Как проводить глубокий анализ финансовых рисков? — От методологии до сканирования рисков 400 крупнейших частных предприятий на рынке облигаций Китая

(Источник: S&P China Ratings)

Основными эмитентами облигаций на нашем рынке являются государственные предприятия. В сочетании с сужением кредитных спредов облигаций до исторических минимумов в последние годы внимание рынка к основам бизнеса предприятий, особенно к финансовым рискам, продолжает ослабевать. Мы считаем, что с углубляющейся трансформацией промышленности Китая потребности частных предприятий в финансировании останутся активными. Оптимизация и расширение инновационных видов облигаций, таких как облигации научно-технического инновационного предприятия, также отражают внимание правительства к потребностям в финансировании частных предприятий. Под давлением спроса и государственной политики единообразный режим оценки рисков для частных предприятий больше не может полностью удовлетворить инвестиционные потребности, и кредитный анализ должен в определенной степени вернуться к анализу основ. С другой стороны, в контексте снижения внимания к кредитным рискам, кредитные риски на рынке капитала не исчезли; напротив, некоторые отрасли и предприятия испытывают беспрецедентное давление. По сравнению с государственными предприятиями, обладающими значительными преимуществами в каналах финансирования, частные предприятия сталкиваются с более сложной и изменчивой финансовой средой. Наложение операционных и финансовых рисков увеличивает сложность выявления кредитных рисков.

В этом отчете мы представим рамки анализа финансовых рисков S&P China Ratings, продемонстрируем проверку и применение этой методологии к случаям дефолта за последние 10 лет и проведем сканирование и анализ финансовых рисков 400 частных предприятий на китайском рынке облигаций (включая рынок конвертируемых облигаций). В конце отчета мы применим указанный выше метод финансового анализа для анализа характеристик денежных потоков и финансовых рисков предприятий по выращиванию свиней. Основное содержание отчета выглядит следующим образом:

• Краткое введение в систему показателей финансовых рисков на основе денежных потоков

• Показатели долга на основе денежных потоков в сравнении с коэффициентом долга к активам: почему мы выбираем первый?

• Как выбрать наиболее эффективные показатели кредитного плеча денежных потоков для анализа различных предприятий?

• Анализ финансовых случаев компаний, объявивших дефолт

• Какой уровень кредитного плеча следует вызывать настороженность? — на основе данных о дефолтах компаний в Китае и за рубежом

• Анализ случаев: анализ финансовых рисков предприятий по выращиванию свиней

• Распределение финансового состояния 400 частных предприятий на китайском рынке облигаций

Краткое введение в систему показателей финансовых рисков на основе денежных потоков

В рамках рамок анализа финансовых рисков S&P China Ratings соответствие между денежными потоками предприятия и его долговым бременем является ключевым показателем для определения его финансовых рисков. Мы будем изучать денежные потоки предприятия на различных этапах (например, денежные потоки до и после вычета оборотного капитала, капитальных затрат и дивидендов) и сопоставлять их с размером долга, проводя перекрестную проверку с нескольких углов для формирования комплексного анализа. Система показателей финансовых рисков S&P China Ratings включает два основных показателя: скорректированный общий долг/EBITDA и коэффициент покрытия процентов EBITDA, а также четыре дополнительных показателя. Мы будем выбирать показатели, которые лучше всего отражают кредитный риск предприятия с учетом его собственных характеристик и цикла отрасли, в которой оно работает.

Анализ финансовых рисков предприятия с использованием соотношения долга к денежным потокам может решить следующие проблемы:

• Измерьте, соответствует ли размер долга денежным потокам: чем выше коэффициент размера долга к денежным потокам, тем слабее способность предприятия противостоять колебаниям денежных потоков и изменениям финансовой среды. Отношение долга к денежным потокам имеет объективные и сопоставимые в масштабах отрасли пороги риска; превышение этих пороговых значений приведет к значительному увеличению риска дефолта.

• Оцените риск ликвидности предприятия: как правило, денежный поток является основным источником погашения долга и ликвидности предприятия, а не самой продажей активов. Поэтому анализ и прогнозирование денежных потоков являются важной частью расчета показателей ликвидности и предупреждения о рисках ликвидности.

• Оцените степень зависимости предприятия от внешнего финансирования: если операционный денежный поток (CFO) предприятия и свободный денежный поток (FOCF) постоянно отрицательны, предприятие, чтобы поддерживать необходимые средства для своей деятельности, часто зависит от внешнего финансирования. Если к тому же отношение долга к погашению к денежным потокам предприятия очень плохое, это указывает на то, что непрерывность предприятия в высокой степени зависит от пролонгации долга, что указывает на его чувствительность к среде финансирования.

• Предвидьте, будет ли долг предприятия расти: путем анализа денежных потоков погашения долга и имеющихся денежных средств предприятия мы можем предсказать масштабы будущего чистого прироста долга предприятия, что является важной частью финансовых прогнозов.

Показатели долга на основе денежных потоков в сравнении с коэффициентом долга к активам: почему мы выбираем первый?

Мы выбрали 250 компаний-дефолтеров на рынке облигаций и сравнили распределение их коэффициентов долга к активам за 1–3 года до дефолта с распределением коэффициентов долга к активам выборки из 1388 действующих производственно-хозяйственных предприятий (исключая компании, управляющие городскими вложениями). Результаты показывают, что два распределения высоко похожи, что свидетельствует о том, что с точки зрения исторических данных о дефолтах эффект предупреждения об опасности коэффициента долга к активам ограничен.

Коэффициент долга к активам имеет низкую эффективность в выявлении кредитных рисков по следующим причинам:

• Коэффициент долга к активам отделен от фактической способности погашения долга. Предприятия погашают долги с помощью денежных потоков и их эквивалентов, а не с помощью балансовых активов. С одной стороны, активы при реализации в стрессовых сценариях обычно имеют значительное снижение стоимости и их сложно напрямую связать с погашением долга. С другой стороны, реализация многих активов требует относительно длительных процедур и времени, что отсутствует гибкость для реагирования на давление ликвидности.

• Коэффициент долга к активам легко искусственно корректируется. Переоценка активов, выбор учетной политики и другие методы могут корректировать коэффициент долга к активам, и достоверность и сопоставимость показателя подвержены помехам.

Как выбрать наиболее эффективные показатели кредитного плеча денежных потоков для анализа различных предприятий?

На практике мы наблюдали, что характеристики денежных потоков предприятий различных отраслей различаются, и возможны расхождения в результатах оценки шести основных финансовых показателей. Если различные показатели отражают несогласованные риски, это может означать, что предприятие имеет необычные долговые обязательства, постоянные расходы, оборотный капитал или капитальные затраты или имеет особую финансовую политику и механизмы. Обычно мы используем следующий метод выбора показателей финансовых рисков:

Какие характеристики демонстрируют денежные потоки и кредитное плечо компаний-дефолтеров?

Из выборки дефолтеров мы можем выделить две общие финансовые характеристики: одна — истощение денежных потоков, другая — дисбаланс между размером долга и денежными потоками. Однако следует отметить, что воздействие финансовых рисков не является единственной причиной дефолта предприятия. Некоторые компании-дефолтеры имеют могут бы удовлетворительные денежные потоки и уровень кредитного плеча находится в контролируемом диапазоне, но все же произошел существенный дефолт. Хотя количество таких предприятий ограничено, эти случаи показывают, что финансовые риски не являются единственным фактором, вызывающим дефолт. Поэтому при кредитном анализе необходимо также проводить комплексное суждение в сочетании с нефинансовыми факторами, такими как отраслевая политика, операционные риски, страновой риск основных регионов деятельности и окружающая среда финансирования.

1. Классификация ситуаций истощения денежных потоков и анализ соответствующих примеров

Истощение денежных потоков заставляет предприятия постоянно увеличивать внешнее финансирование для поддержания деятельности. Существует множество уровней истощения денежных потоков, и уровни риска, при которых денежные потоки каждого уровня становятся отрицательными, различаются:

Случай Vanke Enterprise Co., Ltd. (далее именуемый «Vanke») иллюстрирует процесс постепенного ослабления денежных потоков предприятия и его влияния на платежеспособность. Вернувшись к трем годам до события риска, денежные потоки Vanke уже испытывали значительное давление: в 2022 году его FOCF сначала обернулся в минус, а затем в 2023 и 2024 годах передался на CFO и FFO. Хотя в 2022–2023 годах основной показатель кредитного плеча компании «Общий долг/EBITDA» все еще находился под контролем, постоянное ослабление FFO, CFO и FOCF уже показало недостаток основной платежеспособности, а показатели денежных потоков были слабее, чем у других действующих девелоперов в тот же период (см. таблицу 3).

Мы считаем, что в условиях системы предварительной оплаты и поэтапного признания доходов CFO/Общий долг является более эффективным инструментом анализа давления денежных потоков предприятий недвижимости. CFO может как отражать фактический приток денежных средств от возврата продаж, так и отражать давление текущих денежных расходов на текущие проекты разработки, и этот показатель менее подвержен влиянию времени передачи доходов. Напротив, показатели доходов, прибыли и EBITDA в высокой степени зависят от регулирования и выбора сроков трансферта доходов компанией, оставляя большое пространство для внутреннего корректировки и бухгалтерской обработки, иногда не отражая своевременно и в полной мере истинное давление денежных потоков предприятия. Следовательно, даже если некоторые предприятия испытывают значительное снижение возврата продаж и продолжающееся высокое давление от расходов на строительство и установку, связанные с «доставкой квартир», они могут все еще поддерживать высокий уровень прибыли и EBITDA, что позволяет сигналам давления денежных потоков предприятия отчасти игнорироваться.

Мы считаем, что одного основной причиной давления CFO у Vanke является «ножница» между снижением возврата продаж и жесткими инвестиционными расходами на проекты. Контрактные продажи, расходы на строительство и установку, расходы на приобретение земли предприятий недвижимости отражаются в изменениях оборотного капитала. Когда скорость реализации падает, большое количество проектов с слабой реализацией столкнется с недостаточностью возврата и длительными продолжающимися расходами на «доставку квартир», что приведет к оттоку оборотного капитала (рабочий капитал) и снижению CFO. Скачок CFO Vanke, начавшийся в 2021 году, когда он острым падением упал с 61,2 млрд юаней в 2020 году до 13,4 млрд юаней, является основной демонстрацией его давления на денежные потоки. Это также является важной причиной расхождения между ним и сравниваемыми предприятиями в показателях операционного денежного потока.

2. Денежные потоки остаются приемлемыми, но высокий долг приводит к слабой способности справляться с отраслевыми колебаниями и сложности управления ликвидностью

Некоторые предприятия до дефолта не испытывали явного ухудшения денежных потоков, но из-за чрезмерной величины долга у компании мало финансового пространства для противодействия спаду в отрасли, и она сталкивается с выдающимся давлением на управление ликвидностью и пролонгацию финансирования, что в конечном итоге привело к кризису задолженности. На примере Red Star Macalline Home Group Co., Ltd. компания с 2022 года имела несколько облигаций, по которым произошла реструктуризация/отсрочка процентов, но в 2019–2021 году, предшествовавшем реструктуризации, большинство показателей денежных потоков компании оставались положительными, и операционный денежный поток оставался удовлетворительным. Однако одновременно уровень кредитного плеча долга компании был высоким, и давление на краткосрочное погашение было выдающимся. В 2020–2021 годах уровень кредитного плеча компании, измеренный общим долгом/EBITDA, повысился до 7–8 раз, находясь на высоком уровне. Размер нетекущих обязательств, подлежащих погашению в течение одного года, и краткосрочных долговых обязательств компании также был высоким, в среднем составляя около 15 млрд юаней, а имеющиеся в распоряжении компании денежные средства и денежные потоки не могли эффективно покрыть основную сумму и проценты по долгу к огласке, спровоцировав долговой кризис.

Какой уровень кредитного плеча следует вызывать настороженность? — Выводы на основе данных о дефолтах компаний в Китае и за рубежом

Мы выбрали 250 компаний-дефолтеров на китайском рынке облигаций и показали распределение их общего долга/EBITDA за 1–3 года до дефолта. Мы видим, что за один-три года до дефолта 88,0%, 82,3% и 79,8% компаний имели кредитное плечо выше чем 4 раза, что намного выше доли действующих субъектов.

За рубежом, выбрав 60 субъектов с лучшей доступностью данных из компаний-дефолтеров в 2024 году, мы также анализировали их уровень кредитного плеча за 1–3 года до дефолта. Доля этих субъектов с общим долгом/EBITDA выше 4 раз за один, два и три года до дефолта составила 81,7%, 78,3% и 66,7% соответственно.

Согласно методологии S&P Global, уровень денежных потоков/кредитного плеча предприятия делится на шесть категорий; чем больше число, тем выше финансовый риск. На примере основного показателя общего долга/EBITDA при стандартных колебаниях общий долг/EBITDA на уровне 4–5 раз соответствует пятой категории (агрессивный), превышение 5 раз применяется к шестой категории с наивысшим риском (с высокой долей финансирования). Предприятия, попадающие в эти две категории оценки кредитного плеча, демонстрируют высокие финансовые риски.

Анализ финансовых случаев — каков финансовый риск предприятий по выращиванию свиней?

Мы выбрали New Hope Group Co., Ltd. (далее именуемый «Группа New Hope»), Wens Foodstuffs Group Co., Ltd. (далее именуемый «Группа Wens») и Muyuan Foodstuffs Co., Ltd. (далее именуемый «Muyuan Co., Ltd.») для анализа денежных потоков и кредитного плеча. Эти предприятия все ведут бизнес по выращиванию свиней, и масштабы реализации свиней компании занимают лидирующие позиции в отрасли, обладая сильной сравнимостью в операционной и финансовой деятельности.

1. Выбор показателей: мы берем FOCF/Total Debt и Total Debt/EBITDA в качестве основных аналитических показателей.

• Мы считаем, что современное крупномасштабное выращивание свиней является капиталоёмкой отраслью. Из-за больших начальных инвестиций в основные средства, постоянного обновления и обслуживания свинарников и связанного оборудования доля капитальных расходов большинства предприятий по выращиванию свиней к доходу высока. Поэтому мы считаем, что FOCF/Total Debt может более полно отразить влияние капитальных расходов на финансовые риски предприятия.

• EBITDA/Total Debt должен оставаться основным показателем, главным образом, потому, что: кредиторская задолженность предприятий по выращиванию свиней имеет большую помеху для оборотного капитала, и три ведущих предприятия все имеют поведение по расширению масштабов задолженности перед кредиторами и продлению периодов платежей для сохранения денежных потоков. В 2023 году, когда цены на свинину находились на циклическом минимуме, выручка трех предприятий находилась на минимуме. Однако на этом фоне все три предприятия обеспечивали стабильность операционного денежного потока путем значительного увеличения статей задолженности перед кредиторами. В этот год оперативные статьи задолженности перед кредиторами трех предприятий New Hope Group, Wens Group и Muyuan Co., Ltd. увеличились выданных на 4,6 млрд юаней, 3,5 млрд юаней и 1,4 млрд юаней соответственно. Такая асимметричная волатильность масштаба оборотного капитала и доходов отражает сильную способность предприятий к регулированию операционного денежного потока через оборотный капитал. Поэтому мы считаем, что денежные потоки до вычета изменений оборотного капитала, такие как EBITDA, по-прежнему являются важным показателем для анализа качества денежных потоков в этой отрасли.

2. Аналитические выводы: мы считаем, что три ведущих предприятия по выращиванию свиней демонстрируют заметные общие особенности денежных потоков, но разницы в долговом бремени весьма значительны:

• Волатильность денежных потоков в отрасли выращивания свиней особенно выделяется среди всех отраслей. Существует возможность того, что цены на свинину упадут ниже текущих наличных затрат, что составляет ядро рисков для предприятий отрасли. Три ведущих предприятия демонстрируют сильную способность генерировать денежные потоки в периоды, не характеризующиеся минимальными ценами на свинину. Когда благоприятность отрасли высока, денежные потоки изобильны. В 2024 году DCF Группы New Hope, Группы Wens и Muyuan Co., Ltd. составил 4,63 млрд юаней, 7,47 млрд юаней и 16,28 млрд юаней соответственно. Мы видим, что даже если все три предприятия в 2024 году осуществили крупномасштабные капитальные затраты для расширения производственных мощностей, они все еще достигли эффективного сохранения денежных потоков. Между тем, в периоды спада отрасли волатильность денежных потоков этих трех ведущих предприятий также является очень большой. В 2023 году EBITDA всех трех находилась под значительным давлением, что привело предприятия к ситуации, когда EBITDA была близка к 0 и FFO обернулись в минус. Будучи ведущими предприятиями в отрасли, полные затраты на выращивание свиней трех компаний уже значительно превосходят средний уровень отрасли; несмотря на это, они все еще сталкиваются с значительным операционным давлением, а малые и средние предприятия по выращиванию свиней еще более уязвимы при циклических колебаниях. Именно под ударом таких жестких циклических колебаний в последние годы в отрасли произошли случаи «от агрессивного расширения к быстрому дефолту» некоторых предприятий.

• Три предприятия продемонстрировали явные различия в степени совпадения между денежными потоками и размером долга: Группа New Hope имеет большую базу долга, что приводит к низкому уровню покрытия денежными потоками долга, и размер общего долга/EBITDA в годы благоприятности отрасли все еще превышает 10 раз. Хотя масштаб денежных потоков компании может быть значительным, с DCF, поддерживаемым на уровне 4–5 млрд юаней в течение последних двух лет, краткосрочные кредиты компании и нетекущие обязательства, подлежащие погашению в течение года, превышают 40 млрд юаней; даже если предположить, что 12 млрд юаней наличных денег и их эквивалентов могут использоваться гибко, покрытие источников погашения долга для к погашению задолженности остается слабым. Это подвергнет компанию значительному риску рефинансирования, помещая ее в относительно пассивное положение при колебаниях отраслевых циклов и среды финансирования. Хотя кредитное плечо Группы Wens демонстрирует значительную волатильность, общая сумма долга относительно управляема и соответствует их способности создавать денежные потоки. Уровень кредитного плеча Muyuan Co., Ltd. приемлем, но необходимо обратить внимание на связанные операции с аффилированными лицами и залог акций контролирующим акционером; может потребоваться дальнейшее комплексное рассмотрение финансового состояния его контролирующей компании Muyuan Industrial Group Co., Ltd.

Распределение финансового состояния китайских частных предприятий

Мы провели расчет финансовых рисков более чем 400 частных предприятий (включая публичные предприятия, коллективные предприятия, совместные предприятия с участием иностранных компаний и предприятия смешанной формы собственности) на современном рынке облигаций и рынке конвертируемых облигаций. Примерно 10% предприятий имеют уровень кредитного плеча в диапазоне 4–6 раз, что приходится на диапазон, требующий внимания; примерно 30% предприятий находятся в диапазоне >6 или <0, что приходится на диапазон тщательного наблюдения. В таблице 6 мы далее разбиваем данные общего долга/EBITDA на оценочные категории: 4–6 раз, 6–8 раз, 8–15 раз и 15 раз и выше (или EBITDA меньше 0), соответствующие рискам оценкам 3–6 баллов, где более высокий балл представляет более высокий финансовый риск.

Необходимо особенно отметить: при анализе финансов в S&P China Ratings мы сначала выбираем основные показатели и дополнительные показатели, соответствующие характеристикам отрасли, для проведения анализа, а также уделяем больше внимания предказываемым данным, чем историческим данным, путем присвоения различных весовых коэффициентов данным за прошлые два года и данным на следующие три года для финансовой оценки. Таким образом, результаты этого расчета представляют собой лишь предварительные выводы финансового анализа, проведенного с использованием открытой информации. Расчет показателя основан на корректировке данных основной таблицы финансовых отчётов и не включает детальную информацию из примечаний к отчетам, информацию по итогам аналитических проверок и т.д., а также временно не включает предказываемые данные. Наконец, материнская компания некоторых предприятий может оказывать положительное или отрицательное влияние на их финансовое состояние; такие ситуации требуют дальнейшего анализа с применением методологии поддержки групп.

Приложение 1: Основные формулы расчета финансовых показателей

Данный отчет не представляет собой действие по рейтингованию.

Аналитики:

Huang Wang, Пекин;

Huang.Wang@spgchinaratings.cn

Zhang Renyuan, Пекин;

Renyuan.Zhang@spgchinaratings.cn

Огромное количество информ