Анализ способов оценки рейтинга устойчивости отраслей кредитной организацией Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 336.671

АНАЛИЗ СпОСОБОВ ОцЕНКИ РЕЙТИНГА УСТОЙЧИВОСТИ ОТРАСЛЕЙ

О ___ О ,

кредитной организацией*

А.Н. РАССКАЗОВА,

кандидат технических наук, доцент кафедры финансовых рынков и финансового менеджмента E-mail: [email protected] Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Учитывая взаимозависимость между показателями эффективности устойчивого развития отрасли и ключевыми факторами стоимости, проблемный вопрос анализа способности компании создавать стоимость наряду с оценкой рейтинга устойчивости отраслей в системе выработки кредитных решений банка приобрел в последнее время особую актуальность. Цель авторского исследования - в проверке гипотезы сопоставимости рейтингов устойчивости отраслей, полученных двумя различными способами. Один из них - традиционный, который широко используется в банках при выработке кредитных решений и предполагает проведение факторного анализа экономических показателей. Его недостатком является отражение положения дел в отрасли в ретроспективе. Другой способ предложен в работе в качестве альтернативного, достоинство которого заключается в ранжировании отраслей по степени создания стоимости в будущем. В первой фазе исследования оценен рейтинг устойчивости отраслей, выполненный на основе двух предложенных способов. Во второй фазе определена корреляционная связь между двумя наборами рассчитанных рангов. Слабая степень ранговой корреляции послужила поводом для дополнительного анализа факторов создания стоимости (третья фаза исследования), получения более убедительных аргументов в пользу обоснования необходимости учитывать факторы обоюдостороннего создания стоимости в задаче анализа рейтинга устойчивости отраслей в кредитной организации. Таким образом, на основе имитационного моделирования добавленной стоимости компании были изучены закономерности причинно-

* Публикация подготовлена в рамках поддержанного РГНФ научного проекта № 14-02-00132.

следственных связей между факторами стоимости в условиях текущего кризиса. Сделан вывод, что в условиях финансового кризиса оценку рейтинга устойчивости отраслей, проводимую банками при выработке кредитных решений, следует уточнять с учетом закономерностей причинно-следственных связей между факторами стоимости.

Ключевые слова: рейтинг устойчивости отраслей, факторный анализ, степень создания стоимости, факторы стоимости, кредитные решения банка

Введение

На стабильность послекризисного развития взаимодействия банка с корпоративными клиентами повлияло изменение условий их корпоративных отношений, вызванное усиливающимся в последнее время ростом объема «плохих» кредитов и количества предприятий-банкротов среди корпоративных клиентов банка. В связи с этим поиск такого типа взаимодействия между банком и потребителями корпоративного рынка, который бы способствовал сохранению устойчивости с точки зрения взаимосвязи с проблемами отраслей, остается актуальной задачей теории управления [10]. Если учесть, что устойчивое развитие любой организации должно соотноситься с пониманием того, каким образом она может создать, сохранить или разрушить стоимость с течением времени, то выбор такого типа взаимодействия банка с корпоративными клиентами, как партнерство по формированию стоимости [8, с. 134], оказывается наиболее подходящим, особенно

Таблица 1

Сравнительные характеристики принципов традиционной оценки и оценки степени создания акционерной стоимости при определении устойчивости отраслей

параметр Традиционная оценка Оценка степени создания стоимости

Связь с объемом залога Нет связи с объемом залога Связь с объемом залога имеет место (например, сумма кредита под 80% капитализации)

Объект влияния Рейтинг отраслей определяет значение процентной ставки по кредиту клиенту Рейтинг отраслей определяет надежность клиента банка

Предмет оценки Оценивает выполнение условия «рентабельность больше, равна или меньше затрат на инвестиционный капитал» [1] Оценивает способность менеджмента генерировать рыночную добавленную стоимость MVA

Основа принятия решения Решение принимается на основе анализа текущего выполнения условия «рентабельность / затраты на капитал» Решение принимается на основе анализа способности менеджмента фирмы создавать наибольшую стоимость для ее акционеров

Перспективность оценки Оценивает текущее состояние отрасли Дополняет традиционную оценку и имеет прогностический характер

в части выстраивания кредитных отношений. Поэтому поиск потребителей корпоративного рынка на кредитование с точки зрения привлечения надежных потенциальных заемщиков требует предварительного изучения рынка на устойчивость отраслей.

До настоящего времени банки пользовались методикой оценки, результат которой - рейтинг устойчивости отраслей к текущему кризису - служил для учета приоритетности отрасли в системе принятия инвестиционного решения по критерию устойчивости к кризису. Однако до сих пор полученные результаты рейтингования не изучались с позиции сопоставимости со способностью отрасли создавать стоимость [7].

Таким образом, цель авторского исследования -проверить гипотезу сопоставимости рейтингов устойчивости отраслей, полученных различными способами. Для этого необходимо ранжировать отрасли традиционным способом и на основании сортировки по степени создания стоимости, а также выполнить корреляционный анализ между рангами двух наборов данных, полученных различными способами. В развитие этого анализа определим характер взаимосвязи между факторами стоимости банка и корпоративного клиента. Выявленные закономерности помогут аргументированно уточнить приоритетность отрасли при выработке банковских кредитных решений.

Методология анализа способов оценки устойчивости и исходные данные

В настоящее время (чтобы избежать сотрудничества с ненадежными корпоративными клиентами)

банк для принятия кредитного решения и расчета ценовых параметров сделки использует рейтинг финансовой устойчивости предприятий отраслей к текущему кризису1. При этом интегральная оценка устойчивости наряду с отраслевыми факторами финансового состояния учитывает факторы макроэкономической среды, рыночные факторы сбыта и конкуренции, а также факторы существующей долговой нагрузки отрасли [2]. Тем самым банки выстраивают рейтинг диагностики, используя анализ влияния указанных факторов на текущее положение отраслей промышленности, чтобы классифицировать их по степени устойчивости к текущему кризису и повысить качество диагностики отраслевых рисков кредитного портфеля, определяя наиболее перспективные для развития кредитных операций секторов экономики. Однако решения, принятые на основе этих рейтингов, ограничены текущим воздействием на финансовые показатели будущего сотрудничества. Этого можно избежать, если в основу построения искомого рейтинга заложить принцип создания стоимости, причем не только для клиента, но и для банка. Сравнительная характеристика принципов традиционной оценки и оценки по степени создания акционерной стоимости при определении устойчивости отраслей представлена в табл. 1.

Таким образом, существенная разница двух оценок заключается в предмете (финансовых показателях) и временной нацеленности оценки.

1 Например, финансовая кризисоустойчивость нефтегазового сектора оказалась самой высокой в 2013 г (Рейтинг финансового состояния отраслей промышленности по итогам 2013 года. URL: http://vid1.rian.ru/ig/ratings/Sector-012014.pdf).

Таблица 2

Весовые коэффициенты факторов (групп факторов) для расчета рейтинга устойчивости

Группа факторов Весовой коэффициент группы Фактор Весовой коэффициент фактора в группе

Макроэкономическая среда 0,65 Зависимость от мировых рынков 0,2

Девальвация рубля 0,2

Снижение потребительских расходов 0,2

Господдержка 0,3

Госрегулирование 0,1

Рынок сбыта и конкуренция 0,5 Масштабы рынка 0,2

Темпы роста отрасли 0,3

Основные конкуренты 0,2

Власть потребителей 0,3

Финансовое состояние 1,0 Рентабельность продукции 0,3

Динамика соотношения дебиторской и кредиторской задолженности 0,2

Доля просроченной кредиторской задолженности 0,25

Оборачиваемость активов 0,1

Длительность операционного цикла 0,15

Кредиты и инвестиции 0,5 Внешняя долговая нагрузка 0,3

Доля кредитов банков в инвестициях 0,25

Эластичность прибыли по ставке привлечения средств 0,25

Замедление темпов инвестиционной активности 0,2

Методология оценки рейтинга устойчивости отраслей традиционным способом. Методология оценки рейтинга устойчивости на основе факторного анализа предполагает группировку факторов по следующим укрупненным блокам: макроэкономической среде, рынку сбыта и конкуренции, финансовому состоянию, кредитам и инвестициям. В рамках изучения влияния макроэкономической среды на развитие отрасли определяется балльная оценка следующих факторов: зависимость от мировых рынков, девальвация рубля, снижение потребительских расходов, господдержка и госрегулирование. Присвоение балльной оценки осуществляется экспертно исходя из шкалы «0,5; 1; 2; 4», где низкой оценке (0,5) соответствует наивысшая степень влияния фактора, оценке в 1 балл - умеренное или косвенное влияние, в 2 балла - слабое, нейтральное или частичное влияние и в 4 балла - практическое отсутствие влияния.

Группу факторов «рынок сбыта и конкуренция» составляют масштабы рынка, темпы роста отрасли, основные конкуренты и власть потребителей. Базовым показателем темпов роста отрасли выступает темп роста в отчетном периоде. Влияние остальных факторов оценивается экспертно по тому же принципу, как и для группы факторов «макроэкономическая среда».

Группа факторов «финансовое состояние» оценивается по той же шкале балльной оценки в разбивке количественно по степени изменения в отчетном периоде рентабельности продукции и соотношения дебиторской и кредиторской задолженностей, по доле просроченной кредиторской задолженности в общем объеме долга, по среднегодовому значению оборачиваемости активов и длительности операционного цикла2.

Группу факторов «кредиты и инвестиции» составляют количественные значения отношения внешней задолженности к выручке, доля банковских кредитов в общей структуре инвестиционного капитала, краткосрочная эластичность прибыли по ставке привлечения средств и оценочное значение темпа инвестиционной активности в отчетном периоде. Шкала балльной оценки та же. Весовые коэффициенты факторов (групп факторов) для расчета рейтинга устойчивости представлены в табл. 2.

При этом весовые коэффициенты факторов внутри каждой группы и групп факторов задаются экспертно и для всех отраслей одни и те же. Оценки

2 Группа факторов «финансовое состояние» оценивается от крайне неблагоприятного влияния (0,5) к среднему (1), низкому (2) и высокой оценке значения соответствующего показателя (4).

всех групп факторов суммируются с заданными весовыми коэффициентами по следующей формуле [4]:

п ( т

Я = 1р II ^

з =1 V >=1

где Я - интегральная оценка (рейтинг) устойчивости отрасли;

п - количество групп факторов; Рj - весовой коэффициент ]-й группы факторов;

I w = 1;

т - количество факторов в группе;

w. - весовой коэффициент 7-го фактора;

г. - оценка влияния (балл) 7-го фактора в ]-й

группе;

Результаты рейтингования отраслей промышленности по их устойчивости к текущему кризису на основе метода факторного анализа представим в сравнении с результатами, полученными на основе анализа степени создания стоимости.

Методология оценки рейтинга устойчивости на основе ранжирования отраслей по степени создания стоимости. Для оценки методом анализа степени создания стоимости воспользуемся финансовой моделью, опубликованной в работе [6, с. 12-15]. Данная модель позволяет спрогнозировать степень создания акционерной стоимости в будущем периоде Л ^УЛ{+1 по следующей формуле [6, с. 18]:

1 = ^+1 - ^ Ш0%, Е

где БУЛ++1 -добавленная стоимость акционерного капитала в прогнозном периоде; SУЛt - добавленная стоимость акционерного капитала в текущем периоде; Е - балансовая стоимость акционерного капитала в текущем периоде.

В данном случае результатом моделирования работы отрасли будет прогнозирование степени создания стоимости предприятиями отрасли применительно к рыночной добавленной стоимости по формуле:

МУЛ+1 = МУА+1- МУЛ,100%,

Е

где МУЛ +1 -добавленная стоимость отрасли в прогнозном периоде;

МУЛ( - добавленная стоимость отрасли в текущем периоде;

Е - балансовая стоимость отрасли в текущем периоде.

Далее в качестве исходных данных ограничимся изучением следующих отраслей промышленности российской экономики:

- пищевая;

- транспортирование по трубопроводам;

- нефтепереработка;

- производство машин и оборудования;

- производство электрооборудования;

- производство резиновых и пластмассовых изделий;

- целлюлозно-бумажное производство;

- текстильное производство;

- химическая;

- производство прочих неметаллических продуктов;

- производство транспортных средств (транспортирование по трубам);

- металлургическая;

- обработка древесины и производство изделий из дерева.

Годом исследования был выбран 2009 г., так как итоги деятельности компаний в этом году отражали эффект воздействия кризисного 2008 г. При этом для расчета AMVAt+1 использованы данные, полученные из базы макроэкономических данных CEIC Data Manager 2.5.10 (Russia Premium Database).

Результаты рейтингования отраслей промышленности по их устойчивости к текущему кризису, полученные на основе факторного анализа и ранжирования по степени создания стоимости, представлены в табл. 3.

Корреляционный анализ между рангами двух наборов данных и интерпретация результатов

Ранги устойчивости, рассчитанные двумя способами, различаются. Означает ли это, что один способ лучше другого отражает действительность? Чтобы ответить на этот вопрос, определим коэффициент ранговой корреляции между двумя наборами данных для измерения силы линейной зависимости. Для этого воспользуемся коэффициентом ранговой корреляции Кендалла т. Он оказался равным 0,38. Полученное значение показывает, что между двумя наборами значений существует слабая корреляция. Для проверки точности полученной оценки [3, с. 66-76] при уровне значимости а = 0,1 проверим нулевую гипотезу о равенстве нулю генерального коэффициента Кендалла при конкурирующей ги-

Методы анализа Metfods ofanaCysis - 29 -

Таблица 3

Результаты рейтингования отраслей промышленности

Отрасль промышленности Метод факторного анализа Метод расчета степени создания стоимости

2008 г. 2009 г. Ранг за 2009 г. ШУА2008, % AMVA2009, % Ранг по AMVA2009

Пищевая 6,21 6,30 1 4,04 -4,13 6

Транспортирование по трубопроводам 7,15 6,27 2 -1,86 -3,59 4

Не фтепереработка 6,01 6,10 3 6,83 3,28 1

Производство машин и оборудования 5,47 5,77 4 8,00 -7,03 9

Производство электрооборудования 5,53 5,64 5 5,31 -4,36 7

Производство резиновых и пластмассовых изделий 5,32 5,55 6 3,18 -4,57 8

Целлюлозно-бумажное производство 3,80 4,98 7 4,47 -0,71 2

Текстильное производство 3,58 4,63 8 2,07 -8,70 12

Химическая 5,58 4,52 9 7,64 -1,39 3

Производство прочих неметаллических продуктов 5,23 4,28 10 9,57 -7,96 10

Производство транспортных средств (транспортирование по трубам) 5,22 4,09 11 -1,86 -3,59 4

Металлургиче ская 5,50 4,07 12 5,20 -8,22 11

Обработка древесины и производство изделий из дерева 3,68 3,35 13 9,83 -9,25 13

потезе Н1. Для этого вычислим критическую точку по формуле

= г 2С2Л+5) кр кр\9п (n -1)

где 2кр - критическая точка двухсторонней кри-

лице функции Лапласа по равенству Ф (г )

тической области, которая находится по таб-

це функци = (1 - а) / 2; п - объем выборки.

Значимость определим в соответствии со следующим требованием. Если |т| < Ткр, нет оснований отвергать нулевую гипотезу и ранговая корреляционная связь между качественными признаками незначима. Если |т| > Т нулевая гипотеза отвергается, и между качественными признаками существует значимая ранговая корреляционная связь. Найдем критическую точку г : Ф (гкр) = (1 - а) / 2 = (1 - 0,1) / 2= = 0,45. Далее находим по таблице Лапласа

г (г = 1,65). Тогда Т = 1,65 2(2х13 + 5) = 0,35, чЛч> > > " кр ' х 13(13 -1) ' '

и, так как т > Т то нулевая гипотеза на уровне значимости а = 0,1 отвергается. Следовательно, полученную связь между оценками по двум тестам т = 0,38 можно считать статистически значимой. Таким образом, полученные результаты коэффициента корреляции являются слабым свидетельством того, что значение одного из рассматриваемых рейтингов можно предсказать по значению другого.

Известно, что коэффициент корреляции между двумя переменными не содержит информации о том, является ли данная связь между ними причинно-следственной или связью сопутствия, порожденной действием общих причин. Поэтому, учитывая то, что некоторые финансовые показатели участвуют в расчете рейтингов, построенных на основе как одного, так и другого способов, естественным продолжением и развитием корреляционного анализа будет проведение дополнительного исследования характера взаимосвязи между факторами создания стоимости как для банка, так и для корпоративного клиента. Результатом будут выявленные закономерности полученных причинно-следственных связей.

Исследование характера взаимосвязи между факторами создания стоимости для банка и корпоративного клиента

Поскольку внешние изменения, вызванные финансовым кризисом 2008 г., продолжали оказывать свое негативное влияние на результативность взаимодействия банка с корпоративными клиентами в течение посткризисного периода, то далее изучению подлежит характер связи между факторами стоимости банка и потребителем корпоративного рынка в 2010 г.

Равновесное состояние организации считается устойчивым, если при внешних изменениях среды

характер связи между ее элементами не нарушается [5, с. 252]. Учитывая то, что существует множество способов моделирования функционирования этих элементов [9], предпочтение отдадим имитационному. Таким образом, для решения поставленной задачи воспользуемся следующей имитационной моделью [6, с. 12-15]:

= 4 0 (1 + ^ {1 + [(2П/ С + ф]} '(1 + а [1 + 5 (*, т У)],

где И - цикл выборок, который в соответствии с численным методом Монте-Карло изменяет значение от 0 до 100;

* - изменение времени имитации (от 1 до Т, где Т - длительность моделируемого периода (зададим ее равной 40 годам); 1п 0 - текущее значение объема инвестиций; g - темп роста инвестиций;

400

200

0,02

0,04-^ 0,С

06

-200 -

-400

0,6> т

0,5 --

0,4 ..

0,3

0,2

0,1 --

Рис. 1. Зависимость EVA(j) при r = 4, 8, 12 и 16%

10

15

20 t

25

30

Рис. 2. Моделирование показателей ROE и ROI при заданном значении r

А - амплитуда операционного цикла; C - длительность операционного цикла; ф - аргумент, корректирующий синусоидальную компоненту операционного цикла; S - дельта Кронекера; т - год кризиса;

Y - амплитуда кризисной составляющей. Смоделируем кризис в восьмом году, проводя аналогию с 2008 г. Тогда при т = 0,2Т шок или финансовый кризис будет смоделирован в восьмом году относительно начала имитации. Далее проведем итерации нескольких параметров (факторов стоимости) в шаблоне имитационной модели и проанализируем характер их влияния на экономическую добавленную стоимость EVA и финансовый леверидж Lev потенциального заемщика банка в посткризисном 2010 г. Итерации подлежали процентная ставка по кредиту j и заданная внутренняя норма доходности инвестиций моделируемой фирмы r.

Зависимость EVA(j), построенная при разных значениях заданного уровня внутренней нормы доходности инвестиций корпоративного клиента (r = 4, 8, 12, 16%), представлена на рис. 1.

Как видно, экономическая добавленная стоимость компании почти линейно зависит от роста процентных ставок и не обусловлена доходностью инвестиций компании в условиях текущего кризиса. При этом интересным представляется поведение сгенерированных значений доходности инвестиций ROI и доходности собственного капитала ROE (рис. 2).

Здесь на кризис 2008 г. реагирует сначала показатель ROE, а затем ROI. Это говорит о большей чувствительности к внешним воздействиям показателя ROE по сравнению с ROI. После 2015 г., т.е. при отсутствии влияния новых потрясений на деятельность компании, эти значения схо-

--•0,08 0,1

12

в

4

35

40

0

i

0

5

дятся не только друг с другом, но и с заданной внутренней нормой доходности r, что свидетельствует об устойчивости данных показателей по отношению к заданному уровню r.

Таким образом, показатела ROI и ROE являются факторами создания стоимости, которые,а одной стороны, можно использовать для регулирования текущей деятельности фирмы, нацеленной на сохранение и создание стоимости для акционеров, а с другой - при выработке кредитных решений банка по отношению к потенциальному корпоративному заемщику.

Далее имитация кризиса в восьмом году и снятие показаний зависимости Lev(r) через два года, т.е. в десятом посткризисном году, при различных значениях процентной ставки по кредиту демонстрирует то, что между ростом левериджа компании и нормой внутренней доходности инвестиций существует гиперболическая зависимость (рис. 3). Причем функция Lev(r) в промежутке r = (35%, ) ограничена постоянной величиной объема заемных средств в общей структуре инвестиционного капитала вне зависимости от кредитной ставки процента. Одновременно один и тот же уровень левериджа требует достижения большего значения доходности инвестиций при высокой стоимости кредита, нежели при более низкой. Поэтому, чтобы позволить компании сохранить структуру инвестиционного капитала, например, следуя консервативной политике финансирования 50 х 50 в условиях текущего кризиса, необходимо либо снижение процентной ставки по кредиту, либо повышение заданного уровня внутренней нормы доходности.

Процентная ставка по кредиту напрямую влияет на ключевые факторы стоимости по созданию свободного денежного потока FCF для банка. Так, объем вновь выданных кредитов в структуре размещенных денежных ресурсов составляет 83%, а сумма возвращенного долга с обнулением счета в структуре источников размещения - 70%3. Поэтому

0,15 0,2 0,25 0,3 0,35

Рис. 3. Зависимость Lev(r) при j = 4, 8, 12 и 16%

снижение кредитной процентной ставки занижает объем денежного потока ¥С¥ банка, следовательно, приводит к разрушению стоимости банка. Понятно, что ни один банк в этом не заинтересован и будет продолжать проводить взвешенную политику по ценообразованию банковских кредитов, исходя из собственных ресурсов и результатов банковского регулирования. Таким образом, с этой точки зрения влиять на кредитную ставку со стороны клиента не представляется невозможным.

Что касается объема банковских кредитов, то при правильном управлении клиентом структурой инвестиционного капитала, формируется возможность банка создавать стоимость для заемщика.

Тем самым полученная в результате исследования закономерность зависимости Ьву(г) (рис. 3) помогает сориентироваться клиенту, к какому уровню внутренней нормы доходности необходимо стремиться, чтобы позволить себе оптимальный уровень структуры инвестиционного капитала при сложившихся на рынке процентных ставках по кредиту. Следуя этому принципу, отрасли получат возможность повысить свой рейтинг по степени создания стоимости. При этом в интересах банка учитывать данную закономерность при выработке банковских кредитных решений, так как несоответствие внутренней нормы доходности клиента объему выданных кредитов не способствует сохранению стоимости клиентов и, как следствие, приведет к росту «плохих» кредитов и разрушению стоимости банка.

3 Результаты авторского исследования структуры факторов, участвующих в формировании банковской акционерной стоимости на базе метода БС¥, выполненного на примере изучения деятельности ОАО «Сбербанк России» в течение устойчивого периода развития 2001-2007 гг.

Заключение

Ключевой задачей авторского исследования была проверка гипотезы соответствия рейтингов, полученных двумя способами оценки устойчивости

отраслей: традиционным факторным анализом и на основе ранжирования отраслей по степени создания стоимости. В результате анализ полученных оценок осуществлен путем определения корреляционной связи между двумя наборами рангов. При этом ход исследования включал определение рейтинга устойчивости отраслей промышленности, построенного на основании двух указанных подходов. Расчет коэффициента ранговой корреляции между двумя наборами данных показал статистически значимый результат связи между оценками по двум тестам т = 0,38. Такой эффект явился слабым свидетельством того, что значение одного из рассматриваемых рейтингов можно предсказать по значению другого. Поэтому, принимая во внимание важность учета факторов стоимости при оценке рейтинга устойчивости отраслей и тот факт, что коэффициент корреляции между двумя переменными не содержит информации о том, является ли данная связь между ними причинно-следственной, изучена взаимосвязь между факторами создания стоимости для банка и клиента для восполнения данного пробела. В итоге получены характерные для условий текущего кризиса зависимости EVA(j) при r = 4, 8, 12 и 16% и Lev(r) при j = 4, 8, 12 и 16%, которые следует учитывать при выработке кредитных решений банка в условиях кризиса.

Список литературы 1. Многофакторная модель Дюпона анализа эффективности деятельности предприятия // Аудит и финансовый анализ. 1997. № 3. URL: http://www. auditfin.com/1997/3/10.pdf.

2. Боташова Л.С. Оценка устойчивости развития отраслей экономики региона // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 1. С. 1-4.

3. Канеман Д., СловикП., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения. Харьков: Институт прикладной психологии «Гуманитарный центр», 2005. 632 с.

4. Миронов В. Рейтинг финансовой устойчивости отраслей // Slon.ru. URL: http://slon.ru/economics/ reyting_fmansovoy_ustoychivosti_otrasley-153730. xhtml.

5. Попков В.В., Берг Д.Ю., Кузнецов Р.О. Эволюционное измерение стратегического банковского менеджмента. Екатеринбург: Уральский рабочий, 2002. 320 с.

6. Рассказова А.Н. Финансовое моделирование как инструмент консалтинга корпоративного бизнеса в банке // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 32. С. 10-20.

7. Теплова Т.В. Два контура интересов в аналитике финансового здоровья компании // Управление корпоративными финансами. 2012. № 5. С. 254-267.

8. Шерешева М.Ю. Формы сетевого взаимодействия компаний. М.: ГУ ВШЭ, 2010. 344 с.

9. Шматко А.Д. Моделирование инновационной деятельности предприятий на основе методологии систем менеджмента качества // Вестник экономической интеграции. 2009. Т. 1. С. 78-81.

10. Щербенко Е.В. Механизмы устойчивого развития экономики отрасли // Проблемы современной экономики. 2008. № 3. C. 151-155.

Economic analysis: theory and practice Methods of analysis

ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)

ANALYSIS OF EvALuATING THE INDuSTRY SuSTAINABILITY RATING

by credit institutions

Al'bina N. RASSKAZOvA

Abstract

Importance Given the interdependence between performance indicators of sustainable development of an industry and the key value drivers, the analysis of a company's ability to add value along with the evaluation of industries' sustainability rating while elaborating credit decisions by a bank has recently become especially important.

Objectives The purpose of this paper is to test the hypothesis of comparability of industries' sustainability ratings obtained under two different methods. One of them is traditional, and it is in general use by banks in the process of developing credit decisions. It implies a factor analysis of economic indicators. The disadvantage of the traditional method is that it provides a retrospective reflection of the state of affairs in the

industry. I propose another method as an alternative one. Its advantage is in ranking industries by the degree of creating value in the future.

Methods The first phase of the study includes the evaluation of industry sustainability rating under the two mentioned methods. The second phase determines the correlation between the two sets of calculated ratings. Results Weak rank correlation led to further analysis of the value-creating factors (the third phase of the study) to obtain more convincing arguments in favor of substantiating the need to consider the value creation factors in the analysis of industries' sustainability rating by a credit institution. Thus, based on company's added value simulation, I have studied the behavior of cause-effect relationships between the value factors in the current crisis.

Conclusions and relevance I conclude that in the current financial crisis to elaborate credit decisions the banks should update the evaluation of industries' sustainability rating based on the regularities of cause and effect relationships between value factors.

Keywords: sustainability, rating, industries, factor analysis, value, creation, factors, bank, credit decision

references

1. Mnogofaktornaya model' Dyupona analiza ef-fektivnosti deyatel'nosti predpriyatiya [The multifac-tor DuPont model to analyze a company's effectiveness]. Audit i fmansovyi analiz - Audit and financial analysis, 1997, no. 3. Available at: http://www.auditfin. com/1997/3/10.pdf. (In Russ.)

2. Botashova L.S. Otsenka ustoichivosti razvitiya otraslei ekonomiki regiona [Rating of sustainable economic development of industries in a region]. Audit i finansovyi analiz - Audit andfinancial analysis, 2009, no. 1, pp. 1-4.

3. Kaneman D., Slovik P., Tverski A. Prinyatie reshenii v neopredelennosti: pravila i predubezhdeniya [Decision-making in uncertainty: rules and prejudices]. Kharkov, Kharkiv Institute of Applied Psychology Humanitarian Center Publ., 2005, 632 p.

4. Mironov V. Reiting finansovoi ustoichivosti otraslei [Rating of financial stability of industries].

Available at: http://slon.ru/economics/reyting_fin-ansovoy_ustoychivosti_otrasley-15 3730.xhtml. (In Russ.)

5. Popkov V.V., Berg D.Yu., Kuznetsov R.O. Evolyutsionnoe izmerenie strategicheskogo banko-vskogo menedzhmenta [Evolutionary dimension of the strategic management of banking]. Yekaterinburg, Ural'skii rabochii Publ., 2002, 320 p.

6. Rasskazova A.N. Finansovoe modelirovanie kak instrument konsaltinga korporativnogo biznesa v banke [Financial modeling as a tool of corporate consulting business in a bank]. Finansovaya analitika: problemy i resheniya - Financial analytics: science and experience, 2011, no. 32, pp. 10-20.

7. Teplova T.V. Dva kontura interesov v analitike finansovogo zdorov'ya kompanii [Two profiles of interests in the analytics of a company's financial health]. Upravlenie korporativnymi finansami - Corporate finance management, 2012, no. 5, pp. 254-267.

8. Sheresheva M.Yu. Formy setevogo vzaimode-istviya kompanii [Forms of networking cooperation of companies]. Moscow, SU HSE Publ., 2010, 344 p.

9. Shmatko A.D. Modelirovanie innovatsionnoi deyatel'nosti predpriyatii na osnove metodologii sis-tem menedzhmenta kachestva [Modeling innovation activities of enterprises based on the methodology of quality management systems]. Vestnik ekonomicheskoi integratsii - Journal of economic integration, 2009, no. 1, pp. 78-81.

10. Shcherbenko E.V. Mekhanizmy ustoichivogo razvitiya ekonomiki otrasli [Mechanisms of sustainable economic development of an industry]. Problemy sovre-mennoi ekonomiki - Problems of modern economics, 2008,no.3, pp. 151-155.

Al'bina N. RASSKAZOvA

National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation [email protected]

Acknowledgments

The article is supported by the Russian Humanitarian Foundation as part of research project No. 14-02-00132.