Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические и методические подходы к определению и оценке инвестиционной привлекательности промышленного предприятия 13
1.1 Анализ научных подходов к определению экономических понятий «инвестиции» и «инвестиционная привлекательность» промышленного предприятия 13
1.2. Информационно-экономическая сущность рейтингов и их классификация 27
1.3. Кредитный рейтинг как интегральный информационно-экономический показатель риска банкротства и инвестиционной привлекательности предприятия 41
1.4. Возможности использования кредитных рейтингов для повышения инвестиционной привлекательности предприятия. Определение рейтинговой идентификации 48
Выводы по первой главе 57
Глава 2. Разработка методики рейтинговой идентификации промышленных предприятий 60
2.1. Анализ методов построения кредитных рейтингов 60
2.2. Особенности методов построения кредитных рейтингов предприятий международными и национальными рейтинговыми агентствами 77
2.3. Этапы разработки и требования к методике рейтинговой идентификации 85
Выводы по второй главе 102
Глава 3. Рейтинговая идентификация промышленного предприятия как инструмент управления уровнем их инвестиционной привлекательности 106
3.1. Разработка и построение моделей виртуальных кредитных рейтингов и рейтингового коэффициентного профиля предприятий 106
3.2. Использование методики рейтинговой идентификации предприятий авиационно-космического комплекса 126
Выводы по третьей главе 144
Заключение 146
Список использованной литературы 155
- Информационно-экономическая сущность рейтингов и их классификация
- Возможности использования кредитных рейтингов для повышения инвестиционной привлекательности предприятия. Определение рейтинговой идентификации
- Особенности методов построения кредитных рейтингов предприятий международными и национальными рейтинговыми агентствами
- Использование методики рейтинговой идентификации предприятий авиационно-космического комплекса
Введение к работе
Актуальность и практическая значимость указанной проблемы предопределили выбор темы, объекта и предмета исследования.
Целью диссертационного исследования является научное обоснование и разработка комплексной методики рейтинговой идентификации промышленных предприятий для повышения уровня их инвестиционной привлекательности
Объектом диссертационного исследования являются отечественные промышленные предприятия.
Предметом диссертационного исследования являются методики, методы и подходы к управлению инвестиционной привлекательностью предприятия с помощью рейтинговой идентификации.
Цель диссертационного исследования обусловила необходимость решения следующих задач:
-
Проанализировать теоретические подходы к определению понятий «инвестиционная привлекательность», «кредитный рейтинг», выявить их экономическое содержание и взаимозависимость. Определить особенности понимания кредитного рейтинга как интегрального информационно-экономического показателя уровня риска банкротства и инвестиционной привлекательности предприятия.
-
Проанализировать принципы построения рейтингов и подходы к определению оценки инвестиционной привлекательности предприятий.
3. Обосновать возможность использования международных кредитных рейтингов российских предприятий, присвоенных зарубежными рейтинговыми агентствами Fitch, Moody's, Standard&Poor's в качестве экспертных оценок уровня инвестиционной привлекательности по международной рейтинговой шкале.
4. Разработать методику рейтинговой идентификации предприятий.
Построить модели виртуального кредитного рейтинга предприятия с
использованием современных методов.
-
Выполнить рейтинговую идентификацию промышленных предприятий авиационно-космического комплекса за 2001-2011 годы, определить их виртуальный кредитный рейтинг по международной рейтинговой шкале и составить их рейтинговые коэффициентные профили. Провести тестирование и показать возможности практического использования моделей.
-
Определить перспективы и эффективность использования методики и модели рейтинговой идентификации промышленных предприятий в качестве метода оптимизации процесса привлечения инвестиций, как эффективного инструмента управления взаимодействием менеджмента предприятия и инвестора.
Информационную и эмпирическую базу для диссертационного исследования составили официальные данные государственной статистики, материалы научной периодической печати, данные информационно аналитической системы профессионального анализа рынков и компаний — СПАРК. Отчеты по кредитным рейтингам предприятий от международных
рейтинговых агентств за 2001-2011 года: Moody's, Standard&Poor's, Fitch, а также отечественных рейтинговых: агентств: Эксперт-РА, НРА (Национальное Рейтинговое Агентство), Рус-рейтинга и АК&М. Статистические данные о показателях развития российских промышленных предприятий получены из международной статистической базы - UNCTAD и отечественной — Росстат. Информационная база включает в себя данные ежегодных балансов по 180 отечественным предприятиям за период с 2001 по 2011 года с международным рейтингом, 127 предприятий с рейтингом НРА (Национальное Рейтинговое Агентство), 131 предприятие, разместившее облигационные займы на отечественном фондовом рынке ММВБ, 27 успешных и 20 предприятий банкротов авиационно-космического комплекса.
Основные методы исследования.
В работе принят комплексный подход с использованием методов системного, корреляционного, кластерного анализа, математико-статистических методов обработки данных и современных методов нейросетевого моделирования. Статистические расчеты по построению дискриминантных моделей выполнены с помощью программы STATISTICA 6. Разработка и тестирование модуля нейронных сетей проводилась с помощью программ: STATISTICA 6 Neural Network, NeuroShell 2 и PolyAnalyst. Расчеты финансово-экономических коэффициентов проводились в разработанной автором программе QFinAnalysis 2, реализованной в среде MS Excel.
Область диссертационного исследования соответствует требованиям паспорта специальностей ВАК 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» (экономика, организация и управление предприятием, отраслями, комплексами — промышленность): п.1.1.1, п.1.1.4, п.1.1.13, п.1.1.21.
В рамках диссертационного исследования получены и выносятся на защиту следующие научные результаты:
Дано авторское определение экономических понятий: «инвестиционная привлекательность» (ИП), «рейтинг» и «рейтинговая идентификация» (РИ) и показана их взаимосвязь;
Показана значимость рейтинговой оценки для предприятий, как эффективного информационного инструмента взаимодействия с инвесторами и кредиторами;
Разработана методика использования публичных международных кредитных рейтингов в создании инструментов и методов повышения уровня инвестиционной привлекательности предприятия;
Определены значимые финансово-экономические показатели для построения моделей виртуальных кредитных рейтингов (ВКР);
Разработаны две дискриминантные и две нейросетевые модели рейтинговой идентификации отечественных предприятий;
Показана возможность эффективного использования нейронных сетей в создании рейтинговых моделей;
Для практического использования методики разработан модуль в авторской программе QFinAnalysis 2 для расчета рейтинга предприятия по дискриминантным моделям;
Проведена оценка экономического эффекта использования рейтинга;
Проведено рейтингование 27 отечественных предприятий авиационно-космического комплекса и 15 предприятий банкротов.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке и адаптации рейтинговых методик для отечественных предприятий, а также определении практических рекомендаций для авиационно-космических предприятий и подтверждается следующими полученными выводами:
-
Проведен анализ и дано авторское определение экономических понятий: «инвестиционная привлекательность», «кредитный рейтинг» и «рейтинговая идентификация».
-
Показано, что рейтинг международных рейтинговых агентств Fitch, Moody's, Standard&Poor's (S&P) является общепризнанной интегральной оценкой для инвесторов, которая отражает определенный уровни риска банкротства и инвестиционной привлекательности предприятия. Показана значимость рейтинговой оценки международных и отечественных рейтинговых агентств для различных типов инвесторов в принятии инвестиционных решений. Обоснован новый подход использования рейтингов для повышения уровня инвестиционной привлекательности предприятия.
-
Определены основные подходы и методы составления кредитных рейтингов отечественными и зарубежными учеными. Исследованы особенности методики составления рейтингов зарубежными и отечественными рейтинговыми агентствами, их назначение и типология, описаны недостатки существующих рейтинговых методик, проведен сопоставительный анализ их рейтинговых шкал.
-
Предложена новая методика использования международных кредитных рейтингов в создании инструмента повышения уровня инвестиционной привлекательности предприятия для инвесторов. Выделены значимые финансово-экономические показатели предприятия и построена модель виртуального кредитного рейтинга, описывающая с высокой точностью существующие реальные международные кредитные рейтинги.
-
Построены дисриминантные модели виртуального кредитного рейтинга по рейтинговым оценкам агентства НРА и международных агентств Fitch, Moody's, S&P. Создан модуль в авторской программе QFinAnalysis 2 по расчету рейтингов на основе дискриминантных моделей.
-
Показаны преимущества нейронных сетей перед классическими статистическими методами в создании виртуального кредитного рейтинга. Разработаны нейросетевые модели на базе рейтинговых оценок НРА и международных агентств Fitch, Moody's и S&P.
-
Выявлена зависимость между значением виртуального кредитного рейтинга и стоимостью заемного капитала.
8. Показаны возможности использования методики и моделей виртуального кредитного рейтинга для диагностики риска банкротства предприятий и уровня инвестиционной привлекательности. Проведен анализ рейтинговых коэффициентных профилей предприятий (РКП), определяющий плановые уровни ИП и задачи для менеджмента. Построен индекс уровня инвестиционной привлекательности предприятий по отечественным и международным рейтинговым шкалам для группы из 27 предприятий авиационно-космического комплекса.
Теоретическая значимость исследования состоит в развитии теории, подходов и методов рейтинговой идентификации предприятий, в обосновании необходимости построения комплексной методики и методов рейтингования, обеспечивающих понимание и активное управление менеджментом уровнем инвестиционной привлекательности своего предприятия. Полученные результаты могут служить теоретической и методической базой для дальнейших исследований в области управления уровнем инвестиционной привлекательности предприятия на основе рейтинговых оценок международных и отечественных агентств и их имитационных моделей.
Практическая значимость исследования.
Разработана методика РИ, модели ВКР и РКП, которая дает комплексное представление об инвестиционном потенциале предприятия.
методика РИ изложена в виде формул, которые могут быть практически использованы менеджментом и собственниками предприятий для управления уровнем инвестиционной привлекательности, а также различными типами инвесторов — для оценки привлекательности предприятий, государственными органами — для мониторинга промышленных предприятий и отраслей;
результаты и выводы могут быть использованы высшими научными заведениями в курсах лекций, семинаров и практических занятий: «Стратегическое управление предприятием», «Стратегические финансы», «Финансовый и инвестиционный менеджмент» и других.
Апробация и реализация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях различного уровня. Среди них: 27-28.04.2010 г. - Научно практическая конференция молодых ученых и студентов (диплом 2 степени); 16-18.11.2010г. - «9-я Международная конференция авиация и космонавтика - 2010»; 25.10.2011 г. - Конференция Саркисяна. «Экономика и менеджмент инноваций в создании АПК»; 8-10.11.2011 г. - «10-я Международная конференция авиация и космонавтика -2011»; 25.11.2011 г. - «Научно-экономическая конференция академика П.П. Маслова»; 27-28.03.2012 г. - Международная заочная научно-практическая конференция «Теоретические практические аспекты развития современной науки»; 14.04.2012 г. - Всероссийская научно-практическая заочная конференция «Задачи современной экономики для отечественных предприятий
различных отраслей»; 17-20.04.2012 г. - «Инновация в авиации и космонавтике» (диплом 2 степени).
Авторские публикации по результатам диссертационного исследования. Основные положения диссертационного исследования нашли отражение в 14 статьях, 5 из которых определены перечнем ВАК России, общий объем публикаций 3.05 п.л., в т.ч. авторские 2.85 п.л.
Внедрение результатов диссертационного исследования. Результаты диссертационного исследования внедрены и используются:
в коммерческой деятельности ОАО «Сбербанк России» Южное отделение № 7004 при принятии решений о кредитовании промышленных предприятий Уральского федерального округа;
в учебном процессе «Уральского государственного экономического университета» по курсу «Инвестиции», «Корпоративные финансы»;
в учебном процессе на кафедрах «Экономическая информатика» «Московского авиационного института (НИУ)» по курсу «Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятий», «Интеллектуальные системы»;
- в практике работы Правительства Свердловской области Министерства
экономики Свердловской области для экспресс-диагностики уровней риска
банкротства и инвестиционной привлекательности предприятий Уральского
промышленного региона.
Ряд материалов статей по теме диссертации размещен на авторском сайте: «Финансовый и инвестиционный анализ предприятия» в интернете.
Объем и структура диссертационной работы.
Диссертация содержит 172 страницы основного текста, в том числе 15 рисунков, 41 таблицы, 22 приложения, список использованной литературы, включающий 190 наименование.
Информационно-экономическая сущность рейтингов и их классификация
Успешному привлечению отечественных и иностранных инвестиций в наукоемкие отрасли России, в том числе в авиационно-космическую отрасль, мешает недостаточная информационная прозрачность предприятий, отсутствие доступных и разносторонних методов анализа их инвестиционной привлекательности.
Одним из современных информационных инструментов взаимодействия различных типов инвесторов и кредиторов с предприятием выступает рейтинг (рейтинговая оценка), который стал важным информационным средством, механизмом управления и поддержания деловых отношений в ситуации глобализации экономических отношений [18]. Рейтинг (от англ. Rating) - это оценка, порядок, классификация, субъективная оценка какого либо явления по заданной шкале [97].
Рейтинг в последние несколько десятилетий приобрел большую популярность как необходимый инструмент общественного понимания экономических процессов, происходящих в обществе, как ориентир в информационных потоках, который позволяет анализировать рынок и прогнозировать эффективное развитие разных объектов экономики. На данный момент нет единого подхода в научной и деловой среде к пониманию рейтинга для экономических объектов.
Рейтинг понимается как комплексная оценка состояния анализируемого субъекта, которая предоставляет возможность отнести его к определенному классу или категории [97].
По определению Разберга Б.А. рейтинг представляет собой оценку значимости, масштабности, важности объекта, характеризуемой числовым показателем или номером места, занимаемого им в ряду сходных объектов [88].
По мнению Протасова В.Ф. основная цель публичных рейтингов - это предоставление потенциальным инвесторам и другим заинтересованным лицам информации, на основе которой они определяют свою инвестиционную политику: устанавливают приемлемый уровень и объем инвестиционных вложений. Другими словами, рейтинговая оценка является характеристикой риска и будущей доходности и представляет собой вероятность возврата суммы вложенных средств [85].
Аниховский А.Л. под рейтингом предприятия использует понятие «кредитный рейтинг» для определения кредитного класса, подразделяя данное понятие на две категории: рейтинг эмитента и рейтинг должника, основанием деления которого является способ привлечения заемных средств [1].
Пястолов С.М. под рейтингом предприятия понимает только решение о кредитоспособности предприятия, которое принимается специализированным агентством и представляет собой определенный класс кредитоспособности [83].
В работах других авторов [49, 98, 142] рейтинг понимают в более широком смысле: как эффективность использования капитала предприятия и отдача, выраженная в росте чистой прибыли, росте рыночной стоимости акционерного капитала, рентабельности по сравнению с вложенными затратами и поправками на страновой, отраслевой, региональный, политический и другие виды риска.
Рейтинговые оценки, в том числе кредитный рейтинг, представляют собой - публичные оценки (по различным основаниям), определяющие уровень доходности и риска банкротства и характеризуют положение (ранг) предприятий относительно друг друга. Они могут быть определены как количественными, так и качественными характеристиками и показателями. Рейтинг позволяет системно проранжировать различные объекты на основе шкалы по каждому из значимых критериев, что упрощает процесс анализа и выбора объектов инвестирования.
Другими словами, рейтинг представляет собой сравнительную характеристику изучаемых объектов, которая показывает и раскрывает особенности данной группы или класса. Рейтинги позволяют представить большие объемы информации в виде удобного интегрального значения и являются неотъемлемой частью информационно-инвестиционных процессов.
В исследовании мы будем придерживаться понимания, что «рейтинг» может выступать как интегральная оценка для объективного комплексного восприятия уровня финансово-экономического развития промышленного предприятия, как сравнительная оценка предприятий по выбранному классификационному признаку, как современный инструмент взаимодействия между предприятиями и инвесторами и как необходимая информационное условие для начала любой инвестиционной активности инвестора.
Проблема избытка информации, влияющей на финансовую надежность хозяйствующих субъектов, не является исключительно российской, для решения ее на западе сформированы рейтинговые агентства, которые оценивают надежность и кредитоспособность экономических объектов всех уровней.
Главная цель официальных рейтингов - предоставление информации потенциальным инвесторам, на основе которой они строят свою инвестиционную политику. Они ограничивают свои вложения в предприятия и соизмеряют их величину с определенным рейтингом.
Кредитные рейтинги присваивают два типа компаний: первый тип составляют международные аналитические службы, которые присваивают некоммерческий рейтинг и оценивают страновые и региональные риски. Данные рейтинги характеризуют степень финансовой надежности стран и регионов как заемщиков на мировых финансовых рынках. Самые распространенные агентства - International Investor II, Economist Intelligence Unit (ЕШ) и служба журнала «Euromoney».
Второй тип представляют институты, присваивающие рейтинговую оценку на коммерческой основе, самые известные из которых: Standard&Poor s (S&P), Moody s и Fitch. Данные институты обладают независимостью, высокой репутацией, проверенной годами (дата основания Moody s - 1909г., S&P-1916г., Fitch - 1924г.) методологией оценки инвестиционной привлекательности и банкротства самых различных объектов рейтингования: стран, отраслей, регионов, предприятий, муниципальных органов, ценных бумаг.
Возможности использования кредитных рейтингов для повышения инвестиционной привлекательности предприятия. Определение рейтинговой идентификации
Можно заметить, что каждый коэффициент в модели отражает различные аспекты эффективности деятельности предприятия, так: К) - показывает прибыльность, К2 - состояние оборотного капитала, К3 - финансовый риск и К4 - ликвидность.
Если показатель гатег принимает значения больше 0,3 - это говорит о том, что предприятие имеет небольшой риск банкротства (высокий уровень платежеспособности), если же показатель меньше 0,2 - предприятие имеет высокий риск банкротства (низкую платежеспособность).
Весомый вклад в развитие кредитных рейтингов внес У. Бивер [148], разработавший пятифакторную систему оценки состояния предприятия. Модель содержит следующие показатели: рентабельность активов, удельный вес заемных средств в пассивах, коэффициент текущей ликвидности, доля чистого оборотного капитала в активах и коэффициент Бивера, который представляет собой отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заемным средствам.
Весовые значения по данным показателям не рассчитываются и не сводятся к единому интегральному показателю, а сравниваются с нормативными значениями, которые определены для трех типов компаний: благополучные компании, обанкротившиеся компании в течение одного года, обанкротившиеся компании в течение пяти лет. Коэффициент Бивера впервые отразил такой коэффициент как - «поток денежных средств» (чистая прибыль + амортизация). В таблице 2.3 представлена система нормативных коэффициентов по У. Биверу.
Рассмотренные западные модели кредитных рейтингов достаточно популярны и часто используются в международной оценочной практике, однако, использование их для отечественных предприятий сопряжено с определенными трудностями: малое количество показателей в модели позволяет провести только общую оценку. Экстремальное завышение одного из них приводит к искажению итогового показателя; различные стандарты ведения бухгалтерской отчетности для западных предприятий - вААР; модели построены на статистической отчетности западных предприятий начала 70-х годов; различные нормативные требования к определению состояния банкротства; различаются правила учета балансовой и рыночной стоимости отдельных активов предприятия и их ценных бумаг.
По мнению отечественных экспертов О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфулина и других экономистов необходима корректировка весовых значений коэффициентов в моделях, а также включение дополнительных коэффициентов [40]. Общий вид шестифакторной модели О.П. Зайцевой следующий:
Весовые значения по данным показателям были определены экспертным путем. Итоговое значение рейтинга предприятий необходимо сопоставить с нормативным значением рейтинга рассчитанного на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей: К1=0; К2=1; К3=7; К4=0; К5=0,7; К6=К6(в предыдущем периоде). Если 112а1сеуа больше нормативного, то вероятность банкротства велика, если меньше, то вероятность банкротства небольшая.
Однако разработанная модель не смогла решить всех проблем составления кредитных рейтингов, при оценке финансового состояния предприятий, к тому же весовые значения при коэффициентах в итоговой формуле определяются субъективно.
В дальнейшем Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили следующую модель рейтинговой оценки предприятия [75]: Я = 2 Коб + ОД Кпи + 0,08 Коа + 0,45 Км + Кр; где: Я - итоговый кредитный рейтинг предприятия; Коб- коэффициент обеспеченности собственными средствами; Ктл— коэффициент текущей ликвидности; Коа— коэффициент оборачиваемости активов; Км — коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции); Кр- рентабельность собственного капитала. Если рейтинговая оценка по модели Сайфулина-Кадыкова превышает единицу, то для такого предприятия вероятность банкротства мала, если же рейтинг меньше единицы, то у предприятия присутствуют признаки банкротства.
Недостатком данной модели является - классификации предприятий только на два класса, что позволяет проводить только общую оценку состояния предприятия, которая не может иметь большого практического значения.
Вызывает вопрос значение весового коэффициента перед показателем обеспеченности собственными оборотными средствами. Можно заметить, что вес и влияние данного показателя на итоговый результат в двадцать раз больше, нежели у показателя текущей ликвидности. В результате завышения показателя обеспеченности собственными средствами, рейтинг может сдвинуться в положительную сторону, тогда как остальные показатели будут свидетельствовать о сложном финансовом состоянии предприятия.
Так как модель Зайцевой и модель Сайфулина-Кадыкова не может решить все проблемы оценки состояния предприятия, то их целесообразно использовать для предварительного экспресс анализа банкротства. А. Семеней [96] отмечает, что данные модели могут быть использованы тогда, когда на предприятии уже имеются признаки банкротства, а не для прогнозирования кризиса.
Особенности методов построения кредитных рейтингов предприятий международными и национальными рейтинговыми агентствами
Построенные дискриминантные модели и М-ВИРА включают в себя по 6 финансово-экономических коэффициентов, отражающих основные аспекты функционирования промышленных предприятий с точки зрения различных рейтинговых шкал. Использование дискриминантных моделей М-ОрМ8 и М-БЦРА позволяет менеджменту предприятия оценить и спрогнозировать собственную инвестиционную привлекательность, уровень риска банкротства и определить рейтинговый класс по международной или российской рейтинговой шкале.
Разработаны нейросетевые модели виртуальных кредитных рейтингов М- рмв и М- нрд. Создан их программный модуль с помощью пакета Ро1уАпа1уз1:, который позволяет оперативно дополнять информационную базу по рейтинговым оценкам, проводить фильтрацию данных, строить оптимальную нейронную сеть по 43-м финансово-экономическим коэффициентам и решать ряд практических задач:
Разработанный модуль является универсальным и может быть использован менеджментом предприятия для выработки управленческих решений, направленных на повышение инвестиционной привлекательности предприятия. Модели виртуальных кредитных рейтингов являются ключевыми этапами предложенной методики рейтинговой идентификации промышленных предприятий.
Использование методики рейтинговой идентификации предприятий авиационно-космического комплекса
Разработана комплексная методики рейтинговой идентификации предприятий, в рамках которой построены модели виртуальных кредитных рейтингов предприятия: дискриминантные модели М-ОРМБ, М-0Н1»Л и нейросетевые модели М-ЫЗрмз, М-ЫЬЦРА- Рассчитаны средние «плановые» значения по 33 значимым финансово-экономическим коэффициентам для каждого рейтингового класса международной рейтинговой шкалы, которые в совокупности составляют - рейтинговый коэффициентный профиль предприятия.
Модели виртуальных кредитных рейтингов и открытый коэффициентный профиль выступают в качестве инструмента стратегического планирования и управления целевыми значениями по 33 финансово-экономическим коэффициентам для проведения эффективной инвестиционной политики предприятия.
Для детального анализа были выделены 5 предприятий авиационнокосмического комплекса: ОАО «Протон-ПМ», ОАО «АК Рубин», ОАО «Смоленский авиационный завод», ОАО «Росвертол», ОАО «Казанский вертолетный завод». Данные предприятия являются частью группы из 27 предприятий авиационно-космического комплекса одного вида деятельности (ОКВЭД 35.3 - «производство летательных аппаратов, включая космические»).
В итоговый список вошли следующие предприятия: ОАО «308 АРЗ», ОАО «Кумертауское авиапроизводственное предприятие», ОАО «РСК МиГ», ОАО «Росвертол», ОАО «Омский завод гражданской авиации», ОАО «20 АРЗ», ОАО «123 АРЗ», ЗАО «Орбита», «ОАО Смоленский авиационный завод», ОАО «НАРО-ФОМИНСКИЙ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫЙ ЗАВОД», ОАО «Протон-ПМ», ОАО «275 АРЗ», ООО «Краснокутский электромеханический з-д» (КЭМЗ), ОАО «ММП ИМ. В.В.ЧЕРНЫШЕВА»,
ОАО «АК Рубин», ОАО «Климов», ОАО «Казанский вертолетный завод», ОАО «ОКБ РОСТОВ-МИЛЬ», ОАО «ОПЫТНЫЙ ЗАВОД N 31 ГА», ЗАО «Авиационная арматура», ОАО «КнААПО», ОАО «КАО», ОАО «Омское моторостроительное конструкт бюро», ЗАО «У-УЛЗ», ЗАО «НПО Авиауглерод» и ЗАО «Камов сервис».
Оценка уровня инвестиционной привлекательности предприятий авиационно-космического комплекса по модели М-Ормэ
Рассчитаны финансово-экономические коэффициенты пяти выделенных предприятий, определенных в дискриминантной модели М- Эрмэ: коэффициент соотношения мобильных и иммобилизованных активов (К1), коэффициент рентабельности активов (К2), коэффициент реальной стоимости имущества (К3), коэффициент автономии (К4), коэффициент оборачиваемости запасов затрат активов (К5), коэффициент текущей ликвидности (К6), которые представлены в таблице 3.16.
У ОАО «Казанский авиационный завод» максимальные значения принимают коэффициенты соотношения мобильных и иммобилизованных активов и коэффициент рентабельности активов. Коэффициент реальной стоимости имущества максимален для ОАО «Смоленский авиационный завод». Коэффициент оборачиваемости запасов и затрат активов наибольший для ОАО «Смоленский авиационный завод». Коэффициент текущей ликвидности наилучший у ОАО «Росвертол».
На основе дискриминантной модели были получены значения классов инвестиционной привлекательности для выбранных пяти предприятий, представленных в таблице 3.17. Данная таблица отражает динамику изменения рейтинговых классов данных предприятий с 2005 по 2010 года.
Группа анализируемых предприятий в среднем находится в классе «В», что является мало привлекательным для большинства типов институциональных инвесторов.
Максимальным рейтингом «ВВ» по модели обладал ОАО «АК Рубин» в 2006 году, на протяжении пяти лет предприятие имело устойчивый рейтинг на уровне «В». То есть данное предприятие обладало максимальным уровнем инвестиционной привлекательности по группе.
Минимальное значение рейтинга «СС» (класс банкротов) по модели было у ОАО «Смоленский авиационный завод» в 2008-2009 году. Данное предприятие находилось в предбанкротном состоянии, менеджмент предприятия, проведя данный анализ, должен был разработать программу антикризисных мер.
Остальные предприятия показывают постоянное значение рейтинга без скачкообразных изменений уровня инвестиционной привлекательности, это может свидетельствовать об относительно устойчивом состоянии предприятий, но в тоже время достаточно стагнирующем без выраженного тренда за пятилетку.
Расчет с помощью нейронной сети числового значения уровня инвестиционной привлекательности предприятий авиационнокосмического комплекса
На основе статистической базы финансово-экономических коэффициентов 27 предприятий авиационно-космического комплекса рассчитаны виртуальные кредитные рейтинги по нейросетевой модели за период с 2003 по 2010 год, которые представлены в таблице 3.18. Расчет уровня инвестиционной привлекательности для 27 предприятий авиационно-космического комплекса по нейросетевой модели
Использование методики рейтинговой идентификации предприятий авиационно-космического комплекса
По модели ВКР ОАО «ПРОТОН-ПМ» имеет класс «ССС», Ближайшей желаемой целью для менеджмента предприятия является класс «В». Нужно сравнить текущие значения 33-х финансовых коэффициентов предприятия с соответственно 33-мя среднеклассовыми значениями коэффициентов для реального рейтинга «В». В таблице 3.20 приведена разница значений по каждому коэффициенту, которые выступают как плановые целевые ориентиры для организации работы на тактическом и стратегическом уровне управления финансово-хозяйственной деятельности предприятием для увеличения ВКР и, соответственно, уровня инвестиционной привлекательности предприятия.
Предприятия ОАО «ПРОТОН-ПМ» мы можем рассмотреть с точки зрения риска банкротства, для этого необходимо сравнить 33 финансовоэкономических коэффициента со средними значениями для класса «СС». Это позволяет выделить коэффициенты, по которым наступает риск банкротства: коэффициент рентабельности продаж, коэффициент валовой рентабельности,
коэффициент маневренности собственных оборотных средств, коэффициент оборачиваемости оборотных активов, коэффициент оборачиваемости запасов и затрат активов, коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности, общий показатель ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности и коэффициент абсолютной ликвидности.
Значения 10 текущих коэффициентов у предприятия ОАО «ПРОТОН- ПМ» ниже средних значений для реального рейтинга «СС», по этим аномальным коэффициентам необходимо разработать комплекс мер антикризисного управления. Определение целевых значений по показателям для повышения до средних значений класса «В» и стабилизации кризисных коэффициентов до средних значений класса «ССС» показано в таблице 3.20.
Оценка стоимости заемного капитала в зависимости от уровня инвестиционной привлекательности. Оценка эффекта от получения реального кредитного рейтинга международных агентств
Разработанная модель позволяет определить стоимость заемного капитала для соответствующего класса предприятия, а также определить эффект от получения реального международного кредитного рейтинга.
Для оценки эффекта от получения кредитного рейтинга международных агентств, проведено сравнение процентных ставок по облигациям на отечественном фондовом рынке у промышленных предприятий с международным кредитным рейтингом и предприятий с рейтингом по модели.
По 131 предприятию без международного рейтинга были рассчитаны основные финансово-экономические коэффициенты и на основе разработанной модели были присвоены рейтинги. Список используемых предприятий находится в приложении №17.
В тоже время для предприятий с международным кредитным рейтингом были рассчитаны средние процентные ставки при выпуске облигаций на отечественном фондовом рынке.
Итогом данного анализа явилось сравнение процентных ставок по облигациям для предприятий с кредитным рейтингом и без него и оценка эффекта от получения и от повышения кредитного рейтинга. В таблице 3.21 приведены итоги анализа и оценка эффекта. Можно заметить, что при снижении класса кредитного рейтинга происходит снижение процентной ставки по облигациям.
Данная таблица показывает связь между стоимостью заемного капитала и рейтингом. Это позволяет использовать данную оценку при расчете и планировании использовании заемных денежных средств, привлеченных через облигационную эмиссию.
С помощью разработанной модели показан существенный эффект от получения реального кредитного рейтинга предприятием. Разработанная методика позволяет провести экспресс-оценку текущего состояния предприятия и определить эффективность получения реального кредитного рейтинга у международных агентств.
Использование модели для оценки банкротства предприятий Разработанная модель оценки инвестиционной привлекательности позволяет определить вероятность банкротства предприятия, и может быть использована в антикризисном менеджменте. В разработанной модели класс банкротов представлен в виде числового интервала от 25 до 35. Для тестирования модели были использованы 15 предприятий банкротов авиационно-космического комплекса. Результаты анализа представлены на рисунке 3.7. Тестирование модели на предприятиях банкротах авиационнокосмического комплекса Оценка инвестиционной ярнвпехдоедъно сти нреднркгтнл Уровень банкротстве но модели
