64
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И АПРОБИРОВАНИЕ
СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ МЕТОДИКИ КОМПЛЕКСНОГО
ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА КОРПОРАЦИИ
3.1 Концепция специализированной методики комплексного
финансового анализа корпорации, ее сущность
Рассматриваемые методики по отдельности дают односторонний
взгляд на анализируемую компанию, поэтому большинство финансовых
экспертов применяют комбинацию нескольких методик для получения более
полных результатов.
Для разработки специализированной методики предлагается
использовать сочетание таких подходов как горизонтальный, трендовый и
сравнительный, в такой методике будут отражаться ключевые относительные
отклонения основных финансовых показателей, а также будет приниматься
во внимание отраслевая специфика организации. При анализе оцениваются
различные аналитические показатели, подробно отражающие финансово-
хозяйственную деятельность организации. При применении этой методики
процесс ежегодных сопоставлений становится более простым. К тому же,
становится возможным осуществление мониторинга экономического
положения организации за длительный период.
Сегодня многие экономисты изучают, как формируются различные
показатели, чтобы осуществлять мониторинг предприятия и управлять им.
Они провели специальный опрос по этой теме, который продемонстрировал,
что многие руководители рассматривают применяемые сегодня системы
оценки как неудовлетворительные.
В управленческой сфере большую роль играет экономический анализ,
который проводится комплексно. Когда специалисты анализируют
различные показатели, присущие конкретному предприятию, они
сталкиваются со своеобразной проблемой. Данные, предлагаемые для
анализа, обладают разрозненным характером. Кроме того, нормативные
65
показатели не разграничиваются по отраслевому признаку. По мнению
Безруковой Т.Л., Борисова А.Н., Шанина И.И., «нужно совершенствовать
отраслевое осуществление анализа финансово-хозяйственной деятельности,
при котором происходит непосредственное формирование структурно-
информационной базы, которую можно успешно применять, чтобы
анализировать финансово-хозяйственную деятельность различных
предприятий» [27].
Чтобы анализ финансово-хозяйственной деятельности той или иной
организации получался грамотным и адекватным, необходимо составить
некую специализированную методику, которая позволяла бы анализировать в
зависимости от отраслевой специфики конкретной организации.
С такой точки зрения большой интерес для нас представляет так
называемый трендовый анализ. Тренды помогают исследовать
относительные расхождения реального показателя от базового.
Если смотреть с более широкой точки зрения, то такую методику
можно с легкостью использовать, чтобы оценивать предприятие,
относящееся к любой отрасли. Ввиду этого, выбирая показатели, следует
выбирать преимущественно относительные параметры. Это даст
возможность сравнения разных предприятий, относящихся к одной отрасли.
Будем полагать, что система обобщающего интегрального индекса
должна состоять из самых разных показателей. Речь идет о показателях
производственного, финансово-экономического и кадрового характера. Как
исходными данными для такого анализа можно воспользоваться
публикуемыми финансовыми отчетами.
Для специализированной методики определим основные финансовые
показатели, применяемые для вычислений:
активы;
обязательства;
капитал;
кредитный портфель;
66
кредиты физических лиц до вычета резервов;
кредиты юридических лиц до вычета резервов;
резервы;
средства в банках;
портфель ценных бумаг;
средства физических лиц;
средства Юридических лиц;
прибыль.
Итак, в основе предложенной нами методики, с помощью которой
можно анализировать хозяйственную деятельность организации, лежит
отраслевая специфика осуществляемой деятельности. В эту методику входят
различные аналитические показатели, выступающие отражением финансово-
хозяйственной деятельности организации.
Выделим определение того, какими плюсами обладает эта методика. В
первую очередь, при применении этой методики имеют место некие базовые
показатели, которые делают возможной характеристику того, насколько
эффективно функционирует организация. Во-вторых, при применении этой
модели используется ограниченный комплекс показателей. Однако, этих
показателей достаточно, чтобы осуществить полноценную и грамотную
оценку. В-третьих, при применении этой методики можно с количественной
точки зрения оценивать подвергаемые анализу показатели. В-четвертых,
приведенная методика обладает различными целями. Она затрагивает и
планирование, и собственно анализ, и мотивацию, и разработку необходимых
управленческих решений, и пр. В-пятых, указанная методика предполагает,
что доступные данные вносятся в систему учета. При этом нужные
показатели совсем несложно собирать, обрабатывать должным образом и
систематизировать. Если воспользоваться такой методикой на
промышленном предприятии, то можно дать разностороннюю оценку его
деятельности, определить факторы, из-за которых произошли те или иные
отклонения, принять решения обоснованного плана.
67
3.2 Апробирование разработанной методики и подготовка на ее основе
рекомендаций по улучшению финансового состояния банка
В качестве исходных данных для анализа будем использовать ренкинг
банков по МСФО, публикуемый на сайте banki.ru [31]. В рэнкинге
российских банков за 2016 – 2018 годы представлены более 100 организаций.
Подготовительным этапом анализа будет нормализация и фильтрация
данных из рэнкинга. ПАО Сбербанк находится на первой строчке по размеру
активов и на 2018 год составляют 31197,5 млрд рублей, следовательно,
нецелесообразно сравнивать Сбербанк небольшими компаниями, активы
которых меньше 250 млрд рублей, это связано с тем, что банки с
сравнительно низкими активами растут гораздо активнее либо на
протяжении 4 - 5 лет просто прекращают свою деятельность. Отфильтруем
данные рэнкинга по организациям, активы которых составляют более
250 млрд рублей. Таких компаний не более 30. Далее необходимо
нормализовать значения, то есть отфильтровать. В исходных данных
встречаются пропуски, у ряда организаций отсутствуют финансовые
показатели, исключим такие предприятия из списка сравнения. В итоге
получился набор из 23 финансовых организаций, подходящих под наши
условия:
Сбербанк России
ВТБ
Газпромбанк
Россельхозбанк
Альфа-Банк
Московский Кредитный Банк
ЮниКредит Банк
Райффайзенбанк
Росбанк
Совкомбанк
68
Банк «Санкт-Петербург»
Банк Уралсиб
Ак Барс
Русский Стандарт
Уральский Банк Реконструкции и Развития
Связь-Банк
Московский Индустриальный Банк
Банк Зенит
Возрождение
Новикомбанк
Хоум Кредит Банк
Тинькофф Банк
Транскапиталбанк
По 12 ключевым показателям:
активы;
обязательства;
капитал;
кредитный портфель;
кредиты физических лиц до вычета резервов;
кредиты юридических лиц до вычета резервов;
резервы;
средства в банках;
портфель ценных бумаг;
средства физических лиц;
средства юридических лиц;
прибыль.
При помощи трендового анализа вычислим выбранные показатели
относительно предыдущих периодов. Для этого потребуется большое
количество вычислений. Чтобы получить относительное изменение одного
69
показателя за период, необходимо две величины (за каждый период
соответственно). То есть чтобы провести анализ одной организации за один
период по 12 показателям, потребуется произвести вычисления над 24
значениями. В данном анализе я рассмотрю три периода, 2015-2016 год,
2016-2017 год и 2017-2018 год. Таким образом для одной компании за три
периода рассмотрим 72 значения, а для 23 банков получим 1656 значений. Из
этого количества значений получим 828 относительных показателей. Чтобы
получить среднее значения относительного показателя за один период,
вычисляем среднее из 23 значений. В Итоге получим 36 средних
относительных показателя за три периода.
В таблице 3.1 приведены расчеты всех 12 финансовых показателей,
характеризующие ПАО «Сбербанк». Каждое значение показателя в таблице
является относительным значением. Для большей ясности приведем пример.
Для вычисления относительного отклонения каждого факторного
показателя, в процентах, необходимо разность фактического и базисного
значения разделить на базис и умножить на 100%
∆Х % =
(Х
ф
− Х
б
)
Х
б
∗ 100%, (11)
Посчитаем относительные отклонения показателей Сбербанка за 2017 –
2018 год.
Активы 2017 г. 27112,2
Активы 2018 г. 31197,5
Относительное отклонение активов 17-18 год:
(31197,5 - 27112,2) / 27112,2 * 100 = 15,07 %
Данные расчеты показывают, что активы Сбербанка увеличились на
15,07 % в период с 2017 по 2018 год.
70
Таблица 3.1
Относительные изменения показателей ПАО «Сбербанк» за 2015 –
2018 год
Относительный показатель за период в %
15-16
16-17
17-18
Активы
-7.19
6.87
15.07
Обязательства
-9.67
5.01
15.48
Капитал
18.8
21.77
12.22
Кредитный портфель
-7.3
6.49
5.93
Кредиты физических лиц до вычета резервов
1.33
13.61
18.02
Кредиты юридических лиц до вычета резервов
-8.86
3.97
-3.7
Резервы
8.93
7.65
6.71
Средства в банках
28.62
36.5
7.81
Портфель ценных бумаг
-15.02
12.49
13.99
Средства физических лиц
3.37
7.8
0.56
Средства юридических лиц
-19.59
217.78
5.47
Прибыль
143.11
32.05
16.15
Анализируя данные из таблицы 3.1, следует вывод, что на исследуемом
промежутке активы компании сначала снизились в 2016 году на 7,2 % к
показателю 2015, затем увеличились на 6,87% в 2017 и в 2018 году выросли
еще на 15% по отношению к 2017 году. Обязательства Сбербанка показали
похожий результат, что и активы. Капитал рос на 20% каждый год.
Кредитный портфель в 2016 уменьшился на 7,3 %, в последующие 2 периода
увеличивался примерно на 6%. Кредиты физических лиц увеличивались на
протяжении 4 лет и в 2018 году прирост составил 18% по сравнению с
аналогичным показателем в 2017 году. А вот кредиты юридических лиц
снизились сначала на 8,9% в 2016 году, затем был небольшой рост на 4%, и
за 2018 год показатель снова снизился на 3,7%. Наиболее значимым
показателем данных вычисления является прибыль, за 2016 год Сбербанк
увеличил свою прибыль на 143% и на протяжении последующих периодов
71
продолжает показывать рекордные значения и значительный прирост, как
например в 2017 году прибыль увеличилась на 32%, а в 2018 на 16%.
Подводя итог данных расчетов, видно, что в основном по всем
показателям Сбербанк показывает положительную динамику, за последние 4
года банк накопил большой запас ликвидности, а также эффективная
процентная политика дает ПАО «Сбербанк» возможности наращивать свой
потенциал и прибыльность.
Дальнейшим шагом анализа предложенной методики является
проведение аналогичных расчетов относительных показателей для каждой
компаний банковского сектора из нашего списка. В результате получим
набор из 23 сводных таблиц для организаций по 12 ключевым показателям на
промежутке с 2015 по 2018 год.
Чтобы произвести интегральный анализ, следующим действием
необходимо объединить расчеты всех компаний в сводную таблицу, где
каждый показатель рассчитывается как среднее арифметическое среди 23
относительных значений. Результаты таково вычисления представлены в
таблице 3.2.
Таблица 3.2
Сводная таблица ключевых показателей по 23 компаниям банковского
сектора на промежутке с 2015 по 2018 год
Интегральный относительный показатель
15-16
16-17
17-18
Активы
-0.82
12.75
13.02
Обязательства
-2.45
11.74
13.64
Капитал
10.3
26.68
15.4
Кредитный портфель
-1.94
10.84
15.21
Кредиты физических лиц до вычета резервов
0.11
22.46
19.28
Кредиты юридических лиц до вычета резервов
6.2
15.6
22.3
Резервы
-1.29
-5.2
16.07
Средства в банках
11.74
100.13
35.14
Портфель ценных бумаг
10.86
21.21
30.04
Средства физических лиц
14.69
18.54
12.97
72
Средства юридических лиц
104.28
36.84
29.58
Прибыль
140.8
30.39
5.23
На основании расчетов в таблице 3.2, можно увидеть динамику всего
российского банковского сектора, в целом можно сделать вывод что
финансовые организации стремительно росли на протяжении 4 лет.
Например, в 2016 году большинство компаний увеличило свою прибыль
более чем в 2 раза. Активы и обязательства банков менялись примерно
одинаково, в 2018 году прирост составил 13%. Также компании значительно
нарастили средства в банках, привлекли большое количество средств
юридических лиц и портфель ценных бумаг.
За такой длительный промежуток, как 4 года, у рядя банков можно
выделить яркие достижения, например:
Сбербанк России увеличил прибыль на 143.11 % в 2016;
Сбербанк России увеличил Средства Юридических лиц в 2017 году
на 217.78 %;
ВТБ увеличил прибыль в 20116 году на 2935.29 %;
ВТБ увеличил прибыль в 2017 году на 132.75 %;
Альфа-Банк увеличил прибыль за 2017 год на 123.88 %;
Альфа-Банк увеличил прибыль за 2018 год на 184.0 %;
Московский Кредитный Банк увеличил прибыль за 2016 на 626.67 %;
Московский Кредитный Банк увеличил прибыль за 2017 на 89.91 %;
Тинькофф Банк увеличил капитал за 2017 год на 72.89 %;
Тинькофф Банк увеличил прибыль за 2016 год на 516.67 %.
Заключительным этапом проведения сравнительного интегрального
анализа является сравнение относительных показателей ПАО «Сбербанк»
(Таблица 3.1) со сводными значениями из таблицы 3.2. Для определения
искомых величин будем использовать абсолютную разность
соответствующих показателей из двух таблиц.
73
Рассмотрим итоговую таблицу 3.3 и оценим компанию ПАО
«Сбербанк» на основании средних базисных показателей 23 компаний
банковского сектора России на периоде с 2015 по 2018 год.
Таблица 3.3
Сравнение показателей ПАО «Сбербанк» с обобщенными значениями
исследуемых банков
Показатель
15-16
16-17
17-18
Активы
-6,37
-5,88
2,05
Обязательства
-7,22
-6,73
1,84
Капитал
8,5
-4,91
-3,18
Кредитный портфель
-5,36
-4,35
-9,28
Кредиты физических лиц до вычета резервов
1,22
-8,85
-1,26
Кредиты юридических лиц до вычета резервов
-15,06
-11,63
-26
Резервы
10,22
12,85
-9,36
Средства в банках
16,88
-63,63
-27,33
Портфель ценных бумаг
-25,88
-8,72
-16,05
Средства физических лиц
-11,32
-10,74
-12,41
Средства юридических лиц
-123,87
180,94
-24,11
Прибыль
2,31
1,66
10,92
На основании полученных результатов можно выявить насколько
относительные показатели ПАО «Сбербанк» отличаются от средних
значений, обобщенных по всему банковскому сектору.
Рассмотрим каждый из показателей, полученный в расчетах.
Активы Сбербанка на 2,05 п.п. (15,07 – 13,02) превышают средний
показатель по компаниям банковского сектора за 2018 год, так как в 2018
году имеет место повышение активов Сбербанка на 15 %. В денежном выражении
они составили 31,2 трлн рублей. На начало года этот показатель составлял 27,0
трлн рублей. Следует сказать о кредитах и авансах клиентам, которые
продолжают представлять собой наиболее крупную категорию активов: в конце
2018 года на них попадало 62,8 % совокупных активов. Ликвидные активы,