Текст книги "Аналитическая фабрика. Как настроить финансовую аналитику под задачи бизнеса"

2.4. Определение минимального остатка средств на счете: использование техники VaR. Инструменты рационирования остатка денежных средств

Поддержание оптимального уровня ликвидности – важнейшая задача финансовой службы любой компании. Избыток ликвидных активов у компании – с одной стороны, залог ее устойчивости, а с другой – потеря потенциального дохода. Найти компромисс в подобных случаях всегда непросто, для этого требуются дополнительные аналитические обоснования. Одним из возможных вариантов получения такого рода обоснований является использование расчета VaR – пожалуй, наиболее популярного показателя в современной практике финансового риск-менеджмента.

Базовая параметрическая модель расчета VaR выглядит следующим образом:

VaR = S × δ × d,

где S – стоимость актива (портфеля, проекта);

d – квантиль нормального распределения (количество стандартных отклонений, соответствующих уровню доверительной вероятности) (табл. 12);

δ – среднеквадратическое отклонение доходности актива.

Если числовая выборка меньше 30, то тогда для повышения точности расчетов n в знаменателе формулы заменяют на n – 1.

Наиболее популярными в аналитической практике являются уровни доверительной вероятности 0,95 и 0,99 и соответствующие им значения квантилей.

Экономический смысл расчета показателя VaR состоит в том, чтобы оценить максимально возможные убытки от изменения стоимости финансового инструмента (портфеля активов) компании, которое может произойти за данный период времени с заданной вероятностью. Иными словами, вычисление величины VaR проводится с целью обосновать утверждение следующего типа: «Мы уверены с вероятностью X%, что наши потери не превысят Y долларов в течение следующих N дней».

Данную логику, безусловно, можно применить и к определению минимального остатка средств, которые должна иметь компания на счете. Для этого можно воспользоваться показателем VaR при условии нормального распределения, взяв за основу следующую параметрическую модель:

VaR = μ – d × δ,

где μ – математическое ожидание (средняя величина) остатка денежных средств на конец рабочего дня;

d – квантиль нормального распределения, соответствующий заданному уровню доверительной вероятности;

δ – стандартное отклонение остатка денежных средств на конец рабочего дня.

Иными словами, показатель VaR с заданной степенью вероятности и будет показывать тот минимальный остаток денежных средств, который должен находиться на счете компании:

где ДС – средний остаток денежных средств за период (например, день);

d – квантиль нормального распределения для доверительной вероятности 95 %.

Учитывая специфику расчета показателя VaR для определения минимального остатка денежных средств на счете, необходимо иметь накопленную статистику о поведении остатка в предшествующие периоды. Статистическая выборка должна охватывать период, превышающий 250 рабочих дней, для того, чтобы результаты использования данного метода были репрезентативны. С последующим добавлением новых отчетных периодов будет повышаться качество получаемых оценок.

Для рационирования действий с остатком денежных средств помимо показателя VaR можно использовать и иные реперные точки. Например, определенные границы колебания остатка можно получить, используя правило трех сигм, значения медианы, первого и третьего квартиля. Так, в соответствии с правилом трех сигм почти все колебания исследуемого показателя (в нашем случае – это остаток денежных средств на конец рабочего дня) укладываются в интервал:

x^– – 3δ < x_i < x^– + 3δ,

где x_i – фактическое значение остатка денежных средств на конец рабочего дня;

x^– – среднее значение остатка денежных средств на конец рабочего дня за накопленный ретроспективный период;

δ – среднеквадратическое отклонение значения остатка денежных средств на конец рабочего дня.

Правило трех сигм (3δ) предполагает, что с вероятностью не менее чем 99,7 % все значения нормально распределенной случайной величины лежат в интервале [x^– – 3δ; x^– – 3δ]. Графически использование правила трех сигм с целью контроля значимости отклонений показано на рис. 2.11.

Оценивая существенность отклонения фактических остатков денежных средств от их средней величины, нужно руководствоваться следующим:

● отклонения нормальны, если разница между фактическим значением и средним значением остатка денежных средств за исследуемый период не превышает значения среднеквадратического отклонения;

● отклонения не существенны, если разница между фактическим значением и средним значением остатка денежных средств за исследуемый период находится в интервале от одного до двух среднеквадратических отклонений;

● отклонение существенно и требует вмешательства, если расхождение фактического значения и среднего значения остатка денежных средств за исследуемый период в два раза превышает значение среднеквадратического отклонения.

Для анализа поведения остатка денежных средств на счете помимо уже используемых статистических показателей математического ожидания и стандартного отклонения можно использовать и другие: медиану, первый и третий квартили.

Медиана (от лат. mediāna – середина) – это такое число выборки, при котором ровно половина элементов выборки больше него, а другая половина меньше него. С точки зрения поведения случайной величины медианой является такое число, при котором вероятность получить значение случайной величины справа от него равна вероятности получить значение слева. Можно также сказать, что медиана – это 50-й персентиль, 0,5-й квантиль или второй квартиль выборки.

Квантиль в статистике – значение, которое заданная случайная величина не превышает с фиксированной вероятностью. Принято выделять два значения квантиля:

● 0,25-квантиль называется также первым (или нижним) квартилем (от лат. quarta – четверть);

● 0,75-квантиль называется третьим (или верхним) квартилем.

Разность между третьим и первым квартилями называется интерквартильным размахом (Interquartile range). Он служит характеристикой разброса распределения величины и является неким аналогом дисперсии. Медиана и интерквартильный размах могут быть использованы вместо математического ожидания и дисперсии в случае распределений с большими выбросами (хвостами) либо при невозможности вычисления последних.

Для расчета величины первого и третьего квартиля можно воспользоваться функцией MS Excel:

КВАРТИЛЬ.ИСКЛ(диапазон; номер квартиля).

При этом номер квартиля выставляется равным 1 или 3, в зависимости от того, какой квартиль рассчитывается.

В табл. 13 приведены исходные данные, характеризующие поведение остатка денежных средств за 110 рабочих дней, и проведен расчет ключевых статистических показателей, описанных выше.

Визуализируем полученные границы колебания остатка денежных средств, используя точечную диаграмму (рис. 2.12). График свидетельствует о том, что бо́льшая часть значений остатка на конец дня попадает в диапазон одного среднеквадратического отклонения, что можно охарактеризовать как стабильное поведение. Более 95 % всех значений попало в диапазон двух среднеквадратических отклонений. Лишь дважды за исследуемый период у компании имели место экстраординарные поступления, которые вышли за границы трех среднеквадратических отклонений. Действия менеджмента по балансированию притоков и оттоков денежных средств можно охарактеризовать как достаточно жесткие с точки зрения контроля оттоков: большая часть значений, находящихся ниже среднего остатка, не превышает отклонения в пределах одной сигмы, а значения, превышающие это отклонение, расположены близко к ее границе. Иными словами, менеджмент компании, используя различные инструменты (перенос сроков платежей, отказ от отдельных платежей в текущем периоде, поэтапная оплата и др.), не допускает чрезмерных оттоков.

На рис. 2.13 поверх визуализации метода трех сигм наложены значения медианы и квартилей. Эти величины наряду со значениями среднеквадратических отклонений можно использовать для обоснования величины неснижаемого остатка или максимального остатка. Представим их несколько иначе (рис. 2.14) и сформулируем определенные действия для менеджмента по управлению остатком денежных средств.

Так, в соответствии с проведенными расчетами минимальный остаток средств должен составлять 203 503 руб., и с вероятностью 95 % фактический остаток не опустится ниже этой цифры. Вместе с тем данная нижняя граница реально может быть поднята до уровня x^– – δ (2 068 426 руб.) или его округленного значения (2 млн руб.). Тогда при планировании платежей на день менеджмент компании должен исходить из необходимости обеспечивать данный неснижаемый остаток. По договоренности с обслуживающим банком на него могут начисляться проценты, а в случае экстраординарных платежей у компании есть гарантированный запас ликвидности. При ужесточении финансовой политики размер неснижаемого остатка может быть привязан к величине первого квартиля (2 892 749 руб.).

Аналогичным образом следует обосновать величину максимального остатка средств на счете. Такого рода границами для него могут выступать уровни x^– + 2δ, x^– + δ или величина третьего квартиля. Соответственно, чем ближе к среднему значению устанавливается контрольный показатель, тем более жесткой должна быть политика. Наиболее оправданным в рассмотренном случае представляется уровень x^– + δ (7 851 132 руб.) или его округленное значение (8 млн руб.).

Накопленные на счете компании средства свыше этой величины должны размещаться на депозит. В моей практике такого рода размещения проводились на еженедельной основе. Этот срок позволял обеспечивать минимальный уровень доходности (при этом спред доходности ко вкладам более длительного срока размещения был не очень значительным), использовать накопленные средства для проведения крупных платежей без существенного переноса сроков, наконец, накапливать операционный ресурс для осуществления будущих инвестиций.

Если необходимо оценить минимальный остаток за более долгий промежуток времени, найденное значение корректируется на требуемый временной период:

ДС_min^t = ДС_min × √N,

где N – временной горизонт в N дней.

Величину минимального остатка можно оценить, базируясь на данных о прогнозных значениях остатка, полученных методом трендового анализа, в основе которого лежит построение уравнения регрессии. Однако в целях получения более объективных результатов найденные прогнозные значения величин остатка денежных средств необходимо корректировать на индекс сезонности соответствующего периода:

ДС^TR = ДС_n+1^forecast × I_s

ДС_n+1^forecast = a × T_n+1 + b

где I_s – индекс сезонности для i-го периода;

a и b – коэффициенты уравнения регрессии, определяющиеся методом наименьших квадратов:

Алгоритм расчета минимального остатка выглядит следующим образом.

1. На основе имеющихся ретроспективных данных о величинах остатка денежных средств за предыдущие периоды строим уравнение регрессии, где в качестве Т выступает порядковый номер рассматриваемого периода.

2. С учетом полученных прогнозных данных на предстоящий год определяем среднее значение остатка денежных средств по каждому периоду.

3. По данным о величинах среднемесячных остатков определяем среднее значение остатка за все рассматриваемые периоды.

4. Определяем индекс сезонности для каждого периода как отношение среднего значения остатка денежных средств за соответствующий месяц к среднему значению по всем периодам.

5. Проводим корректировку полученных прогнозных значений остатка денежных средств на коэффициент сезонности.

Однако такого рода аналитика – это прежде всего прогноз, достоверность которого, оцененная с помощью коэффициента детерминации R², может быть достаточно низкой, учитывая месячный уровень агрегации. Если же исключить влияние инвестиционных платежей и строить прогноз, отталкиваясь от результатов операционной деятельности, то значения остатка денежных средств могут быть приближены к фактическим.

Рассмотрим пример прогнозирования поведения остатка денежных средств. В качестве шага периода используем месяц (табл. 14).

Данные представлены за три года помесячно. Таким образом, общее число периодов, относимых к выборке, составляет 36. Последующие прогнозные значения начнутся с 37-го периода.

Выполним действия по описанному выше алгоритму.

1. Построим уравнение регрессии.

Реализуем это несколькими вариантами и покажем, что полученный результат будет одинаков.

Вариант 1

Используем формулы метода наименьших квадратов, которые были приведены выше. Для упрощения расчетов дополним таблицу с исходными данными промежуточными результатами (табл. 15).

Тогда:

В результате уравнение регрессии имеет вид:

Y = 7 910 668,65 + 282 569,71 × X.

Вариант 2

Свободный член (b) и параметр, стоящий при независимой переменной (a), можно найти стандартными средствами MS Excel. Для этого следует использовать функции ОТРЕЗОК и НАКЛОН соответственно. Иными словами, результат выполнения функции ОТРЕЗОК позволит получить значение свободного члена в уравнении регрессии:

ОТРЕЗОК(известные значения y;известные значения x),

где известные значения y – зависимое множество наблюдений или данных;

известные значения x – независимое множество наблюдений или данных,

или

ОТРЕЗОК(диапазон данных, характеризующих значения остатков денежных средств; диапазон данных, характеризующих значения порядковых номеров периодов) = 7 910 668,65.

Результат выполнения функции НАКЛОН позволит получить значение параметра, стоящего при независимой переменной в уравнении регрессии:

НАКЛОН(известные значения y;известные значения x)

или

НАКЛОН(диапазон данных, характеризующих значения остатков денежных средств; диапазон данных, характеризующих значения порядковых номеров периодов) = 282 569,71.

В результате уравнение регрессии также имеет вид:

Y = 7 910 668,65 + 282 569,71 × X.

С помощью функции КВПИРСОН можно определить коэффициент детерминации R² найденного уравнения, чтобы оценить, насколько точно оно позволяет описать имеющийся массив исходных данных:

КВПИРСОН(известные значения y;известные значения x)

или

КВПИРСОН(диапазон данных, характеризующих значения остатков денежных средств; диапазон данных, характеризующих значения порядковых номеров периодов) = 0,6125.

Чем ближе R² к 1, тем выше точность полученного уравнения, а следовательно, и прогноза.

Стандартная ошибка уравнения вычисляется с помощью функции СТОШYX:

СТОШYX(известные значения y;известные значения x)

или

СТОШYX(диапазон данных, характеризующих значения остатков денежных средств; диапазон данных, характеризующих значения порядковых номеров периодов) = 2 402 158,64.

В соответствии с методом наименьших квадратов 68 % точек должны располагаться в пределах одной стандартной ошибки найденного уравнения регрессии от линии уравнения и примерно 95 % – в пределах двух стандартных ошибок. Точка (фактическое значение остатка денежных средств), находящаяся в более чем 2 стандартных ошибках от линии наименьших квадратов, называется выбросом и требует первостепенного исследования.

Вариант 3

Используем для построения уравнения регрессии пакет MS Excel «Анализ данных» (рис. 2.15).

В параметрах для расчета уравнения регрессии необходимо задать входной интервал Y, который содержит зависимую переменную (значения остатка денежных средств за исследуемый период), входной интервал Х, который содержит независимую переменную (порядковые значения номеров периодов), выбрать место, где должны будут появиться результаты расчетов (рис. 2.16).

После нажатия «ОК» система выдаст таблицу (табл. 16).

В столбце «Коэффициенты» показано, что наилучшим образом описываемый массив данных характеризует уравнение:

Y = 7 910 668,65 + 282 569,71 × X.

При этом коэффициент R² составил 0,6125.

Таким образом, результат абсолютно идентичен полученным ранее.

Вариант 4

Еще один вариант – трендовый анализ, который позволяет не только получить уравнение регрессии, но и визуализировать результат.

Для этого на основании массива исходных данных строим график, где в качестве Х выступают номера периодов, а в качестве Y – значения остатка денежных средств. Кликнув на построенном графике правой кнопкой мыши, выбираем команду «Добавить линию тренда» (Add Trendline) (рис. 2.17).

В появившемся окне выбираем интересуемый формат линии тренда (Format Trendline), например линейный (Linear), отмечаем флажки «Показывать уравнение на диаграмме» (Display Equationon Chart) и «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R²» (Display R-Squared Value on Chart). Итогом этих действий станет появление в указанном месте графика (рис. 2.18).

Полученное уравнение имеет вид:

Y = 282 570 × X + 8E + 06.

Такого рода значения довольно часто можно увидеть на графике при выводе уравнения тренда. Выполнить с его помощью последующее прогнозирование не представляется возможным. В таких случаях необходимо левой кнопкой мыши кликнуть на рамку с выведенным уравнением и выбрать «Формат» в редакторе «Работа с диаграммами». Далее нажать «Формат выделенного фрагмента» (Format Selection), щелкнуть на параметре «Число» (Number) и указать числовой формат (например, с 2 знаками после запятой) (рис. 2.19).

В результате уравнение регрессии приобретает необходимый для последующей аналитики вид (рис. 2.20).

Найденное уравнение полностью соответствует полученным ранее и имеет вид:

Y = 7 910 668,65 + 282 569,71 × X.

При этом если задать в параметрах тренда число периодов, на которое нужно сделать прогноз (например, на 12), то можно увидеть фактический результат расчетов по найденному уравнению (рис. 2.21).

Подставляя в качестве Х порядковое значение очередного прогнозного периода, можно определить прогнозную величину остатка денежных средств:

Y_{январь2019} = 7 910 668,65 + 282 596,71 × 37 = 18 365 748;

ДС ^forecast_{январь2019} = 18 365 748.

Построим трендовые модели для степенной, логарифмической, полиномиальной (4 степени) и экспоненциальной функций (рис. 2.22).

Ввиду того, что из всех приведенных трендовых моделей степенная модель имеет наилучший коэффициент детерминации (он ближе всех к 1), в качестве альтернативного сценария проведем расчет прогнозных значений остатка денежных средств с помощью соответствующего уравнения:

Y = 5 494 889,57 × X^0,31.

Подставляя в качестве Х порядковое значение очередного прогнозного периода, можно определить прогнозную величину остатка денежных средств:

Y_{январь2019} = 5 494 889,57 × 37^0,31 = 16 830 674;

ДС ^forecast_{январь2019} = 16 830 674.

Сведем для удобства последующих расчетов все фактические и прогнозные значения в формат таблицы (табл. 17).

2. Проведем расчет средних значений за каждый месяц.

Для модели линейного тренда средний остаток денежных средств за январь определяется следующим образом:

Для модели степенного тренда средний остаток денежных средств за январь будет другим:

По аналогии проводим расчет средних значений для остальных месяцев.

3. Проведем расчет среднего остатка денежных средств в целом за год.

Рассчитаем остаток денежных средств за год для модели линейного тренда:

А так будет выглядеть его значение для модели степенного тренда:

4. Определим индекс сезонности для каждого месяца по формуле:

Так, для модели линейного тренда индекс сезонности за январь определяется следующим образом:

А вот он же для модели степенного тренда:

Проводим расчет индекса сезонности для остальных месяцев. В расчете индексов будет меняться только значение числителя. Обратите внимание: среднее значение индексов сезонности за весь период (в данном случае – год) должно составлять 1.

5. Проведем корректировку спрогнозированных величин остатков на индексы сезонности.

Для модели линейного тренда скорректированный остаток денежных средств за январь равен:

ДС^TR = ДС_n+1^forecast × I_S = 18 365 748 × 0,71 = 12 975 243.

Для модели степенного тренда скорректированный остаток денежных средств за январь будет другим:

ДС^TR = ДС_n+1^forecast × I_S = 16 830 674 × 0,71 = 11 930 385.

Итоговые результаты расчетов представлены в табл. 18.

Расширяя имеющийся массив данных полученными таким образом прогнозными значениями, аналитик, применяя модель VaR, может определить минимальную величину остатка средств на счете и установить размер денежных средств, размещаемых под процент.

2.5. Оценка стоимости чистых активов

В мировой практике для оценки финансовой устойчивости используется такой абсолютный показатель, как стоимость чистых активов.

Общий порядок расчета величины стоимости чистых активов установлен приказом Минфина России от 28.08.2014 № 84н. Настоящий Порядок распространяется на все организационно-правовые формы[37]37
  C 1 сентября 2014 г. вместо ОАО и ЗАО появились публичные (ПАО) и непубличные (АО) акционерные общества – см. Федеральный закон от 05.05.2014 № 99-ФЗ «О внесении изменений в главу 4 части первой Гражданского кодекса Российской Федерации и о признании утратившими силу отдельных положений законодательных актов Российской Федерации».


[Закрыть], установленные Гражданским кодексом Российской Федерации, кроме кредитных организаций и акционерных инвестиционных фондов. Например, определение стоимости чистых активов для обществ с ограниченной ответственностью представлено в статье 30 Федерального закона от 08.12.1998 № 14-ФЗ «Об обществах с ограниченной ответственностью» (в ред. от 27.10.2018 г.).

В соответствии с действующим российским законодательством под стоимостью чистых активов[38]38
  Приказ Минфина России от 28.08.2014 № 84н «Об утверждении Порядка определения стоимости чистых активов».


[Закрыть] понимается величина, определяемая путем вычитания из суммы активов компании, принимаемых к расчету, суммы ее пассивов, принимаемых к расчету[39]39
  Данный порядок расчета распространяется на акционерные общества, общества с ограниченной ответственностью, государственные унитарные предприятия, муниципальные унитарные предприятия, производственные кооперативы, жилищные накопительные кооперативы, хозяйственные партнерства и не распространяется на кредитные организации, акционерные инвестиционные фонды.


[Закрыть].

Принимаемые к расчету активы включают все активы, за исключением дебиторской задолженности учредителей (участников, акционеров, собственников, членов) по взносам (вкладам) в уставный капитал (уставный фонд, паевой фонд, складочный капитал), по оплате акций.

Принимаемые к расчету обязательства включают все обязательства, за исключением доходов будущих периодов, признанных организацией в связи с получением государственной помощи, а также в связи с безвозмездным получением имущества.

Объекты бухгалтерского учета, учитываемые на забалансовых счетах, при определении стоимости чистых активов к расчету не принимаются.

Порядок расчета стоимости чистых активов в соответствии с действующим российским законодательством приведен в табл. 19.

Необходимо отметить, что положительная величина и рост стоимости чистых активов положительно влияют на финансовую устойчивость компании. Поэтому в действующем российском законодательстве стоимость чистых активов часто используется в качестве оценочного параметра, который сопоставляется с различными показателями финансовой деятельности компании. В частности, для различных организационно-правовых форм предусматривается обязанность уменьшения уставного капитала (его аналогов) в случае, если стоимость чистых активов окажется меньше его величины. Кроме того, в этом случае оговаривается и невозможность распределения и использования прибыли, в том числе на выплату дивидендов. Так, в соответствии со ст. 74, 90, 99, 114 ГК РФ:

● если вследствие понесенных полным товариществом убытков стоимость его чистых активов станет меньше размера его складочного капитала, полученная товариществом прибыль не распределяется между участниками до тех пор, пока стоимость чистых активов не превысит размер складочного капитала;

● если по окончании второго или каждого последующего финансового года стоимость чистых активов общества с ограниченной ответственностью окажется меньше уставного капитала, общество обязано объявить об уменьшении своего уставного капитала и зарегистрировать его уменьшение в установленном порядке. Если стоимость указанных активов общества становится меньше определенного законом минимального размера уставного капитала, общество подлежит ликвидации;

● если по окончании второго и каждого последующего финансового года стоимость чистых активов акционерного общества окажется меньше уставного капитала, общество обязано объявить и зарегистрировать в установленном порядке уменьшение своего уставного капитала. Если стоимость указанных активов общества становится меньше определенного законом минимального размера уставного капитала, общество подлежит ликвидации. Акционерное общество не вправе объявлять и выплачивать дивиденды, если стоимость чистых активов акционерного общества меньше его уставного капитала и резервного фонда либо станет меньше их размера в результате выплаты дивидендов;

● если по окончании финансового года стоимость чистых активов компании, основанной на праве хозяйственного ведения, окажется меньше размера уставного фонда, орган, уполномоченный создавать такие компании, обязан произвести в установленном порядке уменьшение уставного фонда. Если стоимость чистых активов становится меньше размера, определенного законом, компания может быть ликвидирована по решению суда.

Для акционерных обществ связь чистых активов с элементами собственного капитала установлена Законом об акционерных обществах. В частности, наряду с принятием решений в области изменения уставного капитала и выплаты дивидендов определение стоимости чистых активов необходимо акционерным обществам при выкупе собственных акций у акционеров. Однако прежде, чем подробно исследовать эту ситуацию, еще раз обратимся к процедуре принятия решений в области уменьшения уставного капитала. Так, в Законе об акционерных обществах отмечается, что в течение 30 дней с даты принятия решения об уменьшении своего уставного капитала акционерное общество обязано письменно уведомить об этом решении своих кредиторов, сообщив им новый размер уставного капитала. Далее в течение 30 дней с момента отправки указанного уведомления либо со дня опубликования акционерным обществом сообщения о принятом решении любой кредитор вправе обратиться к обществу с письменным требованием о прекращении или досрочном исполнении обязательств и возмещении связанных с этим убытков (п. 1 ст. 30 указанного закона). Кроме того, кредиторы вправе потребовать от общества досрочного прекращения или исполнения обязательств и возмещения им убытков в случае, если акционерное общество в разумный срок не примет решение об уменьшении своего уставного капитала или о ликвидации.

Понятие разумного срока в ГК РФ не конкретизировано, однако таковым можно условно считать 6 месяцев плюс 5 рабочих дней. Причина этого заключается в следующем. Информация о соотношении стоимости чистых активов и уставного капитала представляется на годовом общем собрании при утверждении годовой бухгалтерской отчетности. Согласно п. 1 ст. 47 Закона об акционерных обществах годовое общее собрание акционеров проводится в сроки, устанавливаемые уставом общества, но не ранее чем через два месяца и не позднее чем через шесть месяцев после окончания финансового года. То есть шесть месяцев – это самый поздний срок, когда акционеры могут принять необходимое решение. Пять дней – срок, необходимый для государственной регистрации изменений, вносимых в устав. Отсчет срока начинается с момента окончания соответствующего финансового года. Если годовое собрание акционеров не будет проведено в установленный срок, то разумный срок продлевается на время, необходимое для созыва нового общего собрания (40 дней).

Если стоимость чистых активов будет меньше законодательно установленного минимального размера уставного капитала, то, как отмечалось ранее, акционерное общество обязано принять решение о своей ликвидации (п. 4 ст. 99 ГК РФ; п. 4 ст. 35 Закона об акционерных обществах). Если акционерное общество самостоятельно не примет решение о ликвидации, то оно может быть ликвидировано в судебном порядке (п. 2 ст. 61 ГК РФ). Поскольку информация о нарушениях, допущенных акционерным обществом, поступает прежде всего в налоговые органы, то именно они обычно подают иск о его ликвидации. При этом иск о ликвидации компании может быть предъявлен в течение трех лет с момента правонарушения (что составляет общий срок исковой давности), поэтому, даже если через год или два после правонарушения стоимость чистых активов акционерного общества в несколько раз превысит размер его уставного капитала, обществу все равно грозит ликвидация за неправомерную деятельность в прошлом.

Необходимо отметить, что соотношение между стоимостью чистых активов и уставным капиталом следует прогнозировать заранее – до окончания отчетного года, поскольку у общества не будет возможности законным путем увеличить стоимость чистых активов. Причина этого связана с тем, что стоимость чистых активов определяется по данным бухгалтерского баланса, который составляется в текущем году на основании данных о хозяйственной деятельности за прошедший год. Поэтому, если их стоимость окажется недостаточной, увеличить ее можно будет лишь путем оформления сделок задним числом, что незаконно.

Наконец, еще один важный аналитический аспект – выкуп собственных акций у акционеров компании. Данная процедура, так же как и все остальные, связана с изменением величины собственного капитала компании и влияет тем самым на ее финансовую устойчивость, в целях обеспечения которой государством также введены некоторые ограничения.

В частности, акционерное общество не вправе покупать размещенные им обыкновенные акции, если стоимость чистых активов меньше (или окажется меньше в результате приобретения) порогового уровня. В качестве порогового уровня принимается наименьший из трех показателей: уставный капитал, резервный фонд, разница между ликвидационной (определяется в уставе) и номинальной стоимостями размещенных привилегированных акций (ст. 73 Закона об акционерных обществах). При этом на покупку собственных акций акционерное общество может потратить не более 10 % стоимости чистых активов (п. 5 ст. 76 закона), которая определяется на дату принятия решения, после которого у акционера возникает право требовать от общества выкупа акций, принадлежащих этому акционеру, а именно (п. 1 ст. 75 Закона об акционерных обществах):

● при решении о реорганизации общества или заключении крупной сделки, которое должно быть одобрено общим собранием акционеров;

● при решении о внесении изменений и дополнений в устав общества или утверждении устава общества в новой редакции, ограничивающих права акционеров.

В обоих случаях акционеры могут требовать от акционерного общества выкупа акций, если они голосовали против принятия этих решений либо не принимали участия в голосовании.

Очевидно, что роль чистых активов в обеспечении финансовой устойчивости значительна, а порой от их величины зависит само существование компании.

В табл. 20 представлен пример расчета стоимости чистых активов компании в динамике за пять лет и проведено сопоставление с величиной уставного капитала. По результатам анализа можно констатировать: величина чистых активов компании значительно превышает размер уставного капитала, что полностью удовлетворяет требованиям законодательства.