Предмет. Развитие алгоритмов стресс-тестирования компаний реального сектора экономики. Цели. Обобщение алгоритмов стресс-тестирования и оценка гипотезы об устойчивости металлургических компаний к внешним шокам. Методология. Использовались общенаучные принципы и методы исследования: абстрагирование, обобщение подходов отечественных и иностранных авторов к стресс-тестированию и отраслевому анализу. Результаты. Разработана методика агрегированного прямого однофакторного исторического стресс-тестирования на основе нисходящего (top-down) подхода, включающая три этапа. На первом этапе выявляются параметры стресс-тестирования: стресс-факторы, переменные и постоянные параметры моделей. В качестве стресс-фактора определена выручка, подверженная влиянию рыночного риска. На втором этапе обосновываются алгоритмы прогнозирования параметров стресс-тестирования, затем рассчитываются прогнозные значения переменных и постоянных параметров модели, оценивается волатильность стресс-фактора, рассчитываются доверительные интервалы, обосновываются сценарии стресс-тестирования. На заключительном этапе анализируются результаты стресс-тестирования. Методика была апробирована на данных металлургических предприятий, всего исследовалась финансовая отчетность 454 организаций. Выводы. Компании выбранных видов деятельности, особенно компании первой группы (20% компаний, на которые приходится 80% выручки), имеют высокую степень устойчивости в краткосрочном периоде, благодаря своей операционной эффективности, что обеспечивает непрерывность деятельности. В долгосрочном периоде предприятия металлургии имеют недостаточную степень устойчивости вследствие высокой кредитной нагрузки, компенсирующей агрессивную дивидендную политику, и недостаточных инвестиций в поддержание производственных мощностей и обеспечение безопасности производства.
Ключевые слова: оценка рисков, стресс-тестирование, металлургия
Список литературы:
Данилова Е.О., Марков К.В. Макропруденциальное стресс-тестирование финансового сектора: международный опыт и подходы Банка России // Деньги и кредит. 2017. № 10. С. 3–15. URL: Link
Вершинина О.В., Лабушева Я.Г., Султаниев И.С. Роль стресс-тестирования в управлении рисками страховой компании // Бизнес. Образование. Право. 2019. № 1. С. 132–136. URL: Link
Дюндик К.А., Кохно П.А. Особенности управления интегрированными отраслевыми компаниями // Научный вестник оборонно-промышленного комплекса России. 2017. № 3. С. 30–50. URL: Link
Малкина М.Ю., Овчаров А.О. Индекс финансового стресса как обобщающий индикатор финансовой нестабильности // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2019. № 3. С. 38–54. URL: Link
Коршикова М.В. Диверсификация в управлении хозяйственными рисками: метод анализа иерархий // Вестник АПК Ставрополья. 2015. № 2. С. 259–263. URL: Link
Григорян А.А. Использование стресс-тестирования при прогнозировании финансовой устойчивости организаций // Международный бухгалтерский учет. 2011. № 6. С. 45–49. URL: Link
Лядова Ю.О. Анализ факторов, влияющих на финансовую устойчивость предприятия, и методики их оценки // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 4. С. 175–179. URL: Link
Beaver W.H. Financial Ratio as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 1966, no. 4, pp. 71–111. URL: Link
Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 1968, vol. 23, no. 4, pp. 589–609. URL: Link
Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Лылов А.И. Экономический анализ устойчивого развития субъектов хозяйствования в условиях цикличности // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 1. С. 4–17. URL: Link
Коновалова К.Ю. Вопросы современных теоретических аспектов системы управления рисками в коммерческом банке // Научные известия. 2017. № 7. С. 27–36. URL: Link
Селютин В.В., Власенко Е.А., Месропян К.Э. Модельные подходы к стресс-тестированию банков и банковской системы: современные тенденции и возможности совершенствования // Финансы и кредит. 2017. Т. 23. Вып. 8. С. 430–449. URL: Link
Попова К.А. Инструменты проведения стресс-тестирования и их практическое использование // Хроноэкономика. 2019. № 5. URL: Link
Когденко В.Г. Развитие методики отраслевого анализа на основе Гарвардской парадигмы // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. Вып. 10. С. 1847–1880. URL: Link
Казакова Н.А., Когденко В.Г., Кузьмина-Мерлино И., Сивкова А.Е. Оценка и прогнозирование экономической устойчивости российских металлургических компаний // Черные металлы. 2020. № 4. С. 56–64. URL: Link
Neingo P.N., Tholana T. Trends in Productivity in the South African Gold Mining Industry. The Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, 2016, vol. 116, iss. 3, pp. 283–290. URL: Link
Yong He, Nuo Liao, Jiwen Rao et al. The Optimization of Investment Strategy for Resource Utilization and Energy Conservation in Iron Mines Based on Monte Carlo and Intelligent Computation. Journal of Cleaner Production, 2019, vol. 232, pp. 672–691. URL: Link
Christmann P. Towards a More Equitable Use of Mineral Resources. Natural Resources Research, 2018, vol. 27, iss. 2, pp. 159–177. URL: Link
Kijewska A. Conditions for Sustainable Growth (SGR) for Companies from Metallurgy and Mining Sector in Poland. Metalurgija, 2016, vol. 55, iss. 1, pp. 139–142. URL: Link
Asr E., Kakaie R., Ataei M. et al. A Review of Studies on Sustainable Development in Mining Life Cycle. Journal of Cleaner Production, 2019, vol 229, pp. 213–231. URL: Link
Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Игошев А.К., Кондрашова Н.В. Моделирование устойчивого развития экономических систем различных иерархических уровней на основе ресурсоориентированного подхода // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 48. С. 2–12. URL: Link
Ендовицкий Д.А., Бабичева Н.Э., Любушин Н.П. Использование ресурсоориентированного подхода в оценке системной сбалансированности экономики // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 12. С. 1298–1309. URL: Link
Сигель Э. Просчитать будущее: Кто кликнет, купит, соврет или умрет. М.: Альпина Паблишер, 2018. 374 с.
