Повышение достоверности оценки риска неисполнения обязательств компаний по эмитированным ценным бумагам тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Болдырев Максим Андреевич

• Болдырев Максим Андреевич
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Болдырев Максим Андреевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ОСОБЕННОСТИ ЭМИССИИ, ОБОРОТА И НАДЁЖНОСТИ ЦЕННЫХ БУМАГ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

1.1 Структура рынка ценных бумаг Российской Федерации

1.2 Динамика эмиссии и оборота ценных бумаг

в Российской Федерации

1.3 Неисполнение обязательств по ценным бумагам компаний на биржевом рынке Российской Федерации

ГЛАВА 2 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОЦЕНОК РИСКА НЕИСПОЛНЕНИЯ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ КОМПАНИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ЦЕННЫМ БУМАГАМ

2.1 Анализ применимости моделей оценки финансовой устойчивости компаний к оценке риска неисполнения обязательств компаний

Российской Федерации по ценным бумагам

2.2 Анализ эффективности интервальных оценок моделей финансовой устойчивости компаний

ГЛАВА 3 МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ РИСКА НЕИСПОЛНЕНИЯ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ КОМПАНИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ЦЕННЫМ БУМАГАМ

3.1 Первый этап построения модели. Предварительный отбор переменных

по статистическим критериям

3.2 Второй этап построения модели. Фильтрация переменных

на основе корреляционного анализа

3.3 Третий этап построения модели. Выбор переменных на основе анализа эффективности моделирования

3.4 Построение 1о§й-модели оценки риска дефолта компаний

по ценным бумагам

3.5 Построение ргоЬй-модели оценки риска дефолта компаний

по ценным бумагам

3.6 Анализ достоверности ^й-модели и probit-модели оценки риска неисполнения обязательств компаний по ценным бумагам

ГЛАВА 4 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ РИСКА НЕИСПОЛНЕНИЯ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ КОМПАНИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ЦЕННЫМ БУМАГАМ

4.1 Разработка ^й-модели и probit-модели оценки риска неисполнения обязательств компаний Российской Федерации по ценным бумагам

4.1.1 Оценивание параметров ^й-модели анализа риска неисполнения обязательств компаний Российской Федерации по ценным бумагам

4.1.2 Оценивание параметров probit-модели анализа риска неисполнения обязательств компаний Российской Федерации по ценным бумагам

4.2 Анализ достоверности разработанных моделей оценки риска неисполнения обязательств компаний Российской Федерации по ценным бумагам

4.3 Сравнительный анализ особенностей моделирования рисков неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний в Российской Федерации и в США

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А (справочное). Учитываемые группы финансовых коэффициентов

Приложение Б (справочное). Вероятность применимости финансовых индикаторов к оценке риска дефолта компаний Российской Федерации

по ценным бумагам

Приложение В (справочное). Корреляционная таблица средних значений финансовых индикаторов за 2 года работы компании, примененных к оценке риска дефолта компаний Российской Федерации по ценным бумагам

Приложение Г (справочное). Вероятность применимости финансовых индикаторов к оценке риска дефолта компаний США по ценным бумагам

Приложение Д (справочное). Корреляционная таблица средних значений

коэффициентов финансовой устойчивости за 2 года работы компании, примененных к оценке риска дефолта компаний США по ценным бумагам

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение достоверности оценки риска неисполнения обязательств компаний по эмитированным ценным бумагам»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования определяется тем, что эмиссия ценных бумаг, являющаяся одним из основных способов привлечения компаниями заемных средств, имеет недостаточно эффективное с научно-методической точки зрения процедурное обеспечение. Изобилие различных методик отечественных и зарубежных авторов и их критический анализ не оставляют сомнений в необходимости дальнейших исследований в направлении разработки эффективных методик оценки риска неисполнения обязательств компаний при эмиссии ценных бумаг.

Приобретая ценные бумаги, инвестор должен быть уверен, что основная сумма долга и сумма процентов по ценным бумагам будут уплачены в полном объеме и в срок. Своевременное погашение ценных бумаг зависит от финансовой устойчивости выпустившей их компании.

Несмотря на меры, реализуемые федеральными структурами по регулированию рынка ценных бумаг России, в 2017 году 32 российские компании допустили дефолт по ценным бумагам и только 8 компаний впоследствии исполнили обязательства по ценным бумагам. Таким образом, оценка риска неисполнения обязательств компаний-эмитентов является одной из важнейших задач инвестора при формировании портфеля ценных бумаг.

Очевидно, что для создания методики построения моделей оценки риска неисполнения обязательств компаний по эмитированным ценным бумагам, отличающихся повышенными прогностическими характеристиками, необходимо разработать процедуру выбора рабочих переменных модели, учитывающую как опыт построения и использования моделей, созданных другими авторами, так и введение новых переменных.

Степень разработанности научной проблемы. Проблемы оценки риска неисполнения обязательств компаниями, касающиеся надежности эмитентов ценных бумаг, исследуются в работах таких ученых, как Э. Альтман, М.Е. Змиевский,

Дж. Олсон, Д. Чессер, Дж. Фулмер, Г. Спрингейт, Ж. Лего, Р. Таффлер и Г. Ти-шоу, Р. Лис, Ж. Депалян, Г.В. Савицкая, С.В. Валдайцев, В.И. Бариленко, Г.В. Давыдова и А.Ю. Беликов, Лео Х., Я.Л. Виневский, А.Д. Шеремет и Р.С. Сайфуллин, О.П. Зайцева, В.В. Ковалев и О.Н. Волков, А.В. Колышкин.

Целью исследования является повышение достоверности оценки риска неисполнения обязательств компаний по эмитированным ценным бумагам компаний России.

Достижение поставленной цели обуславливается решением следующих задач:

1. Провести анализ применимости известных моделей оценки финансовой устойчивости компаний к оценке риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России, а также анализ эффективности данных моделей при оценке риска дефолта компаний России.

2. Адаптировать интервальные оценки уровня финансовой устойчивости компаний, к оценке риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России.

3. Предложить трехэтапную методику создания моделей вероятности неисполнения обязательств компаниями по ценным бумагам, предусматривающую отбор финансовых индикаторов (переменных моделей) на основе метода проверки статистических гипотез, корреляционного анализа и однофакторного регрессионного анализа, позволяющую разрабатывать модели вероятности дефолта компаний по ценным бумагам, учитывающих факторы финансового состояния компаний за отчетный период и за период, предшествующий отчетному, что позволит повысить достоверность прогноза соответствующих рисков.

4. Разработать методику оценки достоверности построенных моделей, позволяющую проводить сравнительный анализ достоверности разработанных моделей и других моделей оценки финансовой устойчивости компаний и предусматривающую анализ применимости моделей к оценке риска дефолта компаний России по ценным бумагам, а также анализ эффективности моделирования.

5. Построить на основе предлагаемой методики logit-модель и probit-модель оценки риска неисполнения обязательств компаний России по ценным бумагам, характеризующиеся повышенной достоверностью.

Объектом исследования являются компании, размещающие долговые ценные бумаги на биржевом рынке.

Предметом исследования являются процессы неисполнения обязательств по ценным бумагам, эмитированным компаниями.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Метод проверки статистических гипотез при оценке вероятности применимости моделей анализа финансовой устойчивости компаний и отдельных финансовых коэффициентов к оценке риска неисполнения обязательств компаний по ценным бумагам. Для оценки эффективности моделей оценки финансовой устойчивости компаний, примененных к оценке риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России, вычисляется предлагаемый индекс эффективности моделирования.

Сравнительный анализ вероятности применимости моделей анализа финансовой устойчивости компаний и отдельных финансовых коэффициентов к оценке риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России; а также сравнительный анализ эффективности исследуемых моделей при оценке риска дефолта компаний России.

Для первичного отбора коэффициентов разрабатываемых моделей проводится корреляционный анализ индикаторов финансового состояния компаний. Для ранжирования финансовых индикаторов по эффективности проводится регрессионный анализ - осуществляется построение парных регрессий по значениям исследуемых финансовых индикаторов. Для построения logit-модели и probit-модели оценки риска неисполнения обязательств компаний по ценным бумагам предложено использовать метод максимального правдоподобия.

Информационной базой исследования являются отчеты международных рейтинговых агентств Standart and Poor's, Moody's Investors Service, Fitch Ratings о дефолтах компаний различный стран мира, а также базы данных ПАО «Москов-

ская биржа» и информационного агентства СЬопёБ. Использованы данные бухгалтерской отчетности компаний, размещенной на Портале раскрытия корпоративной информации информационного агентства «Интерфакс».

Соответствие содержания диссертационного исследования паспорту научной специальности. Область исследования по содержанию, объекту и предмету соответствует требованиям паспорта номенклатуры специальностей ВАК (экономические науки) по научному направлению: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:

п. 1.1 Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании; п.1.4 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений.

Обоснованность и достоверность полученных результатов исследования обеспечивается использованием современных методов статистического анализа и обработкой представительной статистики характеристик компаний-эмитентов ценных бумаг.

Достоверность предлагаемой методики и созданных на её основе моделей подтверждается результатами сравнительного анализа применимости построенных ^й-модели и ргоЬй-модели, а также моделей анализа финансовой устойчивости компаний других авторов к оценке риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России. Достоверность разработанных моделей подтверждается также результатами сравнительного анализа эффективности построенных ^й-модели и ршЬй-модели, а также моделей оценки финансовой устойчивости компаний других авторов.

Научная новизна полученных результатов состоит в разработке моделей риска неисполнения обязательств компаний России по эмитированным ценным бумагам на основе методики, предусматривающей отбор показателей модели с использованием статистического анализа, корреляционного анализа и однофак-торного регрессионного анализа; а также в повышении достоверности известных моделей оценки финансовой устойчивости компаний и оценки риска неисполнения обязательств компаний России по эмитированным ценным бумагам.

Наиболее существенные результаты исследования, обладающие научной новизной и полученные лично соискателем:

1. Получена группировка моделей финансовой устойчивости компаний зарубежных и российских авторов по вероятности их применимости к оценке риска дефолта компаний России по ценным бумагам, использованы критерии проверки статистических гипотез - критерий Стьюдента и критерий Фишера. Определены модели, характеризующиеся наибольшей вероятностью применимости.

Произведено ранжирование по эффективности моделей финансовой устойчивости компаний зарубежных и российских авторов, примененных к оценке риска дефолта компаний России по ценным бумагам. Применен индекс эффективности моделирования, что позволило определить наиболее эффективные модели.

2. Адаптированы интервальные оценки уровня финансовой устойчивости компаний к оценке риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России, что позволило повысить эффективность исследуемых моделей оценки финансовой устойчивости компаний, примененных к оценке риска неисполнения обязательств компаний России по ценным бумагам.

3. Предложена трехэтапная методика создания моделей вероятности неисполнения обязательств компаниями по ценным бумагам, предусматривающая отбор финансовых индикаторов (переменных моделей) на основе метода проверки статистических гипотез, корреляционного анализа и однофакторного регрессионного анализа, позволяющая разрабатывать модели вероятности дефолта компаний по ценным бумагам, учитывающих факторы финансового состояния деятельности

компаний за отчетный период и за период, предшествующий отчетному, что позволит повысить достоверность прогноза соответствующих рисков.

4. Разработана методика оценки достоверности построенных моделей, позволяющая проводить сравнительный анализ достоверности разработанных моделей и других моделей оценки финансовой устойчивости компаний. Предлагаемая методика оценки достоверности моделей предполагает проведение анализа применимости моделей к оценке риска дефолта компаний по ценным бумагам с применением критерия Стьюдента, критерия Крускала-Уоллиса, критерия Манна-Уитни и критерия Уилкоксона, а также проведение анализа эффективности моделей с применением индекса эффективности моделирования.

5. На основе предлагаемой методики построены ^й-модель и ргоЬй-модель оценки риска неисполнения обязательств компаний России по ценным бумагам, характеризующиеся повышенной достоверностью.

Теоретическая значимость исследования заключается в обосновании возможности повышения эффективности моделей оценки риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России при учете не только индикаторов, характеризующих финансовое состояние компании в отчетном периоде, но и показателей динамики финансовых индикаторов, а также средних значений финансовых индикаторов за 2 года работы компании (отчетный год и год, предшествующий отчетному). В работе предложена трехэтапная методика разработки моделей вероятности неисполнения обязательств по ценным бумагам, в которых используются данные группы финансовых индикаторов.

Практическая значимость заключается в построении ^й-модели и ргоЬй-модели оценки риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России на основе предложенной методики разработки моделей, учитывающей финансовые индикаторы, характеризующие работу компаний в отчетном периоде и в периоде, предшествующем отчетному.

Апробация работы. Результаты исследования использованы при осуществлении операций АО «КОШЕЛЕВ-БАНК» (гор. Самара) с ценными бумагами. Разработанные на основе предлагаемой методики ^й-модель и ршЬй-модель оценки

риска неисполнения обязательств компаний России по долговым ценным бумагам могут быть использованы в работе Самарского филиала ООО «Русфинанс Банк», согласно результатам экспертизы, проведенной Банком.

Основные научные и методологические положения диссертации опубликованы в научных журналах; докладывались и получили положительную оценку на международных и всероссийских конференциях: XI Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы экономики современных промышленных комплексов. Финансирование и кредитование в экономике России: методологические и практические аспекты» (гор. Самара, 2016 г.); XIII Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (гор. Самара, 2016 г.); XXI Международная научно-практическая конференция «Роль науки в развитии социума: теоретические и практические аспекты» (гор. Самара, 2016 г.); 13-я Международная научно-практическая конференция «Проблемы развития предприятий: теория и практика» (гор. Самара, 2014 г.); IX Всероссийская научно-практическая конференция «Математические модели современных экономических процессов, методы анализа и синтеза экономических механизмов. Актуальные проблемы и перспективы менеджмента организаций в России» (гор. Самара, 2014 г.); IX Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы экономики современных промышленных комплексов. Финансирование и кредитование в экономике России: методологические и практические аспекты» (гор. Самара, 2013 г.).

Публикации. Автором по теме исследования опубликовано 16 научных работ общим объемом 7,85 п.л. (личный вклад - 6,25 п.л.), в том числе 6 статей в научных изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ, общим объемом 4,3 п.л. (личный вклад - 3,45 п.л.).

Структура и объем диссертации определяется содержанием и логикой проведенного исследования, включает введение, четыре главы, заключение, список литературы из 128 наименований и приложения. Основная часть диссертации содержит 126 страниц текста, 42 таблицы, 14 рисунков.

ГЛАВА 1 ОСОБЕННОСТИ ЭМИССИИ, ОБОРОТА И НАДЁЖНОСТИ ЦЕННЫХ БУМАГ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

1.1 Структура рынка ценных бумаг Российской Федерации

Рынок ценных бумаг - это система экономических отношений между юридическими и физическими лицами, выпускающими (эмитирующими) ценные бумаги, и покупателями ценных бумаг. Рынок ценных бумаг (биржевой рынок) - составная часть финансового рынка.

Биржевой рынок позволяет осуществить переход капитала от денежной к производительной форме. Он создает рыночный механизм притока капиталов в наиболее эффективные отрасли хозяйствования.

Рассмотрим основные ценные бумаги, обращающиеся на российских биржах [1].

1. Акция — это доля владения компанией, закрепляющая права её владельца (акционера) на получение части прибыли акционерного общества в виде дивидендов, на участие в управлении акционерным обществом и на часть имущества, остающегося после его ликвидации, пропорционально количеству акций, находящихся в собственности у владельца. Общая величина капитала равна общей сумме номиналов всех выпущенных акций. Рыночная стоимость акции — это цена, по которой акция продаётся и покупается на биржевом рынке.

В 2017 году на внутрироссийском рынке были представлены акции 230 компаний. Капитализация рынка акций российских эмитентов составила 35,9 трлн руб. Наиболее капитализированный эмитент - ПАО "Сбербанк". Объем сделок с акциями на российском рынке в 2017 году составил 9,1 трлн руб. [1].

2. Корпоративная облигация - это финансовый инструмент, с помощью которого коммерческое предприятие может привлечь в свой бизнес дополнительные денежные средства. Эмитент, который выпускает данные ценные бумаги, сохраняет полный контроль над компанией без реструктуризации собственности. Кор-

поративные облигации позволяют эмитентам получать дополнительную прибыль за счет более низкой, чем банковский процент, ставки.

Различают краткосрочные и долгосрочные корпоративные облигации [2]. Краткосрочные облигации - это бескупонные облигации, то есть облигации, по которым не выплачивается сумма процентов. Доход по ним называется дисконтом. Как правило, торгуются ниже номинальной цены, но чем ближе дата погашения ценной бумаги, тем выше ее стоимость. Долгосрочные бонды обеспечивают владельцу не только возврат номинала, но и купонный (периодический) процент.

По способу выплат различают следующие виды облигаций [3]:

- облигации с купонной, фиксированной ставкой,

- облигации с купонной «плавающей» ставкой,

- облигации с купонной возрастающей ставкой.

В 2017 году на российском рынке были представлены корпоративные облигации 335 эмитентов. Объем внутреннего рынка корпоративных облигаций составил 11,4 трлн руб. Объем биржевых сделок с корпоративными облигациями в 2017 году составил 4,4 трлн. руб. [1]

3. Государственная облигация — это ценная бумага, выпускаемая государством и удостоверяющая договор государственного займа. Муниципальные облигации по своим характеристикам близки к государственным облигациям. Различие заключается в том, что собранные эмитентом средства расходуются на финансирование потребностей муниципальных бюджетов и программ, погашение и выплата процентов по облигациям осуществляются за счет доходов местного бюджета.

4. Еврооблигация - это облигация, номинированная в иностранной валюте. Эмитенты выпускают облигации, чтобы профинансировать текущую деятельность и новые проекты компании. Различают корпоративные и государственные еврооблигации.

Минимальный лот еврооблигаций, допущенных к торгам на Московской Бирже, составляет от 1 тыс. долларов США [5]. К эмитентам относятся россий-

ские компании, чья деятельность так или иначе связана с экспортно-импортными операциями или операциями с валютой. Преимуществом еврооблигаций является возможность их размещения одновременно на нескольких биржах.

5. Фьючерс - это срочный биржевой контракт, который обязывает инвестора осуществить покупку базового актива через определенный срок по той цене, которая была обозначена на момент заключения контракта. Инвестор выигрывает в случае роста цен на актив, а поставщику выгодно то, что в какую бы сторону цена не изменилась, договорная сумма все ровно будет оплачена.

Различают фьючерсы на товары (фьючерс на нефть, зерно и. др.), фьючерсы на акции и фьючерсы на покупку валюты.

6. Опцион — это биржевой контракт, предоставляющий покупателю право, но не обязательство, купить или продать указанный актив по определенной цене. Как и акции или облигации, опцион — это ценная бумага. Различают опционы на продажу и на покупку.

В 2017 году на российском биржевом рынке обращались 37 видов фьючерсов и 24 вида опционов. Суммарный объем торгов фьючерсами и опционами в 2017 году составил 26,4 трлн. руб. [1].

Рассмотрим крупнейшие биржевые биржи РФ [4], [5].

Самой крупной биржевой биржей в РФ является Московская биржа [6], возникшая в декабре 2011 г. в результате объединения конкурирующих на тот момент рынков ММВБ (Московская межбанковская валютная биржа) и РТС (Российская торговая система).

На биржевом рынке Московской биржи проводятся торги акциями, облигациями федерального займа (ОФЗ), региональными и корпоративными облигациями, суверенными и корпоративными еврооблигациями, инвестиционными паями, ипотечными сертификатами участия и биржевыми инвестиционными фондами. Расчеты по акциям происходят по технологии Т+2 (на второй день после заключения сделки).

На срочном рынке Московской биржи обращаются: фьючерсы на российские и иностранные акции, ОФЗ и еврооблигации Россия, контракты на драгоцен-

ные металлы (золото, серебро, платина, палладий, медь); фьючерсы на нефть и сахар; опционные контракты на некоторые из этих фьючерсов.

На валютном рынке Московской биржи ведутся торги такими валютами, как: доллар США (USD), евро (EUR), китайский юань (CNY), британский фунт (GBP) и др. Основными валютными парами являются: доллар США/рубль РФ и Евро/рубль РФ.

Второй по величине российской биржей является Санкт-Петербургская биржа [4].

Для организации торгов ценными бумагами на базе ЗАО "Биржи "Санкт-Петербург" в апреле 1997 года было создано Некоммерческое Партнёрство "Фондовая Биржа "Санкт-Петербург", а в январе 2009 года реорганизовано в ОАО "Санкт-Петербургская биржа". После приобретения площадки Фондовой биржей РТС на ее базе создавался срочный рынок FORTS. С 31 мая 2013 года товарные организованные торги, ранее проводимые на ОАО "Московская фондовая биржа", полностью переведены на площадку Санкт-Петербургской биржи.

Другие российские биржи значительно уступают данным торговым площадкам по объему торгов.

Участниками российского рынка ценных бумаг являются эмитенты ценных бумаг, инвесторы и профессиональные участники рынка ценных бумаг [7].

Эмитент — это организация, которая выпускает (эмитирует) ценные бумаги для развития и финансирования своей деятельности. Эмитентом может быть юридическое лицо, органы исполнительной власти или органы местного самоуправления, несущие от своего имени обязательства перед владельцами ценных бумаг по осуществлению прав, закреплённых этими ценными бумагами.

Инвесторы - это лица (юридические или физические), покупающие ценные бумаги от своего имени и за свой счет. Различают следующее основные виды инвесторов по ценным бумагам: частные инвесторы, корпоративные инвесторы, паевые инвестиционные фонды, негосударственные пенсионные фонды, коммерческие банки.

Рассмотрим порядок совершения операций частными инвесторами по ценным бумагам.

Количество частных инвесторов группы «Московская биржа» увеличивается. За 2017 г. количество частных инвесторов увеличилось на 18,8% по сравнению с 2016 годом и составило1310,3 тыс. чел. В 2017 г. доля активных клиентов (то есть клиентов, совершающих операции с ценными бумагами), составила в среднем 7,2% от числа уникальных клиентов, зарегистрированных в качестве частных инвесторов. В абсолютном значении количество активных частных клиентов увеличилось до 94,6 тыс. чел. [1].

В 2015 г. у частных инвесторов - резидентов появилась возможность открывать индивидуальные инвестиционные счета (ИИС), отличающиеся льготным режимом налогообложения при сроке инвестирования от трех лет. В течение 2017 г. количество ИИС, открываемых на Московской бирже, росло достаточно интенсивно: с 195,2 тыс. чел. в конце 2016 г. до 302 тыс. к концу 2017 г. В общем объеме сделок, совершенных физическими лицами на этой бирже в 2017 г., сделки с акциями занимают 72,1%. Иные виды ценных бумаг, такие как облигации, составляют в операциях частных инвесторов 27,9%.

Большой объем операций на российском рынке ценных бумаг осуществляется также с участием корпоративных инвесторов [8]. Корпоративные инвесторы - это действующие по ценным бумагам от своего имени юридические лица. В 2017 году количество корпоративных инвесторов на Московской бирже составило 17,8 тыс.

Инвестирование средств по ценным бумагам осуществляется также паевыми инвестиционными фондами. Паевые инвестиционные фонды - имущественные комплексы, без образования юридического лица, основанные на доверительном управлении имуществом фондов специализированной управляющей компанией с целью увеличения стоимости имущества фондов. Таким образом, паевый инвестиционный фонд формируется из денег инвесторов (пайщиков), каждому из которых принадлежит определённое количество паев.

Цель создания паевого инвестиционного фонда — получение прибыли на объединённые в фонд активы и распределение полученной прибыли между инвесторами (пайщиками) пропорционально количеству паёв. Инвестиционный пай (пай) — это именная ценная бумага, удостоверяющая право её владельца на часть имущества фонда, а также погашения (выкупа) принадлежащего пая в соответствии с правилами фонда. Инвестиционные паи, таким образом, удостоверяют долю инвестора в имуществе фонда и право инвестора получить из паевого инвестиционного фонда денежные средства, соответствующие этой доле, то есть погасить паи по текущей стоимости. Каждый инвестиционный пай предоставляет его владельцу одинаковый объём прав. Учёт прав владельцев инвестиционных паёв (реестр) ведётся независимой организацией.

Общее число паевых инвестиционных фондов на российском финансовом рынке (как для квалифицированных, так и для неквалифицированных инвесторов) в 2017 г. составило более 1,3 тыс. шт. За третий квартал 2017 г. суммарная стоимость чистых активов всех паевых инвестиционных фондов составила 2714 млрд руб. [1].

Крупными инвесторами по ценным бумагам являются негосударственные пенсионные фонды [9]. Негосударственные пенсионные фонды (НПФ) - это акционерные общества, исключительной деятельностью которых является негосударственное пенсионное обеспечение. Негосударственные пенсионные фонды формируют средства пенсионных резервов. НПФ могут размещать свои пенсионные резервы самостоятельно или через управляющие компании. НПФ вправе самостоятельно размещать средства в государственные и муниципальные ценные бумаги, ценные бумаги субъектов РФ, на банковский депозит или в объекты недвижимости. Для инвестирования в иные активы фонд должен привлекать управляющие компании.

В 2017 г. количество негосударственных пенсионных фондов в РФ составило 66 юридических лиц, среди которых 38 фондов допущены к системе обязательного пенсионного страхования. По итогам 2017 г. объем инвестиционных ресурсов негосударственных пенсионных фондов достиг 5289 млрд руб. Число уча-

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Болдырев Максим Андреевич, 2019 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Обзор Национальной ассоциации участников фондового рынка (НАУ-ФОР) «Российский фондовый рынок: 2017 год. События и факты». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: ЬЯр^/^^^^паиАэг.ги (дата обращения: 16.05.2018).

2. Барулин, С.В. Финансы: Учебник / С.В. Барулин. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 450 с.

3. Лушина, С.И. Финансы: Учебник / С.И. Лушина. - М.: Изд-во Российской экономической академии, 2008. - 431 с.

4. Официальный сайт ПАО «Санкт-Петербургская биржа» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: ЬА:р://8рЬехсЬап§е.сот/ (дата обращения: 15.05.2018).

5. Аналитическая записка «Развитие облигационного рынка» (июль 2017 г.). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: Шр:/А^^^сЬг.ги (дата обращения: 17.05.2018).

6. Официальный сайт ПАО «Московская биржа» [Электронный ресурс]. -Режим доступа: Шр://шоех.сот/ (дата обращения: 14.05.2018).

7. Родионова, Н.Н. Финансы / Н.Н. Родионова. - 3-е изд., испр. и доп. М.: ПРИОР, 2008. - 549 с.

8. Финансы: учебник для бакалавров / под ред. А. М. Ковалевой . - 6-е изд., перераб. и доп. - Москва : Юрайт , 2013 . - 443 с.

9. Ермасов, С.В. Страхование: учеб. для бакалавров по экон. специальностям / С.В. Ермасов, Н.Б. Ермасова . - 4-е изд., перераб. и доп. - Москва: Юрайт , 2013 . - 747с.

10. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая) [федеральный закон принят Государственной Думой РФ 21 октября 1994 г.; по состоянию на 22.06.2017 г.] - М.: Эксмо - Пресс, 2017 г.

11. Официальный сайт Информационной группы «Интер-факс»[Электронный ресурс]. - Режим доступа: Шр://1Ш:егГах.сош (дата обращения: 14.04.2018).

12. Официальный сайт Информационного агентства "РБК" [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.rbk.ru (дата обращения: 17.05.2018).

13. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» [федеральный закон принят Государственной Думой РФ 27 сентября 2002 г.; по состоянию на 13.07.2015 г.] - М.: Литагент «Законы РФ», 2015 г.

14. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // The Journal of Finance, September 1968, pp. 589 - 609.

15. Мазурова, И.И. Методы оценки вероятности банкротства предприятия: учеб. пособие / И.И. Мазурова, Н.П. Белозерова, Т.М. Леонова, М.М. Подшивало-ва. - СПб.: Издательство СПбГУЭФ, 2012. - 53 с.

16. Springate, Gordon L.V. Predicting the Possibility of Falture in a Canadian Firm. Unpublished M.B.A. Research Project, Simon Flasher Univercity, January 1978. In: Insolvency Prediction, E. Sands and Associates Inc.

17. Fulmer, Gohn G. at al. A Buncruptcy Classification Model For Small Firms, Journal of Commercial Bank Lending, July, 1984, pp. 25 - 37.

18. Ohlson J. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // Journal of Accounting Research, Vol. 18, No 1 (Spring, 1980), pp. 109 - 131.

19. Chesser D. Prediction loan noncompliance // The Journal of commercial Bank Landing, August, 1974, pp. 28 - 38.

20. Zmijewski M.E. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models // Journal of Accounting Research, Vol. 22, Studies on Current Econometric Issues in Accounting Research, 1984, pp. 59 - 82.

21. Савицкая, Г.В. Экономический анализ: учебник / Г.В. Савицкая. - 11-е изд., испр. и доп. - М.: Новое знание, 2005. - 651 с.

22. Патласов, О.Ю. Множественный дискриминантный анализ в моделях прогнозирования банкротства Альтмана: интерпретации и ограничения использования / О.Ю. Патласов // Аваль. - 2007. - №1. - С. 76 - 80.

23. Давыдова, Г.В. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий / Г.В.Давыдова, А.Ю.Беликов // Современная торговля. - 1999. - № 3.

24. Шеремет, А.Д. Финансы предприятий: менеджмент и анализ / А.Д. Шеремет, А.Ф. Ионова. - М.: ИНФРА-М, 2004.

25. Ковалев, В.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Учебник / В.В. Ковалев, О.Н. Волкова. - М.: КНОРУС, 2010.

26. Бариленко, В.И. Анализ финансовой отчетности: Учебное пособие / В.И. Бариленко, С.И. Кузнецов, Л.К. Плотникова, О.В. Кайро: под общей ред. В.И. Бариленко. - М.: КНОРУС, 2006.

27. Ермасова, Н.Б. Финансовый менеджмент. Конспект лекций / Н.Б. Ерма-сова. - Издательство: Юрайт-Издат, 2009. - 168 с.

28. Зайцева, О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме / О.П. Зайцева // Аваль. (Сибирская финансовая школа). - 1998. - № 11 -12.

29. Колышкин, А.В. Области применения моделей прогнозирования банкротства / А.В. Колышкин, С.А. Жилкин // Современные аспекты экономики. -2008. - № 10 (135).

30. Болдырев, М.А. Сравнительный анализ эффективности методов оценки риска неисполнения обязательств по облигациям / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Экономика и предпринимательство. - 2015. - № 5 (ч.1) (58 - 1). - С. 1144 -1150.

31. Григорьева, Т. И. Финансовый анализ для менеджеров: оценка, прогноз: учеб. для магистров / Т. И. Григорьева. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Юрайт, 2013. - 462 с.

32. Жиляков, Д. И. Финансово-экономический анализ (предприятие, банк, страховая компания): учебное пособие для вузов по специальностям "Финансы и кредит", "Бухгалтерский учет, анализ и аудит" / Д.И. Жиляков, В.Г. Зарецкая. -Москва : КНОРУС , 2012 . - 368 с.

33. Ришар, Ж. Аудит и анализ хозяйственной деятельности предприятия / Ж. Ришар. - М.: ЮНИТИ, 2008. - 624 с.

34. Глазов М.М. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебник / М.М. Глазов. - СПб.: ООО «Андреевский издательский дом», 2008. - 448 с.

35. Бариленко, В.И. Экономический анализ: учебное пособие / под общей редакцией В.И. Бариленко / Саратов: Саратовский государственный социально -экономический университет, 2010. - 188 с.

36. Донцова, Л.В. Анализ финансовой отчетности: учебное пособие / Л.В. Донцова, Н.А. Никифорова. - 2-е изд. - М.: Издательство «Дело и сервис», 2004. -336 с.

37. Ефимова, О.В. Финансовый анализ / О.В. Ефимова. - М.: Бухгалтерский учет, 2008. - 538 с.

38. Тотьмянина, К.М. Обзор моделей вероятности дефолта / К.М. Тотьмя-нина // Управление финансовыми рисками. - 2011. - №01 (25). - С. 12 - 24.

39. Буреева, Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП "STATISTICA". Учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики» / Н.Н. Буреева. - Нижний Новгород, 2007. - 112 с.

40. Евстропов, М.В. Оценка возможностей прогнозирования банкротства предприятий в России / М.В. Евстропов // Вестник ОГУ. - 2008. - №85. - С. 25 -32.

41. Бердникова, Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. пособие / Т.Б. Бердникова. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 215 с.

42. Бородина, Е.И. Финансы предприятий: Учебное пособие / Е.И. Бородина, Ю.С. Голикова, Н.В. Колчина, З.М. Смирнова; под ред. Е.И. Бородиной. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2005. - 208 с.

43. Дуплякин, В.М. Статистический анализ выборочных данных: учебное пособие / В.М. Дуплякин. - Самара: Издательство Самарского государственного аэрокосмического университета, 2010. - 110 с.

44. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В.Е. Гмурман. - М., Высшая школа, 2003. - 479 с.

45. Болдырев, М.А. Кластерный анализ переменных в моделях оценки риска неисполнения обязательств по облигациям по ценным бумагам / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Вестник Самарского государственного университета. Серия «Экономика и управление». - 2015. - № 9/2 (131). - С. 292 - 300.

46. Болдырев, М.А. Кластерный анализ моделей оценки риска неисполнения обязательств по облигациям / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Проблемы экономики современных промышленных комплексов. Финансирование и кредитование в экономике России: методологические и практические аспекты: сб. ст. XI Всероссийской научно-практической конференции. Вып. 11 / под ред. Д.А. Новикова. - Самара: Издательство СамНЦ РАН. - 2016. - С. 36 - 45.

47. Стоянова, Е.С. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник / Е.С. Стоянова, Т.Б. Крылова, М.А. Федотова и др.; под ред. Е.С. Стояновой. - М.: изд-во Перспектива, 2006. - 405 с.

48. Болдырев, М.А. К вопросу выбора способа оценки риска инвестирования в ценные бумаги / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Проблемы развития предприятий: теория и практика: материалы 13-й Международной науч.-практ. конф., 27 -28 ноября 2014 г. Редакционная коллегия: Г.Р. Хасаев, С.И. Ашмарина (отв. ред.) [и др.]. - Ч.1 - Самара: Изд-во Самарского государственного экономического университета. - 2014. - С. 85 - 93.

49. Ковалев, А. И. Анализ финансового состояния предприятия / А. И. Ковалев, В.П. Привалов. - 2 - е изд. перераб. и доп. - М.: Центр экономики и маркетинга, 2000. - 192 с.

50. Большаков, С.В. Финансы предприятий: теория и практика. Учебник / С.В. Большаков. - М.: Книжный мир, 2005 - 617 с.

51. Кукукина, И.Г. Финансовый менеджмент: Учебное пособие / И.Г. Куку-кина. - Иваново: "Иваново", 2006. - 137 с.

52. Болдырев, М.А. Оценка риска неисполнения обязательств при выпуске облигаций / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Математические модели современных экономических процессов, методы анализа и синтеза экономических механизмов. Актуальные проблемы и перспективы менеджмента организаций в Рос-

сии. Сборник статей IX всероссийской научно-практической конференции Вып. 9. Под ред. Зибарева А.Г., Новикова Д.А. Самарский государственный аэрокосмический университет. - 2014. - С. 11 - 18.

53. Болдырев, М.А. Определение интервальной оценки риска неисполнения обязательств российских компаний по ценным бумагам / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Проблемы экономики современных промышленных комплексов. Финансирование и кредитование в экономике России: методологические и практические аспекты. Сб. ст. IX Всероссийской научно-практической конференции Вып. 9. Под ред. Зибарева А.Г., Новикова Д.А. / Самарский государственный аэрокосмический университет. - 2013. - С. 27 - 33.

54. Болдырев, М.А. Методика построения моделей оценки риска неисполнения обязательств по ценным бумагам / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Тенденции развития науки и образования. - 2018. - №38, Ч.3. - С. 16 - 27.

55. Елисеева, И.И. Эконометрика: учебник / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др.: под. ред. И.И. Елисеевой. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 576 с.

56. Баканов, М.И. Теория экономического анализа / М.И. Баканов. - М.: Финансы и статистика, 2014. - 37 с.

57. Бланк, И.А. Экономический анализ / И.А Бланк. - М: Издание, 2014. -

315 с.

58. Малыхин, В. И. Финансовая математика / В. И. Малыхин. - М: ЮНИТИ-ДАНА, 2014. - 856 с.

59. Литвинов, Д.В. Анализ финансового состояния предприятия / Д.В. Литвинов. - СПб.: Стрикс, 2007. - 105 с.

60. Павлова, Л.Н. Финансовый менеджмент / Л.Н. Павлова. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. - 410 с.

61. Болдырев, М.А. Эффективность оценок риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России и США / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Экономика и предпринимательство. - 2017. - № 4 (ч.1) (81-1). - С. 1209 - 1215.

62. Рублева, Г.В. Математическая статистика: статистические критерии проверки гипотез. Учебно-методическое пособие для студентов очной формы обучения технических и инженерных специальностей / Г.В. Рублева. - Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2014. - 50 с.

63. Финансы: Учебник / Под ред. проф. В.А. Слепова. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. - 602 с.

64. Сорокина, Е.М. Теоретический аспект анализа платежеспособности организации Е.М. Сорокина // Известия Иркутской государственной экономической академии. - 2012. - № 2. - С. 80.

65. Балабанов, И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта / И.Т. Балабанов. - М. : Финансы и статистика, 2005. - 112 с.

66. Черников, И.С. Бухгалтерский учет и анализ финансово-хозяйственной деятельности на малом предприятии / И.С. Черников. - М. : Юрайт, 2003. - 256 с.

67. Сахирова, И.П. Анализ финансовой устойчивости компании / И.П. Са-хирова // Финансовый учет и аудит. - 2010. - № 3. - С.45.

68. Сироткин, С.А., Кельчевская Н.Р. Финансовый менеджмент на предприятии / С.А. Сироткин, Н.Р. Кельчевская. - М.: 2011. - С.99.

69. Ефимова, О.В. Финансовый анализ: современный инструментарий для принятия экономических решений. Учебник. - М.: Издательство «Омега-Л», 2010. - С.37.

70. Ковалев, В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности / В.В. Ковалев. - М.: Финансы и статистика, 2006. -432 с.

71. Балабанов, И.Т. Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта / И.Т. Балабанов. - 4-е изд., доп. - М.: Финансы и статистика, 2007. -208 с.

72. Болдырев, М.А. Корреляционный анализ как инструмент построения моделей оценки риска неисполнения обязательств компаний по ценным бумагам / М.А. Болдырев // Тенденции развития науки и образования. - 2018. - №44 - (в печати).

73. Болдырев, М.А. Анализ эффективности финансовых индикаторов при разработке моделей оценки риска неисполнения обязательств компаний России по ценным бумагам / М.А. Болдырев // Синергия наук. - 2018. - №29. - (в печати).

74. Болдырев, М.А. Контроль мультиколлинеарности переменных при построении моделей вероятности неисполнения обязательств компаний России по ценным бумагам / М.А. Болдырев // Вектор экономики. - 2018. - №11. - (в печати).

75. Бланк, И.А. Финансовый менеджмент: Учебный курс / И.А. Бланк. - 3-е изд., перераб. и доп. - К.: Эльга, Ника - Центр, 2008. - 656 с.

76. Бочаров, В.В. Управление денежным оборотом предприятий и корпораций / В.В. Бочаров. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 144 с.

77. Шапкин, А. Э. Финансовый менеджмент / А. Э. Шапкин. - М: Дашков и К, 2014. - 339 с.

78. Шоломицкий, А.Г. Финансовый менеджмент / А.Г. Шоломицкий. - М: ГУ ВШЭ, 2014. - 382 с.

79. Жарковская, Е.П., Бродский Б.Е., Бродский И.Б. Антикризисное управление / Е.П. Жарковская, Б.Е. Бродский, И.Б. Бродский. - М.: Издательство «Оме-га-Л», 2011. - С.60.

80. Захарова, Ю.Н. Платежеспособность предприятия, ее анализ и пути укрепления / Ю.Н. Захарова // Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития. - 2013. - № 1. - С. 335.

81. Иванов, В.В. Ликвидность и платежеспособность компании: общее и особенное / В.В. Иванов // Сборник научных статей «Проблемы системной модернизации экономики России: социально-политический, финансово-экономический и экологический аспекты». - СПб.: Институт бизнеса и права, 2010. - С. 56.

82. Романовский, М.В. Финансы предприятий / М.В. Романовский. - М.: Высшая школа, 2007. - 648 с.

83. Уткин, Э.А. Экономика, рынок, предпринимательство / Э.А. Уткин. -М.: Финансы и статистка, 2009. - 351 с.

84. Филина, Ф.Н. Финансовый менеджмент / Ф.Н. Филина. - М: Гросс Медиа, 2015. - 171 с.

85. Фомичев, А.Н. Финансовый менеджмент / А.Н. Фомичев. - М: Дашков и К, 2014. - 411 с.

86. Николаева, Г.А. Финансовый менеджмент / Г.А. Николаева. - М., При-ор-издат, 2011. - 352 с.

87. Бизнес - планирование: Учебник / под ред. В.М. Попова и С.И. Ляпунова. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 672 с.

88. Балабанов, И.Т. Риск - менеджмент / И.Т. Балабанов. - М.: Финансы и статистика, 2014. - 412 с.

89. Брызгалин, А.В. Учетная политика организации для целей анализа / А.В. Брызгалин. - М.: Налоги и финансовое право, 2007. - 200 с.

90. Гончаров, Д.С. Комплексный подход к управлению для российских компаний / Д.С. Гончаров. - М.: Вершина, 2014. - 164 с.

91. Мельников, А.В. Аудит и анализ. Учебное пособие / А.В. Мельников. -М: Анкил, 2014. - 178 с.

92. Мизиковский, И.Е. Бухгалтерский управленческий учет: курс-минимум / И.Е. Мизиковский. - М.: Магистр, 2014. - 110 с.

93. Трактаров, Г.А. Финансовая среда предпринимательства: учебное пособие для вузов / Г.А. Трактаров. - М: Финансы и статистика, 2014. - 33 с.

94. Хаертфельдер, М. Учет и анализ / М. Хаертфельдер. - С-Пб: Питер, 2014. - 415 с.

95. Ковалева, А.М. Финансы фирмы: Учебник / А.М. Ковалева, М.Г. Лапуста, Л.Г. Скамай. - 3-е изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА - М, 2009. - 496 с. -(Серия «Высшее образование»).

96. Лисицина, Е.В. Управление активами предприятия / Е.В. Лисицина. -М.: ПРИОР, 2008. - 420 с.

97. Дерябин, А.А. Система ценообразования и финансов, пути совершенствования / А.А. Дерябин. - М.: Политиздат, 2008. - 318 с.

98. Самохвалова, А.Р. Учет и анализ / А.Р. Самохвалова - М: Палеотип,

2014. - 155 с.

99. Лобанов, А.А. Энциклопедия анализа / А.А. Лобанов. - 3-е издание. - М: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 210 с.

100. Пошерстник, Н.В. Денежные потоки на современном предприятии: пособие / Н.В. Пошерстник - М.: Проспект, 2014. - 552 с.

101. Ермасова, Н.Б. Бухгалтерский учет организации / Н.Б. Ермасова. - М: Альфа, 2014. - 515 с.

102. Караванова, Б.П. Учет и анализ организации: Учебное пособие / Б.П. Караванова. - М.: Финансы и статистика, 2014. - 128 с.

103. Шохин, Е.И. Учет и анализ / Е.И. Шохин. - М: ИД ФБК - Пресс, 2014. -

569 с.

104. Кабанов, А.А. Способы повышения эффективности управления денежными потоками с помощью инструментов cash management / А.А. Кабанов // Вестник ТГЭУ. - 2013. - №1 (65). - С.101.

105. Подольский, В.И. Аудит: Учебник для вузов / В.И. Подольский, Г.Б. Поляк, А.А. Савин, Л.В. Сотникова; под ред. проф. В. И. Подольского. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 2006. - 432 с.

106. Садовникова, Н.А. Методология организации статистического наблюдения за затратами финансовых организаций / Н.А. Садовникова, Е.С. Дарда: монография - Ярославль: Издательство МНЭПУ, 2013. - 187 с.

107. Цепенок, Я.А. Управление портфелем ценных бумаг на предприятии / Я.А. Цепенок. - М.: Лаборатория книги, 2012 - 100 с.

108. Шарп, У. Инвестиции / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бэйли - М.: ИН-ФРА -М, 2014. - 848 с.

109. Официальный сайт ООО "Сбондс.ру" [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ru.cbonds.info/ (дата обращения: 14.06.2018).

110. Официальный сайт рейтингового агентства Moody's Investors Service [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.moodys.com (дата обращения: 17.06.2018).

111. Абчук, В.А. Учет и аудит / В.А. Абчук. - М: Юнити, 2014. - 51 с.

112. Ступаков, В.С. Учет и аудит / В.С. Ступаков. - М: Финансы и статистика, 2014. - 451 с.

113. Болдырев, М.А. Кластерный анализ эффективности финансовых коэффициентов при оценке риска неисполнения обязательств по ценным бумагам в России и США /В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Успехи современной науки. -2017. - № 1, Том 3. - С. 44 - 54.

114. Болдырев, М.А. Статистический анализ эффективности финансовых коэффициентов при оценке риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России и США / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Успехи современной науки. - 2017. - № 4, Том 7. - С. 24 - 33.

115. Болдырев, М.А. Статистический анализ факторов риска неисполнения обязательств эмитентов ценных бумаг в России и США / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев. // Финансовые исследования. - 2017. - №4 (57). - С. 40 - 51.

116. Болдырев, М.А. К вопросу анализа риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России и США / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев. // Национальная ассоциация ученых. Ежемесячный научный журнал. - 2016. - №5 (21). - С. 20 - 23.

117. Болдырев, М.А. Сравнительный анализ способов оценки риска неисполнения обязательств по ценным бумагам компаний России и США / В.М. Дуплякин, М.А. Болдырев // Управление большими системами (УБС'2016) [Электронный ресурс]: Материалы XIII Всерос. школы-конф. молодых ученых, 5 - 9 сент. 2016 г, Самара / под общ. ред. Д.А. Новикова, В.Г. Засканова; Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова; Самарский университет. - 2016. - С. 396 - 408.

118. Фабоцци, Ф. Управление инвестициями / Ф. Фабоцци. - Издательство «Инфра-М», 2000. - 140 с.

119. Буренин, А.Н. Управление портфелем ценных бумаг / А.Н. Буренин. -М., Научно-техническое общество имени академика СИ. Вавилова, 2008. - 440 с.

120. Лисица, М.И. Модели и алгоритмы финансового инвестирования. Учебное пособие / М.И. Лисина. - Москва, 2014. - 134 с.

121. Борисов, Е. Ф. Экономика: Справочник / Е. Ф. Борисов, А. А. Петров, Ф.Ф. Стерликов. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 400 с.

122. Васильева, Н.Э. Формирование цены в рыночных условиях / Н.Э. Васильева, Л.И. Козлова . - М.: Интел - Синтез, 2008. - 328 с.

123. Кабанков, В.И. Цена и качество продукции / В.И. Кабанков. - М.: Финансы и кредит, 2007. - 217 с.

124. Дроговоз, П.А. Управление стоимостью инновационного промышленного предприятия / П.А. Дроговоз. - Москва; МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2013. -240 с.

125. Болдырев, М.А. Анализ особенностей оценки риска неисполнения обязательств компаний России и компаний США по ценным бумагам / М.А. Болдырев // Центральный научный вестник. - 2018. - Том 3 №22 (63). - (в печати).

126. Шеремет, А.Д. Налоги и налогообложение предприятий / А.Д. Шеремет. - М.: ИНФРА - М, 2009. - 310 с.

127. Прыкин, Б.В. Экономический анализ предприятия / Б.В. Прыкин. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2009. - 360 с.

128. Басовский, Л. Е. Теория экономического анализа / Л. Е. Басовский. -М.: Инфра - М, 2009. - 222 с.

Приложение А (справочное) Учитываемые группы финансовых коэффициентов

Приложение Б (справочное)

Вероятность применимости финансовых индикаторов к оценке риска дефолта компаний Российской Федерации

по ценным бумагам

Вероятность выполнения

№ п/п Характеристики финансового состояния Обозначение гипотезы Н1 о применимости финансового индикатора

Критерий Стьюдента Критерий Фишера

I Показатели динамики финансового состояния компании

Показатели динамики факторов, характеризующих активы компании

1 Внеоборотные активы Д%ВА 14,6 58,2

2 Оборотные активы Д%ОА 56,3 >99,9

3 Величина активов Д%А 34,4 >99,9

4 Материальные активы Д%М 73,5 >99,9

5 Запасы Д%з 14,2 88,7

6 Краткосрочная дебиторская задолженность Д%кдз 57,5 >99,9

7 Краткосрочные финансовые вложения Д%КФВ 26,3 18,3

8 Сумма денежных средств организации Д%ДС 67,9 >99,9

9 Собственные оборотные средства Д%СОбС 78,3 >99,9

10 Дебиторская задолженность Д%ОА 56,0 >99,9

11 Основные средства Д%ос 42,3 >99,9

Показатели динамики факторов, характеризующих пассивы компании

12 Собственные средства Д%ск 69,0 >99,9

13 Заемные средства Д%зк 74,3 >99,9

14 Долгосрочные обязательства Д%ДО 66,6 >99,9

15 Краткосрочные обязательства Д%ко 68,1 >99,9

16 Нераспределенная прибыль Д%НРП 92,1 >99,9

17 Краткосрочная кредиторская задолженность Д%ККЗд 67,8 >99,9

18 Краткосрочные кредиты и займы Д%ККЗ 86,1 >99,9

19 Долгосрочные кредиты и займы Д%ДКЗ 72,7 >99,9

Показатели динамики факторов, характеризующих доходы, расходы и финансовые

результаты компании

20 Выручка от продажи продукции Д%в 97,6 99,9

21 Себестоимость проданных товаров и услуг Д%с 89,1 >99,9

22 Суммарные затраты на производство и про- Д%сз 63,4 >99,9

дажу продукции

23 Проценты к уплате Д%Пр 90,4 >99,9

24 Валовая прибыль Д%вп 5,4 >99,9

25 Прибыль от продаж Д%ППР 65,0 >99,9

26 Прибыль до налогообложения Д%ПДН 47,5 >99,9

27 Величина убытка компании Д%у 88,0 >99,9

28 Чистая прибыль компании Д%чп 85,8 >99,9

II Финансовые коэффициенты

Коэффициенты финансовой устойчивости

29 Коэф-т оборотных активов коА 69,3 70,5

30 Коэф-т платежеспособности кПС 25,5 96,6

31 Коэф-т финансирования оборотных активов кФ.ОА 7,5 >99,9

32 Коэф-т краткосрочных обязательств кФ.ОА 95,3 83,1

33 Коэф-т кассовой обеспеченности краткосрочной кредиторской задолженности кКЗ 55,8 >99,9

34 Коэф-т долга кД >99,9 66,2

35 Коэф-т материальных активов кМА 82,0 2,9

36 Коэф-т автономии кА >99,9 54,9

37 Коэф-т обеспеченности оборотных активов перманентным капиталом кОА кПК 93,7 99,9

38 Коэф-т структуры активов кСА 77,9 >99,9

39 Коэф-т обеспеченности активов собственными оборотными средствами кА кСОбС 54,2 99,7

40 Коэф-т утраты финансовой автономии кУФА 24,9 96,6

41 Коэф-т финансовой обеспеченности процентов к уплате кпр 85,1 >99,9

42 Коэф-т убыточности собственного капитала кУСК 66,0 >99,9

43 Коэф-т убыточности продаж кУП 56,4 >99,9

44 Коэф-т кассовой обеспеченности заемного капитала кЗК 8,4 >99,9

45 Коэф-т обеспеченности внеоборотных активов собственным капиталом кВА кСК 95,8 >99,9

46 Коэф-т оборачиваемости запасов кОз 76,2 >99,9

47 Коэф-т обеспеченности краткосрочных обязательств оборотными активами кКО кОА 54,2 99,3

48 Коэф-т ликвидных активов клА 60,9 99,8

49 Коэф-т обеспеченности основных средств собственным капиталом кОС кСК 84,7 85,9

50 Коэф-т обеспеченности оборотных активов собственным капиталом кСК кОА 98,4 99,9

51 Коэф-т структуры заемных средств ь- лс.з.с. 24,5 15,1

52 Коэф-т краткосрочной задолженности кк.з. 24,5 15,4

53 Коэф-т структуры долгосрочных вложений Ь- лс.д.в. 76,8 >99,9

54 Коэф-т перманентного капитала кп.к. 96,6 32,6

55 Коэф-т собственных оборотных средств ь- лс.о.с. 99,6 88,7

56 Обеспеченность оборотных активов собственным капиталом кОА кСК 83,5 99,8

57 Коэф-т чистого оборотного капитала ъ- лч.о.к. 92,1 >99,9

58 Коэф-т маневренности собственного капитала Ь- лм.с.к. 88,3 >99,9

59 Коэф-т мобильности материальных активов ъ- лм.м.а. 67,8 >99,9

60 Коэф-т структуры оборотных активов ъ- лс.о.а. 41,4 70,5

61 Обеспеченность запасов перманентным капиталом ъ- лз.п.к. 56,9 >99,9

62 Обеспеченность запасов собственными оборотными средствами кз.с.об.с. 32,2 >99,9

63 Соотношение дебиторской и кредиторской задолженности ь- Лд.к.з. 68,6 >99,9

64 Структура перманентного капитала ь- Лс.п.к. 99,8 >99,9

Коэффициенты ликвидности

65 Коэф-т текущей ликвидности ь- Лтл 34,1 99,5

66 Коэф-т промежуточного покрытия кп.п. 58,2 >99,9

67 Коэф-т абсолютной ликвидности ка.л. 11,2 72,5

Коэффициенты оборачиваемости и обратные им коэффициенты

68 Коэф-т оборачиваемости активов к0 99,9 99,7

69 Коэф-т оборачиваемости запасов ко кЗ 88,9 >99,9

70 Коэф-т оборачиваемости краткоср. обязательств ко КК0 16,6 >99,9

71 Коэф-т оборачив. дебиторской задолженности к0 кДЗ 2,2 >99,9

72 Коэф-т оборачиваемости заемного капитала ко кЗК 99,9 99,8

73 Коэф-т оборачиваемости ликвидных активов ко кЛА 23,3 >99,9

74 Оборачиваемость перманентного капитала ко кПК 55,7 >99,9

75 Коэф-т самоокупаемости ко кс/с 42,9 >99,9

76 Оборачиваемость кредиторской задолженности ко кКЗ 20,7 >99,9

77 Оборачиваемость долгосрочных обязательств ко кДо 67,1 >99,9

78 Оборачиваемость внеоборотных активов ко кВА 49,4 7,6

79 Оборачиваемость собственного капитала ко кСА 93,1 99,5

80 Оборачиваемость основных средств ко кос 74,4 >99,9

81 Оборачиваемость денежных средств ко кДС 65,3 >99,9

82 Коэффициент платежеспособности по краткосрочным обязательствам ь "-п.к.о. 89,7 >99,9

83 Коэффициент платежеспособности по процентам к уплате ь■ п.п. 71,8 >99,9

Коэффициенты рентабельности компании

84 Коэф-т аккумулированной прибыли кНП >99,9 31,6

85 Рентабельность активов по прибыли до налогообложения КПДН >99,9 >99,9

86 Коэф-т обеспеченности краткосрочных обязательств прибылью от продаж кППР 99,9 >99,9

87 Коэф-т обеспеченности краткосрочных обязательств прибылью до налогообложения кПДН 97,4 >99,9

88 Рентабельность продаж по прибыли от продаж КППР 91,6 >99,9

89 Рентабельность собственного капитала по прибыли до налогообложения пСК КПДН 16,3 >99,9

90 Рентабельность активов по чистой прибыли КЧП >99,9 >99,9

91 Рентабельность продаж по чистой прибыли КЧП 97,7 >99,9

92 Рентабельность активов по прибыли от продаж КППР >99,9 96,4

93 Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли пСК КЧП 22,9 >99,9

94 Рентабельность заемного капитала по при- пЗК КППР 99,9 >99,9

были от продаж

95 Обеспеченность процентов к уплате прибылью от продаж ]Пр°Ц кППР 85,1 >99,9

96 Рентабельность заемного капитала по чистой прибыли пЗК КЧП 99,9 >99,9

97 Рентабельность краткосрочных обязательств по чистой прибыли пКО КЧП 97,8 >99,9

98 Рентабельность долгосрочных обязательств по чистой прибыли пДО КЧП 69,0 >99,9

99 Рентабельность продукции по чистой прибыли Rc/c КЧП 88,7 >99,9

100 Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли пСК КЧП 22,9 >99,9

101 Рентабельность оборотных активов по чистой прибыли пОА КЧП 99,9 >99,9

102 Рентабельность внеоборотных активов по чистой прибыли пВА КЧП 99,9 >99,9

103 Рентабельность перманентного капитала по прибыли до уплаты процентов пПК КПДП 99,6 >99,9

104 Рентабельность перманентного капитала по прибыли до налогообложения пПК КПДН 99,9 >99,9

105 Рентабельность перманентного капитала по чистой прибыли пПК КЧП 99,8 >99,9

106 Рентабельность материальных активов по чистой прибыли пМА КЧП 67,9 >99,9

107 Рентабельность основных средств по прибыли до налогообложения пОС КПДН 70,7 >99,9

III Средние значения финансовых коэффициентов за 2 года работы компании (отчетный год и год, предшествующий отчетному)

Средние значения коэффициентов финансовой устойчивости за 2 года работы компании (отчетный год и год, предшествующий отчетному)

108 Коэф-т оборотных активов коА 78,6 37,5

109 Коэф-т платежеспособности кпз 27,8 74,5

110 Коэф-т финансирования оборотных активов кФ.ОА 12,3 >99,9

111 Коэф-т краткосрочных обязательств кФ.ОА 87,9 79,9

112 Коэф-т кассовой обеспеченности краткосрочной кредиторской задолженности кКЗ 69,4 87,1

113 Коэф-т долга кУ 99,9 25,4

114 Коэф-т материальных активов км 88,3 55,8

115 Коэф-т автономии к. >99,9 32,7

116 Коэф-т обеспеченности оборотных активов перманентным капиталом .к..О.А. кПК 73,7 52,3

117 Коэф-т структуры активов ксА 80,4 >99,9

118 Коэф-т обеспеченности активов собственными оборотными средствами кА кСОбС 31,4 99,1

119 Коэф-т утраты финансовой автономии кУФЗ 27,3 74,4

120 Коэф-т финансовой обеспеченности процентов к уплате кп. 99,9 98,1

121 Коэф-т убыточности собственного капитала кУСЗ 81,3 >99,9

122 Коэф-т убыточности продаж куП 71,5 >99,9

123 Коэф-т кассовой обеспеченности заемного капитала к-К 62,8 >99,9

124 Коэф-т обеспеченности внеоборотных активов собственным капиталом -В-кСК 91,5 >99,9

125 Коэф-т оборачиваемости запасов к°3 72,6 >99,9

126 Коэф-т обеспеченности краткосрочных обязательств оборотными активами кКО кОА 14,2 99,2

127 Коэф-т ликвидных активов к.Л3 24,0 81,6

128 Коэф-т обеспеченности основных средств собственным капиталом к-О- кСК 80,2 >99,9

129 Коэф-т обеспеченности оборотных активов собственным капиталом кСК кОА 84,9 96,6

130 Коэф-т структуры заемных средств 3з лс.з.с. 25,5 52,7

131 Коэф-т краткосрочной задолженности кз.з. 49,1 40,9

132 Коэф-т структуры долгосрочных вложений 3з лс.д.в. 78,6 >99,9

133 Коэф-т перманентного капитала кп.к. 97,6 75,9

134 Коэф-т собственных оборотных средств 3з 96,7 30,4

135 Обеспеченность оборотных активов собственным капиталом кОА кСК 91,8 85,7

136 Коэф-т чистого оборотного капитала 3з лч.о.к. 21,2 >99,9

137 Коэф-т маневренности собственного капитала 3з лм.с.к. 87,3 >99,9

138 Коэф-т мобильности материальных активов 3з 27,8 5,9

139 Коэф-т структуры оборотных активов 3з лс.о.а. 69,9 91,2

140 Обеспеченность запасов перманентным капиталом 3з лз.п.к. 65,2 >99,9

141 Обеспеченность запасов собственными оборотными средствами 3з лз.с.о.с. 64,3 >99,9

142 Соотношение дебиторской и кредиторской задолженности 3з лд.к.з. 75,2 >99,9

143 Структура перманентного капитала 3з с.п.к. 99,9 98,2

Средние значения коэффициентов ликвидности за 2 года работы компании (отчетный год и год, предшествующий отчетному)

144 Коэф-т текущей ликвидности 3з лтл 72,5 >99,9

145 Коэф-т промежуточного покрытия кп.п. 68,3 >99,9

146 Коэф-т абсолютной ликвидности ка.л. 27,6 99,9

Средние значения коэффициентов оборачиваемости и обратных им коэффициентов за 2 года работы компании (отчетный год и год, предшествующий отчетному)

147 Коэф-т оборачиваемости активов ко кА 99,7 99,8

148 Коэф-т оборачиваемости запасов ко кЗ 75,3 >99,9

149 Коэф-т оборачиваемости краткоср. обязательств ЪзО кКО 19,6 >99,9

150 Коэф-т оборачив. дебиторской задолженности кЗО- кДЗ 75,7 >99,9

151 Коэф-т оборачиваемости заемного капитала к-О- кЗК 99,7 >99,9

152 Коэф-т оборачиваемости ликвидных активов кО кЛА 16,8 >99,9

153 Оборачиваемость перманентного капитала кО кПК 65,7 87,7

154 Коэф-т самоокупаемости к0 Кс/с 5,1 >99,9

155 Оборачиваемость кредиторской задолженности кО- кКЗ 49,8 >99,9

156 Оборачиваемость долгосрочных обязательств к0 кД0 68,2 >99,9

157 Оборачиваемость внеоборотных активов к--кВА 25,2 54,5

158 Оборачиваемость собственного капитала ко кСА 87,1 >99,9

159 Оборачиваемость основных средств ко к0С 37,0 >99,9

160 Оборачиваемость денежных средств ко кДС 94,2 >99,9

161 Коэффициент платежеспособности по краткосрочным обязательствам - "-п.к.о. 24,6 >99,9

162 Коэффициент платежеспособности по процентам к уплате - "-п.п. 77,8 >99,9

Средние значения коэффициентов рентабельности компании за 2 года (отчетный год и год, предшествующий отчетному)

163 Коэф-т аккумулированной прибыли кнп >99,9 99,9

164 Рентабельность активов по прибыли до налогообложения Кпдн >99,9 12,3

165 Коэф-т обеспеченности краткосрочных обязательств прибылью от продаж кППР 98,4 99,9

166 Коэф-т обеспеченности краткосрочных обязательств прибылью до налогообложения кпдн 99,0 >99,9

167 Рентабельность продаж по прибыли от продаж Г.П КППР 92,8 >99,9

168 Рентабельность собственного капитала по прибыли до налогообложения пСК кпдн 80,5 >99,9

169 Рентабельность активов по чистой прибыли КЧП >99,9 64,0

170 Рентабельность продаж по чистой прибыли Т?П КЧП 20,7 >99,9

171 Рентабельность активов по прибыли от продаж -•А КППР >99,9 99,9

172 Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли пСК КЧП 81,3 >99,9

173 Рентабельность заемного капитала по прибыли от продаж В-К ПППР 99,8 >99,9

174 Обеспеченность процентов к уплате прибылью от продаж -Про-кППР 99,8 99,9

175 Рентабельность заемного капитала по чистой прибыли пЗК КЧП >99,9 43,8

176 Рентабельность краткосрочных обязательств по чистой прибыли пКО КЧП 99,5 >99,9

177 Рентабельность долгосрочных обязательств по чистой прибыли пДО КЧП 85,1 >99,9

178 Рентабельность продукции по чистой прибыли КЧП 98,6 >99,9

179 Рентабельность собственного капитала по чистой прибыли пСК КЧП 81,3 >99,9

180 Рентабельность оборотных активов по чистой прибыли п0А КЧП >99,9 99,8

181 Рентабельность внеоборотных активов по чистой прибыли пВА КЧП >99,9 >99,9

182 Рентабельность перманентного капитала по прибыли до уплаты процентов пПК КПДП 99,5 >99,9

183 Рентабельность перманентного капитала по прибыли до налогообложения ккпК КПДН >99,9 >99,9

184 Рентабельность перманентного капитала по чистой прибыли ККПК КЧП >99,9 >99,9

185 Рентабельность материальных активов по чистой прибыли К>М КЧП 98,7 8,2

186 Рентабельность основных средств по прибыли до налогообложения КК°К КПДН 72,9 >99,9

Приложение В (справочное)

Корреляционная таблица средних значений финансовых индикаторов за 2 года работы компании, примененных к оценке риска дефолта компаний Российской Федерации по ценным бумагам

Финансовые индикаторы Р-СК КОА КПО Р/ВА КСК О-ВА КСК О "-м.с.к. О "-с.п.к. Р-О КЗК КСА Р-О КДС КНП КППО КПДН /рП пППР //А пППР О-ЗК пППР О-Проо КППР О-КО //ДО рс/с О-ОА О-ВА /)ПК "ПДП /)ПК "ПДН Р-ПК

//СОР КОА 1

КПО 0,19 1

рА КСК 0,15 0,15 1

РрВА КСК -0,06 0,11 0,13 1

км.с.к. -0,11 -0,12 -0,04 -0,08 1

ксрок. -0,44 -0,27 -0,41 -0,47 0,17 1

РРРР Кд 0,16 0,17 0,13 -0,15 -0,11 -0,10 1

кзк 0,32 0,43 0,24 0,10 -0,09 -0,42 0,46 1

К°О 0,10 0,13 0,04 0,07 -0,97 -0,17 0,14 0,09 1

Р-О КДС -0,10 -0,13 0,00 -0,13 0,21 0,17 -0,07 -0,12 -0,22 1

КНП 0,38 0,57 0,31 0,22 -0,11 -0,60 0,19 0,55 0,10 -0,15 1

КППО 0,12 0,47 0,20 0,01 -0,07 -0,24 0,09 0,25 0,06 -0,08 0,55 1

КПДН 0,09 0,25 0,16 -0,01 -0,04 -0,28 -0,02 0,10 0,04 -0,07 0,42 0,51 1

-/П ПППР -0,03 0,10 -0,05 0,06 0,02 -0,04 0,19 0,13 -0,02 0,06 0,09 0,14 -0,01 1

-/А ПППР 0,25 0,60 0,25 0,01 -0,11 -0,36 0,34 0,40 0,09 -0,17 0,71 0,74 0,38 0,17 1

Р-ЗК ПППР 0,24 0,60 0,24 0,01 -0,06 -0,32 0,24 0,53 0,05 -0,10 0,62 0,67 0,30 0,11 0,82 1

/.Про/ КППР 0,17 0,91 0,16 0,07 -0,04 -0,21 0,20 0,49 0,04 -0,10 0,56 0,60 0,20 0,11 0,73 0,78 1

-рКО 0,09 0,24 0,16 -0,04 -0,04 -0,27 -0,02 0,07 0,04 -0,07 0,42 0,50 0,99 -0,01 0,37 0,30 0,18 1

//ДО -0,07 0,18 -0,01 -0,05 0,01 0,13 0,15 0,09 -0,01 -0,30 0,10 0,13 0,04 0,01 0,20 0,24 0,21 0,05 1

„с/с КЧП 0,10 0,17 0,11 0,01 -0,12 -0,13 -0,06 -0,02 0,13 -0,08 0,30 0,09 0,11 -0,04 0,10 0,08 0,11 0,23 0,03 1

О-ОА 0,25 0,39 0,10 -0,14 -0,16 -0,41 0,17 0,20 0,14 -0,14 0,53 0,30 0,33 0,04 0,48 0,30 0,25 0,37 0,04 0,27 1

— ВдР 0,08 0,30 0,62 0,12 -0,08 -0,42 0,21 0,25 0,09 -0,03 0,49 0,32 0,32 0,02 0,46 0,37 0,28 0,33 0,04 0,20 0,30 1

О-ПК пПДП 0,32 0,41 0,15 0,03 -0,26 -0,54 0,26 0,22 0,29 -0,19 0,56 0,28 0,26 0,03 0,55 0,34 0,29 0,26 0,08 0,16 0,67 0,39 1

О-ПК пПДН 0,33 0,43 0,15 0,16 -0,23 -0,60 0,17 0,25 0,26 -0,19 0,65 0,34 0,27 0,03 0,59 0,38 0,32 0,27 0,05 0,20 0,70 0,43 0,90 1

О-ПК 0,33 0,40 0,15 0,17 -0,21 -0,62 0,16 0,24 0,23 -0,17 0,66 0,31 0,25 0,03 0,56 0,35 0,29 0,26 0,04 0,24 0,71 0,42 0,89 0,98 1

Приложение Г (справочное)

Вероятность применимости финансовых индикаторов к оценке риска дефолта компаний США по ценным бумагам

Вероятность выполнения

№ п/п Характеристики финансового состояния Обозначение гипотезы Н1 о применимости финансового индикатора

Критерий Стьюдента Критерий Фишера

I Показатели динамики финансового состояния компании

Показатели динамики факторов, характеризующих активы компании

1 Внеоборотные активы Д%ВА 69,0 >99,9

2 Оборотные активы Д%ОА 42,4 >99,9

3 Величина активов Д%А >99,9 >99,9

4 Материальные активы Д%М 65,3 >99,9

5 Запасы Д%З 53,8 >99,9

6 Краткосрочная дебиторская задолженность Д%кдз 68,9 >99,9

7 Краткосрочные финансовые вложения Д%КФВ 24,0 >99,9

8 Сумма денежных средств организации Д%ДС 89,2 >99,9

9 Собственные оборотные средства Д%СОбС 91,3 >99,9

10 Дебиторская задолженность Д%ДЗ 19,6 99,9

11 Основные средства Д%ос 17,8 91,8

Показатели динамики факторов, характеризующих пассивы компании

12 Собственные средства Д%ск 73,4 >99,9

13 Заемные средства Д%зк 68,0 >99,9

14 Долгосрочные обязательства Д%ДО 85,4 >99,9

15 Краткосрочные обязательства Д%ко 8,8 99,9

16 Нераспределенная прибыль Д%НРП 70,7 >99,9

17 Краткосрочная кредиторская задолженность Д%ККЗд 87,1 >99,9

18 Краткосрочные кредиты и займы Д%ККЗ 61,6 22,9

19 Долгосрочные кредиты и займы Д%ДКЗ 77,8 >99,9

Показатели динамики факторов, характеризующих доходы, расходы и финансовые