Далека ли Россия от банкротства?


В деятельности Центробанка РФ есть одна функция, на которую мало обращают внимания. Центробанк собирает и агрегирует финансовую отчетность предприятий и организаций, составляет своего рода сводный годовой финансовый отчет по всей российской промышленности и торговле — всем нефинансовым организациям. В этом смысле глава Центробанка РФ Эльвира Набиуллина выступает в роли «главного бухгалтера всея Руси».

Эта финансовая статистика позволяет оценить общее финансовое состояние российской экономики, причем не по принципу «я так вижу», а объективно, используя те или иные средства финансового анализа.

Модели предсказания банкротства


В качестве инструментов для финанализа российской экономики я выбрал модели предсказания банкротства, статистические дискриминантные модели, которые позволяют оценить вероятность краха и банкротства компании. Первую такую модель придумал Эдвард Альтман, профессор Нью-Йоркского университета, еще в 1968 году, и с тех пор они получили широкую популярность. Появилось множество таких моделей, есть и российские, но несколько моделей Альтмана, в частности двухфакторная и пятифакторная, до сих пор в широком употреблении.


Профессор Эдвард Альтман в наши дни

Суть этого подхода в том, что на основе данных реальных компаний, половина из которых успешная, а половина — банкроты, вырабатываются наиболее значимые финансовые коэффициенты, которые сильнее всего различаются у успешных и обанкротившихся компаний. Затем проводится статистический анализ и расчет «веса» или значимости каждого коэффициента и составляется уравнение дискриминантной функции, а также вычисляется критическое значение, которое и разделяет компании на группы.

Популярность этого метода объясняется тем, что это весьма простой расчет, когда берутся данные из финансовой отчетности, вычисляются необходимые коэффициенты и эти данные подставляются в формулу, которая дает однозначное число (счет или индекс) с однозначной интерпретацией.

Хотя именно способность таких моделей предсказывать банкротство чаще всего ставилась под сомнение, сама по себе формула отношения разных финансовых коэффициентов употребляется для различных вспомогательных нужд: определение общего финансового состояния компании (здоровое или банкротное), суждение о динамике изменения финансового состояния на основе сравнения индексов за разные годы, оценка ключевых факторов стабильности или нестабильности финансового состояния и так далее.

Хотя мне не доводилось слышать, чтобы рассчитывали счет Альтмана для целых стран, но нельзя поручиться, что этого не делали, тем не менее сам метод тому не препятствует. Были бы нужные данные — посчитать нетрудно.

Эти подсчеты на основе двухфакторной и пятифакторной моделей Эдвина Альтмана и модели Ричарда Таффлера я делал в порядке эксперимента, не представляя, что именно они дадут. В общем, я ожидал увидеть, под воздействием многочисленных публикаций, что модели покажут плохое или пограничное состояние российской экономики. Но это оказалось не так.

Результаты моделей


В финансовой статистике Центробанка РФ есть необходимые показатели за 2022–2024 годы (то есть по состоянию на 1 января 2025 года — более свежих данных пока нет), которые можно применить в соответствующем расчете. Российские предприятия и организации состоят в Статистическом регистре, в котором на 1 января 2025 года было 2,99 млн организаций, но годовую бухгалтерскую отчетность сдали 2,2 млн предприятий и организаций или 76,4 %. При том что учтены данные большинства предприятий, цифры выражают общее состояние хозяйства. Кстати, можно посмотреть и сами данные, графики и коэффициенты к ним, что весьма полезно.

Итак, что получилось?

Первое. «Краш-тест» от Эдварда Альтмана — двухфакторная модель, анализирующая коэффициент текущей ликвидности или способности погасить краткосрочные долги за счет оборотных ресурсов и доли заемного капитала в пассивах, то есть в источниках средств для организации и работы бизнеса.

Индекс двухфакторной модели Альтмана для российской экономики составил:

2022: –4,022
2023: –4,043
2024: –3,803

В этой модели если индекс больше нуля, то вероятность банкротства более 50 % и чем выше индекс в плюс — тем выше вероятность. Если индекс меньше нуля, то вероятность банкротства менее 50 % и чем ниже в минус, тем больше финансовая устойчивость. «Глубокий минус» — это минимальный риск финансовой несостоятельности.

Второе. Счет Таффлера, более сложный, учитывающий краткосрочную и долгосрочную задолженность, прибыль, выручку, активы и оборотные активы.

Оборотные активы вычислялись как сумма краткосрочных финансовых активов и дебиторской задолженности (деньги, которые должны быть получены).

Итак,

2022 — 1,338
2023 — 1,288
2024 — 1,221

В модели Таффлера проблемы начинаются, если индекс меньше 0,3. Такие показатели указывают на солидный запас финансовой устойчивости.

Ладно, примем, что дебиторская задолженность — это «бумажные» деньги или, точнее, права требования денег от контрагентов, которым были поставлены товары и услуги. Может быть невозврат? Может. Заложим дисконт 0,6 или невозврат 40 % дебиторской задолженности, что порядочно.

Индекс получился такой:

2022 — 1,284
2023 — 1,234
2024 — 1,169

Не хочет российская экономика тонуть, даже с 40%-ным невозвратом дебиторской задолженности.

Самый жесткий сценарий, когда дебиторская задолженность пропадает полностью — 154,1 трлн рублей на начало 2025 года.

Какие получились индексы:

2022 — 1,203
2023 — 1,153
2024 — 1,091

Даже в таком случае остается большой запас финансовой устойчивости.

Третье. Пятифакторная модель Альтмана, тоже учитывающая различные факторы: активы, прибыль, собственный капитал, заемный капитал, выручка.

Индексы по этой модели:

2022 — 3,044
2023 — 3,098
2024 — 2,9

В этой модели высокий риск банкротства наступает при индексе менее 1,23; если индекс между 1,23 и 2,9 — зона неопределенности, а более 2,9 — абсолютная финансовая безопасность. Полученные индексы показывают, что риск массовых банкротств в российской экономике почти исключен.

Россия в целом финансово устойчива


Самое интересное получилось при испытаниях на прочность модели Таффлера с дисконтированием и полным исключением дебиторской задолженности. Если бы устойчивость российской экономики держалась на «бумажной» выручке, то исключение дебиторской задолженности должно было обрушить индекс в «красную зону». Но видно, что индекс почти не изменился ни при дисконтировании, ни при полном исключении дебиторской задолженности. Отсюда вывод: промышленность российская фактически генерирует выручку и удерживает рентабельность активов. Рентабельность активов (ROA), по подсчетам Центробанка, в 2022 году составляла 5,4 %, а в 2024 году — 4,6 %, это хороший показатель.

Теперь при чем тут глава Центробанка РФ. При том, что жесткая денежная политика с высокой ключевой ставкой заставила компании сокращать использование дорогого коммерческого кредита. Заемные средства составляют всего 25–26 % в пассивах.

Второй момент — это рентабельность активов. По нераспределенной прибыли она составляет почти 20 %, а по текущей прибыли до уплаты налогов — 5–6 %. Прибыль от продаж в 1,5 раза больше краткосрочной задолженности. Так что российский нефинансовый сектор генерирует достаточную прибыль, чтобы не прибегать к займам.

Наконец, полученная прибыль, ввиду сильных ограничений на вывоз за рубеж, аккумулируется и инвестируется в России же, увеличивая собственный капитал.

В таких условиях финансовая несостоятельность и банкротство очень маловероятны в масштабах всей экономики в целом. Более того, нерентабельный бизнес в России намного чаще закрывается, покрывая обязательства продажей своих активов, чем банкротится.

Отсюда вывод, кстати, неочевидный — российская экономика в целом финансово устойчива и в силу политики Центробанка РФ усилила устойчивость и перешла в основном на самофинансирование, что, в общем, хорошо.

При этом надо понимать, что это сводная статистика, которая объединяет и прибыльные, и убыточные компании вместе. Но данные моделей предсказания банкротств показывают, что проблемы носят очаговый характер: отдельные отрасли с невыгодными условиями работы (вроде угольной), отрасли и компании с нездоровой финансовой моделью и различными недостатками организации финансового хозяйства, отдельные регионы с изначально слабой экономикой, усугубленной скверным управлением.
Автор: wehr