Информационное агентство Credinform представляет обзор тенденций деятельности крупнейших российских операторов лотерей.

Для анализа были отобраны крупнейшие по объему годовой выручки за последние имеющиеся в органах государственной статистики и Федеральной налоговой службы отчетные периоды (2010 - 2019 годы) компании - операторы и распространители лотерей (ТОП-50). Анализ проводился на основе данных Информационно-аналитической системы Глобас.

Чистые активы - показатель, отражающий реальную стоимость имущества предприятия, рассчитывается ежегодно как разность между активами на балансе предприятия и его долговыми обязательствами. Показатель чистых активов считается отрицательным (недостаточность имущества), если задолженность предприятия превышает стоимость его имущества.

Крупнейшей компанией отрасли по размеру чистых активов является НАО ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ КОМПАНИЯ ЦЕНТР, ИНН 7715918994, г. Москва. В 2019 году ее чистые активы составляли 1,7 млрд рублей.

Наименьшим размером чистых активов в ТОП-50 обладало ООО РУССКОЕ ЛОТО ПОБЕДА, ИНН 7719527590, г. Москва. Недостаточность имущества этой компании в 2019 году выражалась отрицательной величиной -1,0 млрд рублей.

За десятилетний период средние отраслевые размеры чистых активов имеют тенденцию к увеличению, с положительной динамикой темпов прироста (Рисунок 1).

Рисунок 1. Изменение средних отраслевых показателей размера чистых активов в 2010 – 2019 годах

Доли компаний с недостаточностью имущества в ТОП-50 в последние пять лет снижались (Рисунок 2).

Рисунок 2. Доли компаний с отрицательными значениями чистых активов в ТОП-50 в 2015 – 2019 годах

Выручка от реализации
Объем выручки всего двух ведущих компаний отрасли в 2019 году составил 95% от суммарной выручки компаний ТОП-50. (Рисунок 3). Это свидетельствует о высочайшем уровне монополизации в данной сфере деятельности.

Рисунок 3. Доли участия компаний ТОП-10 в суммарной выручке 2019 года ТОП-1000

В целом наблюдается тенденция к увеличению объемов выручки, с положительной динамикой темпов прироста (Рисунок 4).

Рисунок 4. Изменение средних отраслевых показателей выручки в 2010 – 2019 годах

Прибыль и убытки
Крупнейшей компанией отрасли по размеру чистой прибыли является также НАО ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ КОМПАНИЯ ЦЕНТР, ИНН 7715918994, г. Москва. Ее прибыль 2019 году составила 1,7 млрд рублей.

За десятилетний период показатели средних отраслевых размеров прибыли имеют тенденцию к росту (Рисунок 5).

Рисунок 5. Изменение средних отраслевых показателей прибыли (убытка) в 2010 – 2019 годах

За пятилетний период средние значения показателей чистой прибыли компаний ТОП-50 имеют тенденцию к росту, при этом увеличивается и средний размер чистого убытка. (Рисунок 6).

Рисунок 6. Изменение средних значений показателей чистой прибыли и чистого убытка компаний ТОП-50 в 2015 – 2019 годах

Основные финансовые коэффициенты
За десятилетний период средние отраслевые показатели коэффициента общей ликвидности находились в основном в интервале рекомендуемых значений - от 1,0 до 2,0, с тенденцией к снижению. (Рисунок 7).

Коэффициент общей ликвидности (отношение суммы оборотных средств к краткосрочным обязательствам) - показывает достаточность средств организации для погашения своих краткосрочных обязательств.

Рисунок 7. Изменение средних отраслевых значений коэффициента общей ликвидности в 2010 – 2019 годах

В течение десяти лет, наблюдается тенденция к росту средних отраслевых показателей коэффициента рентабельности инвестиций. (Рисунок 8).

Коэффициент рассчитывается как отношение чистой прибыли к сумме собственного капитала и долгосрочных обязательств и демонстрирует отдачу от вовлеченного в коммерческую деятельность собственного капитала и долгосрочно привлеченных средств организации.

Рисунок 8. Изменение средних отраслевых значений коэффициента рентабельности инвестиций в 2010 – 2019 годах

Коэффициент оборачиваемости активов - рассчитывается как отношение выручки от реализации к средней величине совокупных активов за период и характеризует эффективность использования всех имеющихся ресурсов, независимо от источников их привлечения. Коэффициент показывает, сколько раз за год совершается полный цикл производства и обращения, приносящий прибыль.

За десятилетний период показатели данного коэффициента деловой активности демонстрировали тенденцию к росту (Рисунок 9).

Рисунок 9. Изменение средних отраслевых значений коэффициента оборачиваемости активов в 2010 – 2019 годах

Малый бизнес
90% компаний ТОП-50 зарегистрированы в Реестре субъектов малого и среднего предпринимательства Федеральной налоговой службы РФ. При этом доля их суммарной выручки в общем объеме ТОП-50 составляет всего 4%, что значительно ниже среднего показателя по стране в 2018 - 2019 годах (Рисунок 10).

Рисунок 10. Доли выручки субъектов малого и среднего предпринимательства в ТОП-1000

Основные регионы деятельности
Компании ТОП-50 зарегистрированы в 33 регионах и распределены по территории страны крайне неравномерно. Почти 99% крупнейших по объему выручки компаний сосредоточены в г. Москве (Рисунок 11).

Рисунок 11. Распределение выручки компаний ТОП-50 по регионам России

Скоринг бухгалтерской отчетности
Оценка финансового положения компаний ТОП-50 показывает, что наибольшая часть из них находится в финансовом положении выше среднего. (Рисунок 12).

Рисунок 12. Распределение компаний ТОП-50 по скорингу бухгалтерской отчетности

Индекс платежеспособности Глобас
Подавляющей части компаний ТОП-50 присвоен наивысший или высокий Индекс платежеспособности Глобас, что свидетельствует об их способности своевременно и в полном объеме погашать свои долговые обязательства (Рисунок 13).

Рисунок 13. Распределение компаний ТОП-50 по Индексу платежеспособности Глобас

Вывод
Комплексная оценка деятельности крупнейших российских операторов лотерей, учитывающая основные индексы, финансовые показатели и коэффициенты, свидетельствует о преобладании благоприятных тенденций в отрасли в период с 2010 г. по 2019 г. (Таблица 1).

Таблица 1. Положительные и отрицательные тенденции, факторы оценки

Тенденции и факторы оценки	Удельный вес фактора, %
Динамика среднего размера чистых активов	10
Темп прироста (снижения) среднего размера чистых активов	10
Рост / снижение доли предприятий с отрицательными значениями чистых активов	10
Уровень конкуренции / монополизации	-10
Динамика среднего размера выручки	10
Темп прироста (снижения) среднего размера выручки	10
Динамика среднего размера прибыли (убытка)	10
Рост / снижение средних размеров чистой прибыли компаний	10
Рост / снижение средних размеров чистого убытка компаний	-10
Рост / снижение средних значений коэффициента общей ликвидности	-5
Рост / снижение средних значений коэффициента рентабельности инвестиций	10
Рост / снижение средних значений коэффициента оборачиваемости активов, раз	10
Доля малого и среднего бизнеса по объему выручки более 20%	-10
Региональная концентрация	-10
Финансовое положение (наибольшая доля)	10
Индекс платежеспособности Глобас (наибольшая доля)	10
Среднее значение удельного веса факторов	4,1

положительная тенденция (фактор), отрицательная тенденция (фактор).

Информационное агентство Credinform представляет рэнкинг крупнейших операторов лотерей России. Для рэнкинга были отобраны крупнейшие по объему годовой выручки за последние имеющиеся в органах государственной статистики и Федеральной налоговой службы отчетные периоды (2017 - 2019 годы) компании - организаторы и операторы лотерей (ТОП-10). Далее они были ранжированы по коэффициенту чистой прибыли (Таблица 1). Анализ проводился на основе данных Информационно-аналитической системы Глобас.

Коэффициент чистой прибыли (%) рассчитывается как отношение чистой прибыли (убытка) к выручке от реализации и характеризует уровень прибыли от продаж.

Нормативного значения для показателя не установлено. Рекомендуется сравнение предприятий одной отрасли, либо анализ изменений коэффициента во времени по конкретной компании. Отрицательное значение показателя свидетельствует о наличии чистого убытка. Высокое значение показателя свидетельствует об эффективной работе предприятия.

Для получения наиболее полного и объективного представления о финансовом состоянии предприятия необходимо обращать внимание на всю совокупность показателей и финансовых коэффициентов.

Таблица 1. Чистая прибыль, выручка, коэффициент чистой прибыли, индекс платежеспособности Глобас крупнейших российских операторов лотерей (ТОП-10)

Наименование, ИНН, регион	Выручка, млн руб.		Чистая прибыль (убыток), млн руб.		Коэффициент чистой прибыли, %		Индекс платёжеспособности Глобас
	2018	2019	2018	2019	2018	2019
1	2	3	4	5	6	7	8
НАО ГСЛ ИНН 7728795958 Краснодарский край	116,4	146,9	33,6	28,1	28,83	19,16	180 Наивысший
НАО ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ КОМПАНИЯ ЦЕНТР ИНН 7715918994 Свердловская область	39,0	40,8	5,7	6,5	14,63	16,03	212 Высокий
ООО СПОРТЛОТО ИНН 7743771091 Волгоградская область	36,5	40,9	4,4	6,4	12,09	15,64	214 Высокий
НАО ЛОТЕРЕИ МОСКВЫ ИНН 7715215381 Челябинская область	49,6	54,0	8,8	7,6	17,78	14,03	237 Высокий
ООО ЛОТО-СЕРВИС ИНН 0274075431 г. Москва	18 729,0	22 440,7	7,7	1 717,5	0,04	7,65	255 Высокий
НАО КУБАНЬЛОТО ИНН 2309020380 г. Москва	1 625,4	2 300,0	21,3	48,4	1,31	2,10	260 Высокий
ООО ВСЁ ЛОТО ИНН 7743783273 г. Москва	46 078,1	54 535,3	118,0	326,1	0,26	0,60	243 Высокий
ООО УРАЛ ЛОТО ИНН 7447081901 Республика Башкортостан	155,7	159,5	0,6	0,4	0,40	0,23	262 Высокий
ООО ВОЛГОГРАДСКИЕ СПОРТИВНЫЕ ЛОТЕРЕИ ИНН 3444099477 г. Москва	218,9	447,7	-16,9	-17,4	-7,74	-3,90	283 Высокий
ООО ЛОТЕКА ИНН 6670287952 г. Москва	70,8	73,5	1,4	-8,1	1,91	-11,03	287 Высокий
Среднее значение по компаниям ТОП-10	6 711,9	8 023,9	18,5	211,5	6,95	6,05
Среднее отраслевое значение	800,3	931,9	2,6	-13,8	0,32	-1,48

улучшение показателя к предыдущему периоду, ухудшение показателя к предыдущему периоду

Средний показатель коэффициента чистой прибыли ТОП-10 выше среднего отраслевого значения. Шесть компаний улучшили показатели в 2019 году по сравнению с предыдущим периодом.

Рисунок 1. Коэффициент чистой прибыли и выручка крупнейших российских операторов лотерей (ТОП-10)

В течение 10 лет средние отраслевые показатели коэффициента чистой прибыли имели тенденцию к росту. (Рисунок 2).

Рисунок 2. Изменение средних отраслевых значений коэффициента чистой прибыли российских операторов лотерей в 2010 – 2019 годах