Тенденции деятельности компаний Челябинска

обзор 03.09.2021

Информационное агентство Credinform представляет обзор тенденций деятельности крупнейших предприятий г. Челябинска.

Для анализа были отобраны крупнейшие по объему годовой выручки за последние имеющиеся в органах государственной статистики и Федеральной налоговой службы отчетные периоды (2016 – 2020 гг.) компании города (ТОП-1000). Отбор компаний и 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 является отрицательным (недостаточность имущества), если задолженность предприятия превышает стоимость его имущества.

Наиболее крупной компанией в ТОП-1000 по размеру чистых активов является ПАО ЧЕЛЯБИНСКИЙ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЙ КОМБИНАТ, ИНН 7450001007, производство чугуна, стали и ферросплавов. В 2020 г. чистые активы составляли более 54 млрд руб.

Наименьшим размером чистых активов в ТОП-1000 обладало ООО ОТЕЛЬСТРОЙ, ИНН 7451264986, деятельность гостиниц и прочих мест для временного проживания. Недостаточность имущества в 2020 г. выражалась отрицательной величиной -1,7 млрд руб.

За пятилетний период средние размеры чистых активов компаний ТОП-1000 имеют тенденцию к увеличению, со снижением темпов их прироста (Рисунок 1).

Рисунок 1. Изменение средних показателей размера чистых активов компаний ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 1. Изменение средних показателей размера чистых активов компаний ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

Доли компаний с недостаточностью имущества в ТОП-1000 за пять лет имели позитивную тенденцию к снижению (Рисунок 2).

Рисунок 2. Доли компаний с отрицательными значениями чистых активов в ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 2. Доли компаний с отрицательными значениями чистых активов в ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

Выручка от реализации
Объем выручки компаний ТОП-10 в 2020 г. составил почти 40% от суммарной выручки в ТОП-1000. (Рисунок 3). Это свидетельствует о достаточно высоком уровне концентрации капитала среди компаний Нижнего Новгорода.

Рисунок 3. Доли участия компаний ТОП-10 в суммарной выручке 2020 г. ТОП-1000 Рисунок 3. Доли участия компаний ТОП-10 в суммарной выручке 2020 г. ТОП-1000

В целом, наблюдается тенденция к увеличению объемов выручки со снижением темпов их прироста. (Рисунок 4).

Рисунок 4. Изменение средних показателей выручки компаний ТОП-1000 в 2016 – 2020 гг. Рисунок 4. Изменение средних показателей выручки компаний ТОП-1000 в 2016 – 2020 гг.

Прибыль и убытки
Крупнейшей компанией ТОП-1000 по размеру чистой прибыли в 2020 г. является ПАО ЧЕЛЯБИНСКИЙ ТРУБОПРОКАТНЫЙ ЗАВОД, ИНН 7449006730, производство стальных труб, полых профилей и фитингов. Прибыль составила более 24 млрд руб. За пятилетний период показатели средних размеров прибыли и темпов их прироста компаний ТОП-1000 имеют тенденции к снижению. (Рисунок 5).

Рисунок 5. Изменение средних показателей прибыли (убытка) компаний ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 5. Изменение средних показателей прибыли (убытка) компаний ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

В течение пяти лет средние значения показателей чистой прибыли компаний ТОП-1000 снижаются, при этом средний размер чистого убытка увеличивается (Рисунок 6).

Рисунок 6. Изменение средних значений показателей чистой прибыли и чистого убытка компаний ТОП-1000 в 2016 – 2020 гг. Рисунок 6. Изменение средних значений показателей чистой прибыли и чистого убытка компаний ТОП-1000 в 2016 – 2020 гг.

Основные финансовые коэффициенты
За пятилетний период средние показатели коэффициента общей ликвидности компаний ТОП-1000 находились выше интервала рекомендуемых значений - от 1,0 до 2,0, с тенденцией к росту. (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 2016 - 2020 гг. Рисунок 7. Изменение средних значений коэффициента общей ликвидности компаний ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

В течение пяти лет, средние показатели коэффициента рентабельности инвестиций компаний ТОП-1000 имели тенденцию 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 2016 - 2020 гг. Рисунок 8. Изменение средних значений коэффициента рентабельности инвестиций компаний ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

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 показатели данного коэффициента деловой активности демонстрировали тенденцию к снижению (Рисунок 9).

Рисунок 9. Изменение средних значений коэффициента оборачиваемости активов компаний ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 9. Изменение средних значений коэффициента оборачиваемости активов компаний ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

Малый бизнес
84% компаний ТОП-1000 зарегистрированы в Едином реестре субъектов малого и среднего предпринимательства Федеральной налоговой службы РФ. При этом доля их выручки в общем объеме ТОП-1000 в 2020 г. составляет 28%, что выше средних показателей по стране в 2018 - 2019 гг. (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

Скоринг бухгалтерской отчетности
Оценка финансового положения компаний ТОП-1000 показывает, что наибольшая часть из них находится в финансовом положении выше среднего. (Рисунок 11).

Рисунок 11. Распределение компаний ТОП-1000 по скорингу бухгалтерской отчетности Рисунок 11. Распределение компаний ТОП-1000 по скорингу бухгалтерской отчетности

Индекс платежеспособности Глобас
Подавляющей части компаний ТОП-1000 присвоен наивысший и высокий Индекс платежеспособности Глобас, что свидетельствует об их возможности своевременно и в полном объеме погашать свои долговые обязательства (Рисунок 12).

Рисунок 12. Распределение компаний ТОП-1000 по Индексу платежеспособности Глобас Рисунок 12. Распределение компаний ТОП-1000 по Индексу платежеспособности Глобас

Вывод
Комплексная оценка деятельности крупнейших компаний Челябинска, учитывающая основные индексы, финансовые показатели и коэффициенты, свидетельствует о преобладании отрицательных тенденций в их деятельности в период с 2016 по 2020 гг. (Таблица 1).

Таблица 1. Положительные и отрицательные тенденции, факторы оценки
Тенденции и факторы оценки Удельный вес фактора, %
Динамика среднего размера чистых активов up10
Темп прироста (снижения) среднего размера чистых активов down-10
Рост / снижение доли предприятий с отрицательными значениями чистых активов up10
Уровень концентрации капитала (монополизации) down-5
Динамика среднего размера выручки up10
Темп прироста (снижения) среднего размера выручки down-10
Динамика среднего размера прибыли (убытка) down-10
Темп прироста (снижения) среднего размера прибыли (убытка) down-10
Рост / снижение средних размеров чистой прибыли down-10
Рост / снижение средних размеров чистого убытка down-10
Рост / снижение средних значений коэффициента общей ликвидности up5
Рост / снижение средних значений коэффициента рентабельности инвестиций down-10
Рост / снижение средних значений коэффициента оборачиваемости активов, раз down-10
Доля малого и среднего бизнеса в объеме выручки более 20% up10
Финансовое положение (наибольшая доля) up10
Индекс платежеспособности Глобас (наибольшая доля) up10
Среднее значение удельного веса факторов down-1,3

вверх положительная тенденция (фактор), вниз отрицательная тенденция (фактор)