У попередніх статтях ми розглядали підприємство з різних сторін. Аналізували ліквідність, рентабельність, заборгованість, продуктивність активів, дебіторську заборгованість, запаси та зобов’язання.

Кожен із цих показників говорить нам щось важливе.

Проблема виникає тоді, коли ми аналізуємо їх окремо.

Компанія може мати високий ROE, але водночас дуже високий рівень заборгованості. Вона може збільшувати продажі, але дедалі повільніше отримувати оплату від клієнтів. Вона може покращувати чистий прибуток, але при цьому дедалі більше залучати активи.

Тому на наступному рівні фінансового аналізу ми вже не запитуємо:

«Яке значення має показник?»

Ми запитуємо:

«Чому цей показник має саме таке значення?»

І саме для цього використовується, зокрема, пірамідальний аналіз.

ROE — це лише початок

Нагадаємо:

ROE = чистий прибуток / власний капітал × 100%

Припустімо, підприємство має:

чистий прибуток: 1,2 млн злотих

власний капітал: 8 млн злотих

ROE становить:

1,2 / 8 × 100% = 15%

Тобто кожні 100 злотих капіталу власників принесли 15 злотих чистого прибутку.

15% виглядає добре.

Але ми все ще не знаємо, звідки взявся цей результат.

І тут починається пірамідальний аналіз.

Піраміда DuPont — розкладаємо ROE на складові

ROE можна представити як:

ROE = ROA × мультиплікатор власного капіталу

А ROA:

ROA = ROS × оборотність активів

Отже:

ROE = ROS × оборотність активів × мультиплікатор власного капіталу

Це одне з найважливіших поєднань усіх напрямів, які ми розглядали раніше.

Воно показує, що рентабельність капіталу власників залежить від трьох факторів:

маржа × ефективність використання активів × структура фінансування.

Приклад — дві компанії мають ROE 15%

Уявімо дві компанії.

Обидві мають:

ROE = 15%

На перший погляд їхня ефективність однакова.

Але подивімося глибше.

Компанія A

ROS = 10%

оборотність активів = 1,0

мультиплікатор власного капіталу = 1,5

10% × 1,0 × 1,5 = 15%

Компанія B

ROS = 5%

оборотність активів = 1,5

мультиплікатор власного капіталу = 2,0

5% × 1,5 × 2,0 = 15%

Результат однаковий.

Але історія зовсім інша.

Компанія A має вищу маржу та менший фінансовий важіль.

Компанія B заробляє значно менше з кожного злотого продажів, але інтенсивніше використовує активи та більшою мірою покладається на зовнішнє фінансування.

ROE однаковий. Ризик — ні.

Чому ROE може зростати, хоча компанія не працює краще?

Рік тому:

ROS = 8%

оборотність активів = 1,2

мультиплікатор власного капіталу = 1,5

ROE = 8% × 1,2 × 1,5 = 14,4%

Через рік:

ROS = 6%

оборотність активів = 1,1

мультиплікатор власного капіталу = 2,5

ROE = 6% × 1,1 × 2,5 = 16,5%

ROE зріс:

14,4% → 16,5%

Чи означає це, що компанія працює краще?

Не обов’язково.

Маржа знизилася.

Продуктивність активів знизилася.

Натомість зріс мультиплікатор власного капіталу, тобто збільшилася роль зовнішнього фінансування.

Вищий ROE був досягнутий завдяки більшому фінансовому важелю.

Це чудовий приклад того, чому один показник може вводити в оману.

Пірамідальний аналіз змінює розмову з менеджером

Замість того щоб сказати:

«ROE знизився з 18% до 14%»,

можна запитати:

Що сталося?

Чи знизилася маржа?

Чи зросли витрати?

Чи не відставали ціни від зростання витрат?

Чи стали активи працювати менш ефективно?

Чи придбали ми нові машини або автомобілі, які ще не використовуються повною мірою?

Чи змінилася структура фінансування?

Чи збільшився власний капітал?

Це вже не бухгалтерська розмова.

Це розмова про бізнес.

Пірамідальний аналіз + причинний аналіз

Якщо:

ROE = ROS × PA × MKW

то зміну ROE можна розкласти на вплив:

зміни рентабельності продажів,

зміни продуктивності активів,

зміни структури фінансування.

Таким чином, ми можемо не лише сказати:

«ROE знизився на 3 процентні пункти».

Ми можемо спробувати визначити, яка частина цього падіння була спричинена маржею, яка — використанням активів, а яка — зміною фінансування.

Для управління це величезна різниця.

Адже лише тоді зрозуміло, де шукати причину.

А тепер ще один крок: чи рухається компанія до фінансових проблем?

Фінансовий аналіз потрібен не лише для опису минулого.

Одне з його найцікавіших застосувань — спроба відповісти на запитання:

чи можуть погіршення результатів сигналізувати про майбутні фінансові проблеми?

Для цього використовуються, зокрема, дискримінантні моделі.

Найвідомішим прикладом є модель Едварда Альтмана — Z-score.

Замість одного показника ми об’єднуємо кілька різних фінансових характеристик в один синтетичний результат.

Йдеться не лише про заборгованість.

Не лише про ліквідність.

Не лише про рентабельність.

Модель намагається оцінити підприємство комплексно.

Чому один показник може не помітити проблему?

Уявімо компанію, яка все ще показує прибуток.

На перший погляд ситуація виглядає добре.

Але одночасно:

дебіторська заборгованість різко зростає,

грошових коштів стає дедалі менше,

короткострокова заборгованість зростає,

запаси накопичуються,

продуктивність активів падає,

маржа поступово скорочується.

Кожен окремий сигнал ще можна пояснити.

Але якщо вони виникають одночасно, картина стає зовсім іншою.

Саме тому моделі раннього попередження намагаються поєднати кілька змінних.

Компанія рідко потрапляє у проблеми за один день

Серйозним фінансовим проблемам часто передує послідовність подій:

1. Знижується маржа.
2. Компанія подовжує клієнтам строки оплати.
3. Зростає дебіторська заборгованість.
4. Компанія починає користуватися оборотним кредитом.
5. Зростають фінансові витрати.
6. Компанія починає пізніше платити постачальникам.
7. Погіршується ліквідність.

І лише тоді всі говорять:

«У компанії проблеми».

Хоча фінансовий аналіз міг показувати перші симптоми значно раніше.

Прибуток не захищає від втрати ліквідності

Одна з найважливіших речей, яку повинен запам’ятати менеджер:

прибуток ≠ грошові кошти.

Ми можемо продати послугу на 1 млн злотих.

У звіті про фінансові результати з’явиться дохід.

Але якщо клієнт заплатить через 90 днів, компанія протягом трьох місяців може бути змушена фінансувати зарплати, паливо, податки, лізинг, постачальників і кредити.

Тому аналіз фінансової загрози повинен поєднувати фінансовий результат, баланс і грошові потоки.

Чи може модель передбачити банкрутство?

Жодну модель не слід сприймати як безпомилковий прогноз.

Статистична модель не говорить:

«Ця компанія точно збанкрутує».

Вона радше може сказати:

«Сукупність фінансових параметрів цієї компанії починає нагадувати профіль підприємств, які перебувають у складній фінансовій ситуації».

Це принципова різниця.

Моделі можуть бути системою раннього попередження, але їхній результат завжди потрібно доповнювати бізнес-аналізом.

Найважливіше — не число, а напрямок

Наприклад:

ROS: 9% → 7% → 5%

ROA: 8% → 6% → 4%

дебіторська заборгованість: 38 → 51 → 72 дні

заборгованість: 48% → 57% → 66%

ліквідність: 1,8 → 1,4 → 1,1

Кожен показник окремо може ще не виглядати драматично.

Але разом вони створюють дуже чітку історію:

компанія поступово втрачає фінансову стійкість.

ь.