Сочинение: Прогнозирование банкротства авиакомпаний: глобальный рынок

Влияние рыночных риск-факторов на цены акций авиакомпаний были исследованы в работе [Loudon, 2004] на примере «Qantas» и «Air New Zealand». Вывод авторов состоит в том, что доходность акций данных авиакомпаний незначимо зависит от изменений валютного курса или процентных ставок в краткосрочном периоде, а также негативно зависит от цен на топливо.

Исходя из вышеперечисленных работ мы можем заключить необходимость исследования применения внешних показателей в модели предсказания вероятностей дефолта.

В работе [Lee, Hooy, 2012] применяется пятифакторная APM-модель (Asset-pricing model) для анализа авиакомпаний Северной Америки, Европы и Азии за период 19902010 гг. Авторы используют следующие индикаторы:

• совокупные активы (показатель размера);

• коэффициент срочной ликвидности (Quick ratio) (показатель ликвидности);

• рентабельность активов (показатель прибыльности);

• долг/активы (финансовый леверидж);

• процентное изменение EBIT/процентное изменение выручки (операционный леверидж);

• рост EBIT в % (рост);

• затраты на аренду (операционная аренда).

Проанализировав данные, авторы работы [Lee, Hooy, 2012] приходят к выводу, что риск в североамериканских авиакомпаниях положительно зависит от операционного левериджа и показателя прибыльности. Одновременно с этим европейские и азиатские авиакомпании также имеют положительную зависимость с операционным левериджем, но негативную с ростом доходов. Для азиатских авиалиний наиболее важный риск-фактор - размер (активы). Рост доходов значим только для государственных авиакомпаний.

Данные выводы дают понимание влияния региональных особенностей в разрезе предсказания вероятности дефолта.

Качественный анализ факторов, приводящих к банкротству авиакомпаний, произведен в работе [Suharto Abdul Majid, Sucherly, Umi Kaltum, 2016]. Используя методологию интервью с экспертами, авторы анализируют рынок индонезийских авиакомпаний после дерегуляции отрасли 2001-2010 и 2011-2015 гг. В результате авторы выделяют внутренние факторы (качество и квалификация менеджмента; опыт сотрудников) и внешние факторы (изменения государственной политики; макроэкономических условий; рыночных риск-факторов) как основные причины банкротств.

К похожим выводам приводит исследование турецкого рынка авиаперевозок [Bat- tal, Kiraci, 2015]. Авторы отмечают, что за 30 лет развития индустрии в стране 46 компаний прошли процедуру банкротства. Среди причин выделяют: неправильную политику и ошибки в планировании менеджмента; ошибки государства в регулировании и законотворчестве; дискриминацию в пользу крупного авиаперевозчика - «Турецких авиалиний».

Таким образом, исследуя вопрос построения модели предсказания банкротства авиакомпаний, следует обращать внимание не только на внутренние факторы - финансовые показатели, но и на внешнюю среду. Подробное исследование риск-факторов авиакомпаний проводят рейтинговые агентства, к изучению методик которых мы обратимся в следующем разделе.

Методологии рейтинговых агентств

Наиболее широкий анализ деятельности предприятий проводят рейтинговые агентства.

Компания DBRS включает в оценивание две составляющие: оценку бизнес-риска и оценку финансового риска Dominion Bond Rating Service. Rating Companies in the Airline Industry 02.2017.. В оценивание первого показателя включаются следующие факторы.

• Операционная эффективность (структура, уровень и гибкость в управлении операционными издержками. Возможность компании контролировать такие показатели как: расходы на топливо, труд, продуктивность менеджмента и загрузка самолетов).

• Флот авиакомпании (является ли он современным; программа обновления флота; находится ли в собственности/взят в лизинг и на какой срок).

• Диверсификация бизнеса (возможность летать в разные страны; использование непассажирских источников доходов; code-sharing соглашения, состоит ли в альянсе).

• Маршрутная сеть (прибыльность; доступ к рынкам; наличие слотов в аэропортах).

• Репутация компании, суверенный риск и корпоративное управление.

Также выделяют дополнительные факторы:

• агрессивность в отношении планов по росту (закупка самолетов);

• хеджирование по топливу;

• регулирование отрасли;

• чувствительность к изменению валютного курса.

Для оценки финансового риска компания использует следующие факторы:

• отношение денежного потока к долгу;

• отношение долга к EBITDA;

• отношение EBITDA к процентным расходам;

• отношение долга к капиталу.

Стоит отметить, что DBRS преимущественно использует прогнозные значения финансовых показателей. Также выделяют дополнительные факторы, влияющие на рейтинг:

• выручка на место-милю;

• операционные издержки на место-милю;

• фактор загрузки.

Standard & Poors также оценивают бизнес-риски и финансовые риски Standard and Poors. Key Credit Factors For The Transportation Cyclical Industry. 02.2014.. Их методика выделяет следующие детерминанты риска:

• барьеры для входа в отрасль;

• тренд маржи прибыли и риски, связанные с изменением темпов роста;

• изменения в стоимости топлива;

• страновой риск;

• конкуренция и конкурентные преимущества компании;

• маршрутная сеть;

• репутация компании;

• диверсификация бизнеса;

• операционная эффективность.

Среди финансовых показателей аналитики исследуют:

• Cash flow/leverage;

• (FFO + Interest)/Cash Interest;

• EBITDA/Interest;

• FFO/долг;

• долг/EBITDA;

• и другие.

Компания «The Airline Analyst» основывает свои оценки на исторических данных The Airline Analyst. TAA Financial Ratings Methodology. 03.2013.. С целью составить представление о финансовой стабильности (силе) авиакомпании аналитики агентства используют следующие показатели:

• средний возраст авиапарка;

• EBITDAR/совокупная выручка;

• EBITDAR/^m^^ расходы по процентам + стоимость аренды самолетов);

• свободные денежные средства;

• Adjusted Net Debt/EBITDAR.

Аудиторская компания «Jacdec» из Германии уже несколько лет публикует рейтинг 100 наиболее безопасных авиакомпаний мира из разных стран. «Jacdec» проводит анализ всех глобальных перевозчиков на воздушном транспорте См.: https://delen.ru/bankrotstvo/razorivshiesja-aviakompanii.html. При составлении рейтинга «Jacdec» ориентируется на «Safety Risk Index», опирающийся на такие показатели, в числе которых:

• общее число катастроф и их последствия;

• особенности рабочих условий (инфраструктура аэропортов, климатическая зона и пр.);

• результаты деятельности авиаперевозчиков (возраст воздушных судов, маршруты, показатели аудита IOSA и ICAO).

Часть экспертов обвиняют авторов индекса в несостоятельности, ведь они обосновывают выводы на анализе уже свершившихся событий и текущих оперативных данных прошедшего времени, будучи не в силах предоставить объективные сведения о будущей безопасности и рисках для пассажиров. Однако более совершенного критерия, чем «Safety Risk Index», пока не придумали, а поскольку он включает в себя анализ 33 различных факторов, то на текущий момент - это лучший ответ на довольно сложный вопрос относительно безопасности полетов самолетами гражданской авиации.

Исходя из анализа методик можно сделать вывод о том, что крупные рейтинговые агентства схожим образом подходят к анализу факторов для присвоения кредитных рейтингов. Анализ методологий рейтинговых агентств подтвердил валидность вышеперечисленных исследовательских работ на практике.

Подходы к моделированию вероятности дефолтов

Рассмотрим используемые в современной литературе подходы к определению вероятности банкротств и факторов, влияющих на нее, в отрыве от авиационной индустрии.

В работе [Alaminos et al., 2016] используется модифицированная логистическая регрессия для построения модели предсказания банкротств с целью создания унифицированной модели независимо от региона деятельности компании. Авторы приходят к выводу о преимуществе глобальной модели предсказаний над региональными и используют следующие финансовые показатели:

• Current assets/Current liabilities;

• Working capital/Total assets;

• EBIT/Total assets;

• Sales/Total assets;

• Total debt/Total assets;

• Current assets/Total assets.

В работе [Deron Liang et al., 2016] авторы рассматривают, как комбинация финансовых ставок и показателей корпоративного управления влияют на предсказание банкротства компаний. Авторы используют модели, основанные на методе машинного обучения для предсказаний:

• метод опорных векторов (SVM);

• метод k-ближайших соседей (KNN);

• наивный Байесовский классификатор (NB);

• дерево классификаций и регрессий (CART);

• многослойный перцептрон (MLP).

В данном исследовании интересны факторы, используемые авторами в моделях. В работе установлено, что наиболее эффективными инструментами в определении банкротств являются финансовые индикаторы прибыльности и платежеспособности, а среди корпоративного управления - структура совета директоров и структура владения компанией.

В научной литературе приводится множество подходов к определению вероятности банкротства компаний. Каждая из методик имеет свои особенности и предсказательную силу. В работе [Alaka et al., 2018] сравниваются различные инструменты определения вероятности банкротств на основании 13 критериев. Авторы проверяли следующие модели: мультидискриминантный анализ и логистическую регрессию, а также шесть инструментов с использованием искусственного интеллекта - нейросеть, SVM, рассуждения на основе прецедентов, rough sets, дерево решений и генетический алгоритм. Из критериев они использовали: точность, прозрачность результатов, полностью детерминированный результат, размер данных, их дисперсию, метод, используемый для выбора переменных, какой тип переменных можно учитывать и некоторые другие.

Результатом работы является вывод о том, что на основании 13 выбранных критериев никакой из инструментов не является лучшим (абсолютно) среди выбранных (эквивалентны).

Резюмируя анализ литературы, можно сказать, что проблема определения финансового состояния авиакомпаний актуальна и исследуется в научном сообществе. Существует множество методик по определению финансового состояния компаний, которые различаются как по типам применяемых моделей (эконометрика, машинное обучение), так и по учитываемым факторам. Модели могут комбинировать и использовать не только финансовые показатели компаний (прибыльность, ликвидность, долговая нагрузка), но также и ряд операционных факторов, в частности: принадлежит ли компания государству, топливную эффективность авиапарка, маршрутную сеть и др.

Данные и методология

Описание выборки

В работе использована выборка, сформированная с помощью базы данных S&P Capital IQ. Авиакомпании подразделяются на региональные и международные. Для исследования были выбраны преимущественно глобальные игроки, осуществляющие международные авиаперевозки между странами, так как дефолты таких компаний оказывают негативное влияние на большее число лиц и событий. Также для исследования привлекались крупные игроки рынка, дефолт которых будет заметен для экономики региона. Критерием «размера» компании является наличие среднемагистрального узкофюзеляжного флота в парке судов, что свидетельствует о наличии ресурсов на эксплуатацию, лизинг, а также спроса на перевозки данной авиакомпанией. Для проверки гипотезы о влиянии регионального фактора (так как каждый регион имеет свои особенности ведения и структуры бизнеса) в выборку также должны попадать компании из различных укрупненных регионов. Выбор компаний обоснован спецификой работы и масштабом деятельности предприятий.

После чистки данных итоговая выборка составила 37 компаний не банкротов и 13 компаний, прошедших процедуру банкротства. В выборку включены компании, как прекратившие операционную деятельность, так и находившиеся на реорганизации. Список авиакомпаний представлен в табл. 1.

Таблица 1

Рассматриваемые авиакомпании