Аналитическая фабрика. Как настроить финансовую аналитику под задачи бизнеса

Обратим внимание и на явные отраслевые особенности этого показателя. Лишь в 11 из 17 секторов (отраслей) экономики были отмечены реальные улучшения по итогам 2017 г. Наилучшего результата достигли компании энергетического сектора (Energy & Utilities) и сектора промышленного производства (Industrial manufacturing), где продолжительность оборота снизилась на 2,1 дня. Наихудшие результаты были отмечены в секторе развлечений (Entertainment & Media), где продолжительность оборота выросла на 3,8 дня (рис. 2.8).

2.3. Коэффициентный анализ ликвидности и платежеспособности: техника количественной и качественной оценки, расчет предельно допустимых значений с учетом специфики работы компании

Для комплексной оценки состояния ликвидности компании кроме анализа сбалансированности активов и пассивов целесообразно использовать финансовые коэффициенты. Логика их расчета основывается на сопоставлении различных элементов оборотных активов с краткосрочными обязательствами (табл. 9)[29].

Приведенные в таблице рекомендуемые значения являются традиционными и предлагаются к использованию многими российскими экономистами. При этом необходимо отметить, что в действующем российском законодательстве диапазон рекомендуемых значений по указанным коэффициентам либо фактически не установлен[30], либо существенно различается в зависимости от нормативного документа и охватывает далеко неполный перечень представленных коэффициентов.

В материале, опубликованном американским финансовым журналистом Дианой Хенрикус, приводится статистика поведения коэффициента абсолютной ликвидности, рассчитанного на примере американских компаний по данным за период с 1980 по 2006 г. (рис. 2.9).

Приведенная на рисунке информация отчетливо свидетельствует о росте остатков денежных средств на счетах компаний и их размещении в высоколиквидные активы. Поддержание достаточного уровня абсолютной ликвидности крайне важно, поскольку отражает платежные возможности компании по погашению имеющихся обязательств в текущем и будущих периодах с учетом валюты платежа.

Однако, как показывает практика, при проведении анализа результаты расчетов во многих случаях не попадают в указанные выше диапазоны, что далеко не всегда свидетельствует о наличии проблем с ликвидностью. В силу этого необходимо сопоставление указанных показателей не только с нормативным[31], но и со среднеотраслевыми показателями, а также показателями основных конкурентов (бенчмаркинг).

В табл. 10 приведены расчеты диапазонов рекомендуемых значений одного из важнейших коэффициентов ликвидности – коэффициента текущей ликвидности по отраслям российской экономики. Наиболее оптимальным для компании можно считать близость фактических значений коэффициента к среднему значению по отрасли. Однако всегда существуют некоторые пределы, при нахождении в которых значение показателя можно считать абсолютно нормальным для компании. Поэтому я предлагаю именно диапазон рекомендуемых значений. Верхняя и нижняя границы диапазона определены на основе метода трех сигм как отклонение от среднегеометрического значения за исследуемый период в пределах среднеквадратического отклонения. Расчет проводился по данным 2003–2016 гг. После 2016 г. произошли изменения в классификаторе видов экономической деятельности, в результате чего по целому ряду отраслей (видов деятельности) стало невозможным провести однозначное соответствие с данными прошлых периодов. В связи с этим при проведении последующих расчетов и актуализации исследуемых диапазонов рекомендуемых значений необходимо либо накопление нового массива данных, либо проведение условных сопоставлений. В целом применение подобного подхода не лишено недостатков, как и любое обоснование, основанное на статистических расчетах. В частности, необходимо отметить, что по результатам проведенных расчетов в отдельных отраслях экономики наблюдается существенный разброс значений коэффициента текущей ликвидности за исследуемый период, что выражается в превышении коэффициента вариации на 20 %. Это, в свою очередь, отражается в значительной ширине диапазона интервала верхней и нижней границ в данных отраслях.

Вместе с тем расширение числа отчетных периодов, принимаемых к расчету, будет способствовать получению более точной оценки диапазона. Подобный подход также позволяет учитывать состояние экономики в рассматриваемые периоды, что находит отражение в среднем по отрасли значении коэффициента и позволяет получить более объективную величину диапазона.

Наряду с этим следует проводить оценку предельно допустимых значений коэффициентов, учитывающих особенности финансово-хозяйственной деятельности компании. В качестве примера приведем алгоритм расчета достаточной величины коэффициента текущей ликвидности[32].