с тем, что на их основе проводится последующий расчет квантиля распределения – ключевого показателя для прогнозирования цены и определения VaR.

В статистике под квантилем понимают значение функции распределения (Гаусса) по заданным параметрам (математического ожидания и среднеквадратического отклонения), при которых функция не превышает данное значение с заданной вероятностью. Наиболее часто используют вероятность (доверительный интервал) 95 % или 99 %.

В расчетах я использовал вероятность 99 %. Именно поэтому при расчете квантиля с использованием функции MS Excel НОРМОБР в качестве первого параметра фигурирует 1 %:

Квантиль = НОРМОБР(1 %;математическое ожидание; Среднеквадратическое отклонение).

Для акций ПАО «Сбербанк» расчетное значение квантиля будет равно:

КвантильSBER = НОРМОБР(1 %;–0,25 %;0,87 %) = –0,023.

4. Прогнозируем будущую стоимость акций и определяем величину VaR.

Для прогнозирования будущей стоимости акций можно воспользоваться следующей формулой:

где d – квантиль распределения доходностей акции;

Pt – стоимость акции в момент времени t;

Pt+k – стоимость акции в следующем периоде времени t+k при заданном уровне квантиля;

k – период, на который делается прогноз[49].

Проведем расчет прогнозного значения цены на примере акций ПАО «Сбербанк» на следующий торговый день, через 5 и 10 дней:

Полученные нами прогнозные значения стоимости акций позволяют сделать следующие выводы. С вероятностью 99 % акции ПАО «Сбербанк» на следующий день не опустятся ниже цены, равной 224,27 руб., через пять дней – ниже цены 217,81 руб., а через 10 дней – ниже цены 212,97 руб.

VaR как показатель, характеризующий величину потерь, которую с заданной вероятностью не превысят активы компании, в нашем случае может быть найден в абсолютном выражении как разница между прогнозируемой и текущей ценой:

VaR = Pt+k – Pt.

Тогда для акций ПАО «Сбербанк» расчетные абсолютные значения VaR составят:

VaR02.07.2019+1SBER = P02.07.2019+1SBER – P02.07.2019SBER = 224,27 – 229,5 = –5,23;

VaR02.07.2019+5SBER = P02.07.2019+5SBER – P02.07.2019SBER = 217,81 – 229,5 = –11,69;

VaR02.07.2019+10SBER = P02.07.2019+10SBER – P02.07.2019SBER = 212,97 – 229,5 = –16,53.

Для определения VaR в относительном выражении нужно воспользоваться формулой натурального логарифма:

Для акций ПАО «Сбербанк» относительные значения VaR составят:

Полученные мной расчеты VaR для всех исследуемых компаний представлены в табл. 29. Таким образом, в течение следующего дня с вероятностью 99 % абсолютные (относительные) убытки от снижения стоимости акций ПАО «Сбербанк» не превысят 5,23 руб. (2,3 %), через пять дней – 11,69 руб. (5,2 %), а через 10 дней – 16,53 руб. (7,5 %). Аналогичные выводы можно сделать и по остальным рассмотренным ценным бумагам.

Рассматривая приведенные в разделе показатели в комплексе, аналитики получают возможность проводить экспресс-оценку финансовой устойчивости исследуемой компании.

2.8. Техника проведения комплексной балльной и рейтинговой оценок финансовой устойчивости. Применение опыта участия в госзакупках

Как отмечалось ранее, финансовая устойчивость компании зависит от целого ряда факторов. Полностью учесть их влияние при проведении анализа довольно сложно. Для этого в процесс анализа включают значительное число показателей, характеризующих финансовую устойчивость с разных сторон. С целью получения некой интегральной оценки возможно применение двух систем: балльной и рейтинговой. Рассмотрим особенности каждой из этих методик более подробно.

Алгоритм проведения балльной оценки финансовой устойчивости выглядит следующим образом.

1. Выбор показателей финансовой устойчивости.

2. Ранжирование показателей в баллах.

3. Оценка этих показателей в зависимости от их фактических значений.

4. Выявление условий снижения или повышения оценки.

5. Расчет общей суммы баллов финансовой устойчивости.

6. Определение класса финансовой устойчивости.

Состав показателей, используемых для проведения балльной оценки, основывается исключительно на предпочтениях аналитика. Однако в целях получения объективной оценки нецелесообразно ограничиваться рассмотрением только одной их группы, например показателями структуры капитала. Объективность оценки возрастает по мере расширения элементного состава показателей. Наиболее часто помимо указанных используют показатели ликвидности, рентабельности, показатели, характеризующие политику финансирования активов, и др.

Определившись с составом показателей, необходимо задать им весовое значение в баллах и связать его изменение с возможным поведением фактического значения показателя (табл. 30).

Далее необходимо выделить классы финансовой устойчивости и провести распределение возможных значений показателей и соответствующих им баллов по этим классам. Количество выделяемых классов также целиком зависит от предпочтений аналитика. В качестве примера приведу возможный вариант группировки показателей (табл. 31).

● 1-й класс – компания имеет отличное финансовое состояние, характеризуется абсолютной финансовой устойчивостью и платежеспособностью. Риски взаимоотношений для контрагентов практически отсутствуют.

● 2-й класс – компания имеет хорошее финансовое состояние, большинство финансовых показателей близко к оптимальным, в структуре капитала наблюдается увеличение доли заемных средств. Кредиторская задолженность растет более высокими темпами, чем дебиторская. Существует незначительный уровень риска для партнеров данной компании.

● 3-й класс – компания имеет удовлетворительное финансовое состояние, характеризующееся, как правило, проблемами с платежеспособностью или финансовой устойчивостью в силу слишком высокой доли заемных средств. Риск взаимоотношений с данной компанией для партнеров значителен.

● 4-й класс – компания имеет финансовое состояние, близкое к банкротству. У нее наблюдаются постоянные проблемы с платежеспособностью, структура капитала неудовлетворительна, практически отсутствует возможность привлечения стабилизационного кредита, прибыль минимальна или отсутствует. Риск взаимоотношений с данной компанией для партнеров велик.

● 5-й класс – компания имеет неудовлетворительное финансовое состояние и может быть признана банкротом. Она неплатежеспособна и убыточна. Взаимоотношения партнеров с данной компанией нецелесообразны.

Далее аналитик проводит расчет фактических значений выбранных показателей и, основываясь на результатах проведенной группировки, выставляет им соответствующие баллы.

После выставления баллов проводится расчет их итоговой суммы, в зависимости от которой осуществляется идентификация с тем или иным классом финансовой устойчивости.

Рассмотренный вариант проведения балльной оценки может быть усложнен или упрощен. Это становится возможным благодаря увеличению или уменьшению числа показателей, использующихся в расчете. Кроме того, число классов финансовой устойчивости также может быть изменено. Однако рост их числа все же нежелателен, поскольку становится сложным подобрать качественные характеристики, отражающие особенности каждого типа. Так, с позиции современной практики риск-менеджмента в рамках активно применяемого стандарта COSO выделяется пять категорий риска. Не менее распространенной является практика использования трех категорий риска, например в соответствии со стандартом FERMA. И с этой точки зрения выделение от трех до пяти категорий классов финансовой устойчивости представляется оптимальным. Наконец, балл, присваиваемый показателям при попадании их в один и тот же класс финансовой устойчивости, может быть не разным