Введение

При расчете кредитного риска одним из ключевых понятий является дефолт. Дефолт представляет собой полную неспособность должника выплатить кредитору как основную сумму долга, так и процентов по нему.

Корпоративный дефолт представляет собой неспособность компании либо физического лица в указанные сроки погасить проценты по размещенным облигациям и полученным займам, иными словами, невыполнение обязательств корпорации перед кредиторами. Последствия корпоративного дефолта заключаются в снижении кредитного рейтинга компании, падение ее авторитета в деловой среде, снижение интереса к сотрудничеству с компанией ее постоянных партнеров, контрагентов и стейкхолдеров. Очевидно, что в случае дефолта компании её капитализация обычно серьезно обваливается из-за падения стоимости её акций, то есть, дефолт компании угрожает как ее кредитному рейтингу, так и ее капитализации [4].

Как известно, дефолт должника является основной угрозой для кредитора, а также основным прогнозируемым событием в финансовом анализе компании-должника, поэтому важным аспектом кредитования государств и корпораций является расчет вероятности дефолта должника и отсутствия возврата суммы обязательств. На данный момент существует несколько аналитических моделей, которые способны предсказать дефолт компании, получающей займы или выпускающей облигации [2]. В целом,

оценка риска невозврата долга проводится с помощью различных методов и

инструментов, включая:

– кредитные скоринговые модели: они используются для оценки

кредитоспособности заемщиков на основе различных показателей, таких как история кредитования, финансовое состояние, уровень дохода и прочее. На сегодняшний день применение кредитных скоринговых моделей для прогнозирования банкротства является распространенной практикой. Скоринговая модель присваивает заемщику оценку кредитоспособности, которая используется для определения условий кредитования (например,

процентной ставки, срока и суммы кредита);

– анализ данных по кредитным историям: банки и кредитные

организации используют данные по кредитным историям заемщиков, чтобы определить, какая вероятность того, что заемщик не вернет кредит. Они также оценивают место работы, уровень дохода, семейное положение и другие факторы, которые могут оказать влияние на возможность заемщика вернуть

кредит [3].

– мониторинг рисков: кредитный риск не статичен и может меняться со

временем, поэтому кредитные организации постоянно мониторят риски заемщика, используя новые данные и методы анализа, с целью внесения

корректировок в кредитные условия (при необходимости);

– стрессовое тестирование: это тестирование, которое позволяет

определить, как заемщик сможет вернуть кредит в условиях экономического

спада или других неблагоприятных ситуациях;

– использование внешних данных и аналитических инструментов:

кредитные организации могут использовать данные из внешних источников, таких как бюро кредитных историй, чтобы дополнить свои данные и определить кредитный риск более точно. Также они используют аналитические инструменты для поиска скрытых связей и паттернов, которые

могут помочь определить риски.

Методологические подходы

Обращаясь подробнее к скоринговым аналитическим моделям, отметим, что они являются индикаторами финансового здоровья организации и показывают вероятность и более вероятные сроки банкротства организации [3]. Остановимся более подробно на существующих аналитических моделях прогнозирования банкротства компании.

Одной из наиболее популярных аналитических моделей является модель Фулмера [4]. Она была предложена профессором Ф. Уильямом Фулмером в 1969 году и с тех пор стала широко известной в мире финансового анализа.

В основе модели Фулмера лежит анализ 9 переменных. Каждый показатель получает весовой коэффициент, который определяется статистически на основе анализа кредитного риска компании, зарегистрированной на бирже. Модель Фулмера имеет следующий вид: H = 5,528Х1 + 0,212Х2 + 0,073Х3 + 1,270Х4 – 0,120Х5 + 2,335Х6 + 0,575Х7 + 1,083Х8 + 0,894Х9 – 6,075, где H выступает интегральной оценкой.

В данной формуле учитываются следующие переменные:

• показатель Х1 представляет собой долю нераспределенной прибыли предыдущих лет относительно общего баланса компании;
• показатель Х2 определяется как отношение выручки от реализации к общему балансу компании;
• показатель Х3 характеризует отношение прибыли до налогообложения к собственному капиталу компании;
• показатель Х4 рассчитывается путем деления денежных потоков на общую сумму долговых обязательств компании;
• показатель Х5 определяется соотношением долгосрочных обязательств к балансу компании;
• показатель Х6 находится как частное краткосрочных обязательств к совокупным активам компании;
• показатель Х7 выражается через логарифм материальных активов;
• показатель Х8 характеризует соотношение оборотного капитала компании ко всем ее совокупным обязательствам;
• показатель Х9 выражается через логарифм частного суммы прибыли до налогообложения и процентов к уплате к процентам к уплате.

При получении результата H <0 неизбежно наступление банкротства, при положительном значении этого критерия банкротства возможно избежать, приняв меры [5].

Другой популярной моделью оценки банкротства компании является модель Таффлера. Она была предложена ученым Р. Таффлером в 1977 году и с тех пор стала широко известной в мире финансового анализа. Данная модель является четырехфакторной и имеет вид: Z= 0,53*X1+0,13*X2+0,18*X3+0,16*X4, где:

• показатель X1 представляет собой отношение прибыли от продаж к краткосрочным обязательствам компании;
• показатель X2 определяется как отношение оборотных активов к сумме заемного капитала;
• показатель X3 характеризует отношение краткосрочных обязательств к сумме активов компании;
• показатель X4 рассчитывается путем деления выручки на сумму активов компании.

После вычисления Z-значения делается вывод по конкретной компании:

– при значении Z больше или равном 0,3 имеется низкая вероятность банкротства компании, финансовое положение компании стабильное («зеленая зона»);

– при значении Z в пределах от 0,2 до 0,3 существует зона неопределенности («серая зона»);

– при значении Z до 0,2 существует значительная вероятность неплатежеспособности компании («красная зона») [5].

Говоря об отечественной практике оценки компании, можно упомянуть модель О. П. Зайцевой. Уравнение данной модели имеет вид: К = 0,25*Х1 + 0,1*Х2 + 0,2*Х3 + 0,25*Х4+ 0,1*Х5 + 0,1*Х6, где:

• K является целевым показателем;
• показатель Х1 характеризует коэффициент чистой прибыли (убытка) и рассчитывается как отношение чистой прибыли (убытка) к собственному капиталу компании;
• показатель Х2 представляет коэффициент, показывающий отношение кредиторской задолженности компании к дебиторской задолженности;
• показатель Х3 представляет коэффициент, показывающий отношение краткосрочных обязательств компании к наиболее ликвидным активам компании;
• показатель Х4 выражается через коэффициент убыточности реализации продукции, который рассчитывается как отношение чистого денежного убытка к общему объему реализации продукции компании;
• показатель Х5 является коэффициентом финансового левериджа и рассчитывается как отношение заемного капитала к собственным источникам финансирования компании;
• показатель Х6 определяется как соотношение общей величины активов компании к выручке за рассматриваемый период и выражается в коэффициенте загрузки активов компании.

Нормативными значениями коэффициентов в данной модели являются:

Х1=0, Х2=1, Х3=7, Х4=0, Х5=0,7, для Х6 нормативным значением является аналогичный показатель компании прошлого года.

Для получения целостной оценки вероятности неплатежеспособности

компании нужно сопоставить получившееся значение коэффициента (К) с нормой, которая рассчитывается по формуле: Кn = 0,25 * 0 + 0,1 * 1 + 0,2 * 7 + 0,25 * 0 + 0,1 * 0,7 + 0,1 * Х6 прошлого года [5].

Если полученный фактический коэффициент (К) является больше нормативного значения целевой функции (Кn), то рассматриваемая компания близится к банкротству, если меньше, то это является индикатором финансового здоровья компании, кредитный риск допустимый.

Объект исследования

Компания ПАО «ГМК «Норильский никель» является лидером по производству высокосортного никеля, а также палладия. Компания также производит серебро, золото, селен и иридий. Ключевыми направлениями деятельности «Норникеля» выступают геологическая разведка, производство, сбыт и различные научно-технические разработки. Компания реализовывает стратегию эко-роста. Это предполагает уменьшение уровня вредного воздействия при росте инвестиций в комплексное развитие горнорудной базы. «Норникель» предполагает повышение производственных мощностей на 30% к 2030 г. [6].

Основными акционерами ПАО «ГМК «Норильский никель» выступают «Интеррос» (35,95%) и UC Rusal (26,25%).

На данный момент «Норникель» ведет свою деятельность в условиях финансовой неопределенности, включающей в себя различные риски, проблемы, вызванные наложением беспрецедентного количества санкций и пр. Данные обстоятельства формируют риск неплатежеспособности компании, ввиду этого компании следует выбрать наиболее подходящую скоринговую модель для оценки риска банкротства.

Аналитическая часть

В табл. 1 приведен расчет вероятности банкротства ПАО «ГМК «Норильский никель» при помощи модели Фулмера.

Таблица 1

Расчет вероятности банкротства ПАО «ГМК «Норильский никель» по модели Фулмера (2020–2022 гг.)

Источник: составлено авторами на основе данных [6].

Исходя из данных, представленных в табл. 1 можно заметить, что за

период с 2020 по 2022 г. значение H было больше 0 только в 2020 г. (в 2022 г.– -1,03, в 2021 г.– -0,26, в 2020 г.–0,43). Это говорит о финансовом здоровье «Норникеля» лишь в 2020 г. С 2021 г. компании грозит риск неплатежеспособности и как следствие банкротство. Также стоит обратить

внимание на ежегодное сокращение данного показателя, за весь рассматриваемый временной промежуток H сократился на 0,60. Это свидетельствует о снижении финансовой устойчивости «Норникеля». Все эти факты указывают на рост риска банкротства, поэтому компании следует оперативно пересмотреть принимаемые меры избежания банкротства.

На основе финансовой отчетности ПАО «ГМК «Норильский никель» рассчитана вероятность банкротства компании в период с 2020 по 2022 г. на основе модели Таффлера (табл. 2).

Таблица 2

Расчет вероятности банкротства ПАО «ГМК «Норильский никель» по модели Таффлера (2020–2022 гг.)

Источник: составлено авторами на основе данных [6].

На основе данных, рассчитанных по модели Таффлера можно приди к следующим заключениям: за весь исследуемый период существует низкая вероятность банкротства «Норникеля», то есть компания находится в «зеленой зоне». Кроме того, по аналогии с моделью Фулмера наблюдается ежегодное уменьшение Z-значения с 1,30 в 2020 г. до 0,42 в 2022. Это говорит о снижении финансовой устойчивости ПАО «ГМК «Норильский никель» и как следствие росте риска неплатежеспособности.

 В табл. 3 представлен расчет вероятности банкротства по модели Зайцевой.

Таблица 3

 Расчет вероятности банкротства ПАО «ГМК «Норильский никель» по модели Зайцевой (2020–2022 гг.)

Источник: составлено авторами на основе данных [6].

Исходя из данных, представленных в табл. 3 можно сделать вывод, что финансовое здоровье «Норникеля» наблюдалось только в 2020 г., так как значение K было меньше нормативного значения Kn на 0,83. В 2021 г. значение K было выше нормативного значения Kn на 0,22. Это говорит о возникновении риска неплатежеспособности. В 2022 г. превышение значения K над Kn составило 3,54. Это может свидетельствовать о значительном риске банкротства ПАО «ГМК «Норильский никель».

Выводы

На основе проведенного сравнительного анализа можно сделать следующие вывод:

1) за весь рассматриваемый период наблюдается снижение0финансовой устойчивости ПАО «ГМК «Норильский никель»: показатель H в модели Фулмера и Z-значение в модели Таффлера ежегодно снижается, ввиду специфики модели Зайцевой значение K увеличивается;

2) при использовании модели Таффлера за весь исследуемый период наблюдается финансовая устойчивость «Норникеля» (значения находятся выше нормативного значения);

3) при использовании модели Фулмера стабильное финансовое состояние «Норникеля» наблюдалось в 2020 г., начиная с 2021 г. компании грозит риск неплатежеспособности и как следствие банкротство;

4) при использовании методики Зайцевой финансовое здоровье компании наблюдалось только в 2020 г., в 2021 г. существовал небольшой риск неплатежеспособности, в 2022 г. данный риск существенно увеличился.

На наш взгляд, для анализа вероятности банкротства компании для ПАО «ГМК «Норильский никель» самой релевантной моделью является модель Зайцевой, так как она разработана с учетом специфики экономического развития российских компаний, а также четко определяет финансовое положение компании по средству сопоставления получившегося коэффициента K с нормативным значением (Kn). Такой подход позволит ПАО «ГМК «Норильский никель» своевременно выявить риск банкротства и принять соответствующие меры.

[1] Десятичный логарифм числа 10