Добрый день уважаемые слушатели. Я расскажу вам о специфике работы с компаниями отрасли торговли. При принятии решений о кредитовании торговой компании, используется общая логика анализа. Мы оцениваем, что из себя представляет заемщик исходя из текущего состояния макроэкономики, конкурентной среды, операционных и финансовых результатов компании. Посмотрим, какая же есть специфика для компаний торговой отраслей при проведении анализа. Макроэкономика оказывает существенное влияние на результаты деятельности ритейлеров, так как определяет состояние платежеспособного спроса населения. В первую очередь необходимо обращать внимание на прогноз темпов роста ВВП, инфляционный составляющий, уровень безработицы, реально располагаемых доходов. При этом продуктовый ритейл более устойчив к колебаниям макроэкономики, тогда как не продовольственные товары подвержены большему снижению спроса во время кризиса, особенно если речь идет о товарах длительного пользования. После падения в 2015 и 2016 годах, реальный оборот розничной торговли в 2017 году показал незначительный, но рост. Российский потребитель на текущий момент весьма рационален, и основное внимание уделяет ценам, при этом, по мере стабилизации экономики, в фокусе все больше оказывается качество предлагаемого ритейлерамы сервиса. Данная ситуация создает давление на маржу торговых компаний и усиливает конкуренцию между ними. На текущий момент для российского рынка розницы характерны две тенденции: первое - вытеснение с современными форматами не современной розницы, к которой относятся традиционные магазины, киоски открытые рынки. Второе - дальнейшая консолидация, рынка вытеснение федеральными игроками региональных сетей, таким образом рынок насыщен, конкуренция на нем - высокая. В этой связи, анализируя заемщика, крайне важно ответить на следующие вопросы: какая стратегия работы федеральных ритейлеров в регионе присутствия заемщика? Какие есть у заемщика конкурентные преимущества? Насколько у него большой запас прочности для снижения цен, чтобы предложить аналогичный федеральным игрокам условия? Насколько бенефициар и менеджмент осознают текущую конкурентную ситуацию и какой у них план в случае развития негативного сценария? Делаются ли достаточные инвестиции в современный бизнес модели и технологии? Для анализ эффективности заемщика используете те же показатели, что и для компаний из других отраслей: темп роста выручки, изменение рентабельности, метрики, долговой нагрузки. Обычно, основной объем долга торговых компаний представлен кредитами на пополнение оборотных средств, то есть на закупку товаров. Так как полки магазинов никогда не должны пустовать, то и полностью погасить оборотные кредиты для большинства заемщиков не представляется возможным. В этой связи, для торговой компании, важно иметь постоянную возможность рефинансировать, т.е. возобновить свой долг. Наличие такой возможности зависит от приемлемости показателя долг к EBITDA и EBITDA к процентам. Необходимо оценить их уровень, есть ли запас прочности в случае реализации каких-то стресс-сценариев. В нашем примере, возможности X5 привлечь рефинансирование достаточно высокие. В то же время, если бы на экране был ритейлер с долг EBITDA около пяти и EBITDA к процентам на уровне двух, то потенциал по привлечению новых оборотных кредитов, был бы весьма ограничен. Также обратите внимание на такой специфический показатель, как Like-For-Like или сокращенное LFL. Он представляет собой сравнение показателей только по тем магазинам, которые проработали одинаковый период времени, обычно, не менее 12 месяцев. Таким образом, мы очищаем данные от влияния на них открытию новых магазинов. Обратите внимание, выручкание LFL, т.е. включающий новые, работающие меньше 12 месяцев магазины, выросла на 25,5%. Однако, LFL данные отражают весьма умеренный рост - на 5,4%. Именно на этот темп стоит ориентироваться при построении модели денежных потоков. Финансовая модель торговой компании строится на базовых принципах. Мы моделируем операционный, инвестиционный и финансовый поток. Определенная специфика возникают только при прогнозе выручки и инвестиционных затрат. При прогнозировании выручки, используется достаточно простой подход. Она зависит от трех факторов: первое - это количество магазинов или общая торговая площадь. Желательно использовать последний показатель, так как он позволяет нивелировать разницу между площадью отдельных магазинов. Второе - этот трафик, это количество посетителей на один магазин или количество посетителей на один квадратный метр. Не забудьте сопоставить прогноз с историческими данными LFL. Третье - это средний чек или сумма трат на одного посетителя. Обычно изменяется аналогично инфляции или реально располагаем доходом. Дополнительно можно усложнить модель в том случае, если компания работает в нескольких форматах и прогнозировать эти три фактора для каждого из форматов отдельно. На экране представлен пример прогноза операционного потока ритейлера. Для прогнозирования расходной части и оборотного капитала используется стандартный подход, однако, не забывайте еще раз оценить макроэкономику и конкурентную среду. Увеличение рентабельности при текущей ситуации на рынке, добиться достаточно сложно, поэтому лучше придерживаться консервативного подхода. Также обратите внимание на прогнозирование оборотного капитала. Обычно при построении модели ориентируются на исторически сложившиеся показатели оборачиваемости, однако, высокая конкуренция может способствовать предложению более быстрых сроков оплат поставщикам, что приведет к ускорению оборачиваемости кредиторской задолженности и возникновению у ритейлера дополнительной потребности в оборотных средствах по сравнению с историческими данными. Перейдем к инвестиционному потоку. Инвестиционные затраты прогнозируются по двум направлениям. Первое, это затраты на расширение сети, которые представляют собой инвестиции в открытие одного магазина, умноженное на количество планируемых к открытию магазинов. Только не забудьте сравнить их с прогнозом количества магазинов, которые вы использовали при моделирование выручки. Второе, это затраты на поддержание действующей сети. Обычно они прогнозируются как проценты от выручки и основываются на исторических данных. Построив финансовую модель перед тем как принять окончательное решение о том, стоит ли работать с данным клиентом или нет, не забудьте сделать две важные вещи. Первое, это проверить модель на наличие или отсутствие в ней внутренних противоречий. Второе - сравнить модель клиента с прогнозами его основных конкурентов, например, посмотрим на представленную модель. Прогнозируется значительный рост выручки EBITDA, снижение долговой нагрузки, риски кредитования заемщика, в соответствии с такой моделью, минимальны. Основные причины улучшения финансовых показателей, открытия новых магазинов, рост трафика и маржинальность бизнеса. При этом, модель не заложена инвестиции в открытие магазинов. Кроме того, учитывая сложную макро экономику и высокую конкуренцию, лучше, все таки, использовать консервативный подход в отношении как к росту трафика, так и рентабельности. Если мы скорректируем модель, заложив инвестиции в расширение сети и снизив темпы роста трафика и рентабельности, то показатели модели нашего потенциального заемщика существенно изменится. Теперь он уже относится к клиентам с высоким риск-профилем и низким запасом прочности. Итак, подведем итоги: при анализе торговой компании нужно обращать внимание: первое - на макроэкономику. Российский потребитель весьма рационально в покупках и продолжает экономить. Второе - на конкурентную среду. Российский рынок характеризуется высокой конкуренцией. Третий - на текущие финансы компании, особенно тенденции LFL показателей, возможности компании привлечь рефинансирование. Четвертый - насколько представленная модель отражает исторически сложившиеся тренды, внутри не противоречивы и соответствуют прогнозам компаний конкурентов. Понимание этих составляющих позволит вам принять правильное решение о том, стоит ли работать с данным клиентом или нет.
