Анализ экономической безопасности металлургического комплекса России на основе оценки вероятности банкротства предприятий

Булатенко М.А.1, Кириллова Е.Д.2
1 МИРЭА - Российский технологический университет, Россия, Москва
2 МИРЭА - Российский Технологический Университет, Россия, Москва

Статья в журнале

Экономическая безопасность
Том 4, Номер 2 (Апрель-июнь 2021)

Цитировать:
Булатенко М.А., Кириллова Е.Д. Анализ экономической безопасности металлургического комплекса России на основе оценки вероятности банкротства предприятий // Экономическая безопасность. – 2021. – Том 4. – № 2. – С. 447-464. – doi: 10.18334/ecsec.4.2.112144.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=46110733

Аннотация:
Металлургический комплекс является основой экономической безопасности государства и приносит в бюджеты всех уровней Российской Федерации более 5% в год. Это связано с тем, что чёрная металлургия используется практически во всех отраслях жизни, начиная с нужд государства и других отраслей экономики, заканчивая конечным потребителем. В статье на вероятность банкротства исследованы компании, входящие в десятку лучших по металлургическому комплексу: ПАО «Мечел», ПАО «Северсталь», ПАО «ММК», группа «НЛМК» и ПАО «Трубная металлургическая компания». Анализ проводиться по следующим моделям: экспертная модель Зайцевой, рейтинговая модель Бивера и регламентированная методика модели Правительства РФ 1994 года. Расчеты проводились на основе данных годовой финансовой отчетности исследуемых предприятий металлургического комплекса России за последние пять лет (2016-2020 годы) с применением программного продукта Microsoft Excel. Результаты анализа демонстрируют, что санкции со стороны иностранных государств и карантинные меры в связи с пандемией COVID-19 сильно повлияли на металлургическую отрасль, все исследуемые предприятия характеризуются наличием признаков банкротства, следовательно, несут угрозу экономической безопасности страны.

Ключевые слова: экономическая безопасность, банкротство, металлургический комплекс, модель Зайцевой, модель Бивера, методика Правительства РФ 1994 года

JEL-классификация: G33, L61, M11



Введение

Металлургический комплекс является одной из градообразующих отраслей экономики, которая функционирует в условиях международной конкуренции. И для того чтобы выжить в условиях глобализации, необходимо решать вопросы обеспечения экономической безопасности хозяйствующего субъекта.

Главной угрозой обеспечения экономической безопасности металлургических предприятий является износ основных фондов и их несвоевременное обновление. Такая ситуация складывается из-за недостатка инвестиций в развитие отрасли, а также из-за несоответствующего реагирования на изменения в научно-техническом прогрессе и инвестиционных политик других государств [7] (Kachanova, Katvitskaya, Maslennikova, 2020).

Перед заключением договоров необходимо проверять контрагентов на их правоспособность, платежеспособность, их деловую репутацию и реальность деятельности. По различным причинам поставщики не всегда могут отвечать по своим обязательствам перед заказчиками ввиду их несостоятельности (банкротства). Поэтому необходимо проводить проверку их финансового состояния путем анализа финансовой и бухгалтерской отчетности, оценивать все возможные риски и их минимизацию [2] (Vasiltsov, Kovshikova, Boishtyanu, 2020).

Также не стоит забывать о внешних угрозах, к которым относится, например, «ужесточение санкций со стороны других стран в отношении российских компаний» [6] (Kazantsev, Kolpakova, Lev, Sokolov, 2021). Такая тенденция негативно сказывается на устойчивости экономической деятельности; усугубляет ситуацию и высокая степень конкуренции со стороны импортной продукции [8] (Korobeynikova, Sadykova, 2019) («в данном случае необходим пространственный анализ финансовых показателей, определяющий уровень обеспечения экономической безопасности» [24] (Lev, Medvedeva, Leshchenko, Perestoronina, 2021)).

Коммерческий шпионаж, взяточничество, подкуп также являются угрозой обеспечения экономической безопасности хозяйствующего субъекта [3] (Vasilchenko, 2020).

Рябков И.Л. и Яшалова Н.Н. и др. в своих работах пришли к выводу, что предприятия металлургического комплекса наиболее подвержены финансово-экономическим, маркетинговым, внешним и внутриэкономическим угрозам [1, 4, 20] (Bobyleva, Lvova, 2020; Galazova, Manuylenko, 2020; Ryabkov, Yashalova, 2020).

Самарина В.П. и Мартиросян А.Т. в своем исследовании акцентируют внимание на конкретной угрозе экономической безопасности металлургического комплекса – ремонте оборудования. Авторы рассматривают систему планово-предупредительных ремонтов (ППР), которая позволяет через замену узлов и деталей сохранять бесперебойную работу оборудования [21] (Samarina, Martirosyan, 2018).

Качанова Е.А., Катвицкая Ю.С., Масленникова А.Ю. и др. утверждают, что для эффективного функционирования металлургического комплекса и обеспечения его экономической безопасности необходимо вести грамотную и эффективную инвестиционную политику [7, 19] (Kachanova, Katvitskaya, Maslennikova, 2020; Rybyantseva, Chizh, 2020).

По данным ВНИИ труда [11], металлургический комплекс приносит в бюджеты всех уровней Российской Федерации более 5% в год. Это связано с тем, что черная металлургия используется практически во всех отраслях жизни, начиная с нужд государства (нефтегазовая отрасль экономики, трубопроизводство, строительство и т.д.), заканчивая конечным потребителем.

Методы исследования

Металлургический комплекс является основой экономической безопасности государства. В связи с этим особое внимание стоит уделять анализу банкротства предприятий черной металлургии.

В настоящем исследовании на предмет вероятности банкротства будут проанализированы компании, входящие в десятку лучших по металлургическому комплексу России: ПАО «Мечел», ПАО «Северсталь», ПАО «ММК», группа «НЛМК» и ПАО «Трубная металлургическая компания». В процессе анализа будут применены экспертная модель Зайцевой и рейтинговая модель Бивера.

Модель Зайцевой [5] (Zaytseva, 1998) является адаптацией моделей прогнозирования банкротства западных ученых. Она учитывает специфику предприятий производственной отрасли и основывается на многофакторном анализе [10] (Marchenkova, Udovikova, Grankin, 2019). Рассчитывается фактический комплексный коэффициент предприятия, затем нормативное значение и их сравнение между собой. Если значение превысило нормативное, то вероятность банкротства высокая, если наоборот – низкая [12].

Рейтинговая модель банкротства Бивера [22, 23] (Beaver, 1966; Beaver, McNichols, Rhie, 2005) состоит из 5 факторов и представляет собой деление чистой прибыли на сумму всех обязательств организации и позволяет оценить состояние предприятия со стороны ее возможного банкротства в будущем [18].

Расчеты проводились на основе данных годовой финансовой отчетности исследуемых предприятий металлургического комплекса России за последние пять лет (2016–2020 гг.) с применением программного продукта Microsoft Excel.

Результаты

Проведем оценку вероятности банкротства крупнейшего металлургического холдинга ПАО «Мечел» [14]. Расчеты по экспертной модели Зайцевой по данным ПАО «Мечел» представлены в таблице 1.

Таблица 1

Применение модели Зайцевой к данным ПАО «Мечел»

Показатель
Норматив. значения
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Х1 (чистый убыток / собственный капитал)
0,0
-20,809
0,204
-1,017
-0,726
-0,199
Х2 (кредиторская задолженность / дебиторская задолженность)
1,0
0,127
0,086
0,643
4,406
4,681
Х3 (краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы)
7,0
18 110,420
10,252
34 794,652
11 509,997
14 167,725
Х4 (чистый убыток / объем реализации продукции)
0,0
-11,086
0,137
-0,849
-2,754
-0,622
Х5 (заемный капитал / собственный капитал)
0,7
37,798
28,746
26,646
11,359
5,755
Х6 (валюта баланса/выручка)
Х6 прошл. года
20,670
19,910
23,081
46,902
21,095
Комплексный показатель риска (Ккомпл)
3619,970
7,010
6963,501
2307,396
2836,493
Нормативный показатель риска (Кнорм)
1,570
363,567
2,271
697,920
232,310
Вероятность банкротства
высокая
низкая
высокая
высокая
высокая
Источник: составлено авторами.

По данным таблицы 1 видно, что у ПАО «Мечел» наблюдалась высокая вероятность банкротства за весь исследуемый период, поскольку фактический комплексный показатель риска превышал нормативное значение. Однако в 2019 году вероятность банкротства была низкой вследствие того, что нормативный показатель риска был больше комплексного показателя.

Для более фундаментального анализа компании воспользуемся следующей рейтинговой моделью. Расчеты по рейтинговой модели Бивера по данным ПАО «Мечел» представлены в таблице 2.

Таблица 2

Применение модели Бивера к данным ПАО «Мечел»

Название показателя
Класс 1
Класс 2
Класс 3
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Коэффициент Бивера
>0.4
около 0.2
<-0.15
- 0,01 (2 кл.)
0,01 (2 кл.)
0,04 (2 кл.)
- 0,06
(2 кл.)
- 0,03
(2 кл.)
Коэффициент текущей ликвидности
2.0-3.2
1.0-2.0
<1
0,02 (3 кл)
0,12 (3 кл.)
0,05
(3 кл.)
0,03
(3 кл.)
0,02
(3 кл.)
Рентабельность активов, %
>6.0-8.0
2.0-5.0
от 1.0 до -22.0
- 0,01 (3 кл.)
0,01
(3 кл.)
0,04
(3 кл.)
- 0,05
(3 кл.)
- 0,03
(3 кл.)
Финансовый рычаг (ливеридж)
<0.37
0.4-0.6
>0.8
0,97 (3 кл.)
0,97
(3 кл.)
0,96
(3 кл.)
0,92
(3 кл.)
0,85
(3 кл.)
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами
>0.4
0.1-0.3
<0.1
- 0,93 (3 кл.)
- 0,91
(3 кл.)
- 0,95
(3 кл.)
- 0,91
(3 кл.)
- 0,84
(3 кл.)
Источник: составлено авторами.

Из приведенного анализа видно, что по коэффициенту Бивера предприятие за период с 2016–2020 гг. имеет 2-й класс, это означает, что предприятие станет банкротом в течение 5 лет. Все остальные показатели имеют 3-й класс, что говорит о том, что предприятие станет банкротом в течение года.

Таким образом, при приведении анализа банкротства с помощью модели Зайцевой и рейтинговой модели банкротства Бивера было выявлено, что предприятие ПАО «Мечел» является банкротом.

Далее применим указанные методы оценки вероятности банкротства к другому российскому металлургическому гиганту – вертикально интегрированной, сталелитейной и горнодобывающей компании ПАО «Северсталь» [16]. Расчеты по экспертной модели Зайцевой по данным ПАО «Северсталь» представлены в таблице 3.

Таблица 3

Применение модели Зайцевой к данным ПАО «Северсталь»

Показатель
Норм. значения
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Х1 (чистый убыток / собственный капитал)
0,0
0,593
0,663
0,783
0,796
0,732
Х2 (кредиторская задолженность / дебиторская задолженность)
1,0
1,323
1,035
1,044
1,136
1,420
Х3 (краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы)
7,0
3,462
1,616
5,456
2,309
1,712
Х4 (чистый убыток / объем реализации продукции)
0,0
0,272
0,262
0,320
0,406
0,349
Х5 (заемный капитал / собственный капитал)
0,7
1,510
1,752
1,210
1,357
2,081
Х6 (валюта баланса/выручка)
Х6 прошлого года
1,149
1,086
0,903
1,203
1,468
Комплексный показатель риска (Ккомпл)
1,307
0,942
1,683
1,132
1,110
Нормативный показатель риска (Кнорм)
1,701
1,664
1,738
1,683
Вероятность банкротства
низкая
высокая
низкая
низкая
Источник: составлено авторами.

Экспертная модель Зайцевой позволяет эффективно оценить финансовое положение предприятия, а самое главное, точно проанализировать состояние банкротства. Соответственно, из проведенного анализа видно, что у ПАО «Северсталь» низкая вероятность банкротства в 2019, 2017 и 2016 гг. В 2018 году вероятность банкротства высокая, так как нормативный показатель риска больше комплексного показателя.

Для более детального анализа компании воспользуемся следующей рейтинговой моделью. Расчеты рейтинговой модели Бивера по данным ПАО «Северсталь» представлены в таблице 4.

Таблица 4

Применение модели Бивера к данным ПАО «Северсталь»

Название показателя
Класс 1
Класс 2
Класс 3
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Коэффициент Бивера
>0.4
около 0.2
<-0.15
0,37
(2 кл.)
0,33
(2 кл.)
0
(2 кл.)
0,52
(1 кл.)
0,28
(2 кл.)
Коэффициент текущей ликвидности
2.0-3.2
1.0-2.0
<1
0,62
(3 кл.)
1,06
(2 кл.)
0,94
(3 кл.)
0,77
(3 кл.)
0,92
(3 кл.)
Рентабельность активов, %
>6.0-8.0
2.0-5.0
от 1.0 до -22.0
0,22
(3 кл.)
0,21
(3 кл.)
0
(3 кл.)
0,30
(3 кл.)
0,19
(3 кл.)
Финансовый рычаг (ливеридж)
<0.37
0.4-0.6
>0.8
0,60
(2 кл.)
0,64
(2 кл.)
0,55
(2 кл.)
0,58
(2 кл.)
0,68
(2 кл.)
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами
>0.4
0.1-0.3
<0.1
- 0,34
(3 кл.)
- 0,31
(3 кл.)
- 0,30
(3 кл.)
- 0,27
(3 кл.)
- 0,39
(3 кл.)
Источник: составлено авторами.

Из таблицы 4 видно, что по коэффициенту Бивера предприятие станет банкротом через 5 лет, но в 4-м периоде компания является благополучной, то есть наблюдается устойчивое финансовое положение. По коэффициенту текущей ликвидности компания станет банкротом через год. Между тем на протяжении всех периодов за исключением 2-го периода финансовое состояние более устойчивое, и компания, возможно, обанкротится через 5 лет. Однако по рентабельности активов компания может стать банкротом через год. По финансовому рычагу компания станет банкротом в течение 5 лет. А по коэффициенту покрытия активов собственными оборотными средствами наблюдается, что предприятие обанкротится в течение года.

Следящая компания ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» входит в число крупнейших мировых производителей стали и занимает лидирующие позиции среди предприятий черной металлургии России [15]. Расчеты по экспертной модели Зайцевой по данным ПАО «ММК» представлены в таблице 5.

Таблица 5

Применение модели Зайцевой к данным ПАО «ММК»

Показатель
Нормативные значения
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Х1 (чистый убыток / собственный капитал)
0,0
0,263
0,282
0,392
0,363
0,414
Х2 (кредиторская задолженность / дебиторская задолженность)
1,0
1,986
1,688
1,271
1,378
0,875
Х3 (краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы)
7,0
1,631
1,377
1,814
2,525
3,064
Х4 (чистый убыток / объем реализации продукции)
0,0
0,161
0,158
0,211
0,215
0,245
Х5 (заемный капитал / собственный капитал)
0,7
0,747
0,606
0,570
0,514
0,470
Х6 (валюта баланса/выручка)
Х6 прошлого года
1,070
0,900
0,845
0,895
0,870
Комплексный показатель риска (Ккомпл)
0,813
0,705
0,782
0,928
0,999
Нормативный показатель риска (Кнорм)
1,651
1,640
1,648
1,663
Вероятность банкротства
низкая
низкая
низкая
низкая
Источник: составлено авторами.

По данным экспертной модели Зайцевой видно, что у ПАО «ММК» низкая вероятность банкротства на протяжении последних 5 лет.

Для более детального анализа компании воспользуемся рейтинговой моделью. Расчеты по рейтинговой модели Бивера по данным ПАО «ММК» представлены в таблице 6.

Таблица 6

Применение модели Бивера к данным ПАО «ММК»

Название показателя
Класс 1
Класс 2
Класс 3
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Коэффициент Бивера
>0.4
около 0.2
<-0.15
0,28
(2 кл.)
0,38
(2 кл.)
0,52
(1 кл.)
0,56
(1 кл.)
0,72
(1 кл.)
Коэффициент текущей ликвидности
2.0-3.2
1.0-2.0
<1
1,06
(2 кл.)
1,23
(2 кл.)
1,13
(2 кл.)
1,13
(2 кл.)
1,06
(2 кл.)
Рентабельность активов, %
>6.0-8.0
2.0-5.0
от 1.0 до -22.0
0,12
(3 кл.)
0,14
(3 кл.)
0,19
(3 кл.)
0,19
(3 кл.)
0,23
(3 кл.)
Финансовый рычаг (ливеридж)
<0.37
0.4-0.6
>0.8
0,43
(2 кл.)
0,38
(2 кл.)
0,36
(1 кл.)
0,34
(1 кл.)
0,32
(1 кл.)
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами
>0.4
0.1-0.3
<0.1
- 0,02
(3 кл.)
0,01
(3 кл.)
0,03
(3 кл.)
0,03
(3 кл.)
0,02
(3 кл.)
Источник: составлено авторами.

По модели Бивера у ПАО «ММК» наблюдается ухудшение финансового положения с 2019 по 2020 г. Банкротство, возможно, наступит в течение 5 лет.

Рассмотрим ПАО «Новолипецкий металлургический комбинат» – лидирующий международный производитель высококачественной продукции из стали с вертикально интегрированной моделью бизнеса. Добыча сырья и производство стали сосредоточены в низкозатратных регионах, изготовление готовой продукции осуществляется в непосредственной близости от основных потребителей в России, Северной Америке и странах ЕС [13]. Расчеты по экспертной модели Зайцевой по данным ПАО «НЛМК» представлены в таблице 7.

Таблица 7

Применение модели Зайцевой к данным ПАО «НЛМК»

Показатель
Нормативные значения
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Х1 (чистый убыток / собственный капитал)
0,0
0,262
0,320
0,406
0,360
0,150
Х2 (кредиторская задолженность / дебиторская задолженность)
1,0
1,278
0,788
0,937
0,683
0,670
Х3 (краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы)
7,0
2,484
3,237
2,231
1,740
1,284
Х4 (чистый убыток / объем реализации продукции)
0,0
0,154
0,227
0,276
0,299
0,141
Х5 (заемный капитал / собственный капитал)
0,7
1,227
0,794
0,721
0,644
0,707
Х6 (валюта баланса/выручка)
Х6 прошлого года
1,303
1,274
0,001
1,364
1,604
Комплексный показатель риска (Ккомпл)
0,982
1,070
0,783
0,782
0,628
Нормативный показатель риска (Кнорм)
1,668
1,677
1,648
1,648
Вероятность банкротства
низкая
низкая
низкая
низкая
Источник: составлено авторами.

По экспертной модели Зайцевой видно, что у ПАО «НЛМК» на протяжении всего рассматриваемого периода отсутствуют признаки банкротства.

Для более детального анализа компании воспользуемся рейтинговой моделью. Расчеты по рейтинговой модели Бивера по данным ПАО «НЛМК» представлены в таблице 8.

Таблица 8

Применение модели Бивера к данным ПАО «НЛМК»

Название показателя
Класс 1
Класс 2
Класс 3
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Коэффициент Бивера
>0.4
около 0.2
<-0.15
0,19
(2 кл.)
0,35
(2 кл.)
0,49
(1 кл.)
0,50
(1 кл.)
0,16
(2 кл.)
Коэффициент текущей ликвидности
2.0-3.2
1.0-2.0
<1
0,78
(3 кл.)
0,77
(3 кл.)
- 0,86
(3 кл.)
1,00
(3 кл.)
1,26
(2 кл.)
Рентабельность активов, %
>6.0-8.0
2.0-5.0
от 1.0 до -22.0
0,11
(3 кл.)
0,16
(3 кл.)
203,75
(1 кл.)
0,20
(3 кл.)
0,07
(3 кл.)
Финансовый рычаг (ливеридж)
<0.37
0.4-0.6
>0.8
0,55
(2 кл.)
0,44
(2 кл.)
0,42
(2 кл.)
0,39
(2 кл.)
0,41
(2 кл.)
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами
>0.4
0.1-0.3
<0.1
- 0,21
(3 кл.)
- 0,07
(3 кл.)
0,01
(3 кл.)
0,10
(3 кл.)
0,11
(2 кл.)
Источник: составлено авторами.

У ПАО «НЛМК» за последние 2 года наблюдается ухудшение финансового положения по модели Бивера, а это означает, что банкротство наступит в течение 5 лет.

ПАО «Трубная металлургическая компания» является крупнейшим производителем труб из стали в России и входит в тройку глобальных лидеров трубного бизнеса. Предприятие занимает лидирующие позиции в сегменте труб нефтегазового сортамента в России, на ее долю приходится 23% всего рынка стальных труб. ТМК сосредоточена на обеспечении потребностей мировой нефтегазовой отрасли, доля которой в структуре потребителей компании составляет 74% [17]. Расчеты по экспертной модели Зайцевой по данным ПАО «ТМК» представлены в таблице 9.

Таблица 9

Применение модели Зайцевой к данным ПАО «ТМК»

Показатель
Нормативные значения
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Х1 (чистый убыток / собственный капитал)
0,0
0,437
0,453
-0,220
0,336
0,602
Х2 (кредиторская задолженность / дебиторская задолженность)
1,0
0,553
0,595
0,813
0,677
0,895
Х3 (краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы)
7,0
2,371
4,563
3,122
3,467
4,150
Х4 (чистый убыток / объем реализации продукции)
0,0
0,111
0,070
-0,025
0,056
0,128
Х5 (заемный капитал / собственный капитал)
0,7
6,047
6,477
8,750
5,803
4,752
Х6 (валюта баланса/выручка)
Х6 прошлого года
1,797
1,151
1,094
1,130
1,174
Комплексный показатель риска (Ккомпл)
1,451
1,866
1,629
1,552
1,695
Нормативный показатель риска (Кнорм)
1,715
1,757
1,733
1,725
Вероятность банкротства
высокая
высокая
низкая
низкая
низкая
Источник: составлено авторами.

По результатам проведенного анализа видно, что с 2016 по 2018 г. вероятность банкротства ПАО «Трубной металлургической компании» низкая, однако в 2019 и 2020 гг. ситуация ухудшилась в связи с тем, что фактический коэффициент стал больше нормативного значения. Данная ситуация обусловлена влиянием санкций зарубежных стран, а также «разразившегося кризиса в 2020 году, связанного с пандемией коронавируса» [9] (Lev, Leshchenko, 2020).

Для более детального анализа компании воспользуемся рейтинговой моделью. Расчеты по рейтинговой модели Бивера по данным ПАО «ТМК» представлены в таблице 10.

Таблица 10

Применение модели Бивера к данным ПАО «ТМК»

Название показателя
Класс 1
Класс 2
Класс 3
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2019 г.
2020 г.
Коэффициент Бивера
>0.4
около 0.2
<-0.15
0,06 (2 кл.)
0,06
(2 кл.)
- 0,01
(2 кл.)
0,05
(2 кл.)
0,12
(2 кл.)
Коэффициент текущей ликвидности
2.0-3.2
1.0-2.0
<1
0,45
(3 кл.)
0,25
(3 кл.)
0,38
(3 кл.)
0,34
(3 кл.)
0,34
(3 кл.)
Рентабельность активов, %
>6.0-8.0
2.0-5.0
от 1.0 до -22.0
0,05
(3 кл.)
0,05
(3 кл.)
- 0,01
(3 кл.)
0,05
(3 кл.)
0,10
(3 кл.)
Финансовый рычаг (ливеридж)
<0.37
0.4-0.6
>0.8
0,86
(3 кл.)
0,87
(3 кл.)
0,90
(3 кл.)
0,85
(3 кл.)
0,86
(3 кл.)
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами
>0.4
0.1-0.3
<0.1
- 0,17
(3 кл.)
- 0,32
(3 кл.)
- 0,35
(3 кл.)
- 0,37
(3 кл.)
- 0,51
(3 кл.)
Источник: составлено авторами.

Модель Бивера свидетельствует о том, что ПАО «Трубная металлургическая компания» является банкротом по всем показателям за все время анализа.

Заключение

Экономическая безопасность хозяйствующего субъекта – это в первую очередь способность предприятия непрерывно функционировать и приносить прибыль, что характеризуется низкой вероятность банкротства предприятия. Учитывая важную роль металлургического комплекса в экономике страны, можно утверждать, что экономическая безопасность предприятий данного комплекса является основой национальной безопасности.

В данном исследовании были проведены расчеты на основе данных годовой финансовой отчетности следующих предприятий металлургического комплекса России за последние пять лет (2016–2020 гг.): ПАО «Мечел», ПАО «Северсталь», ПАО «ММК», группа «НЛМК» и ПАО «Трубная металлургическая компания». Результаты анализа научно подтверждают гипотезу о том, что санкции со стороны иностранных государств и карантинные меры в связи с пандемией COVID-19 сильно повлияли на металлургическую отрасль. Пятилетний рубеж для анализа демонстрирует, что именно в последние 2 года признаки банкротства стали весомее, что несет в себе прямую угрозу экономической безопасности страны.

Модели прогнозирования банкротства У. Бивера и О.П. Зайцевой являются наиболее оптимальными для анализа финансовых результатов деятельности предприятий и, как показали исследования, не противоречат друг другу [3, 6, 20] (Vasilchenko, 2020; Kazantsev, Kolpakova, Lev, Sokolov, 2021; Ryabkov, Yashalova, 2020).

Тем не менее для анализа банкротства российских компаний целесообразнее использовать модель О. Зайцевой, поскольку она точнее оценивает реальное положение компании, проста в расчетах и демонстрирует высокую степень достоверности результатов. Модель У. Бивера больше подходит для иностранных организаций и часто используется европейскими специалистами, так как у нее очень узкая область применения, которая учитывает специфику отрасли и условия конкретного рынка.

По результатам настоящего исследования было выявлено, что между моделями оценки банкротства У. Бивера и О.П. Зайцевой существуют незначительные расхождения, но в целом прогноз имеет единое направление: все исследуемые предприятия характеризуются наличием признаков банкротства, следовательно, несут угрозу экономической безопасности страны.

Низкую вероятность банкротства с возможностью восстановить эффективную работоспособность и полную платежеспособность предприятия продемонстрировали ПАО «НЛМК», ПАО «ММК»; высокую вероятность банкротства имеют ПАО «Трубной металлургической компании», ПАО «Мечел». За последние два года резкий переход из первой группы во вторую произошел у ПАО «Северсталь».


Источники:

1. Бобылева А. З., Львова О. А. Финансово-экономический инструментарий выявления признаков объективного банкротства // Актуальные проблемы экономики и права. – 2020. – № 1. – c. 22–39.
2. Васильцов В.С., Ковшикова Г.А., Боиштяну Я.В. Финансовые аспекты повышения инвестиционной привлекательности металлургической отрасли // Вестник Евразийской науки. – 2020. – № 2.
3. Васильченко А.И. Недобросовестная конкуренция как угроза экономической безопасности: правовые аспекты // Юридическая наука. – 2020. – № 5. – c. 29-32.
4. Галазова С.С., Мануйленко В.В. Повышение практической значимости моделей оценки вероятности банкротства корпорации // Финансовые исследования. – 2020. – № 3. – c. 123-129.
5. Зайцева О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. – 1998. – № 11–12. – c. 66–73.
6. Казанцев С.В., Колпакова И.А., Лев М.Ю., Соколов М.М. Угрозы развитию экономики современной России: ценовые тренды, санкции, пандемия. / С. В. Казанцев, И. А. Колпакова, М. Ю. Лев, М. М. Соколов; Под редакцией Льва М.Ю. - Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Первое экономическое издательство», 2021. – 224 c.
7. Качанова Е.А., Катвицкая Ю.С., Масленникова А.Ю. Оценка влияния инвестиционной политики металлургических предприятий россии на экономическую безопасность государства // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. – 2020. – № 2. – c. 134-141.
8. Коробейникова Е.В., Садыкова Л.М. Лияние санкций на экономическую безопасность России // АНИ: экономика и управление. – 2019. – № 4 (29). – c. 215-218.
9. Лев М. Ю. Лещенко Ю.Г. Экономическая безопасность в системе здравоохранения в период пандемии COVID-19: ответная реакция государств и финансовых органов // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 6. – c. 1857-1884.
10. Марченкова И.Н., Удовикова А.А., Гранкин В.Ф. Прогнозирование вероятности банкротства предприятия на основе российских моделей с целью сохранения платежеспособности // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2019. – № 1. – c. 154-162.
11. Металлургия. Аналитическая справка ВНИИ труда. [Электронный ресурс]. URL: https://spravochnik.rosmintrud.ru/storage/app/media/Metallupgiya_2019.pdf (дата обращения: 19.04.2021).
12. Модели прогнозирования банкротства предприятия (MDA-модели). [Электронный ресурс]. URL: https://finzz.ru/modeli-ocenki-veroyatnosti-bankrotstva.html (дата обращения: 19.04.2021).
13. Официальный сайт группы компаний «НЛМК». [Электронный ресурс]. URL: https://nlmk.com (дата обращения: 19.04.2021).
14. Официальный сайт компании ПАО «Мечел». [Электронный ресурс]. URL: https://www.mechel.ru/about/ (дата обращения: 19.04.2021).
15. Официальный сайт ПАО «ММК». [Электронный ресурс]. URL: https://www. http://mmk.ru (дата обращения: 19.04.2021).
16. Официальный сайт ПАО «Северсталь». [Электронный ресурс]. URL: https://www.severstal.com (дата обращения: 19.04.2021).
17. Официальный сайт ПАО «ТМК». [Электронный ресурс]. URL: https://www.tmk-group.ru (дата обращения: 19.04.2021).
18. Прогнозирование вероятности банкротства по модели Бивера. [Электронный ресурс]. URL: http://anfin.ru/prognozirovanie-veroyatnosti-bankrotstva-po-modeli-bivera (дата обращения: 19.04.2021).
19. Рыбянцева М. С., Чиж И. Ю. Сравнительный анализ методик оценки вероятности банкротства российских и зарубежных авторов // Colloquium-journal. – 2020. – № 16 (68). – c. 53-56.
20. Рябков И.Л., Яшалова Н.Н. Оценка значимости угроз экономической безопасности для ведущих отечественных предприятий черной металлургии // Экономика. Информатика. – 2020. – № 3. – c. 522-532.
21. Самарина В.П., Мартиросян А.Т. Методологические подходы к выбору стратегии ремонтов оборудования в контексте проблемы обеспечения экономической безопасности металлургических предприятий // Вестник Евразийской науки. – 2018. – № 6.
22. Beaver W. Financial ratios as predictors of failure // Journal of Accounting Research. – 1966. – № 4. – p. 71–111.
23. Beaver W., McNichols M., Rhie J. Have financial statements become less informative? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy // Review of Accounting Studies. – 2005. – № 10 (1). – p. 93–122.
24. Lev M. Yu., Medvedeva M.B., Leshchenko Yu. G., Perestoronina E.A. Spatial analysis of financial Indicators Determining the level of Ensuring the economic Security of Russia // Economics and Management: Problems, Solutions. – 2021. – № 1 (109). – p. 21-34.

Страница обновлена: 22.05.2022 в 22:31:34