CC BY
24
ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ВИДА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ «СЕЛЬСКОЕ, ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО, ОХОТА, РЫБОЛОВСТВО И РЫБОВОДСТВО» В РАЗРЕЗЕ ФЕДЕРАЛЬНЫХ
ОКРУГОВ РОССИИ
А.С. Капуста, студент
Новосибирский государственный университет экономики и управления (Россия, г. Новосибирск)
Аннотация. В настоящее время многие компании искажают свою финансовую отчетность, как в сторону занижения, так и в сторону завышения. Исходя из данных официальной бухгалтерской отчетности, рейтинговые агентства формируют различные рейтинги, в т.ч. и рейтинги инвестиционной привлекательности, которые не учитывают вероятность искажения финансовой отчетности, и, как следствие, являются некорректными. В статье описана и апробирована методика оценки инвестиционной привлекательности вида экономической деятельности, которая учитывает вероятность искажения данных финансовой отчетности.
Ключевые слова: искажение финансовой отчетности, инвестиционная привлекательность, методы выявления искажений финансовой отчетности, информационное пространство.
Любая открытая система измерений, направленная на оценку информационных объектов в информационном пространстве финансового рынка, создает возможности манипулирования результатами. С манипулированием (искажением, вуалированием, мошенничеством) можно столкнуться практически в любой сфере деятельности, однако, наибольшую опасность представляет сознательное искажение компаниями своих финансовых результатов.
Искажая финансовую (бухгалтерскую) отчетность, компании осознанно обманывают тех или иных стейкхолде-ров (кредитные организации, инвесторов, поставщиков, налоговые органы и т.д.).
Также, стоит отметить, что недостоверные данные такой отчетности попадают в государственные органы статистики, которые на основании официальной бухгалтерской отчетности делают выводы о состоянии российской экономики, а различные рейтинговые агентства, используя статистические данные, публикуют те или иные рейтинги, в том числе и рейтинги инвестиционной привлекательности регионов и отдельных видов деятельности. Таким образом, можно сделать вывод о том, что публикуемые в России официаль-
ные рейтинги инвестиционной привлекательности регионов и видов деятельности не учитывают вероятность искажения данных финансовой (бухгалтерской) отчетности и, как следствие, являются некорректными.
В Новосибирском государственном университете экономики и управления разработана методика оценки инвестиционной привлекательности, основанная на типологической группировке информационного пространства финансового рынка [1, 2, 3]. Данная методика имеет ряд существенных преимуществ:
— математическое обоснование построения рейтинга;
— возможность оценки инвестиционной привлекательности, как в территориальном, так и в отраслевом разрезе;
— оценка не только инвестиционной привлекательности, но и налогового потенциала, потенциала развития малого бизнеса, рисков совершения экономических преступлений;
— построение рейтингов с учетом вероятности искажения данных финансовой отчетности.
Однако разработанная методика не может применяться в закрытом информационном пространстве финансового рынка, т.к. основными критериями
оценки здесь являются доступность и достоверность информации. Кроме того данная методика является новой и неизвестной для инвесторов и требует проверки ее применимости.
Используя описанную выше методику, оценим инвестиционную привлекательность вида экономической деятельности «Сельское, лесное, хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство» в разрезе федеральных округов России.
На первоначальных этапах оценки необходимо проверить на достоверность отчетность всех российских компаний, осуществляющих хозяйственную деятельность в сельском, лесном хозяйстве, охоте, рыболовстве и рыбоводстве и являющихся акционерными обществами. Алгоритм проверки подробно описан в исследованиях сотрудников и студентов НГУЭУ [4, 5]. Используя предложенный метод оценки качества отчета о движении денежных
средств (ОДДС), мы выделили компании, составившие ОДДС без ошибок или с несущественными ошибками в пределах 5%. В данную выборку вошли 1848 компаний.
Далее на основании коэффициентов начислений, рассчитанных для выбранных 1848 компаний, исследовательская выборка с помощью ЕМ-анализа была разделена на три кластера: компании, занижающие результаты хозяйственной деятельности, компании, не искажающие финансовую отчетность, и компании, завышающие результаты своей деятельности.
На основании финансовой отчетности компаний, вошедших в эти три группы, были построены модели пробит регрессии для компаний, занижающих результаты своей деятельности, и компаний, завышающих их, согласно методике НГУЭУ [6, 7]. Полученные результаты представлены в таблицах 1 и 2.
Таблица 1. Параметры модели пробит регрессии для компаний, занижающих результаты хозяйственной деятельности
Предикторы Независимый член Доля прибыли до налогообложения, но после уплаты процентов в собственном капитале
Оценка -0,050385 -0,096353
Таблица 2. Параметры модели пробит регрессии для компаний, завышающих результаты хозяйственной деятельности
Предикторы Независимый член Доля валовой прибыли в активах Отношение выручки к собственному капиталу
Оценка -0,857607 2,174009 0,168201
Применим полученные регрессионные модели, проанализировав 9461 российскую компанию, занимающуюся основной деятельностью в сельском, лесном хозяйстве, охоте, рыболовстве и
рыбоводстве согласно ОКВЭД независимо от организационно-правовых форм и качества составления ОДДС. Результаты проверки представлены на рисунке.
60,00o/o 40,00/ 20,00/ 0,00//
49,70/
0,95/
30,22/
15,52/
3,54/
1
2
3
4
5
Рисунок 1. Распределение компаний, занимающихся сельским, лесным хозяйством, охотой, рыболовством и рыбоводством, по вероятности искажения финансовой отчетности, %
SS
Значимыми для дальнейшего исследования являются первая, третья и пятая группы, представленные на гистограмме. В первую группу входят компании, занижающие результаты хозяйственной деятельности, в третью - компании, не искажающие финансовую отчетность, а в пятую - компании, завышающие результаты своей деятельности.
Таким образом, 0,95% исследуемых компаний занижают результаты хозяйственной деятельности, чуть более 15,5% являются компаниями, завышающими результаты хозяйственной деятельности, и почти треть компаний (30,22%) - это компании, не искажающие результаты хозяйственной деятельности.
Таблица 3. Доля компаний, искажающих результаты хозяйственной деятельности в сторону завышения и в сторону занижения_
Доля компаний, завы- Доля компаний, зани-
Наименование федерального шающих результаты хо- жающих результаты хо-
округа РФ зяйственной деятельно- зяйственной деятельно-
сти, % сти, %
Центральный федеральный ок- 16 3
руг-
Северо-Западный федеральный 37 2
округ
Приволжский федеральный ок- 19 3
руг
Южный федеральный округ 26 0
Уральский федеральный округ 29 3
Сибирский федеральный округ 22 2
Северо-Кавказский федераль- 17 1
ный округ
Дальневосточный федеральный 32 3
округ
Вторая и четвертая группы, представленные на гистограмме (53,24%), являются неопределенными между компаниями, не искажающими результаты хозяйственной деятельности, и компаниями, занижающими результаты своей деятельности, и компаниями, завышающими результаты своей деятельности, соответственно. Оставшиеся компании относятся к шестой группе (0,07%) - эти компании не поддаются точной оценке.
На основании описанного выше распределения компаний также было исследовано по 100 случайно выбранных компаний в каждом федеральном округе РФ. Результаты данной проверки представлены в таблице 3.
По данным таблицы 3 можно сделать вывод о том, что компании, занимающиеся сельским, лесным хозяйством, охотой, рыболовством и рыбоводством, в значительном степени завышают результаты своей хозяйственной деятельности и практически не занижают их. Это можно объяснить тем, что данный вид экономической деятельности является преимущественно сезонным и к
тому же довольно закредитованным. Завышая результаты финансовой отчетности, компании стремятся убедить кредитные организации в целесообразности выдачи им кредитных ресурсов.
Далее обратимся к типологической группировке информационного пространства финансового рынка, представленной в таблице 4.
Таблица 4. Типологическая группировка информационного пространства финансового рынка и основные виды компаний - поставщиков информации_
Доступность информации Достоверность информации
Выраженная информация Скрытая информация
Общедоступная информация Публичная информация «Травоядные» «Растения»
Информационный шум «Паразиты» «Плотоядные »
Конфиденциальная информация Служебная информация «Симбионты» «Мимикрия»
В таблице 5 представлена модифи- ка информационного пространства фи-цированная типологическая группиров- нансового рынка.
Таблица 5. Переход от поведенческих типов к оценке инвестиционной привлекательности
Доступность информации Достоверность информации
Выраженная информация Скрытая информация
Общедоступная информация Публичная информация Оценка инвестиционного потенциала Оценка рисков совершения экономических преступлений
Информационный шум Оценка налогового потенциала
Конфиденциальная информация Служебная информация Оценка потенциала развития малого предпринимательства
Вернувшись к 100 случайно выбранным компаниям в каждом федеральном округе, выделим в каждой компании общедоступную и конфиденциальную информацию, выраженную и скрытую
информацию, и для каждого округа построим типологическую карту. Пример распределения для Сибирского федерального округа представлен в таблице 6.
Таблица 6. Распределение компаний Сибирского федерального округа
Доступность информации Достоверность информации
Выраженная информация Скрытая информация
Общедоступная информация Публичная информация 3 -
Информационный шум 24
Конфиденциальная информация Служебная информация 73
Результаты аналогичной проверки по всем остальным федеральным округам РФ и, соответственно, рейтинг инвестиционной привлекательности федеральных округов представлены в таблице 7.
Таким образом, проведенная нами проверка позволила выявить, что большинство федеральных округов РФ не
являются инвестиционно привлекательными: оценка инвестиционного потенциала составила от 0 до 0,07. Низкая инвестиционная привлекательность сельского, лесного хозяйства, охоты, рыболовства и рыбоводства связана со специфичностью данного вида деятельности.
Таблица 7. Рейтинг инвестиционной привлекательности вида экономической деятельности «Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство» в разрезе федеральных округов
Наименование федерального округа РФ Оценка инвестиционного потенциала Оценка потенциала развития малого предпринимательства Оценка налогового потенциала Оценка рисков совершения экономических преступлений Доля производимой сельскохозяйственной продукции в стране, % Посевные площади, тыс.га Урожайность, ц/га Погодные условия,°С
Уральский федеральный округ 0,07 0,61 0,32 - 5,87 5218,131 16,5 +18
Северо-Западный федеральный округ 0,07 0,54 0,39 - 4,57 1454,541 27 +16
Центральный федеральный округ 0,05 0,76 0,18 0,01 25,07 15432,501 37,5 +18
СевероКавказский федеральный округ 0,04 0,78 0,18 - 8,19 4368,225 44,8 +20,4
Южный федеральный округ 0,03 0,71 0,24 0,02 17,87 12614,734 41,1 +25,5
Сибирский федеральный округ 0,03 0,73 0,24 - 12,14 15072,589 16,2 +19
Приволжский федеральный округ 0,03 0,75 0,22 - 23,18 23883,102 20,3 +20,5
Дальневосточный федеральный округ 0,03 0,62 0,35 - 3,11 1949,215 26,8 +21
Исследуемый вид экономической деятельности является сезонным, основной объем продаж приходится на осень, в холодное время года компании потребляют накопленную чистую прибыль, а весной активно привлекают кредитные ресурсы для осуществления своей деятельности. Кроме того, компании данного вида деятельности имеют устоявшийся круг покупателей своей продукции и, следовательно, у них нет необходимости массового продвижения своих товаров путем создания корпоративного сайта. Возможность манипулирования данными финансовой (бухгал-
терской) отчетности также не способствует росту инвестиционной привлекательности данного вида деятельности в разрезе федеральных округов РФ.
Также заметим, что, несмотря на наибольшие посевные площади и наибольшую долю производимой сельскохозяйственной продукции Центральный и Приволжский федеральные округа не являются наиболее инвестиционно привлекательными. Данный факт говорит о том, что существенное влияние на инвестиционную привлекательность все же оказывает достоверность финансо-
вой отчетности и открытость информа- чия устоявшегося круга покупателей ции. сельскохозяйственной продукции, ме-
В заключении стоит отметить, что, тодика оценки инвестиционной привле-несмотря на особенности вида эконо- кательности, основанная на типологи-мической деятельности «Сельское, лес- ческой группировке информационного ное хозяйство, охота, рыболовство и пространства финансового рынка, по-рыбоводство» и отсутствие необходи- зволяет точно оценить инвестиционную мости распространения и раскрытия привлекательность данного вида дея-корпоративной информации из-за нали- тельности.
Библиографический список
1. Алексеев М.А. Информационное пространство финансового рынка: моногр. / М.А. Алексеев; Новосиб. гос. ун-т экономики и управления. - Новосибирск: НГУЭУ, 2017. - 247 с.
2. Алексеев М.А., Лихутин П.Н. Методологические аспекты исследования информационного пространства финансового рынка//Вестник Самарского государственного экономического университета. 2017. № 5 (151). С. 65-74.
3. Алексеев М.А., Глинский В.В., Лихутин П.Н. Статистическое исследование информационного пространства финансового рынка // Вопросы статистики. 2017. № 5. С. 28-38.
4. Савельева М.Ю., Алексеев М.А., Дудин С.А. О качестве составления отчета о движении денежных средств в российских компаниях Сибирская финансовая школа. 2016. № 3 (116). С. 142-146.
5. Савельева, М. Ю., Алексеев, М. А., Дудин, С. А. Проверка качества составления отчета о движении денежных средств в российских компаниях // Экономический анализ: теория и практика. — 2017. — № 4 (463). - С. 756-767.
6. Алексеев М.А., Дудин С.А. Методика построения показателя выявления искажения результатов деятельности компании // Бухгалтерский учет, анализ и аудит: форсайт и бэкграунд : сб. науч. ст. по мат-лам Межрегионального бухгалтерского форума, посвященного 50-летию НГУЭУ и бухгалтерского обра- зования в Сибири / под ред. П. П. Баранова ; Новосиб. гос. ун-т экономики и управления. — Новосибирск : НГУЭУ, 2017. - С. 5-19.
7. Алексеев, М. А., Тюжина, М. С. Выявление направления искажения финансовой отчетности // Сибирская финансовая школа. — 2016. — № 6. - С. 129-133.
EVALUATION OF INVESTMENT ATTRACTIVENESS OF THE ACTIVITY " AGRICULTURE, FORESTRY, HUNTING, FISHERY AND FISH BREEDING" IN THE CONTEXT OF FEDERAL DISTRICTS OF RUSSIA
A.S. Kapusta, student
Novosibirsk state university of economics and management (Russia, Novosibirsk)
Abstract. Currently, many companies distort their financial statements, both in the direction of understatement and overstatement. Based on the official financial statements, the rating agencies form various ratings, including investment attractiveness ratings, which do not take into account the probability of financial statements misstatement and, as a result, are incorrect. The article describes and tested the method of assessing the investment attractiveness of the economic activity, which takes into account the probability of distortion of financial statements.
Keywords: distortion of financial statements, investment attractiveness, methods of identifying misstatements of financial statements, information space.
