Проводя исследование в области оборотного капитала по итогам 2017 г., специалисты PWC отметили интересный факт, подчеркивающий огромную роль этого ресурса в работе компаний и необходимость его постоянного аналитического сопровождения. В частности, было отмечено, что, если бы все компании, по которым проводилось глобальное исследование, повысили эффективность работы своего чистого оборотного капитала до уровня компаний, отнесенных на один квартиль эффективности выше, это привело бы к высвобождению денежных средств в размере €1,3 трлн. В свою очередь, этого было достаточно для того, чтобы крупнейшие глобальные компании увеличили свои капитальные инвестиции на 55 % без привлечения дополнительного финансирования[27].
Кроме того, впервые с 2014 г. оборачиваемость элементов чистого оборотного[28] капитала выросла: продолжительность оборота сократилась на 0,4 дня (с 45,5 дня в 2016 г. до 45,1 дня в 2017 г.) (рис. 2.7).
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.
27
Navigating uncertainty: PWC’s annual global Working Capital Study 2018/19. Unlocking cash to shore up your business // PricewaterhouseCoopers. P. 2.
29
Наряду с приведенными в таблице показателями для оценки состояния ликвидности можно использовать показатели, основанные на денежных потоках: чистый денежный поток (NCF, Net Cash Flow); денежный поток от операционной деятельности (CFO, Cash Flow from Operations); денежный поток от операционной деятельности, скорректированный с учетом изменения оборотного капитала (OCF, Operating Cash Flow); денежный поток от операционной деятельности, скорректированный с учетом изменения оборотного капитала и удовлетворения потребности в инвестициях (OCFI, Operating Cash Flow after Investments); свободный денежный поток (FCF, Free Cash Flow).
30
Постановление Правительства РФ от 25.06.2003 № 367 «Об утверждении правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа»; приказ ФСФО от 23.01.2001 № 16 «Об утверждении Методических указаний по проведению анализа финансового состояния организации».
31
Менеджмент компании может отказаться от использования приведенных диапазонов и разработать собственные нормативные значения.