Статья
Изменение в законе О кредитных историях

В Федеральный закон «О кредитных историях» внесена поправка о необходимости включения уникального идентификатора договора в кредитные истории физических или юридических лиц. Это поможет в значительной степени повысить точность ответов при запросе данных из нескольких бюро кредитных историй (БКИ).

Правила присвоения уникальных идентификаторов в отношении обязательств заемщиков, поручителей и принципалов установит Центробанк России.

Записи кредитных историй субъектов кредитных историй – поручителей, принципалов физических или юридических лиц будут сформированы, в том числе, в части уникальных идентификаторов договоров и сделок.

Присвоенные уникальные идентификаторы не подлежат изменениям в случаях уступки прав требования или перевода долгов.

Источники формирования кредитных историй, представляющие в БКИ информацию по действующим договорам с заемщиками, поручителями, в обязательном порядке должны присвоить уникальные идентификаторы всем договорам и представить их в БКИ не позже 1-го года со дня начала действия данных поправок.

Федеральный закон от 1 мая 2019 г. №77-ФЗ вступит в силу по прошествии ста восьмидесяти дней с даты его публикации 8 мая 2019 года.

Статья
Тенденции в работе предприятий Приморья

Информационное агентство Credinform представляет обзор тенденций деятельности крупнейших предприятий реального сектора экономики Приморского края.

Для анализа были отобраны крупнейшие по объему годовой выручки за последние имеющиеся в органах государственной статистики отчетные периоды (2012 - 2017 годы) краевые предприятия (ТОП-1000). 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 Приморского края по размеру чистых активов является НАО ДАЛЬНЕВОСТОЧНАЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ УПРАВЛЯЮЩАЯ КОМПАНИЯ , находящееся в процессе реорганизации в форме разделения с 25.03.2019. В 2017 году чистые активы компании составляли почти 59 млрд рублей. Наименьшим размером чистых активов в ТОП-1000 обладало НАО РОСДОРСНАБЖЕНИЕ, находящееся в стадии ликвидации с 30.11.2016. Недостаточность имущества этой компании выражалась отрицательной величиной - 5,6 млрд рублей.

За пятилетний период средние размеры чистых активов компаний ТОП-1000 имеют тенденцию к увеличению (Рисунок 1).

Рисунок 1. Изменение средних показателей размера чистых активов компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах Рисунок 1. Изменение средних показателей размера чистых активов компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах

Доли компаний в ТОП-1000 с недостаточностью имущества в последние пять лет имеют тенденцию к снижению (Рисунок 2).

Рисунок 2. Доли компаний с отрицательными значениями чистых активов в ТОП-1000 Рисунок 2. Доли компаний с отрицательными значениями чистых активов в ТОП-1000

Выручка от реализации
Объем выручки 10 ведущих компаний региона в 2017 году составил 28% от суммарной выручки компаний ТОП-1000. (Рисунок 3). Это свидетельствует об относительно невысоком уровне производственной концентрации в Приморском крае.

Рисунок 3. Доли участия компаний ТОП-10 в суммарной выручке 2017 года ТОП-1000 Рисунок 3. Доли участия компаний ТОП-10 в суммарной выручке 2017 года ТОП-1000

В целом наблюдается тенденция к увеличению объемов выручки (Рисунок 4).

Рисунок 4. Изменение средних показателей выручки компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах Рисунок 4. Изменение средних показателей выручки компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах

Прибыль и убытки
Крупнейшей компанией Приморского края по размеру чистой прибыли является НАО ВОСТОЧНЫЙ ПОРТ. За 2017 год прибыль компании составила 7,2 млрд рублей.

В целом за пятилетний период наблюдается тенденция к увеличению средних размеров прибыли в ТОП-1000 (Рисунок 5).

Рисунок 5. Изменение средних показателей прибыли компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах Рисунок 5. Изменение средних показателей прибыли компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах

За пятилетний период средние значения показателей чистой прибыли компаний ТОП-1000 увеличиваются, при этом средний размер чистого убытка снижается. (Рисунок 6).

Рисунок 6. Изменение средних значений показателей чистой прибыли и чистого убытка компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах Рисунок 6. Изменение средних значений показателей чистой прибыли и чистого убытка компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах

Основные финансовые коэффициенты
За пятилетний период средние показатели коэффициента общей ликвидности ТОП-1000 находились выше интервала 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 значений коэффициента общей ликвидности компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах Рисунок 7. Изменение средних значений коэффициента общей ликвидности компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах

В течение пяти лет, наблюдается относительно высокий уровень средних значений показателей коэффициента рентабельности инвестиций с тенденцией к снижению. (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 значений коэффициента рентабельности инвестиций компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах Рисунок 8. Изменение средних значений коэффициента рентабельности инвестиций компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 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 пятилетний период данный коэффициент деловой активности демонстрировал тенденцию к снижению (Рисунок 9).

Рисунок 9. Изменение средних значений коэффициента оборачиваемости активов компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах Рисунок 9. Изменение средних значений коэффициента оборачиваемости активов компаний ТОП-1000 в 2013 – 2017 годах

Малый бизнес
78% компаний ТОП-1000 зарегистрированы в Реестре субъектов малого и среднего предпринимательства Федеральной налоговой службы РФ. При этом доля их выручки в суммарном объеме ТОП-1000 составляет 29%, что выше среднего показателя по стране (Рисунок 10).

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

Основные районы деятельности
Предприятия ТОП-1000 зарегистрированы в 31 районе и населенном пункте края и распределены по территории неравномерно. Почти 86% крупнейших по объему выручки предприятий сосредоточены в краевом центре – г. Владивостоке и в г. Находка (Рисунок 11).

Рисунок 11. Распределение выручки предприятий ТОП-1000 по районам Приморского края Рисунок 11. Распределение выручки предприятий ТОП-1000 по районам Приморского края

Скоринг бухгалтерской отчетности
Оценка финансового положения компаний ТОП-1000 показывает, что более половины из них находится в устойчивом финансовом положении и выше среднего. (Рисунок 12).

Рисунок 12. Распределение компаний ТОП-1000 по скорингу бухгалтерской отчетности Рисунок 12. Распределение компаний ТОП-1000 по скорингу бухгалтерской отчетности

Индекс платежеспособности Глобас
Подавляющей части компаний ТОП-1000 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-1000 по Индексу платежеспособности Глобас Рисунок 13. Распределение компаний ТОП-1000 по Индексу платежеспособности Глобас

Индекс промышленного производства
По сведениям Федеральной службы государственной статистики, в Приморском крае в течение 12 месяцев 2018 года наблюдается тенденция к росту показателей индекса промышленного производства (Рисунок 14). При этом средний показатель индекса от месяца к месяцу составил 98,5%.

Рисунок 14. Индекс промышленного производства в Приморском крае в 2018 году, месяц к месяцу (%) Рисунок 14. Индекс промышленного производства в Приморском крае в 2018 году, месяц к месяцу (%)

По тем же сведениями доля предприятий Приморского края в объеме выручки от продажи товаров, продукции, работ, услуг в целом по стране за 2018 год составила 0,68%.

Вывод
Комплексная оценка деятельности крупнейших предприятий реального сектора экономики Приморского края, учитывающая основные индексы, финансовые показатели и коэффициенты, свидетельствует о преобладании положительных тенденций (Таблица 1).

Таблица 1. Положительные и отрицательные тенденции, факторы оценки ТОП-1000
Тенденции и факторы оценки ТОП-1000 Удельный вес фактора, %
Темп прироста (снижения) среднего размера чистых активов up10
Рост / снижение доли предприятий с отрицательными значениями чистых активов up10
Уровень концентрации капитала up10
Темп прироста (снижения) среднего размера выручки up10
Темп прироста (снижения) среднего размера прибыли (убытка) up10
Рост / снижение средних размеров чистой прибыли компаний up10
Рост / снижение средних размеров чистого убытка компаний up10
Рост / снижение средних значений коэффициента общей ликвидности down-5
Рост / снижение средних значений коэффициента рентабельности инвестиций down-5
Рост / снижение средних значений коэффициента оборачиваемости активов, раз down-10
Доля малого и среднего бизнеса в регионе по объему выручки более 22% up10
Региональная концентрация down-10
Финансовое положение (наибольшая доля) up10
Индекс платежеспособности Глобас (наибольшая доля) up10
Индекс промышленного производства up5
Среднее значение удельного веса факторов up5,0

Up — положительная тенденция (фактор), Down — отрицательная тенденция (фактор).