23 подписчика

Пример анализа компании как контрагента быстро

6 июля 20196 июл 2019

4 мин

Быстрый и неглубокий анализ компании на предмет: "да" или "нет"

В качестве примера возьмем какую-нибудь обычную компанию.

Например ООО "ПНРА".

Исходные данные: представим, что нам нужны данные по компаниям России и индивидуальным предпринимателям. И мы хотим понять стоит ли покупать доступ за 200 000 рублей за 1 год и одного пользователя у этой компании.

Посмотреть в чем могут быть риски.

Риски взаимоотношений с компаниями могут быт двух сортов:

1. Риск того, что ФНС сочтет, что мы не достаточно проверили контрагента и будет пытаться повесить на нас его проблемы по платежам налогов, однодневность и прочие нехорошие штуки. Нам это пользы явно не приносит. Поэтому имеет смысл перестраховаться.

2. Вторая причина ничуть не лучше. Мы выбрали поставщика данных, а он благополучно получил наши деньги, а 200 тысяч рублей РФ не самая маленькая сумма, как нам кажется, и в какой-то момент времени перестал нам их поставлять (информацию о предприятиях, а не деньги, ессно). Еще хуже, если мы завязали внутренние информационные системы организации на поставщика, подключились к нему по API, настроили все взаимодействие с поставщиком и положение данных в нашу базу. На этой основе делаем внутренние или внешние продукты или сервисы, а поставщик благополучно "помахал нам ручкой". Мягко скажем, неприятно.

Примечание. Именно поэтому сейчас стало по нашим оценкам достаточно модно самостоятельно брать первичные данные (ЕГРЮЛ, ЕГРИП, БДБОО, иные) и подгружать их в собственные информационные системы и делать внешние и внутренние продукты на их основе (оценки рисков, трансфертное ценообразование, анализ регионов, рынков и компаний, в том числе конкурентов, в том числе с целью выхода в новые регионы, рынки, выпуск новых продуктов на новых рынках и так далее)

Для начала возьмем прибыль компании за 2011-2017 года. Не сильно информативно. Единственное, что можно понять по этому графику:

1. В 2017 году у компании убыток. Это пока не плохо и не хорошо.

Это факт. Убыток небольшой, порядка 0,2 млн. рублей.

Прибыль конечно лучше. И это не обсуждается.

С другой стороны если посмотреть на график то есть четкая тенденция снижения прибыли с 2012 по 2017 года. А тенденция гораздо хуже одноразового убытка. Одноразовый убыток может возникнуть из чего угодно. Один наш клиент купил завод в ОАЭ. И у него из-за этого образовался вполне себе приличный убыток. И возможно даже не на один год. Но это ничего не значит. Деньги пошли в развитие, а не на колготки секретарше директора.

Поэтому тенденция по прибыли нам не понравилась, но нужно больше данных. Идем в оборот.

Таблица 1. Прибыль компании за 2011-2017гг.

Источник данных:

1. БД БОО Росстата http://www.gks.ru/ (исходные данные)

2. Источник картинки: https://www.rusprofile.ru/finance/2142745

А вот по обороту все гораздо хуже. До 2013 год шел рост. С достаточно хорошей скоростью. Пик 2013 года - 54 миллиона рублей. Затем идет спад с 2013 по 2017 года. Скорость стабильна. Минус 5 миллионов рублей в год. Практически линейно: от 54 миллионов (2013) до 34 миллионов (2017).

Собственно для быстрого анализа более чем достаточно.

Компания упала в обороте за 4 года примерно на 37%. При этом это тенденция, а не разовый провал. Если уж совсем у нас зуд исследования, то посмотрев торги компании увидим, что порой до 50-60% оборота компании давал один поставщик. А это уже супер риск. Не стало поставщика или сделки с ним и фирма упала еще в обороте в 2-2,3 раза. Фенита ля комедия.

Таблица 2. Оборот компании по годам.

Источники:

1. БД БОО Росстата http://www.gks.ru/ (исходные данные по обороту компании)

2. Источник картинки: https://www.rusprofile.ru/finance/2142745

Оборот исследуемой компании по годам: 2011-2017гг.

Сегодня, 26 сентября 2019 года появились данные по 2018 году.

Исследуемую компанию можно поздравить с улучшением показателей:

Как видите в 2018 году она остановила 4-летние падение и немного "задрала нос" по продажам.

А это изменения ее коэффициентов, пока улучшение на этом графике плохо видно, но оно есть.

Графики надежности и устойчивости исследуемой компании.

Что можно еще посмотреть бонусом:

1. Оценить через уплаченные взносы в Пенсионный фонд, соцстрах и другие платежи, связанные с заработной платой сотрудников вилку общей массы заработной платы (мини-макси).

2. Поделив на число сотрудников получить среднюю по компании заработную плату. Зная отрасль бизнеса компании, проанализировав состав сотрудников, их должности и количество (программисты, продажники, бухгалтер, PR и продвигальщики) можно оценить уровень зарплаты компании и рынка. Например у программистов месячная зарплата в среднем по Москве редко бывает ниже 50-70 тысяч рублей в месяц. И если сравнить среднюю з/п по рынку и в компании, то можно оценить риски по персоналу компании и ее возможность сделать быструю и адекватную замену, если сотрудники увольняются.

Источники: