].

Так, к опросу привлекались

исключительно эксперты, имеющие банковский опыт в области оценки риска

субъектов малого и среднего бизнеса, не менее 5 лет. Для целей оценки

результатов опроса был рассчитан коэффициент конкордации, который составил

0,89. Значение коэффициента свидетельствует о очень высокой согласованности

мнений экспертов и позволяет использовать результаты голосования [16].

В ходе опроса были отобраны следующие, по мнению экспертов,

значимые факторы, каждому из которых присвоен порядковый номер от 1 до 17.

При этом под номером один указан важнейший фактор, по мнению экспертов, а

под номером 17 – наименее значимый фактор. Значимость факторов, отобранных

экспертами, представлена в таблице 18.

Для включения фактора в методику необходимо убедиться, что фактор

влияет на неплатежеспособность, монотонен и имеет низкую корреляцию с

другими факторами. Под монотонностью понимается равномерное возрастание

или убывание фактора.

94

Таблица 18 - Значимость факторов отобранных экспертами

Степень

значимости

Наименование фактора К-во

экспертных

голосов

1 Количество точек продаж; 20

2 Класс офисного помещения; 19

3 Количество региональных представительств; 19

4 Основной источник информации о компании; 17

5 Содержание интернет сайта; 17

6 Характеристика адреса регистрации, признак массовости; 16

7 Количество и характер отзывов; 16

8 Присутствие в социальных сетях, кол-во членов группы; 16

9 Репутация генерального директора; 14

10 Задолженность по уплате налогов и/или не представление

налоговой отчетность более года;

13

11 Сумма искового требования; 12

12 Рейтинг банка (по размеру активов) в котором открыт

текущий счет;

12

13 Характеристика телефонного номера; 12

14 Характеристика способа связи; 11

15 Документарное оформление сделки; 11

16 Возможность безналичной оплаты; 11

17 Авансовый способ расчета, процент аванса. 11


Разделяют прямую и обратную монотонность показателя. Для

монотонности должно выполняться одно из условий:

Прямая (положительная) монотонность – чем больше показатель, тем

ниже вероятность неплатежеспособности;

Обратная (отрицательная) монотонность – чем больше показатель,

тем выше вероятность неплатежеспособности.

Проведем проверку переменных на монотонность, результаты

представлены в таблицы 19.

95

Таблица 19 - Результаты оценки монотонности факторов методики оценки риска

неплатежеспособности субъектов малого бизнеса

Фактор Оценка монотонности фактора

Количество точек продаж Чем больше точек, тем лучше. Монотонность

подтверждается.

Класс офисного помещения Чем выше класс офисного помещения, тем лучше.

Монотонность подтверждается.

Количество региональных

представительств

Чем больше региональных представительств

открыто, тем лучше. Монотонность

подтверждается.

Основной источник информации о

компании

Качественный фактор

Содержание интернет сайта Качественный фактор

Характеристика адреса

регистрации, признак массовости


Количество и характер отзывов Чем больше написанных отзывов, тем лучше.


Присутствие в социальных сетях,

кол-во членов группы

Чем больше членов групп, тем лучше.


Репутация генерального

директора


Задолженность по уплате налогов

и/или не представление налоговой

отчетность более года

Чем меньше задолженность, тем лучше.


Сумма искового требования Чем меньше сумма требований, тем лучше.


Рейтинг банка (по размеру

активов) в котором открыт

текущий счет

Чем выше рейтинг банка, тем лучше.


Характеристика телефонного

номера


Характеристика способа связи Качественный фактор

Документарное оформление

сделки


Возможность безналичной оплаты Качественный фактор

Авансовый способ расчета,

процент аванса.

Чем меньше сумма аванса, тем лучше.



По качественным факторам проверка монотонности не производится по

причине экспертной разработки шкалы. Проверка на монотонность необходима

по количественным факторам.

В результате проведенного анализа монотонности факторов было

установлено, что экспертами были отобраны как количественные факторы, так и

качественные факторы, проверка монотонности которых не требуется. Все

96

отобранные экспертами количественные факторы обладают свойством

монотонности.

Следующая шаг проверки факторов - это проверка на

мультиколлинеарность, межфакторную корреляцию. Проверке подлежат

исключительно количественные факторы. Каждый фактор должен быть

уникальным и не коррелировать с другими факторами модели. Для проверки

межфакторной корреляции между собой целесообразно использовать матрицу

корреляций. В таблице 20 классифицируем степень корреляции факторов между

собой в зависимости от ее силы, сформировав несколько категорий корреляции:

«высокая», «низкая» и «отсутствует».

Таблица 20 - Корреляция количественных факторов используемых в методике

оценки риска неплатежеспособности субъектов малого бизнеса

Фактор из таблицы 18

Фактор из таблицы

18

1 2 3 7 8 10 11 12 17

1 1 1 0 1 1 0 1 1

2 1 1 0 0 0 0 0 0

3 1 1 0 1 1 1 0 0

7 0 0 0 0 0 0 0 0

8 1 0 1 0 0 0 0 1

10 1 0 1 0 0 0 0 0

11 0 0 1 0 0 0 0 0

12 1 0 0 0 0 0 0 0

17 1 0 0 0 1 0 0 0


«Высокая» корреляция нарушает способность модели, которая находится в

основе методике, к детерминации, поэтому для отбора факторов для включения в

методику выберем исключительно такие категории корреляции как: «низкая» и

«отсутствует».

Для удобства заполнения и использования матрицы, категориям

корреляции присвоим цифровой код от 0 до 2:

0. «Отсутствует» (корреляция <│0,2│);

1. «Низкая» (│0,2│< корреляция < │0,3│ );

2. «Высокая» (корреляция >│0,3│);

97

Проведенный анализ корреляции между количественными факторами

показал, что факторы, отобранные экспертами, имеют либо «низкую»

корреляцию, либо корреляция «отсутствует», поэтому исключение факторов не

требуется.

После финального отбора факторов следует этап построения шкал. На

основании имеющейся выборки, включающей показатели по 120 субъектам

малых предприятий собранной на временном периоде с 2011-2015 год, построим

шкалы оценки факторов. Процесс построения шкал сводится к оценкам по единой

безразмерной шкале и к обеспечению максимальной эффективности (точности)

разделения субъектов малых предприятий на «хороших», с кем можно заключить

сделку и «плохих», с кем сделку лучше не заключать.

Качественные и количественные показатели оцениваются по балльной

шкале. В таблице 21 приведем пример шкалы и используем его в качестве

шаблона при построении шкал для разрабатываемой методики. Шкалы

разрабатываемой методики приведены в таблице 22.

Алгоритм оценки предполагает возможность применения отсечек, прямых

ограничений на рейтинговую группу при достижении определенного баллом

значения. Всего создадим три группы риска: «зеленая», «желтая» и «красная»,

балльные диапазоны значений групп установим позже.

Для количественных показателей оценочные шкалы строятся на основании

гистограммы распределения частот попадания субъектов малых предприятий в

различные интервалы значений оцениваемого показателя. Построим гистограммы

распределения для каждого фактора в приложении В и произведем его

категорийную оценку.

На практике этап не является обязательным однако, в процессе подготовки

были выявленным закономерности, которые, по мнению автора, целесообразно

учесть, путем внесения корректировок в методику.

98

Таблица 21 - Пример балльной и атрибутивной оценки

Инт

ерва

л

Категорийная оценка Оценка,

баллы

Ограничение на

рейтинговый разряд

1 Очень хорошее значение

показателя

100 Нет ограничений

2 Хорошее значение 50-100 Нет ограничений

3 Приемлемое значение 10-50 Нет ограничений

4 Предельное значение 0 Нет ограничений

5 Не удовлетворяющее значение -50-0 Нет ограничений

6 Плохое значение, значительно

влияющее в негативную сторону

на конечный результат

-50/-100 Рейтинг не выше

определенного

рейтинга.

7 Значение выходящее за рамки

допустимого

нет Рейтинг не выше

определенного

рейтинга.

Источник: Продвинутый подход к управлению кредитным риском в банке:

методология, практика, рекомендации [88].

В процессе разработки методики были детально проанализированы

субъекты малого бизнеса, не исполнившие в срок свои обязательства. В

результате анализа были выявлены общие закономерности, объединяющие

неплатежеспособные предприятия малого бизнеса.

Рассмотрим детально такие факторы.

Один из таких факторов - «Репутация генерального директора». У 6 из

120 субъектов малого бизнеса, попавших в выборку, репутация генеральных

директоров оценивается как «негативная». Данные представлены в таблице 23.

По 3 из 6 таких случаев у субъектов малого и бизнеса в среднесрочной

перспективе наступала неплатежеспособность. Данный факт свидетельствует о

50% вероятности наступления риска неплатежеспособности у субъектов малого

бизнеса, чьи генеральные директора имеют негативную репутацию. По мнению

99

автора, в случае наличия негативной репутации у генерального директора, таких

субъектов целесообразно относить в «красную» зону в независимости от

набранных баллов.

Таблица 22 - Балльные шкалы факторов разрабатываемой методики

Факто

р

Интервал 1 2 3 4 5

Категорийная оценка

Очень

хорошее значение


Хорошее значение

Приемлемое значение

Предельное значение

Не

удовлетворяющее

значение

Ограничение на

рейтинговый

разряд

Нет

ограничений

Нет


Нет


Нет

ограничений Нет ограничений

Диапазон баллов 100 75 50 25 0

Количество точек продаж,

шт. более 5 4 3 2 1

Класс офисного помещения A B C C- Нет информации

Региональные представительства, шт

более 5 4 3 2 1

Источник информации Партнерская

программа TV Радио Прочий Интернет

Содержание интернет сайта

Интернет-магазин +

информация о

собственниках

Интернет-

магазин Прайс-лист Контакт нет


регистрации

Совпадает с фактическим

адресом

Не массовый Массовый в

регионе

присутствия

Массовый в другом

регионе

Адрес скрывается

Отзывы, шт более 30 21-30 11-20 1-10 Нет

Присутствие в социальных

сетях, кол-во членов группы Более 200 101-200 1-100 сомнительные нет


директора

Отсутствие

негатива - - - Негатив

Задолженность по уплате налогов и/или не

представление налоговой

отчетность более года


факта - - -

Присутствие

факта

Судебные разбирательства, сумма искового требования,

руб.

нет 1-10000 10001- 20000 20001-30000 свыше 30000

Рейтинг банка (по размеру

активов) в котором открыт


10 30 топ 50 топ 300

банк не входит в

топ 300 + счет

скрывается

Характеристика телефонного номера

8800 Городской +

Регион Городской Мобильный нет

Характеристика способа

связи Секретарь АТС менеджер магазин / нет

Документарное оформление

сделки

Обязателен

без изменений Обязателен

По

требованию Любая Отказ

Возможность безналичной

оплаты

ПОС-

терминал касса в офисе

возможно, банковский

перевод

возможно при повышение

цены

невозможно

Авансовый способ расчета,

процент аванса 0 0-25 26-50 51-75 76-100


100

Таблица 23 - Распределение предприятий малого бизнеса в зависимости от

репутации генерального директора

Репутация генерального директора, значение

фактора


неплатежеспособных

предприятий малого

бизнеса


платежеспособных


малого бизнеса

Негатив 3 3

Отсутствие негатива 37 77


В процессе анализа было установлено, что судебное требование на сумму

до 30 000 рублей не является негативным явлением, так как в анализируемой

выборке 100% субъектов малого бизнеса, имеющих данную задолженность,

исполнили свои обязательства, в отличие от субъектов чья задолженность

превысила установленный в 30 000 рублей порог. Субъекты малого бизнеса,

имеющие судебные требования на сумму, превышающую 30 000 рублей, в 87%

случаях в среднесрочной перспективы свои обязательства не исполнили. Данные

представлены в таблице 24.

Таблица 24 - Распределение предприятий малого бизнеса в зависимости от суммы

судебного разбирательства

Сумма судебного разбирательства, значение

фактора




бизнеса




бизнеса

1-10000 - 2

10001-20000 - 1

20001-30000 - 1

Нет 33 75

Свыше 30000 7 1


В таких случаях также их целесообразно вне зависимости от набранного

количество баллов относить в «красную» зону.

Схожая ситуация с наблюдается с фактором «Характеристика телефонного

номера». Субъекты малого бизнеса, не имеющие телефонный номер, в

среднесрочной перспективе не исполняли свои обязательства с 66%

вероятностью, что свидетельствует о риске неплатежеспособности, поэтому вне

101

зависимости от набранного количество баллов относить в «красную» зону.

Данные представлены в таблице 25.


характеристики телефонного номера

Характеристика телефонного номера,

значение фактора




бизнеса





Нет 4 2


Субъекты малого бизнеса с которыми нет возможности установления

прямого контакта, действующие через брокеров или контактирующие с клиентом

по собственной инициативе (и не оставляющие контактных данных), в

среднесрочной перспективе не исполняют обязательства с вероятностью 86%.

Аналогичная ситуация, когда единственный способ установления контакта это -

визит в магазин. По таким малым предприятиям вероятность неисполнении

обязательств ниже 80%. Данные представлены в таблице 26. Поэтому по мнению

автора, и в первом и во втором случае целесообразно установить отсечку с

автоматической «красной» зоной.


характеристики способа связи

Характеристика способа связи, значение

фактора




бизнеса





Магазин 4 1

Нет, контакт по собственной инициативе 6 1


Способ документарного оформления также является фактором по

которому целесообразно установить автоматическую отсечку в «красную зону».

Так, контрагенты, отказавшие в документарном оформлении сделки, в

среднесрочной перспективе с вероятностью в 83% не исполнили свои

обязательства. Данные представлены в таблице 27.

В процессе разработки методики были детально изучены малые

предприятия, имеющие задолженность по налогам.

102


документарного оформление сделки

Способ документарного оформления

сделки, характеристика фактора.




бизнеса





Любая 22 23

Обязателен 3 14

Обязателен без изменений 5 27

Отказ 5 1

По требованию 5 15


Анализ показал, что все субъекты, имеющие задолженность, не исполнили

свои обязательства в среднесрочной перспективе. Однако, по мнению автора,

автоматическую отчетку применять не целесообразно, так как недостаточно числа

наблюдений; только 4 субъекта малого бизнеса у которых имеется задолженность

по налогам; краткосрочная задолженность в один-два дня не является фактором

риска. Результат анализа представлен в таблице 28.

Однако простое игнорирование 4-х случаев неправильно, поэтому наличие

краткосрочной задолженности перед налоговыми органами целесообразно

автоматически считать «желтой» зоной.


наличия задолженность по уплате налогов и/или не представление налоговой

отчетности

Наличие задолженности по уплате налогов

и/или не представление налоговой

отчетности, значение фактора




бизнеса





Отсутствие факта 36 80

Присутствие факта 4 -


Аналогичная ситуация сложилась с фактором: «рейтинг банка (по размеру

активов) в котором у субъекта малого бизнеса открыт текущий счет». Данные

представлены в таблице 29. По мнению автора, в случае, если у субъекта малого

бизнеса открыт счет в банке, который по размеру активов ниже 300 места в

рейтинге, а также, если информация о текущем счете субъекта малого бизнеса

103

отсутствует, целесообразно автоматически относить такого субъекта малого

бизнеса в «желтую» зону вне зависимости от набранных субъектом баллов.


рейтинга банка (по размеру активов), в котором у субъекта малого бизнеса открыт


Рейтинг банка (по размеру активов), в

котором у субъекта малого бизнеса открыт

текущий счет, значение фактора




бизнеса





10 4 14

30 1 6

50 6 24

300 23 34

300+, информация о счете отсутствует 6 2


На основании экспертных рекомендаций сформируем в таблице 30

итоговые балльные шкалы. Данные шкалы будут универсальны для предлагаемой

методики.

Таблица 30 - Балльные шкалы факторов разрабатываемой методики с учетом

отсечек

Фактор

Интервал 1 2 3 4 5 6 7

Категорийная

оценка

Очень

хорошее

значение


Хорошее

значение

Приемлем

ое

значение

Предельно

е значение

Не

удовлетво

ряющее

значение

Плохое

значение,

значительно

влияющее в

негативную

сторону на

конечный

результат

Значение

выходящее

за рамки

допустимого

Ограничение

на

рейтинговый

разряд

Нет

ограничен

ий

Нет

ограничен

ий

Нет

ограничен

ий

Нет

ограничен

ий

Нет

ограничен

ий

Рейтинг не

выше

"желтой

зоны"

Рейтинг не

выше

"красной

зоны"

Диапазон

баллов 100 75 50 25 0 ограничение отсечка

Количество точек

продаж, шт. более 5 4 3 2 1 - -

Класс офисного

помещения A B C C-

Нет инф-

ции - -

Региональные

представительства, шт более 5 4 3 2 1 - -

104

Продолжение таблицы 30

Источник информации

Партнерск

ая

программа

TV Радио Прочий Интернет - -

Содержание интернет

сайта

Интернет-

магазин +

инф

Интернет-

магазин

Прайс-

лист Контакт нет - -



Совпадает

с

фактическ

им

адресом

Не

массовый

Массовый

в регионе

присутств

ия

Массовый

в другом

регионе

Адрес

скрывается - -

Отзывы, шт более 30 21-30 11-20 1-10 Нет - -

Присутствие в

социальных сетях, кол-

во членов группы

Более 200 101-200 1-100 сомнитель

ные нет - -


директора

Отсутстви

е негатива - - - - - Негатив

Задолженность по

уплате налогов и/или не

представление

налоговой отчетность

более года

Отсутстви

е факта - - - -

Присутствие

факта -

Судебные

разбирательства, сумма

искового требования,

руб.

нет 1-10000 10001-

20000

20001-

30000 - -

свыше

30000

Рейтинг банка (по

размеру активов) в

котором открыт


10 30 топ 50 топ 300 -

банк не

входит в

топ 300 +

счет

скрываетс

я

-

Харектеристика

телефонного номера 8800

Городск

ой +

Регион

Городск

ой

Мобиль

ный - - нет

Характеристика

способа связи

Секрета

рь АТС

менедже

р

нет+

магазин

Документарное

оформление сделки

Обязате

лен без

изменен

ий

Обязате

лен

По

требован

ию

Любая - - Отказ


безналичной оплаты

ПОС-

термина

л

касса в

офисе

возможн

о,

банковск

ий

перевод

возможн

о при

повыше

ние

цены

невозмо

жно - -

Авансовый способ

расчета, процент

аванса

0 0-25 26-50 51-75 76-100 - -


После отбора факторов и разработки шкал оценок целесообразно

приступить к разработки модели.

Основным этапом разработки методики является проверка ее

дискриминирующей способности. Оценка дискриминирующей способности

105

представляет собой совокупность вычислительных процедур для анализа

различий между группами, образованными факторами.

Проверка состоит в следующем:

1) Оцениваются монотонные факторы X по выборке недефолтных

значений x1, x2,..., xN и дефолтных значений d1, d2,..., dM;

2) Проверка утверждения, что в среднем значение по выборке

платежеспособных компаний лучше, чем по дефолтным.

3) Отсутствует предположение о нормальности распределения X и D, а

также равенстве их стандартных отклонений.

На практике статистический метод проверки однородности двух выборок

X и D производится с помощью критерия Стьюдента. Для этого вычисляются

средние арифметические для каждой выборки по формуле (3.1) и (3.2).

(3.1)

(3.2)

Далее рассчитываются выборочные дисперсии по формулам (3.3) и (3.4).

(3.3)

(3.4)

на основе статистики Стьюдента t по формуле (3.5), принимают решение.

(3.5)

Установим уровень значимости факторов в размере 0,05. По заданному в

формуле (3.5) уровню значимости и числу степеней свободы (M+N - 2) из

таблицы распределения Стьюдента из приложения Г находим критическое

значение tMN. Если t> tMN, то гипотезу однородности (отсутствия различия)

отклоняем, если же t ≤ tMN, то принимаем. По нашей выборке рассчитаем

выборочные средние арифметические отдельно для платежеспособных и

неплатежеспособных компаний. Общее количество компаний в выборке

106

120, 40 из которых неплатежеспособные. Средние значение по

неплатежеспособным компаниям составило: 749,1. В группе

платежеспособных компаний: 1019,4. Рассчитаем выборочные дисперсии:

777340,9 и 3502965,15.

Далее рассчитаем t Стьюдента: 0,003. Воспользуемся таблицей

распределения Стьюдента из Приложения г и выберем значение tMN для выборки.

Так как t ≤ tMN, то гипотезу однородности целесообразно принять.

Дискриминирующая способность всех факторов, включенных в методику,

подтверждена, однако не все отобранные факторы имеют одинаковую важность,

поэтому целесообразно сгруппировать их в различные иерархические группы и

присвоить для каждой их групп веса. Также целесообразно присвоить веса для

каждого фактора внутри групп. На практике многие разработчики методик

группируют факторы в такие отдельные иерархические группы как: финансовые

факторы, перспективы развития отрасли и т.д. Каждый из этих показателей имеет

свой вес в методике и разделяется на необходимое число атрибутов второго

уровня. Например, оценка финансовых показателей — на оценку рентабельности

и прибыльности, финансовую устойчивость, по структуре капитала. Каждый из

атрибутов второго уровня оценивается по конечным показателям третьего уровня,

которые имеют свои нормированные на 100% веса внутри атрибута (т.е. сумма

весов равна 1). В теории возможно построение методики любого количества

уровней, но наиболее оптимальным вариантом с точки зрения практики будет

двух и трехуровневая модель. В нашем случае сгруппируем отобранные

экспертами факторы в три иерархические группы:

1) Внешняя среда.

Количество точек продаж;

Класс офисного помещения;

Региональные представительства;

Источник информации;

Содержание интернет сайта;

107

Характеристика адреса регистрации;

Отзывы;

Присутствие в социальных сетях.

2) Внутренняя среда.

Репутация генерального директора;

Задолженность по уплате налогов и/или не представление налоговой

отчетность более года;

Судебные разбирательства, сумма искового требования;

Рейтинг банка (по размеру активов) в котором открыт текущий счет;

Характеристика телефонного номера;

Характеристика способа связи.

3) Характеристика сделки.

Документарное оформление сделки;

Способ безналичной оплаты;

Авансовый способ расчета.

Для планирования весов воспользуемся схемой Фишберна. Схема

Фишберна состоит в следующем. После установки отношений значимости для

каждого фактора или иерархической группы, если больше ничего не известно, то

оптимальными, с точки зрения максимума информационной энтропии, будут

показатели, распределенные в арифметической прогрессии. Самый незначимый

показатель будет иметь вес, пропорциональный единице, следующий по

значимости — двойке и т.д. Если показатели в рамках одного уровня значимости

равнозначны — они получают эквивалентный вес. Далее, все веса нормируются

так, чтобы их сумма была равна единице (100%) [106].

Для практического применения схемы Фишберна необходимо сравнение

значимости иерархических групп между собой, их упорядочение в зависимости

от степени значимости, сравнение значимости факторов внутри каждой

иерархической группы между собой и в зависимости от степени значимости для

построения интегральной оценки для каждой иерархической группы и каждого

фактора.

108

На практике проведем сравнение иерархической группы, с помощью

поочередного сравнения одной иерархической группы с другой. При сравнении

более значимая группа получит 1 балл. Чем больше баллов получить группа, тем

она более значима. Результаты представим в виде таблицы 31.

Таблица 31 - Сравнение иерархических групп между собой

Группа иерархии Внешняя

среда

Внутренняя

среда

Характерист

ика сделки

Внешняя среда 0 0

Внутренняя среда 1 0


сделки 1 1

Сумма баллов 2 балла 1 балл 0 баллов

Вес согласно схемы

Фишберна 3/6 2/6 1/6


Можно сделать вывод, группа «внешняя среда» имеет более высокую

значимость нежели «внутренняя среда», которая в тоже время имеет более

высокую значимость нежели «характеристика сделки». После определения весов

для иерархических групп в таблице 32 определим веса для факторов внутри

групп.

Таблица 32 - Веса факторов

Сте

пен

ь з

нач

им

ост

и

Наи

мен

ован

ие

гру

пп

ы

иер

арх

ии

Наименование фактора

Вес

Группа

иерархии Фактор

Фактор с

учетом

группы

1

Вн

ешн

яя с

ред

а

Количество точек продаж 3/6 8/36 0,11

2 Класс офисного помещения 3/6 6/36 0,08

3 Количество региональных


3/6 7/36 0,10

4 Основной источник информации о

компании

3/6 4/36 0,06

109


5 Содержание интернет сайта 3/6 2/36 0,03

6 Характеристика адреса регистрации,

признак массовости

3/6 5/36

0,07

7 Количество и характер отзывов 3/6 1/36 0,01

8 Присутствие в социальных сетях, кол-

во членов группы

3/6 3/36 0,04

9

Вн

утр

ен

няя с

ред

а

Репутация генерального директора 2/6 3/21 0,05

10 Задолженность по уплате налогов и/или

не представление налоговой отчетность

более года

2/6 5/21 0,08

11 Сумма искового требования 2/6 6/21 0,10

12 Рейтинг банка (по размеру активов) в

котором открыт текущий счет

2/6 2/21 0,03

13 Характеристика телефонного номера 2/6 1/21 0,02

14 Характеристика способа связи 2/6 4/21 0,06

15

Хар

акте

ри

сти

к

а сд

елки

Документарное оформление сделки 1/6 3/6 0,08

16 Возможность безналичной оплаты 1/6 2/6 0,06

17 Авансовый способ расчета, (процент

аванса)

1/6 1/6 0,03


3.2 Анализ “качества” методики оценки риска неплатежеспособности

предпритий малого бизнеса

Полученные факторы, веса и шкалы, позволяющие произвести

интегральную оценку риска являются основой методики оценки риска

неплатежеспособности малых предприятий, разработанной автором.

Для объективной оценки разработанной методики используем инструмент

ROC-кривая, который рекомендован для оценки качества методик Базельским

комитетом по банковскому надзору.

110

Для построения ROC-кривой необходимо произвести расчет интегральной

оценки по всем клиентам выборки. Исходными данными для построения

ROC-кривой является выборка использованная при разработки методики, для

каждого клиента которой посчитано значение рейтинга. По 33% от всего объема

выборки имеется информация о факте наступления неплатежеспособности.

Для построения ROC-кривой необходимо упорядочить предприятия

малого бизнеса по возрастанию рейтинга, и для каждого значения рейтинга

рассчитать долю неплатежеспособных субъектов. По оси абцисс откладывается

доля всех субъектов, по оси ординат — доля неплатежеспособных субъектов для

каждого рейтингового балла. У эффективной модели ROC-кривая должна быстро

возрастать в начале оси. Однако, ROC-кривая – это только графическая

интерпретация детерминационной способности методики, которая не позволяет

производить точное сравнение методик. Для более точной оценки существуют

2 показателя: Gini или AR (в некоторых источниках) и AUC. Хотя между всеми

показателями есть корреляция, тем не менее считаю целесообразно рассмотреть

более подробно все показатели.

Индекс Gini (AR) позволяет оценить зависимость доли неверно

классифицированных положительных событий в общем количестве

положительных событий от доли верно классифицированных отрицательных

событий в общем количестве отрицательных событий. Под индексом Gini

подразумевается отношение площади фигуры, образованной кривой Лоренца

и диагональю единичного квадрата, к половине площади единичного квадрата.

Формула расчета индекса представлена формулой (3.6).

(3.6)

где: yi - доля неверно классифицированных положительных событий (1 –

TPRi) для i-го значения порога;

xi - доля верно классифицированных отрицательных событий (1 – FPRi) для i-го

значения порога.

111

Кривая Лоренца центрально симметрична ROC-кривой, поэтому индексом

Gini можно также считать отношение площади фигуры, образованной

ROC-кривой и кривой Лоренца, к площади единичного квадрата. Формула

расчета представлена формулой (3.7). Поэтому величина AUC и индекс Джини

связаны следующим выражением [99]:

(3.7)

Показателем AUC называется площадь, ограниченная ROC-кривой и осью

доли ложных положительных классификаций. Показатель можно рассчитать по

формуле (3.8).

i

iiii xxyyAUC 112

1 , (3.8)

где: iy - доля истинно положительных событий для i-го значения порога;

ix - доля ложно положительных событий для i-го значения порога [99].

Для оценки объективности разработанной методики оценки риска

неплатежеспособности малых предприятий, произведем расчет интегральной

оценки риска по каждому клиенту выборки. Для удобства введем понятие

«рейтинговый балл», который соответствует значению интегральной оценки

риска. Далее построим в таблице 33 распределение рейтингового балла по

клиентам выборки.

Для построения ROC-кривой в таблице 33 упорядочим предприятия

малого бизнеса по возрастанию рейтингового балла, рассчитаем долю

неплатежеспособных предприятий малого бизнеса для каждого рейтингового

балла.

Рассчитаем показатель AUC, который составил 76%, индекс Gini /AR

составил 51%. В профессиональной литературе приводится следующая

экспертная шкала для значений Gini /AR [88].

Показатель AUC также имеет свою экспертную шкалу, так Программа

сотрудничества Евросистемы с Банком России содержит следующую экспертную

шкалу.

112

AUC находится в диапазоне 70 -79 %, что оценивается как

«допустимо»;

AUC более 80% оценивается как «отлично».

На основании вышеизложенного, показатели AUC и ROC удовлетворяют

общепринятым значениям и позволяют оценить разработанную методику как

«хорошую». Общепринятая оценка качества рейтинговой модели представлена в

таблице 34.


рейтингового балла

Рейтинговый балл


неплатежесп

особных



неплатежесп

особных


Доля

неплатежеспос

обных

предприятий,%

Доля

платежеспособ

ных

предприятий,%

9 1 0 0,0 0,0

12 2 0 7,5 0,0

15 1 0 10,0 0,0

16 1 0 12,5 0,0

18 1 0 15,0 0,0

19 1 0 17,5 0,0

24 2 1 22,5 1,3

26 1 0 25,0 1,3

29 0 1 25,0 2,5

32 1 2 27,5 5,0

34 0 1 27,5 6,3

35 1 1 30,0 7,5

38 1 1 32,5 8,8

40 1 1 35,0 10,0

41 2 1 40,0 11,3

43 1 1 42,5 12,5

44 3 2 50,0 15,0

46 1 3 52,5 18,8

47 4 2 62,5 21,3

49 1 2 65,0 23,8

50 2 6 70,0 31,3

51 1 3 72,5 35,0

53 0 2 72,5 37,5

54 2 6 77,5 45,0

56 1 2 80,0 47,5

57 1 3 82,5 51,3

59 2 7 87,5 60,0

60 2 8 92,5 70,0

62 1 3 95,0 73,8

113


63 0 3 95,0 77,5

65 0 5 95,0 83,8

66 2 1 100,0 85,0

68 0 2 100,0 87,5

69 0 2 100,0 90,0

72 0 1 100,0 91,3

76 0 1 100,0 92,5

78 0 1 100,0 93,8

79 0 1 100,0 95,0

84 0 1 100,0 96,3

88 0 1 100,0 97,5

90 0 1 100,0 98,8

96 0 1 100,0 100,0

Общий итог 40 80 - -


На основании упорядоченных данных построим ROC-кривую, графическая

интерпретация представлена на рисунке 25.


Рисунок 25 - ROC кривая разработанной методики

Таблица 34 - Общепринятая оценка качества рейтинговой модели по значению

индекса Gini /AR и выводы о применимости ее в процессе принятия решения

Интервал Gini /AR, % Качество модели

80 и выше Отличное

60-80 Очень хорошее

40-60 Хорошее

20-40 Среднее

20 и ниже Неудовлетворительное

Источник: Продвинутый подход к управлению кредитным риском в банке:

методология, практика, рекомендации [88].

114

Произведем в таблице 35 итоговую оценку разработанной методики.

Таблица 35 - Итоговая оценка разрабатываемой методики

Оцениваемый параметр Значение параметра, % Экспертная оценка

GINI/AR 51 «Хорошо»

AUC 76 «Допустимо»


Экспертами были сформулированы квалификационные требования

предъявляемые к разрабатываемой методики. Одним из таких критериев является

«точность», оценку точности было решено производить по индексу Gini (AR).

Так, для получения максимального балла индекс Gini (AR) должен быть больше

40%.

В разделе 2.4 была произведена оценка степени удовлетворения

стейкхолдеров существующими методиками для оценки риска

неплатежеспособности предприятий малого бизнеса. По результатам сравнения

было принято решение о разработке новой методики, так как существующие

методики удовлетворяли лишь требованиям стейкхолдеров на 64%. Произведем

оценку степени удовлетворения разработанной методики, произведем сравнение с

Индексом деловой осмотрительности, который набрал максимальные 22 балла из

36 возможных. Результаты представлены в таблице 36.

Таблица 36 - Сравнительная оценка степени удовлетворения стейкхолдеров

методиками для оценки риска неплатежеспособности предприятий малого

бизнеса

«Высокая значимость» критерия. Максимальный балл оценки 5 баллов,

минимальный – 0 балла

Критерий\Методика

Разработанн

ая методика

ИДО Интерфакс

Легкость 4 5

Стоимость 5 0

Скорость 2 3

«Средняя значимость» критерия Максимальный балл оценки 3 балла,

минимальный – 0 балл

115


Критерий\Методика

Разработан

ная

методика

ИДО Интерфакс

Точность 2 2

Открытость 3 0

Универсальность 3 3

Мульти применимость 3

3

Конфиденциальность 3 3

Дистанционность 3 3

Общедоступность 3 0

Итоговый балл 31 22


Проведенная оценка степени удовлетворения позволяет сделать вывод, что

разработанная методика удовлетворяет потребностям стрейхолдеров для оценки

риска неплатежеспособности предприятий малого бизнеса на 86%.

3.3 Метод определения вероятности риска неплатежеспособности

предпритий малого бизнеса

Заключительным этапом является этап расчета индивидуальной

вероятности наступления риска неплатежеспособности предприятий малого

бизнеса. Данный этап необходим для практического проведения оценки

предприятий малого бизнеса с позиции риска.

Самая простая и вместе с тем обоснованная практически зависимость

между рейтинговым баллом R и среднегодовой (среднекумулятивной) ожидаемой

неплатежеспособностью (PD) контрагента задается двухпараметрической

нелинейной логитной функцией следующего вида (3.9).

(3.9)

Обратная зависимость выражается формулой, полученной из (3.9):

116

, (3.10)

где R — рейтинг неплатежеспособности контрагента, выраженный в баллах;

А, В — параметры модели, которые определяются для каждого конкретного

отраслево-целевого сектора при статистической калибровке (настройке) данной

зависимости.

Значение коэффициента А (коэффициент наклона) характеризует

нелинейный наклон зависимости вероятности неплатежеспособности от рейтинга

и определяет качество модели для цели разделения контрагентов на «хороших» и

«плохих». Значение коэффициента В (коэффициент фона) настраивает модель на

среднеожидаемую частоту дефолтов по заданному отраслево-целевому сектору

(субпортфелю).

Калибровка методики означает нахождение наиболее адекватных значений

параметров А, В, которые могут быть разными для различных отраслево-целевых

секторов.

Для использования формулы (3.9), оперирующей с рейтинговым балом,

необходимо вычислить параметры A,B, решив систему уравнений (3.11) и (3.12)

A = a/dR,

B = b-a × <R>/dR., (3.11)

где: A и B - искомые параметры модели;

<R> - среднее значение рейтингового балла;

dR – среднеквадратичное отклонение рейтингового балла.

Для получения формулы вычисления параметров A,B в элементарных

функциях, определим нормированные показатели а,b по формулам (3.12).

, (3.12)

где : AR - отношение площади между ROC-кривой и диагональю к площади

идеальной (perfect) ROC-кривой и диагональю;

PD - процент неплатежеспособных предприятий малого бизнеса в выборке.

117

Для использования формулы (3.9) расчета вероятности наступления

неплатежеспособности контрагента и необходимо используя систему уравнений

(3.12) и рассчитать величины a и b, которые составили a= 0,99 и b= 0,71.

Далее для целей усреднения результатов необходимо с помощью среднего

рейтингового балла <R> и стандартного отклонения dR, определить параметры

рейтинговой модели. Расчет производим по формуле (3.11).

Рассчитанные параметры модели A= 0,06 и B = 0,9 необходимо

использовать при расчете вероятности наступления неплатежеспособности для

каждого рейтингового балла используя формулу (3.9) Результаты расчета

представлены в таблице 37 и на рисунке 26.

Таблица 37 - Вероятность неисполнения обязательств в зависимости от


Рейти

нгов

ый

балл

Вероятно

сть не

исполнит

ь

обязатель

ства, %

Рейт

инго

вый

балл

Вероятн

ость не

исполни

ть

обязате

льства,

%

Рейти

нгов

ый

балл

Вероятно

сть не

исполнит

ь

обязатель

ства, %

Рейт

инго

вый

балл

Вероятн

ость не

исполни

ть

обязате

льства,

%

Рейти

нгов

ый

балл

Вероятн

ость не

исполни

ть

обязате

льства,

%

1 69,8 21 39,7 41 15,8 61 5,1 81 1,5

2 68,4 22 38,2 42 15,0 62 4,8 82 1,4

3 67,0 23 36,7 43 14,2 63 4,5 83 1,3

4 65,6 24 35,3 44 13,5 64 4,3 84 1,3

5 64,2 25 33,9 45 12,8 65 4,0 85 1,2

6 62,8 26 32,5 46 12,1 66 3,8 86 1,1

7 61,3 27 31,1 47 11,4 67 3,6 87 1,0

8 59,8 28 29,8 48 10,8 68 3,3 88 1,0

9 58,3 29 28,5 49 10,2 69 3,1 89 0,9

10 56,7 30 27,2 50 9,7 70 3,0 90 0,9

11 55,2 31 26,0 51 9,1 71 2,8 91 0,8

12 53,6 32 24,8 52 8,6 72 2,6 92 0,8

13 52,1 33 23,7 53 8,1 73 2,5 93 0,7

14 50,5 34 22,6 54 7,7 74 2,3 94 0,7

15 48,9 35 21,5 55 7,2 75 2,2 95 0,6

16 47,4 36 20,5 56 6,8 76 2,1 96 0,6

17 45,8 37 19,5 57 6,4 77 1,9 97 0,6

18 44,3 38 18,5 58 6,1 78 1,8 98 0,5

19 42,7 39 17,6 59 5,7 79 1,7 99 0,5

20 41,2 40 16,7 60 5,4 80 1,6 100 0,5


118

Расчет вероятности наступления риска неплатежеспособности для каждого

балла показал, что величина риска по контрагентам для исследуемого сегмента

находится в диапазоне 69,75% - 0,46% на временном горизонте один год. Для

клиента с вероятностью 69,75% наступления неплатежеспособности

соответствует 1 балл, для клиента с вероятностью наступления

неплатежеспособности 0,46% соответствует 100 баллов.


Рисунок 26 - Вероятность неисполнения обязательств в зависимости от


Для отнесения малого предприятия к определенной зоне,

характеризующей риск неплатежеспособности в зависимости от среднегодовой

(среднекумулятивной) вероятности наступления неплатежеспособности,

необходимо установить балльные границы зон. Для данной цели создадим три

группы риска: «зеленая», «желтая» и «красная» и представим на рисунке 27.

Таблица 38 - Балльные диапазоны характеризующие риск неплатежеспособности

Группа Балльный диапазон Средняя вероятность

риска

неплатежеспособности

в зоне, %

Зеленая зона 61-100 2

Желтая зона 36-60 11,6

Красная зона 1-35 44,8


119

Для наглядности на график с вероятностью риска неплатежеспособности

нанесем балльные диапазоны.


Рисунок 27 - Балльные диапазоны риска неплатежеспособности малых


Разработанные шкалы целесообразно использовать при расчете

рейтингового балла для дальнейшей дифференциации предприятий малого

бизнеса, в результате чего они попадают в одну из трех зон риска: «красная» зона,

«желтая» зона, «зеленая» зона. Особое внимание при классификации необходимо

уделить факторам, имеющие принудительные отсечки. Такие предприятия малого

бизнеса должны быть принудительно классифицированы в советующую виду

отсечки зону. В случае необходимости, для проведения более точно расчета

вероятностей риска наступления неплатежеспособности, необходимо

воспользоваться таблицей 37, которая для каждого балла методики имеет

рассчитанную вероятность наступления неплатежеспособности.

Цвет зоны является индикатором риска. Так, при попадании контрагента -

субъекта малого бизнеса в «красную» зону, сделку с данным контрагентом

заключать не желательно, так как вероятность наступления

неплатежеспособности на среднесрочном горизонте составляет 44%. В случае,

если контрагент из «красной» зоны готов заключить сделку без предоплаты или

готов сам внести 100% предоплату, то все равно сделку заключать нежелательно,

так как велик риск наступления последующей процедуры банкротства, а также

велик риск последующих претензий от налоговых органов. Попадание

120

контрагента - субъекта малого бизнеса в «желтую» зону означает вероятность

наступления неплатежеспособности на среднесрочном горизонте составляет 12%,

что является приемлемым уровнем для заключения сделки без перечисления

предоплаты или сделки, по которой контрагент сам перечисляет 100% аванса. В

случае, если контрагент – субъект малого бизнеса классифицирован в «зеленую»

зону, то вероятность наступления неплатежеспособности составляет 2%. С таким

контрагентом можно заключать сделки как с предоплатой, так и без нее, а с

контрагентом из «зеленой» зоны возможно перечисление авансов и предоплат.

3.4 Предварительная оценка риска неплатежеспособности малого

предпрития

Целью методики разработанной автором, является удовлетворение

потребностей субъектов малого бизнеса при оценке риска наступления

неплатежеспособности контрагента. Данная оценка необходима для заключения

сделки: поставки товара, перечисления предоплаты или аванса. Однако, в

процессе разработки методики были выявлены новые выгодополучатели от

использования методики: физические лица. Физическое лицо наравне с

субъектами малого бизнеса заключают договора на поставку товаров и

предоставления услуг, которые весьма часто требуют от физического лица

внесения предоплаты. Основным различием субъектов малого бизнеса и

физических лиц является цель заключения договора, так физическое лицо

заключает договор действуя исключительно в личных интересах, а субъект

малого и среднего бизнеса действует исключительно в коммерческих. Поэтому

разработанную методику целесообразно применять как субъектам малого

бизнеса, так и частным лицам перед тем как заключить договор.

Для удобства использования была разработана форма анкеты в

приложении Ж, которая позволяет после ввода всей информации автоматически

121

определять вероятность наступления неплатежеспособности, а также определять

цвет зоны контрагента. Разработанная форма анкеты содержит сведения об

источниках информации, которые необходимы для ее заполнения.

Для лучшего понимания, проведем ретро анализ на примере двух

субъектов малого бизнеса с использованием разработанной методики с анкетой.

В качестве первого объекта анализа возьмем производственную компанию

– субъект малого бизнеса в городе Белгород, которая занимается производством

стекольных изделий. В настоящее время компания имеет устойчивый пул

контрагентов-заказчиков. Основной контрагент – покупатель стекольных

изделий, который занимается производством кухонных вытяжек, прислал на

предприятие новое коммерческое предложение, в котором с нового месяца просит

наладить производство стекол для вытяжек из темного стекла. В настоящее время

у производственного предприятия заключено соглашение с двумя поставщиками

стекла, однако ни один поставщик не может поставлять темное стекло.

Руководство производственной компании в настоящее время не готово терять

выгодного покупателя согласно подписать контракт, но при условии, что

экономический отдел заключит контракт с новым стекольным заводом, который

поставит на предприятие темное стекло. Задача в сжатые сроки заключить

договор на поставку темного стекла.

В Белгороде производством стекла занимаются только два завода.

Экономический отдел связался с данными заводами, которые выслали

коммерческое предложение.

Завод 1 предложил поставить необходимый месячный объем стекла за

1 млн. рублей. Срок поставки товара: 1 неделя, Предоплата: 100%.

Завод 2 предложил поставить необходимый месячный объем стекла за

1,1 млн. рублей. Срок поставки товара: 1 неделя, Предоплата: 100%.

На первый взгляд коммерческое предложение Завода 1 выгоднее. Для

выработки финального решения руководство производственной компании

использовало разработанную методику.

122

С помощью разработанной анкеты из Приложения Ж определены значения

рейтинговых баллов заводов-производителей стекла в Приложении Д. Выбранные

значения выделены желтым цветом.

В результате анализа завод 1 набрал 60,5 балла, что соответствует

«желтой» зоне», и согласно методике заключение сделки с 100% предоплатой с

таким контрагентом не рекомендуется. Завод 2 набрал 75,25 баллов, что

соответствует «зеленой» зоне и согласно разработанной методике с таким

контрагентом сделку заключать можно, даже при условии 100% предоплаты. В

результате предприятие – производитель стекла заключил сделку с Заводом 2.

Спустя год Завод 1 был признан банкротом.

Методика оценки риска неплатежеспособности позволила предприятию

заключить контракт с платежеспособным контрагентом.

В качестве второго объекта анализа возьмем крупный автосалон в городе

Москва, которому требуется разработка нового сайта, что позволит увеличить

продажи поддержанных автомобилей по системе “Trade-in”. В условиях

экономического спада и периода экономии руководство автосалона приняло

решение обратиться к небольшим компаниям, занимающемся разработкой сайтов.

Было разработано техническое задание и объявлен конкурс, главное условие для

отбора – опыт разработки аналогичных сайтов. В результате проведенного

конкурса было отобрано три компании, в равной степени удовлетворяющих

требованиям конкурса: Агентство 1, Агентство 2 и Агентство 3.

Агентство 1 предложило произвести разработку сайта за 2 месяца

Предоплата: 50%, сумма контракта 1 млн. руб.

Агентство 2 предложило произвести разработку сайта за 2 месяца

Предоплата: 100%, сумма контракта 0,8 млн. руб.

Агентство 3 предложило произвести разработку сайта за 2 месяца,

Предоплата: 50%, сумма контракта 0,5 млн. руб.

На первый взгляд все неоднозначно: сроки разработки одинаковы, суммы

контракта различные, решение принять сложно, поэтому руководство автосалона

123

решило использовать разработанную методику для выработки финального

решения.

С помощью разработанной анкеты из Приложения Ж определим в

Приложении Е значения рейтинговых баллов Агентств выбранные значения

выделим желтым цветом.

Проведенный анализ показал одинаковую вероятность наступления

неплатежеспособности у Агентства 1 и Агентства 2. Агентство 1 и 2 было

классифицировано в «зеленую» зону в отличие от Агентства 3, которое было

классифицировано в «желтую» зону. При одинаковой величине риска разница в

стоимости контракта составляла 200 тыс. руб., поэтому руководство автосалона

заключило сделку с Агентством 2. Через 12 месяцев стало известно что

Агентство 3 полностью потеряло платежеспособность. Агентство 1 и 2 исполняют

обязательства по настоящий период.

Методика оценки риска неплатежеспособности позволила компании

заключить наиболее экономически выгодную сделку.

Разработанная методика позволила стейкхолдерам: Заводу-производителю

стекольных изделий и автосалону заключить сделки с субъектами малого бизнеса

на максимально выгодных условиях. Заводу- производителю стекольных изделий

методика предотвратила заключение договора с неплатежеспособным

контрагентом. Автосалону методика также предотвратила заключение договора с

неплатежеспособным контрагентом, и одновременно позволила выбрать наиболее

выгодное предложение от субъекта малого бизнеса при одинаковой величине

риска.

В главе 3 была разработана методика оценки риска неплатежеспособности

субъектов малого бизнеса. Разработанная методика позволяет перед заключением

сделки с субъектами малого бизнеса рассчитывать вероятность наступления

неплатежеспособности у малых предприятий. Оценка риска производится с

помощью разработанной формы-анкеты. В главе 3 были рассмотрены два

примера использования методики, которые доказали ее эффективность.

124

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цель диссертационного исследования заключалась в разработке методики

анализа и оценки риска неплатежеспособности малых предприятий.

Для достижения поставленной цели в работе проведен анализ сущности,

структуры и распространения малого бизнеса в России в настоящее время.

Отраслевой анализ позволил сделать вывод, что торговля и услуги – основной вид

деятельности малых предприятий в Российской Федерации, а Центральный

федеральный округ – основной регион ведения бизнеса. Оценка вклада

предприятий малого и среднего бизнеса в ВВП выявила, что в среднесрочной

перспективе он может вырасти с одной четвертой до почти половины всего ВВП

Российской Федерации.

Сформулированы функции предприятий малого бизнеса, среди которых

основными, по мнению автора, являются: создание ВВП, конкурентной среды,

социальная, адаптационная и инновационная.

Уточнено понятие неплатёжеспособности и предложено понимать ее как

невозможность и/или нежелание должника исполнять свои обязательства при

наступлении риска, что выявило две основные причины возникновения риска

неплатёжеспособности: отсутствие денежных средств и/или ликвидных активов и

отсутствие желания исполнять обязательства, а также выделить основные риски,

присущие деятельности малых предприятий: кредитный, рыночный,

операционный.

Исследована эволюция подходов, методов, методик и показателей,

применяемых к оценке платежеспособности предприятий. Это доказало,

что существующие отечественные и зарубежные методики пригодны для целей

их использования при оценке платежеспособности контрагентов-субъектов малых

предприятий, не относящихся к малому бизнесу, так как они позволяют оценить

риск неплатежеспособности на основании анализа бухгалтерской отчетности, а

125

также на основании различных форм и документов. В результате был сделан

вывод, что ни один из рассматриваемых подходов не удовлетворяет требованиям

заинтересованных сторон, относящихся к категории малых предприятий.

Выявление данного факта позволило обосновать потребность в разработке новой

методики оценки риска неплатежеспособности, адаптированной для малых


В диссертации посредством использования экспертного метода, в рамках

которого был проведен опрос с участием представителей заинтересованных

сторон, сформулированы критериальные требования к методике оценки риска

неплатежеспособности малых предприятий. Параллельно

исследованные основные факторы развития сегмента малого бизнеса в контексте

социально-экономической ситуации и оценка его макроэкономического вклада,

позволили оценить эффект разрабатываемой методики, который заключается в

потенциальном увеличении ВВП, связанным с развитием сегмента малых


В процессе разработки методики были сформированы фокус-группы,

состоящие их экспертов, с помощью которых были выявлены

и классифицированы основные факторы риска деятельности предприятий малого

бизнеса, что позволяет давать предварительную характеристику риска их

неплатежеспособности. В окончательный перечень включено семнадцать

факторов: количество точек продаж, класс офисного помещения, количество

региональных представительств, источник информации о компании,

информационное содержание интернет сайта, характеристика адреса регистрации

(признак массовости), количество и характер отзывов, присутствие в социальных

сетях (количество членов группы), репутация генерального директора,

задолженность по уплате налогов и/или не представление налоговой отчетность

более года, наличие и сумма искового требования, рейтинг банка (по размеру

активов), в котором открыт текущий счет, характеристика телефонного номера,

характеристика способа связи, документарное оформление сделки, возможность

безналичной оплаты, возможность использования авансового способа расчета

126

(процент аванса). В целях упрощения процедуры анализа значимые факторы были

систематизированы в группы: внешняя среда, внутренняя среда, характеристика

сделки

Предложена методика определения рейтинга неплатежеспособности

малых предприятий, выработаны практические рекомендации по ее применению.

Разработан инструментарий в форме практических рекомендаций по применению

методики оценки риска неплатежеспособности, а также предложена форма

анкеты, позволяющая заинтересованным лицам с наименьшими ресурсами

дифференцировать предприятия малого бизнеса по уровню риска.

Оценка эффективности разработанной модели была произведена с

использованием инструмента «ROC-кривая». Для более точной оценки качества

рейтинговой модели было рассчитано 2 показателя: индекс Gini / AR и AUC и

сделаны выводы о ее применимости в процессе принятия решения. Значения

показателей AUC и Roc позволили оценить разработанную методику как

«хорошую».

Выработан методический подход к определению вероятности риска

неплатежеспособности малых предприятий. Для целей перехода от балльных

величин методики к вероятностям наступления риска неплатежеспособности

была применена экспоненциальная модель зависимости вероятности реализации

риска неплатежеспособности от интегрального балльного показателя. Для

удобства использования методики, в зависимости от среднегодовой

(среднекумулятивной) вероятности наступления риска неплатежеспособности,

были установлены границы баллов попадания в рейтинговую группу, в результате

было создано три группы риска: зеленая, желтая и красная.

Разработанная методика имеет широкий круг заинтересованных в

применении лиц. Использование методики позволяет активизировать процесс

вовлечения предприятия малого бизнеса в экономическую деятельность. Она

позволяет крупному бизнесу использовать конкурентные преимущества малых

предприятий, снижая собственные издержки. Применение методики частным

лицами позволяет выполнять их собственные задачи, осознавая величину

127

потенциального риска неплатежеспособности. Сами малые предприятия,

используя методику, расширяют горизонты сотрудничества, эффективно

взаимодействуя с контрагентами, а также могут произвести самооценку риска

неплатежеспособности. Для кредитных организаций методика может оказаться

полезной при отборе потенциальных клиентов, что позволит проводить точечные

рекламные кампании, сократит рекламные бюджеты.

Отличительной особенностью методики является универсальность

применения, удобство использования и общедоступность. Универсальность

применения позволяет оценивать риск неплатежеспособности предприятий

малого бизнеса вне зависимости от наличия у малого предприятия бухгалтерских

документов, вида применяемого налогового режима и срока ведения бизнеса.

Методику можно применять для абсолютно любых предприятий малого бизнеса.

В процессе разработки методики были предложены практические рекомендации

ее имплементации, а также разработана анкета, позволяющая заинтересованным

лицам, заполняя таблицу, оценивать риск неплатежеспособности предприятий

малого бизнеса. Применение методики оценки риска неплатежеспособности

малых предприятий просто в использовании, от заинтересованного лица не

требуется обладание математическими навыками, поэтому круг лиц,

использующих методику, не ограничен, ее могут использовать как люди

пенсионного возраста, так и учащиеся старших классов.

В случае необходимости разработанную методику можно

автоматизировать и внедрить в практически любой процесс, что позволит оценить

риск неплатежеспособности у предприятий малого бизнеса без отвлечения

дополнительных ресурсов.

Разработанная методика имеет потенциал совершенствования. В процессе

разработки были выявлены факторы, которые влияют на риск

неплатежеспособности предприятий малого бизнеса, данная информация может

быть использована при разработке новых методик. В случае появления

дополнительной информации о предприятиях малого бизнеса, разработанная

методика может быть дополнена новыми факторами.

128

В процессе разработки методик были систематизированы практические

знания в области построения методик, что позволяет совершенствовать

действенные методики и разрабатывать новые.

Разработанная методика оценки риска неплатежеспособности предприятий

малого бизнеса, позволяет определить вероятность наступления их

неплатежеспособности. Рассчитанную вероятность наступления

неплатежеспособности можно использовать для минимизации потерь


129

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. О персональных данных: [федер. закон: принят Гос. Думой 27.07.2006

№ 152-ФЗ] [Электронный ресурс] // СПС «КонсультантПлюс»: Законодательство:

Версия Проф. – Режим доступа: http://base.consultant.ru (дата обращения:

01.08.2015).

2. О предельных значениях выручки от реализации товаров (работ, услуг)

для каждой категории субъектов малого и среднего предпринимательства:

[постан. правит.: принят Гос. Думой 13.07.2015 N 702] [Электронный ресурс] //

СПС «КонсультантПлюс»: Законодательство: Версия Проф. – Режим доступа:

http://base.consultant.ru (дата обращения: 01.08.2015).

3. О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской

Федерации: [федер. закон: принят Гос. Думой 24 июля 2007г. № 209-ФЗ]

[Электронный ресурс] // СПС «КонсультантПлюс»: Законодательство: Версия

Проф. – Режим доступа: http://base.consultant.ru (дата обращения: 01.08.2015).

4. О создании на территории г. Дубны (Московская область) особой

экономической зоны технико-внедренческого типа: [постан. правит.: принят Гос.

Думой 21 декабря 2005г. № 781] [Электронный ресурс] // СПС

«КонсультантПлюс»: Законодательство: Версия Проф. – Режим доступа:


5. Об инновационном центре «Сколково» [федер. закон: принят Гос.

Думой 28 сентября 2010г. № 244] [Электронный ресурс] // СПС

«КонсультантПлюс»: Законодательство: Версия Проф. – Режим доступа:


6. Об оценке арбитражными судами обоснованности получения

налогоплательщиком налоговой выгоды [постан. Пленума ВАС РФ от 12 октября

2006 г. № 53] [Электронный ресурс] // СПС «КонсультантПлюс»:

http://base.consultant.ru/





130

Законодательство: Версия Проф. – Режим доступа: http://base.consultant.ru (дата

обращения: 01.08.2015).

7. Studies on the Validation of Internal Rating Systems by the Basel Committee

on Banking Supervision [Электронный ресурс] // Bank for International Settlements. -

Режим доступа: http://www.bis.org/publ/bcbs_wp14.pdf?noframes=1 (дата

обращения: 01.07.2015).

8. Агапова, Т.Н. Риски предприятия: практика принятия решений :

монография / Т.Н. Агапова, Н.Д. Ильенкова, Н.А. Медведева. – Вологда–

Молочное: ИЦ ВГМХА, 2014. – 106 с.

9. Агапова, Т.Н. Риск предприятия: теория и управление: монография /

Т. Н. Агапова, Н. Д. Ильенкова. - Вологда-Молочное: ИЦ ВГМХА, 2013. - кол.1. –

86 с.

10. Агапова, Т.Н. Сравнительный анализ источников информационного

обеспечения оценки бизнеса / Т.Н. Агапова, Н.Д. Ильенкова // Вестник

Костромского государственного университета им. Н.А. Некрасова. – 2014. - № 2.

- С.72.

11. Антикризисный мониторинг, март 2015 г. [Электронный ресурс] //

Официальный сайт Российского союза промышленников и предпринимателей

(РСПП). - Режим доступа: http://www.rspp.ru/library/view/110?s=10 (дата

обращения: 01.08.2015).

12. Бабенкова, С.Ю. Рейтинговые системы оценки предприятий и

кредитных организаций / С.Ю. Бабенкова // Путеводитель предпринимателя. -

2009. - № III. - С. 18.

13. Балахнев, Ю.Н. Прогнозирование кредитоспособности организации с

применением адаптивных экспоненциальных моделей / Ю.Н. Балахнев //

Финансы и кредит. – 2013. – № 19 - С. 84.

14. Бариленко, В. И. Экономический анализ : учебник / В. И. Бариленко,

В. В. Бердников, Е. И. Бородина. – М. : ЭКСМО, 2010. – 352 с.

15. Бариленко, В.И. Анализ финансовой отчетности / В.И. Бариленко,


131

Л.К. Плотникова, С.Ю. Кузнецов. – 5-е изд., сокр. и перераб. – М.: КНОРУС,

2013. – 209 с.

16. Басовский Л.Е. Теория экономического анализа: учеб. пособие для

вузов по экон. и упр. спец. / Л.Е. Басовский — М.: ИНФРА-М, 2001. - 220 с.

17. Березина, Е. Предпринимателей ждут перемены к лучшему

[Электронный ресурс] / Е. Березина. // Российская газета. – 2015. - № 993. - Режим

доступа: http://www.rg.ru/2015/04/14/proverki.html (дата обращения: 01.08.2015).

18. Боди, З. Финансы. пер. с англ. / З. Боди Р. Мертон – М.: Вильямс, 2007.

- 592 с.

19. Бородина, Е.И. Анализ финансовой отчетности: учеб. пособие для

студентов, обучающихся по специальности «Финансы и кредит», «Бухгалтерский

учет, анализ и аудит» / Е.И. Бородина, О.В. Ефимова, М.В. Мельник. – 4-е изд.,

испр. и доп. – М.: «Омега-Л», 2009. - 451 с.

20. Бухтин, М.А. Риск-менеджмент в кредитной организации:

методология, практика, регламентирование / М. А. Бухтин. – М.: Издательский

дом «Регламент», 2008. - 448 с.

21. В рамках контрактной системы количество закупок у малого бизнеса

возросло почти на 60% [Электронный ресурс] // Портал эффективных закупок

"Тендерыру". - Режим доступа:

http://www.tendery.ru/?page_id=269&news_id=2021111 (дата обращения:

01.11.2014).

22. Васильева, Л.С., Финансовый анализ / Л.С. Васильева,

М.В. Петровская. - М.: КНОРУС, 2006. - 544 с.

23. Вахрушина, М.А. Анализ финансовой отчетности : учебник /

М.А. Вахрушина, Н.С. Пласкова. – М.: Вузовский учебник, 2007. - 367 с.

24. Воронов, А. Интеллектуальная собственность [Электронный ресурс] /

А. Воронов. // Газета Коммерсант. – 2005. - № 238. - Режим доступа:

http://www.kommersant.ru/doc/636458 (дата обращения: 01.07.2014).

25. Герасимова, Е.Б. Теория экономического анализа / Е.Б. Герасимова,

В.И. Бариленко, Т.В. Петрусевич. – М.: Форум, 2012. – 368 с.

132

26. Гетьман, В.Г. Бухгалтерский учет: учебник / В.Г. Гетьман. – М.:

ИНФРА-М, 2010. – 717 с.

27. Глазов, М.М. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной

деятельности предприятия / М.М. Глазов. – М.: Андреевский Издательский дом,

2006. - 448 с.

28. Градов, А.П. Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой /

А.П. Градов, Б.И. Кузин. – СПб.: Специальная литература, 1996. - 510 с.

29. Грязнова, А.Г. Финансово-кредитный энциклопедический словарь /

А.Г. Грязнова. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 1200 с.

30. Дмитриева, И.М. Бухгалтерский учет и аудит : учебное пособие для

бакалавров / И.М. Дмитриева. – 3-е изд., пер. и доп. – М.: Юрайт, 2013. – 306 с.

31. Доля малого бизнеса в ВВП РФ может быть увеличена до 50%

[Электронный ресурс] // Экономика и жизнь. – 2013. – 24 мая. - Режим доступа:

http://www.eg-online.ru/news/211672/ (дата обращения: 01.07.2015).

32. Егоров, Ю.О. Инвестиционной климат как фактор формирования

развития в регионе предпринимательской активности / Ю.О. Егоров. //

Экономика и предпринимательство - М.: Экономика и предпринимательство. -

2014. - № 12-2. - С. 923.

33. Ендовицкий, Д.А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика :

учеб. пособ. / Д.А. Ендовицкий, И.В. Бочарова. – М.: КноРус, 2005. – 272 с.

34. Ефимова О.В. Финансовый анализ: современный инструментарий для

принятия экономических решений / Ефимова О.В. – М.: Омега-Л, 2013. - 349 с.

35. Заболоцкая, В. В. Методика оценки кредитоспособности предприятий

малого бизнеса / В. В. Заболоцкая, А. А. Аристархов // Финансы и кредит. - 2009.

– № 12. - С. 61.

36. Завьялов, С. Кредитный риск [Электронный ресурс] / С. Завьялов,

А. Порох, Н. Куликов. // Финансовый риск. - Режим доступа:

http://www.finrisk.ru/credit.htm (дата обращения: 01.03.2013).

37. Ильенкова, Н.Д. Анализ риска: учебно-методический комплекс /

Н.Д. Ильенкова – М.: Финансовая академия при Правительстве РФ, 2004. - 97 с.

133

38. Ильенкова, Н.Д. Внутрисистемная и внесистемная информация:

сущность, содержание, проблемы динамического анализа / Н.Д. Ильенкова //

Экономика и предпринимательство. - 2014. - № 1-2. - С. 771.

39. Ильенкова, Н.Д. Методы анализа деятельности коммерческих банков.

/ Н.Д. Ильенкова, Е.В. Бурдина, С.Д. Ильенкова, В.Л. Ковалев, М.И. Ляльков,

С.А. Орехов. - М.: Диалог-МГУ, 1998. - 198 с.

40. Ильенкова, Н.Д. Методология исследования риска хозяйственной

деятельности : дис. … д-ра экон. наук: 08.00.12 / Ильенкова Наталья Дмитриевна.

– М., 1999. – 287 с.

41. Ильенкова, Н.Д. Методологические проблемы идентификации

экономических рисков / Н.Д. Ильенкова // Экономика и коммерция. - 1996. - № 4.

- С. 100.

42. Ильенкова, Н.Д. Системный анализ конкурентоспособности как

условие экономической безопасности / И.Д. Ильенкова // Экономика.

Предпринимательство. Окружающая среда. - 2012. - № 49. - С. 35.

43. Ильенкова, Н.Д. Системный анализ конкуренции и экономическая

безопасность государства / Н.Д. Ильенкова // Транспортное дело России. - 2011. -

№ 8. - С. 52.

44. Ильенкова, Н.Д. Экономическая безопасность и экономический риск

предприятия / Н.Д. Ильенкова // Экономика и коммерция. - 1997. - № 2. - С. 95.

45. Ильенкова, Н.Д. Особенности стратегического анализа

конкурентоспособности предприятий в условиях глобализации экономики /

Н.Д. Ильенкова // Ценности и интересы современного общества Экономика и

управление. - 2014. - С. 172.

46. Индексы [Электронный ресурс] // Информационный портал Интерфакс.

- Режим доступа: http://www.spark-interfax.ru/Front/Indices.aspx (дата обращения:

01.08.2015).

47. Информационные материалы рейтингового агентства "Эксперт РА"

[Электронный ресурс] // Рейтинговое агентство "Эксперт РА". - Режим доступа:

134

http://expert.ru/ratings/tablitsa-1-kriterii-otneseniya-hozyajstvuyuschego-sub_ekta-k-

msb/ (дата обращения: 01.07.2015).

48. Информационный портал «Интерфакс» [Электронный ресурс] //

Рейтинговое агентство «Интерфакс». - Режим доступа:

http://group.interfax.ru/txt.asp?rbr=1&id=140 (дата обращения: 01.06.2014).

49. Керимов, В.Э. Управленческий учет - информационная база для

формирования и реализации ключевых показателей деятельности / Керимов В.Э.

// Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. – 2013.

- № 1. – С. 61.

50. Керимов, В.Э. Стратегический учет как база для формирования и

реализации показателей развития в экономических системах / Керимов В.Э. //

Международная торговля и торговая политика. - 2014. - № 10. - С. 5.

51. Климова, О.А. Рыночные риски коммерческих банков: их сущность и

классификация / О.А. Климова // Вестник Северо-Кавказского федерального

университета. - 2010. - № 3. - С. 242.

52. Ковалев, В. В. Финансовый анализ: управление капиталом. Выбор

инвестиций. Анализ отчетности. / В.В. Ковалев. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.:

Финансы и статистика, 2006. – 512 с.

53. Ковалев, В.В. Введение в финансовый менеджмент / В.В. Ковалев. –

М.: Финансы и статистика, 2001. – 768 с.

54. Ковалев, В.В. Как читать баланс / В.В. Ковалев, В.В. Патров,

В.А. Быков. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 672 с.

55. Кожухар, В.М. Основы научных исследований : учебное пособие /

В.М. Кожухар. – М.: Дашков и К, 2010. – 216 С.

56. Колчина, Н.В. Финансы предприятий : учебник для вузов /

Н.В. Колчина, Г.Б. Поляк, Л.П. Павлова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-

ДАНА, 2001. – 447 с.

57. Коробов, М.Я. Финансово-экономический анализ деятельности

предприятий: учебник / М.Я. Коробов. - Кострома: Об-во "Знание", КОО, 2000. -

378 с.

135

58. Коробова, Г.Г. Банковское дело / Г.Г. Коробова. - М.: Юристъ, 2006,

766 с.

59. Королев, О.Г. Современные аспекты повышения эффективности

деятельности банков на розничном рынке (российский и зарубежный опыт) /

О.Г. Королев // Аудит и финансовый анализ. – 2008. – №3. – С. 132.

60. Королев, О.Г. Формирование профессионального суждения при оценке

кредитных рисков / О.Г. Королев. // Экономические науки. – 2006. – №5. – С. 53.

61. Кредитные исследования и оценка риска [Электронный ресурс] //

Официальный сайт Moody's. - Режим доступа:

http://www.moodysanalytics.com/~/media/Regional/Russia/Brochures/2011/11-01-01-

RiskCalc-Russia-Fact-Sheet.pdf (дата обращения: 01.08.2015).

62. Кричевский, М.Л. Финансовые риски : учебное пособие /

М.Л. Кричевский. – 2-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2013. – 248 с.

63. Кудрявцев, Д.С. Перспективы развития кредитования малого и

среднего бизнеса / Д.С. Кудрявцев / РИСК: Ресурсы Информация, Снабжение,

Конкуренция. - 2012. - №3. - С. 373.

64. Кудрявцев, Д.С. Анализ ликвидности / Д.С. Кудрявцев //

Инновационное развитие экономики. – 2013. - №1. - С. 58.

65. Кудрявцев, Д.С. Скоринговая модель как способ оценки

платежеспособности / Д.С. Кудрявцев // Материалы конференции.

Международная научно- практическая конференция «Ценности и интересы

современного общества. - 2013. – С. 61.

66. Кудрявцев, Д.С. Анализ влияния вступления России во Всемирную

торговую организацию на малый и средний бизнес / Д.С. Кудрявцев // Журнал

«Экономика статистика и информатика. Вестник УМО». – 2014. - №4. – С. 80.

67. Кудрявцев, Д.С. Анализ способов оценки кредитного риска в сегменте

массового розничного кредитования / Д.С. Кудрявцев. // Журнал «РИСК:

Ресурсы Информация, Снабжение, Конкуренция». – 2013. - № 3. – С. 233.

68. Кудрявцев, Д.С. Анализ управления кризисом ликвидности /

Д.С. Кудрявцев // Журнал «Транспортное дело России». – 2011. - №5. - С. 148.

136

69. Кудрявцев, Д.С. Классификационные требования оценки

платежеспособности контрагента - субъекта малого бизнеса / Д.С. Кудрявцев //

Экономические аспекты и проблемы функционирования современных

предприятий: Сборник статей научных докладов студентов, аспирантов,

магистрантов по итогам научно-исследовательской работы по кафедре

«Экономика организации». – 2014. - С. 61.

70. Кудрявцев, Д.С. Особенности построения методики оценки

платежеспособности субъекта малого бизнеса / Д.С. Кудрявцев //

Бухгалтерский учет, анализ и аудит: проблемы и перспективы развития в

условиях глобализации. Материалы международной научно- практической

конференции (30 апреля 2015г.). Сборник статей. – Душанбе, ДСХ, 2015. – С.

94.

71. Кудрявцев, Д.С. Санкции как драйвер развития субъектов малого

бизнеса / Д.С. Кудрявцев // VII Международный научно-практический форум

«Инновационное развитие российской экономики». Инновации и российская

экономика в контексте глобальных экономических процессов. Материалы

конференции // - 2014. – С. 216

72. Кудрявцев, Д.С. Сравнительный анализ и возможность применения

моделей Альтмана для оценки платежеспособности предприятий малого бизнеса

/ Д.С. Кудрявцев // Материалы конференции. Международная научно-

практическая конференция «Ценности и интересы современного общества» //

Московский государственный университет экономики, статистики и

информатики – 2013. – С. 61.

73. Кузык, Б.Н. Прогнозирование, стратегическое планирование и

национальное программирование : учебник / Б.Н. Кузык, В.И. Кушлин,

Ю.В. Яковец. – М.: Экономика, 2008. – 575 с.

74. Лерой, Р. Современные деньги и банковское дело: глоссарий / Р. Лерой,

Д. Ван-Хуз. - пер. с 3-го англ. изд. - М.: ИНФРА-М, 2000. - 856 с.

75. Маркарьян, Э.А. Финансовый анализ / Э.А. Маркарьян,

Г.П. Герасименко, С.Э. Маркарьян. – М.: КноРус, 2011. - 272 с.

137

76. Мельник, М.В. Анализ финансово-хозяйственной деятельности

предприятия : учебное пособие / М.В. Мельник, Е.Б. Герасимова. – М.: ИНФРА-

М, 2008. – 192 с.

77. Мереминская, Е. Правительство подыщет для крупного бизнеса

обязательных поставщиков – среди малого бизнеса [Электронный ресурс] /

Е. Мереминская // Газета Ведомости. – 2015. – №3924. - Режим доступа :

http://www.vedomosti.ru/economics/articles/2015/09/24/609990-obyazatelnih-

postavschikov (дата обращения: 29.09.2015).

78. Милюкова, Я. Путину предложат новые льготы для малого и среднего

бизнеса [Электронный ресурс] / Я. Милюкова, Д. Коптюбенко, С. Титов //

Росбизнезконсалтинг. - Режим доступа:

http://top.rbc.ru/economics/17/02/2015/54e1e6369a794775e7b62865 (дата обращения:

01.05.2015).

79. Модель оценки платежеспособности индивидуального

предпринимателя Е.В. Синельниковой [Электронный ресурс] // Вестник

Самарского государственного экономического университета. - Режим доступа:

http://vestnik.sseu.ru/view_pdf.php?pdf=3360 (дата обращения: 01.08.2015).

80. Одной из проблем текущего года бизнес назвал рост неплатежей, но

многие готовы терпеть [Электронный ресурс] // Журнал «Финансовый директор».

- Режим доступа: http://fd.ru/articles/39282-odnoy-iz-problem-tekushchego-goda-

biznes-nazval-rost-neplatejey-no-mnogie-gotovy-terpet#ixzz3nc9eRfJI (дата

обращения: 01.05.2014).

81. Ожегов, С.И. Толковый словарь русского языка / С.И. Ожегов,

Н.Ю. Шведова. – 4-е изд. – М.: Азбуковник, 1997. – 994 с.

82. Опарина, С.И. Бюджетный учет и отчетность : учебник и практикум

для бакалавриата и магистратуры / С.И. Опарина, Т.И Кришталева, А.И. Гурко. -

М.: Юрайт, 2014. – 768 с.

83. Особая экономическая зона «Дубна» [Электронный ресурс] //

Официальный сайт особой экономической зона «Дубна». - Режим доступа:

http://www.dubna-oez.ru (дата обращения: 01.08.2015).

138

84. Официальный сайт Национального бюро кредитных историй

[Электронный ресурс] // Национальное бюро кредитных историй. - Режим

доступа: http://www.nbki.ru/dogovor/ (дата обращения: 01.08.2015).

85. Очерк экономики США [Электронный ресурс] // Федеральный

образовательный портал Экономика. Социология. Менеджмент. - Режим доступа:

http://ecsocman.hse.ru/text/19174989/ (дата обращения: 01.02.2014).

86. Пожидаева, Т.А. Анализ финансовой отчетности: учебное пособие /

Т.А. Пожидаева. – 3-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2010. – 320 с.

87. Поляк, Г.Б. Финансы / Г.Б. Полак. – М.: Юнити-Дана, 2011. - 736 с.

88. Помазанов, М. В. Продвинутый подход к управлению кредитным

риском в банке: методология, практика, рекомендации / М.В. Помазанов. – М.:

Издательский дом «Регламент Медиа», 2010. - 180 с.

89. Проект «Ведение бизнеса» [Электронный ресурс] // Проект «Ведение

бизнеса». - Режим доступа:

http://russian.doingbusiness.org/data/exploreeconomies/russia/ (дата обращения:

01.05.2015).

90. Родионова, В.М. Финансовая устойчивость предприятия в условиях

инфляции / В.М. Родионова, М.А. Федотова. - М.: Перспектива, 1995. - 98 с.

91. Российская «Кремниевая долина» будет построена в Сколково –

Медведев [Электронный ресурс] // Риановости. - Режим доступа:

http://ria.ru/science/20100318/215146918.html (дата обращения: 01.08.2014).

92. Руководство по кредитному скорингу / под общ. ред. Э. Мэйз. –

Минск: Гревцов Паблишер, 2008. – 464 с.

93. Савицкая, Г.В. Теория анализа хозяйственной деятельности : учеб.

пособ. / Г.В. Савицкая. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 281 с.

94. Савицкая, Г.В. Экономический анализ / Г.В. Савицкая. - М.: Инфра-М,

2013. - 656 с.

95. Сайт. Математика. Решение задач [Электронный ресурс] //

Математическая страничка «Natalymath». - Режим доступа:

http://www.natalymath.ru/krit_student.html (дата обращения: 15.03.2015).

139

96. Седов, И.А. Формализация финансового управления рисками

предприятия [Электронный ресурс] / И.А. Седов. // Библиотека диссертаций и

авторефератов России. - Режим доступа: http://www.dslib.net/finansy/formalizacija-

finansovogo-upravlenija-riskami-predprijatija.html (дата обращения: 01.05.2014).

97. Тавасиев, А.М. Банковское дело: управление и технологии : учебник

для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям /

А.М. Тавасиев. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 671 с.

98. Улюкаев, C.С. Базель-3 и новые тенденции банковской деятельности /

С.С. Улюкаев // Банковское дело. – 2013. – №11. – С. 64.

99. Фаррахов И.Т. Внутренние рейтинги: объективная или субъективная

оценка вероятности дефолта? [Электронный ресурс] / И.Т. Фаррахов. // Риск-

менеджмент в кредитной организации. - Режим доступа:

http://www.reglament.net/bank/r/ 2011_2.htm (дата обращения: 15.03.2015).

100. Фащевский, В. Н. О платежеспособности предприятий

/ В.Н. Фащевский // Финансы. - 1997. - №3. - С. 33.

101. Федеральная служба государственной статистики [Электронный

ресурс] // Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики -

Режим доступа:

http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/enterprise/reform/

(дата обращения: 01.08.2015).

102. Хохлов, Н.В. Управление риском: учеб. пособие для вузов

/ Н.В. Хохлов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 239 с.

103. Центр раскрытия корпоративной информации [Электронный ресурс]

// Центр раскрытия корпоративной информации. - Режим доступа: http://www.e-

disclosure.ru/vse-o-raskrytii/vestnik-centra-raskrytiya-informacii (дата обращения:

01.08.2015).

104. Шеремет, А.Д. Теория экономического анализа: учебник

/ А.Д. Шеремет. - 3-е изд., доп. – М.: ИНФРА-М, 2011. - 352 с.

105. Шестаков, А.В. Экономика и право: энциклопедический словарь

/ А.В. Шестаков. - М.: Дашков и К, 2000. - 568 с.

140

106. Шустов, В.Н. Методические аспекты построения кредитных

рейтинговых систем / В.Н. Шустов // Экономика и управление. - 2012. - №1. - С.

141.

107. Abdou, H. Credit scoring, statistical techniques and evaluation criteria: a

review of the literature / Н. Abdou // Intelligent Systems in Accounting, Finance &

Management. – 2011. - №18. – P. 59.

108. Altman, E. Bankruptcy, Credit Risk and High Yield ‘Junk’ Bonds: A

Compendium of Writings / Е. Altman. — Oxford, England and Malden, Massachusetts:

Blackwell Publishing, 2002. – 576 p.

109. Altman, E. Revisiting Credit Scoring Models in a Basel II Environment.

Prepared for "Credit Rating: Methodologies, Rationale, and Default Risk" / Е. Altman.

– London: London Risk Books, 2002. – 480 p.

110. Anderson, R. The Credit Scoring Toolkit: Theory and Practice for Retail

Credit Risk Management and Decision Automation [Электронный ресурс] /

R. Anderson // Oxford University Press. - Режим доступа:

https://global.oup.com/academic/category/social-sciences/economics/ (дата

обращения: 16.12.2013).

111. Banasik, J. Reject inference in survival analysis by augmentation /

J. Banasik // Journal of Operational Research Society. – 2010. - 61 (3). – P. 473.

112. Berger, A. J. Solving multistage stochastic programs using; tree dissection /

A. J. Berger // Stochastic and operation research report. - 1995. – 95 7. – P. 2.

113. Caouette, J. Managing credit risk: The next great financial challenge /

J. Caouette E. Altman P. Narayanan. - London: John Wiley & Sons, 1998. - 464 p.

114. Chen, Y. Two stages credit evaluation in bank loan appraisal / Y. Chen //

Economic Modelling. – 2009. - 26 (1). – P. 63.

115. Eisenbeis, R. A. Problems in Applying Discriminant Analysis in Credit

Scoring Models / R. A. Eisenbeis // Journal of Banking and Finance. - 1978. - 2 (3). – P.

205.

116. Greene, W. Sample Selection in Credit-Scoring Models / W. Greene //

Japan and the World Economy. – 1998. - 10 (3). - P. 299.

141

117. Hu, Y-C. Measuring retail company performance using credit scoring

techniques / W. Greene // European Journal of Operational Research. - 2007. - 183 (3) –

P. 1595.

118. Hu, Y. Incorporating a non-additive decision making method into multi-

layer neural networks and its application to financial distress analysis / Y. Hu //

Knowledge-Based Systems. - 2008. - 21 (5). – P. 383.

119. Huang, C. Credit scoring with a data mining approach based on support

vector machines / C. Huang // Expert Systems with Applications. - 2007. - 33 (4) – P.

847.

120. Lee, T. A Two-Stage Hybrid Credit Scoring Model Using Artificial Neural

Networks and Multivariate Adaptive Regression Splines / T. Lee // Expert Systems with

Applications. - 2005. - 28 (4) – P. 743.

121. Lee, T. Credit Scoring Using the Hybrid Neural Discriminant Technique /

T. Lee // Expert Systems with Applications. - 2002. - 23 (3). – P. 245.

122. Min, J. H. Binary classification method for bankruptcy prediction /

J. H. Min // Expert Systems with Applications. - 2009. – 36 (3). – P. 5256.

123. Min, J. H. A practical approach to credit scoring / J. H. Min // Expert

Systems with Applications. - 2008. - 35 (4). – P. 1762.

124. Mukkamala, S. Model selection and feature ranking for financial distress

classification [Электронный ресурс] // RML Technologies. – Режим доступа:

http://www.rmltech.com/ (дата обращения: 19.12.2013).

125. Ong, C. Building Credit Scoring Models Using Genetic Programming /

С. Ong // Expert Systems with Applications. - 2005. - 29 (1). - P. 41.

126. Paliwal, M. Neural networks and statistical techniques: A review of

applications / M. Paliwal // Expert Systems with Applications. - 2009. - 36 (1). – P. 2.

127. Principles for the Management of Credit Risk - consultative document

[Электронный ресурс] // Basel Committee on Banking Supervision. - Режим доступа:

http://www.bis.org/publ/bcbs54.htm (дата обращения: 01.06.2014).

128. Sarlija, N. Multinomial Model in Consumer Credit Scoring, 10th

International Conference on Operational Research [Электронный ресурс] // Odjel za

142

matematiku. – Режим доступа: http://www.mathos.unios.hr/koi2004/ (дата

обращения: 16.12.2013).

129. Sustersic, M. Consumer credit scoring models with limited data /

M. Sustersic // Expert Systems with Applications. - 2009. - 36 (3). – P. 4736.

130. Thanh Dinh, T-H. A credit scoring model for Vietnams retail banking

market / T-H. Thanh Dinh // International Review of Financial Analysis. - 2007. - 16(5).

– P. 471.

131. Thomas, L. C. Credit Scoring and Its Applications [Электронный ресурс]

/ L. C. Thomas // Philadelphia Society for Industrial and Applied Mathematics. –

Режим доступа: http://www.siam.org/ journals/ (дата обращения: 16.12.2013).

132. Tsai, C. Using neural networks ensembles for bankruptcy prediction and

credit scoring/ C. Tsai // Expert Systems with Applications. - 2008. - 34 (4). – P. 2639.

143

Приложение А

(обязательное)

Определение «платежеспособности» в научной литературе

Таблица А.1 - Определение «платежеспособности» в научной литературе

Определение Автор

определения

Платежеспособность - это способность своевременно и полностью

рассчитываться по всем своим обязательствам.

Шеремет А.Д.

Сайфулин Р.С.

Негашев Е. В.

Платежеспособность - это возможность предприятия расплачиваться

по своим обязательствам.

Родионова В.М.

Федотова М.А

Платежеспособность - это способность возвращать в необходимом

объеме и в установленный срок заемные средства, то есть погашать

свои долговые обязательства.

А.П.Градов

Б.И.Кузин

Платежеспособность - способность предприятия рассчитываться с

кредиторами немедленно, в день наступления срока платежа.

Коробов М.Я.

Платежеспособность - это ожидаемая способность в конечном итоге

погасить задолженность.

Фащевский В.Н.

Платежеспособность – это превышение общих активов над

долгосрочными и краткосрочными обязательствами.

Маркарьян Э.А.

Герасименко Г.П.

Маркарьян С. Э.

Платежеспособность - это возможность наличными денежными

ресурсами своевременно погашать свои платежные обязательства.

Савицкая Г.В

Платежеспособность – это способность погасить свои краткосрочные

долговые обязательства в течение года.

Глазов М.М

Платежеспособность - это наличие у организации денежных средств

и их эквивалентов, достаточных для расчётов по кредиторской

задолженности, требующей немедленного погашения.

Ковалев В.В.

Патров В.В.

Быков В.А.

Платежеспособность (долгосрочная) – это способность предприятия

рассчитываться по своим обязательствам (долгосрочным).

Платежеспособность - это (краткосрочная) способность предприятия

платить по своим (краткосрочным) обязательствам (ликвидность).

Ефимова О.В


144

Приложение Б


Определение «кредитного риска» в научной литературе

Таблица Б.1- Определение «кредитного риска» в научной литературе Определение Автор

определения

Кредитный риск - риск неплатежа по кредиту в предусмотренные

контрактом сроки.

Боди З.

Мертон Р.

Кредитный риск — вероятность что должник не возвратит

полностью ссуду кредитору.

Лерой Р.

Ван-Хуз Д.

Кредитный риск — возможность потерь вследствие неспособности

контрагента выполнить свои, так для кредитора это потеря суммы

задолженности и непогашенных процентов.

Лобанов А.А.

Чугунова А.В.

Кредитный риск – риск, что контрагент в системе не рассчитается

полностью по своим финансовым обязательствам в срок или в любое

время в будущем.

Тавасиев A.M.

Кредитный риск — это возможность понесения потерь из-за

неспособности контрагента выполнить обязательства по контракту,

что может стать причиной невыполнения обязательств.

J. Caouette

E. Altman

P. Narayanan

Кредитный риск - элемент неопределенности при выполнении

своих договорных обязательств,

возвратом заемных средств.

Jorion P.

Кредитный риск - риск, связанный с возможным невозвратом суммы

кредита и процентов;

Хохлов Н.В

Кредитный риск — риск невыполнения заемщиком своих

обязательств по кредитному договору.

Тавасиев А.М.

Кредитный риск — риск неуплаты заемщиком основного долга и

процентов в соответствии со сроками и условиями кредитного

договора.

Седов И.А.

Кредитный риск — риск неисполнения по сделке дебитором или

контрагентом обязательств перед организацией. Риск возникновения

дефолта контрагента.

Завьялов С.,

Порох А.,

Куликов Н.

Кредитный риск — риск невозврата должником денег в соответствии

со сроками и условиями кредитного договора.

Коробова Г.Г


145

Приложение В


Распределения значений факторов, используемых в методике оценки риска


146

Продолжение рисунка В.1

147


148



Рисунок В.1 - Распределения значений факторов, используемых в методике

оценки риска неплатежеспособности

149

Приложение Г


Таблица критических значений t-критерия Стьюдента

Таблица Г.1 - Таблица критических значений t-критерия Стьюдента

df p=0,05 p=0,01 p=0,001

1 12,70 63,65 636,61

2 4,303 9,925 31,602

3 3,182 5,841 12,923

4 2,776 4,604 8,610

5 2,571 4,032 6,869

6 2,447 3,707 5,959

7 2,365 3,499 5,408

8 2,306 3,355 5,041

9 2,262 3,250 4,781

10 2,228 3,169 4,587

11 2,201 3,106 4,437

12 2,179 3,055 4,318

13 2,160 3,012 4,221

14 2,145 2,977 4,140

15 2,131 2,947 4,073

16 2,120 2,921 4,015

17 2,110 2,898 3,965

18 2,101 2,878 3,922

19 2,093 2,861 3,883

20 2,086 2,845 3,850

21 2,080 2,831 3,819

22 2,074 2,819 3,792

23 2,069 2,807 3,768

150

Продолжение таблицы Г.1

24 2,064 2,797 3,745

25 2,060 2,787 3,725

26 2,056 2,779 3,707

27 2,052 2,771 3,690

28 2,049 2,763 3,674

29 2,045 2,756 3,659

30 2,042 2,750 3,646

31 2,040 2,744 3,633

32 2,037 2,738 3,622

33 2,035 2,733 3,611

34 2,032 2,728 3,601

35 2,030 2,724 3,591

36 2,028 2,719 3,582

37 2,026 2,715 3,574

38 2,024 2,712 3,566

39 2,023 2,708 3,558

40 2,021 2,704 3,551

41 2,020 2,701 3,544

42 2,018 2,698 3,538

43 2,017 2,695 3,532

44 2,015 2,692 3,526

45 2,014 2,690 3,520

46 2,013 2,687 3,515

47 2,012 2,685 3,510

48 2,011 2,682 3,505

49 2,010 2,680 3,500

50 2,009 2,678 3,496

151


51 2,008 2,676 3,492

52 2,007 2,674 3,488

53 2,006 2,672 3,484

54 2,005 2,670 3,480

55 2,004 2,688 3,476

56 2,003 2,667 3,473

57 2,002 2,665 3,470

58 2,002 2,663 3,466

59 2,001 2,662 3,463

60 2,000 2,660 3,460

61 2,000 2,659 3,457

62 1,999 2,657 3,454

63 1,998 2,656 3,452

64 1,998 2,655 3,449

65 1,997 2,654 3,447

66 1,997 2,652 3,444

67 1,996 2,651 3,442

68 1,995 2,650 3,439

69 1,995 2,649 3,437

70 1,994 2,648 3,435

71 1,994 2,647 3,433

72 1,993 2,646 3,431

73 1,993 2,645 3,429

74 1,993 2,644 3,427

75 1,992 2,643 3,425

76 1,992 2,642 3,423

77 1,991 2,641 3,422

152


78 1,991 2,640 3,420

79 1,990 2,639 3,418

80 1,990 2,639 3,416

90 1,987 2,632 3,402

100 1,984 2,626 3,390

110 1,982 2,621 3,381

120 1,980 2,617 3,373

130 1,978 2,614 3,367

140 1,977 2,611 3,361

150 1,976 2,609 3,357

200 1,972 2,601 3,340

250 1,969 2,596 3,330

300 1,968 2,592 3,323

350 1,967 2,590 3,319

Источник: Сайт. Математика. Решение задач [95].

153

Приложение Д


Пример 1: Определение вероятности наступления неплатежеспособности

Таблица Д.1 - Пример 1: Определение вероятности наступления


Фактор

Завод 1

Завод 2

Вариант Вариант Балл


продаж, шт.

Более 5 11 Более 5 11

4 8,25 4 8,25

3 5,5 3 5,5

2 2,75 2 2,75

1 0 1 0


помещения

A 8 A 8

B 6 B 6

C 4 C 4

C- 2 C- 2

Нет

информации 0

Нет



представительства,

шт

более 5 10 более 5 10

4 7,5 4 7,5

3 5 3 5

2 2,5 2 2,5

1 0 1 0

Источник

информации

Партнерская

программа 3



TV 2,25 TV 2,25

Радио 1,5 Радио 1,5

Прочий 0,75 Прочий 0,75

Интернет 0 Интернет 0

154

Продолжение таблицы Д.1

Содержание

интернет сайта

Интернет-

магазин +


собственниках 3

Интернет-

магазин +


собственниках 3

Интернет-

магазин,

информации о


отсутствует 2,25

Интернет-

магазин,




Наличие

прайс-листа 1,5

Наличие прайс-

листа 1,5

Только

контактная

информация 0,75

Только



Нет 0 Нет 0


адреса


Совпадает с

фактическим

адресом 7



адресом 7

Не массовый 5,25 Не массовый 5,25

Массовый в

регионе

присутствия 3,5

Массовый в

регионе


Массовый в

другом регионе 1,75

Массовый в


Адрес

скрывается 0

Адрес


Отзывы, шт

более 30 1 более 30 1

21-30 0,75 21-30 0,75

11-20 0,5 11-20 0,5

1-10 0,25 1-10 0,25

Нет 0 Нет 0


социальных сетях,

кол-во членов

группы

Более 200 4 Более 200 4

101-200 3 101-200 3

1-100 2 1-100 2

Подставная

группа 1


группа 1

Нет 0 Нет 0

Репутация

генерального

директора


негатива 5


негатива 5

Негатив «Красная

зона» Негатив

«Красная

зона»

155



уплате налогов

и/или не


налоговой

отчетность более

года


факта

8


факта

8

Наличие

факта

«Желтая

зона» Наличие факта

«Желтая

зона»

Судебные

разбирательства,

сумма искового

требования, руб.

Нет 10 Нет 10

1-10000 7,5 1-10000 7,5

10001- 20000 5 10001- 20000 5

20001-30000 2,5 20001-30000 2,5

свыше 30000 «Красная

зона» свыше 30000

«Красная

зона»

Рейтинг банка (по

размеру активов) в



Топ 10 3 Топ 10 3

Топ 30 2,25 Топ 30 2,25

Топ 50 1,5 Топ 50 1,5

Топ 300 0,75 Топ 300 0,75

Банк не

входит в топ 300

«Желтая

зона»

Банк не входит

в топ 300

«Желтая

зона»

Счет


«Желтая

зона»

Счет


«Желтая

зона»


телефонного

номера

Наличие

номера «8-800» 2

Наличие

номера «8-800» 2

Городской

Региональный +

городской 1,5

Городской

Региональный +


Городской 1 Городской 1

Мобильный 0,5 Мобильный 0,5

Нет телефона «Красная

зона» Нет телефона

«Красная

зона»

156




Связь через

секретаря 6




АТС 4,5


АТС 4,5

Общение с

менеджером

напрямую 3

Общение с


напрямую 3

Магазин 1,5 Магазин 1,5

Нет, связь

через 3-х лиц

«Красная

зона»

Нет, связь


«Красная

зона»


оформление

сделки

Обязательно,

внесение

изменений в

типовой договор

невозможно 8

Обязательно,

внесение


типовой договор


Обязательно ,

внесение

изменений

возможно 6

Обязательно ,

внесение

изменений

возможно 6

По

требованию 4 По требованию

4

Любая

предложенная

форма 2

Любая


форма 2

Отказ «Красная

зона» Отказ

«Красная

зона»


безналичной

оплаты

ПОС-

терминал 6 ПОС-терминал

6

Наличие

кассы в офисе 4,5

Наличие кассы

в офисе 4,5

Возможно

через

банковский

перевод 3

Возможно

через банковский

перевод 3

Возможно, но

при повышение

цены 1,5

Возможно, но

при повышение

цены 1,5

Невозможно 0 Невозможно 0

Авансовый способ

расчета, процент

аванса, %

0 3 0 3

0-25 2,25 0-25 2,25

26-50 1,5 26-50 1,5

51-75 0,75 51-75 0,75

76-100 0 76-100 0

Сумма баллов

Итоговый рейтинговый балл 60,5 75,25

Риск зона Желтая Зеленая


157

Приложение Е


Пример 2: Определение вероятности наступления неплатежеспособности

Таблица Е.1 - Пример 2: Определение вероятности наступления


Фактор Агентство 1 Агентство 2 Агентство 3

Вариант Балл Вариант Балл Вариант Балл

Количес

тво

точек

продаж,

шт.

Более 5 11 Более 5 11 Более 5 11

4 8,25 4 8,25 4 8,25

3 5,5 3 5,5 3 5,5

2 2,75 2 2,75 2 2,75

1 0 1 0 1 0

Класс

офисног

о

помещен

ия

A 8 A 8 A 8

B 6 B 6 B 6

C 4 C 4 C 4

C- 2 C- 2 C- 2

Нет


Нет


Нет


Региона

льные

представ

ительств

а, шт

более 5 10 более 5 10 более 5 10

4 7,5 4 7,5 4 7,5

3 5 3 5 3 5

2 2,5 2 2,5 2 2,5

1 0 1 0 1 0

Источни

к

информа

ции



Партнерс

кая


Партнерск

ая программа 3

TV 2,25 TV 2,25 TV 2,25

Радио 1,5 Радио 1,5 Радио 1,5

Прочий 0,75 Прочий 0,75 Прочий 0,75

Интернет 0 Интернет 0 Интернет 0

158

Продолжение таблицы Е.1

Содержа

ние

интернет

сайта

Интернет-

магазин +



3

Интернет

-магазин +

информация

о

собственник

ах 3

Интернет-

магазин +


собственника

х 3

Интернет-

магазин,



отсутствует

2,25

Интернет

-магазин,


о

собственник

ах


Интернет-

магазин,


о

собственника

х отсутствует 2,25

Наличие


Наличие


Наличие


Только



Только



Только



Нет 0 Нет 0 Нет 0

Характе

ристика

адреса

регистра

ции



адресом 7

Совпадае

т с


адресом 7

Совпадает

с


адресом 7

Не

массовый 5,25

Не


Не


Массовый в

регионе


Массовы

й в регионе


Массовый

в регионе


Массовый в


Массовы

й в другом

регионе 1,75

Массовый

в другом

регионе 1,75

Адрес


Адрес


Адрес


Отзывы,

шт

более 30 1 более 30 1 более 30 1

21-30 0,75 21-30 0,75 21-30 0,75

11-20 0,5 11-20 0,5 11-20 0,5

1-10 0,25 1-10 0,25 1-10 0,25


159


Присутс

твие в

социаль

ных

сетях,

кол-во

членов

группы

Более 200 4 Более 200 4 Более 200 4

101-200 3 101-200 3 101-200 3

1-100 2 1-100 2 1-100 2


группа 1

Подставн

ая группа 1

Подставна

я группа 1

Нет 0

Нет 0

Нет 0

Репутац

ия

генераль

ного

директо

ра


негатива 5

Отсутств

ие негатива 5

Отсутстви

е негатива 5

Негатив

«Красн

ая

зона»

Негатив «Красна

я зона» Негатив

«Красн

ая

зона»

Задолже

нность

по

уплате

налогов

и/или не

представ

ление

налогово

й

отчетнос

ть более

года


факта 8

Отсутств

ие факта 8

Отсутстви

е факта 8

Наличие

факта

«Желта

я зона»

Наличие

факта

«Желтая

зона»

Наличие

факта

«Желта

я зона»

Судебны

е

разбират

ельства,

сумма

искового

требован

ия, руб.


1-10000 7,5 1-10000 7,5 1-10000 7,5

10001-

20000 5

10001-

20000 5

10001-

20000 5

20001-30000 2,5

20001-

30000 2,5

20001-

30000 2,5

свыше

30000

«Красн

ая

зона»

свыше

30000

«Красна

я зона»

свыше

30000

«Красн

ая

зона»

Рейтинг

банка

(по

размеру

активов)

в

котором

открыт

текущий

счет

Топ 10 3 Топ 10 3 Топ 10 3

Топ 30 2,25 Топ 30 2,25 Топ 30 2,25

Топ 50 1,5 Топ 50 1,5 Топ 50 1,5

Топ 300 0,75 Топ 300 0,75 Топ 300 0,75

Банк не

входит в топ

300

«Желта

я зона»

Банк не


300

«Желтая

зона»

Банк не


300

«Желта

я зона»

Счет


«Желта

я зона»

Счет


«Желтая

зона»

Счет


«Желта

я зона»

160


Характе

ристика

телефон

ного

номера

Наличие

номера «8-800» 2

Наличие

номера «8-

800» 2

Наличие

номера «8-

800» 2

Городской

Региональный

+ городской 1,5

Городской

Региональны

й + городской 1,5

Городской

Региональны

й + городской 1,5

Городской 1 Городской 1 Городской 1

Мобильный 0,5

Мобильны

й 0,5

Мобильны

й 0,5

Нет

телефона

«Красн

ая

зона»

Нет

телефона

«Красн

ая

зона»

Нет

телефона

«Красн

ая

зона»

Характе

ристика

способа

связи



Связь

через


Связь

через



АТС 4,5

Связь

через АТС 4,5

Связь

через АТС 4,5

Общение с


напрямую 3

Общение

с


напрямую 3

Общение с


напрямую 3

Магазин 1,5 Магазин 1,5 Магазин 1,5

Нет, связь


«Красн

ая

зона»

Нет, связь


«Красн

ая

зона»

Нет, связь


«Красн

ая

зона»

Докумен

тарное

оформле

ние

сделки

Обязательно

, внесение


типовой

договор


Обязатель

но, внесение


типовой

договор


Обязатель

но, внесение


типовой

договор


Обязательно

, внесение

изменений

возможно 6

Обязатель

но , внесение

изменений

возможно 6

Обязатель

но , внесение

изменений

возможно 6

По

требованию 4

По


По


Любая


форма 2

Любая

предложенна

я форма 2

Любая


форма 2

Отказ

«Красн

ая

зона»

Отказ

«Красн

ая

зона»

Отказ

«Красн

ая

зона»

161



Возмож

ность

безналич

ной

оплаты

ПОС-

терминал 6

ПОС-

терминал 6

ПОС-

терминал

6

Наличие кассы

в офисе

4,5

Наличие

кассы в

офисе

4,5

Наличие

кассы в офисе

4,5

Возможно

через


перевод 3

Возможн

о через


перевод 3

Возможно

через


перевод 3

Возможно,

но при

повышение

цены 1,5

Возможн

о, но при

повышение

цены 1,5

Возможно,

но при

повышение

цены 1,5

Невозможно 0

Невозмо

жно 0

Невозмож

но 0

Авансов

ый

способ

расчета,

процент

аванса,%

0 3 0 3 0 3

0-25 2,25 0-25 2,25 0-25 2,25

26-50 1,5 26-50 1,5 26-50 1,5

51-75 0,75 51-75 0,75 51-75 0,75

76-100 0 76-100 0 76-100 0

Сумма баллов

Итоговый рейтинговый

балл 62,75 62,75 38

Риск зона зеленая

зеленая

желтая

162

Приложение Ж


Форма анкеты для оценки риска неплатежеспособности

Таблица Ж.1 - Форма анкеты для оценки риска неплатежеспособности

Фактор Вариант Балл Источник информации


продаж, шт.

Более 5 11

Интернет сайт компании /

Рекламный проспект

4 8,25

3 5,5

2 2,75

1 0


помещения

A 8



B 6

C 4

C- 2

Нет информации 0



а, шт

более 5 10



4 7,5

3 5

2 2,5

1 0

Источник


компании

Партнерская программа 3

Первичный источник


контрагенте

TV 2,25

Радио 1,5

Прочий 0,75

Интернет 0

Содержание

интернет сайта

Интернет-магазин +

информация о собственниках 3

Интернет-сайт компании

Интернет-магазин,

информации о собственниках


Наличие прайс-листа 1,5

Только контактная


Нет 0


адреса


Совпадает с фактическим

адресом 7 Сайт федеральной

налоговой службы

https://service.nalog.ru/addr

find.do

Не массовый 5,25

Массовый в регионе


Массовый в другом регионе 1,75

Адрес скрывается 0

https://service.nalog.ru/addrfind.do

https://service.nalog.ru/addrfind.do

163

Продолжение таблицы Ж.1

Отзывы, шт

более 30 1 Любой доступный

источник информации /

Поисковая система

(http://www.ya.ru)

21-30 0,75

11-20 0,5

1-10 0,25

Нет 0


социальных

сетях, кол-во

членов группы

Более 200 4

Сайты социальный сетей.

http://www.vk.com

http://www.facebook.com

101-200 3

1-100 2

Подставная группа 1

Нет 0

Репутация

генерального

директора

Отсутствие негатива

5

Сайт федеральной


https://service.nalog.ru/disq

ualified.do

https://service.nalog.ru/svl.

do

Негатив «Красна

я зона»


уплате налогов

и/или не


налоговой

отчетность более

года

Отсутствие факта

8

Сайт федеральной


https://service.nalog.ru/zd.d

o Наличие факта «Желтая

зона»

Судебные

разбирательства,

сумма искового

требования, руб.

Нет 10

Сайт федеральных

арбитражный судов

http://www.arbitr.ru

1-10000 7,5

10001- 20000 5

20001-30000 2,5

свыше 30000 «Красна

я зона»

Рейтинг банка

(по размеру

активов) в



Топ 10 3

Интернет-сайт /

Рекламный проспект /

Информация из офиса /

Шаблон договора

Рейтинг Банков (

http://www.kuap.ru)

Топ 30 2,25

Топ 50 1,5

Топ 300 0,75

Банк не входит в топ 300 «Желтая

зона»

Счет скрывается «Желтая

зона»


телефонного

номера

Наличие номера «8-800» 2





Городской Региональный +


Городской 1

Мобильный 0,5

Нет телефона «Красна

я зона»

http://www.ya.ru/

http://www.vk.com/

http://www.facebook.com/

https://service.nalog.ru/disqualified.do

https://service.nalog.ru/disqualified.do

https://service.nalog.ru/svl.do

https://service.nalog.ru/svl.do

https://service.nalog.ru/zd.do

https://service.nalog.ru/zd.do

http://www.arbitr.ru/

http://www.kuap.ru/

164


Продолжение таблицы Ж.1



Связь через секретаря 6





Связь через АТС 4,5

Общение с менеджером

напрямую 3

Магазин 1,5

Нет, связь через 3-х лиц «Красна

я зона»


оформление

сделки

Обязательно, внесение

изменений в типовой договор


Информация выясняется

из процесса переговоров

Обязательно , внесение

изменений возможно 6

По требованию 4

Любая предложенная форма 2

Отказ «Красна

я зона»


безналичной

оплаты

ПОС-терминал 6





Наличие кассы в офисе 4,5

Возможно через банковский

перевод 3

Возможно, но при

повышение цены 1,5

Невозможно 0

Авансовый

способ расчета,

процент аванса,

%

0 3

Информация выясняется

из процесса переговоров

0-25 2,25

26-50 1,5

51-75 0,75

76-100 0

Итоговая сумма баллов/Итоговый рейтинговый

балл

Наличие принудительной «Красной зоны» Да/Нет

Наличие принудительной «Желтой зоны» Да/Нет

Итоговая Зона риска (вероятность наступления

неплатежеспособности, %)

Красная (45) / Желтая (12) / Зеленая

(2)

«Зеленая зона» : 61-100 баллов + отсутствие «красной и желтой» отсечек.

«Желтая зона» : 36-60 баллов + отсутствие «красной» отсечки.

«Красная зона» : 1-35 баллов.

165

Приложение И


Основные показатели деятельности малых предприятий

Таблица И.1 - Основные показатели деятельности малых предприятий по видам

экономической деятельности в Российской Федерации. По состоянию на

31.03.2015

Вид экономической деятельности


предприяти

й, тыс.

единиц

Средняя

численность

работников,

тыс. чел.

Оборот

предприяти

й,

млрд. руб.

Инвестици

и в

основной

капитал,

млрд. руб.

Сельское хозяйство, охота и

лесное хозяйство 10,32 388,07 340,62 70,40

Рыболовство, рыбоводство 0,49 16,75 33,21 2,58

Добыча полезных ископаемых 1,04 39,00 84,61 5,22

Обрабатывающие производства 33,63 1 162,59 1 801,84 54,64

Производство и распределение

электроэнергии, Газа и воды 3,41 123,57 123,45 2,38

Строительство 28,88 957,15 1 743,93 128,15

Оптовая и розничная торговля;

ремонт Автотранспортных

средств, мотоциклов, Бытовых

изделий и предметов личного

пользования

75,72 1 628,69 9 532,99 47,96

Гостиницы и рестораны 10,29 295,61 332,38 5,61

Транспорт и связь 13,62 414,77 659,86 16,36

Операции с недвижимым

имуществом, аренда и

предоставление услуг

46,13 1 469,99 1 738,82 87,85

Образование 0,25 5,31 4,17 0,03

Здравоохранение и

предоставление социальных услуг 4,03 126,70 130,19 3,15

Предоставление прочих

коммунальных, социальных и

персональных услуг

5,71 167,10 162,46 3,31

Прочая 2,08 36,66 4,35 0,05

ВСЕГО 235,58 6 831,97 16 692,89 427,70

Источник: Федеральная служба государственной статистики [101].

166

Таблица И.2 - Распределение показателей деятельности малых предприятий по

регионам. По состоянию на 31.03.2015

Субъект РФ Количество

предприятий,

тыс. единиц

Средняя



тыс. чел.

Оборот

предприят

ий, млрд.

руб.

Инвестиции в

основной

капитал, млрд.

руб.

тыс. руб.

Российская Федерация 235,58 6 831,97 16 692,89 427,70

Центральный

федеральный округ 77,03 2 134,72 6 519,65 126,95

Северо-Западный

федеральный округ 33,43 798,25 1 951,04 16,81

Южный федеральный

округ 16,97 512,38 1 241,78 46,17

Северо-Кавказский

федеральный округ 5,39 178,94 363,78 23,36

Приволжский


Уральский


Сибирский


Дальневосточный



167

Таблица И.3 - Численность фактически действующих индивидуальных

предпринимателей по отдельным видам экономической деятельности по

Российской Федерации по состоянию на 22.08.2014

В тысячах человек

Вид экономической

деятельности 2010 2011 2012 2013

2014 -

прогноз

2015 -

прогноз

Всего 1914,3 2505,1 2602,3 2499,0 2843,1 3028,2

Сельское хозяйство, охота и

лесное хозяйство 142,7 170,2 135,6 134,4 130,8 124,9

Рыболовство, рыбоводство 2,4 3,2 2,9 2,8 3,0 3,1

Добыча полезных

ископаемых 0,2 0,4 0,2 0,2 0,3 0,3

Обрабатывающие

производства 92,4 109,3 115,2 111,8 123,2 129,6

Производство и

распределение

электроэнергии, газа и

воды

0,8 0,9 1,1 1,0 1,2 1,3

Строительство 44,4 62,9 74,8 73,7 88,9 98,9

Оптовая и розничная

торговля; ремонт

автотранспортных средств,

мотоциклов, бытовых

изделий и предметов

личного пользования

1049,8 1430,7 1425,5 1346,4 1534,2 1622,7

Транспорт и связь 208,0 265,4 331,4 308,6 370,4 407,1

Операции с недвижимым


предоставление услуг

203,3 253,3 285,8 290,5 331,8 361,3

Образование 9,8 14,5 15,3 15,3 18,0 19,8


предоставление социальных

услуг

12,6 14,3 15,5 16,3 17,8 19,1


коммунальных,

социальных и

персональных услуг

111,6 133,6 142,8 138,1 153,6 162,5

Прочие 36,3 46,3 56,0 59,8 69,7 77,7

Источник: Федеральная служба государственной статистики, прогнозные

величины были рассчитаны с помощью экстраполяции [101].

168

Таблица И.4 - Численность фактически действующих индивидуальных

предпринимателей по субъектам Российской по состоянию на 20.08.2014

В тысячах человек

Субъект Российской

Федерации 2010 2011 2012 2013

2014 -

прогноз

2015 -

прогноз

Российская Федерация 1914,3 2505,1 2602,3 2499,0 2843,1 3028,2

Центральный федеральный

округ 425,1 511,6 582,0 570,4 648,8 699,4


федеральный округ 151,3 218,3 228,3 231,5 270,0 295,0

Южный федеральный округ 276,9 373,5 403,6 369,5 432,8 463,5



Приволжский федеральный

округ 418,3 514,2 514,6 470,7 518,8 534,6

Уральский федеральный

округ 143,7 201,9 205,3 203,7 234,6 252,9

Сибирский федеральный

округ 262,4 341,0 350,2 330,9 374,8 396,3





169

Таблица И.5 - Основные показатели деятельности микропредприятий по видам

экономической деятельности за 2014 год по состоянию на 21.04.2015

Вид экономической

деятельности


микропредп

риятий, тыс.

единиц

Средняя



тыс. человек

Оборот,

млрд.

рублей


основной

капитал,

млрд. рублей

Сельское хозяйство,

охота и лесное

хозяйство 45,67 146,62 144,21 25,94

Рыболовство,

рыбоводство 3,37 6,89 8,91 0,38

Добыча полезных

ископаемых 6,61 14,77 28,89 2,82

Обрабатывающие

производства 165,96 479,15 657,34 19,12

Производство и

распределение

электроэнергии, газа и

воды 9,67 32,83 49,36 0,94

Строительство 220,93 609,51 996,67 75,02

Оптовая и розничная

торговля; ремонт

автотранспортных

средств, мотоциклов,

бытовых изделий и

предметов личного

пользования 737,87 1 793,00 5 863,33 20,82

Гостиницы и рестораны 53,07 171,62 166,88 1,34

Транспорт и связь 128,94 283,61 437,79 7,68

Операции с

недвижимым


предоставление услуг 381,11 1 065,82 1 119,84 71,67

Образование 6,47 16,13 8,62 0,33


предоставление

социальных услуг 26,44 113,77 64,17 2,50


коммунальных,

социальных и

персональных услуг 47,39 123,55 122,03 1,97

Прочие 29,48 55,23 31,27 6,19

Всего 1 862,98 4 912,49 9 699,32 236,73


170

Таблица И.6 - Основные показатели деятельности микропредприятий по

субъектам Российской Федерации за 2014 год по состоянию на 21.04.2015

Субъект Российской

Федерации


микропредп

риятий,

тыс. единиц

Средняя



тыс. человек

Оборот,

млрд.

рублей


основной

капитал

млрд. рублей

Российская Федерация 1 862,98 4 912,49 9 699,32 236,73

Центральный




Южный федеральный

округ 143,95 393,53 894,21 32,95



Приволжский


Уральский


Сибирский




Крымский



171

Таблица И.7 - Оборот средних предприятий по видам экономической

деятельности. По состоянию на 11.02.2015

В миллиардах рублей

Наименование 2011 2012 2013 2014

прогноз

2015

прогноз

Всего 3925,6 4136,1 4295,9 4602,9 4856,1

Сельское хозяйство,

охота и лесное хозяйство 242,4 239,7 255,8 266,0 276,6

Рыболовство, рыбоводство 27,8 22,1 21,6 22,2 21,8

Добыча полезных ископаемых 81,9 85,5 78,2 88,8 93,4

Обрабатывающие производства 968,9 947,5 986,5 1017,0 1044,9

Производство и распределение

электроэнергии, газа и воды 57,1 62,0 66,2 69,5 73,2

Строительство 429,9 422,5 440,1 473,8 498,5

Оптовая и розничная торговля; ремонт

автотранспортных средств, мотоциклов,

бытовых изделий и предметов личного

пользования 1658,9 1917,0 1960,3 2183,7 2356,5

Гостиницы и рестораны 23,6 19,2 21,0 18,9 17,8

Транспорт и связь 139,6 146,9 146,6 144,4 143,7

Операции с недвижимым имуществом,

аренда и предоставление услуг 260,7 237,3 283,8 279,9 289,1

Образование 0,5 0,3 0,2 0,2 0,2

Здравоохранение и предоставление

социальных услуг 13,8 15,1 17,1 18,8 20,6

Предоставление прочих коммунальных,

социальных и персональных услуг 19,3 20,9 18,1 19,6 19,9



172

Таблица И.8 - Оборот средних предприятий по субъектам Российской Федерации

на 17.02.2015

В миллиардах рублей

Субъект Российской Федерации 2011 2012 2013 2014

прогноз

2015

прогноз

Российская Федерация 3925,6 4136,1 4295,9 4602,9 4856,1

Центральный Федеральный округ 1110,7 1113,0 1282,1 1315,0 1385,7

Северо-Западный Федеральный округ 416,1 461,3 446,6 464,9 476,0

Южный Федеральный округ 417,9 422,1 409,4 459,5 486,2

Северо-Кавказский федеральный округ 110,5 110,5 122,6 135,0 146,0

Приволжский Федеральный округ 829,7 856,7 866,4 953,8 1011,8

Уральский Федеральный округ 313,1 356,5 366,5 387,7 407,8

Сибирский Федеральный округ 530,9 575,5 562,6 613,6 644,8

Дальневосточный федеральный округ 196,6 240,4 239,7 273,3 297,6


F ? L H > B D : E B K D : G ? I E : L ? @ ? K I H K H Я F...

Documents

Transcript of F ? L H > B D : E B K D : G ? I E : L ? @ ? K I H K H Я F...