Тимур Беликов - Минные поля проектного финансирования. Пособие по выживанию для кредитных работников и инвесторов

Давайте рассмотрим два предельно упрощенных примера с целью иллюстрации типичных ошибок моделирования.

Пример первый. Оптимистичные условия расчетов с контрагентами

Пусть стоимость капитальных затрат по проекту составляет 100 млн у.е. Пусть годовая выручка по проекту при выходе проекта на проектную мощность составит 120 млн у.е., а среднедневная соответственно 329 тыс. руб. Упрощенно, при рентабельности продаж в 20 % среднедневная себестоимость проданного товара составит 263 тыс. руб.

Авторы модели предположили, что вся продукция проекта будет продаваться по 100 %-ной предоплате (получение денег и отгрузка товара происходит день в день), а поставщики сырья будут предоставлять 30-дневную отсрочку платежа. Авторы также предположили, что затратный цикл в этом конкретном случае составляет всего 30 дней (т. е. цепочка «приход сырья на склад → производство товара → получение денег за проданный товар» занимает 30 дней).

При таких исходных данных мы получим, что потребность в предоставлении дополнительных кредитов на финансирование потребности в оборотном капитале отсутствует и полностью финансируется за счет поставщиков.

Анализ реальной ситуации на рынке может показать, что данные предположения не имеют под собой никаких оснований. В частности, спрос на сырье высок и поставщики готовы осуществлять поставки, только если сами получат предоплату за месяц вперед. Кроме того, в силу высокой конкуренции на рынке сбыта для входа на рынок придется предоставлять значительные отсрочки платежа покупателям (скажем, до 30 дней). В этом случае потребность в оборотном капитале возрастет на 263 тыс. руб. × 30 дней (на кредитование покупателей) + 263 тыс. руб. × 60 дней (30-дневное авансирование поставщиков + потеря 30-дневной отсрочки платежа от поставщиков) = 23,7 млн руб. Таким образом, дополнительная (неучтенная) потребность в оборотных средствах в рамках проекта составила 23,7 % от величины капитальных затрат. Соответственно, кредитный аналитик должен предусмотреть предоставление оборотного кредита и дополнительные затраты на уплату процентов по данному кредиту в кэш-флоу проекта. Рост процентной нагрузки в свою очередь уменьшит величину денежного потока проекта, которую можно направлять на погашение инвестиционного долга. Следовательно, кредитный аналитик изначально при составлении финансовой модели должен увеличить срок кредита и уменьшить суммы регулярных платежей в погашение долга, чтобы избежать необходимости реструктуризации графика погашения в будущем.

Для того чтобы правильно смоделировать потребность в оборотных средствах в рамках проекта, надо хорошо понимать сложившуюся практику расчетов за сырье и готовую продукцию в выбранной отрасли, а также ключевые тенденции на рынке (усиление конкуренции может вынудить заемщика предоставлять товарные кредиты покупателям, что вызовет рост потребности в оборотке), а также специфику конкретного сегмента/продукта. Например, одни производители легковых автомобилей предоставляют 6-месячную отсрочку платежа своим официальным дилерам (Land Rover), а другие требуют 100 %-ную предоплату до момента отгрузки с завода. Таким образом, несмотря на принадлежность к одной отрасли, требования различных автопроизводителей существенно влияют на потребность в оборотных средствах по проектам автодилеров разных марок. Из всего вышесказанного следует одна простая мысль: не будьте героями – при подготовке финансовых моделей обращайтесь за консультациями к экспертам, а также старайтесь учесть специфику расчетов по конкретному проекту, если она продиктована требованиями стратегического партнера или франчайзера.

Пример второй. Сезонные закупки

Яркими примерами проектов, по которым начинающие аналитики неверно оценивают потребность в оборотных средствах, являются проекты, для которых характерна закупка большого объема сырья в сезон. Например, сахарные заводы скупают в период уборки урожая сахарную свеклу, полностью перерабатывают ее в течение последующих 3–4 месяцев и затем погашают оборотные кредиты, взятые на закупку сырья. Маслоэкстракционные заводы закупают за счет оборотных кредитов 6–10-месячные запасы подсолнечника по минимальной цене в период уборки урожая и далее в течение года перерабатывают его на подсолнечное масло, продают его и пропорционально гасят сырьевые оборотные кредиты, взятые на закупку подсолнечника. При свертывании таких моделей до года мы не увидим пиковой потребности в оборотных кредитах, а ошибка в оценке может достигать 50 % (а иногда и выше) от величины капитальных затрат.

Исходя из вышесказанного для минимизации рисков недофинансирования проекта, связанного с неправильной оценкой потребности в оборотном капитале, я бы рекомендовал:

• определять потребность в оборотных средствах в рамках проекта исходя из пессимистического варианта структуры расчетов с покупателями и поставщиками, учитывать фактор сезонности, график закупки сырья;

• вести помесячное (минимум поквартальное) планирование в рамках финансовой модели до момента выхода проекта на проектную мощность;

• привлекать к работе по тестированию финансовой модели и проверке предположений в части условий расчетов с контрагентами высококвалифицированных специалистов в области маркетинга и финансов, имеющих опыт работы с крупными игроками соответствующей отрасли.

Часто бюджет проекта ограничивается сметой капитальных затрат и упрощенным расчетом потребности в оборотных средствах. При этом до начала финансирования не разрабатываются хотя бы приближенные к реальности маркетинговый и логистический бюджеты, бюджет создания и развития собственной дистрибьюторской сети, не рассчитывается стоимость входа в торговые сети.

Все это приводит к неправильной оценке потребности в финансировании, серьезному завышению показателей эффективности проекта, а в итоге – к возникновению проблемного кредита.

Риск недофинансирования, связанный с неправильной оценкой стоимости выхода на рынок, характерен для компаний, реализующих проекты в новых для себя отраслях. В первую очередь этому риску подвержены компании, планирующие производить товары повседневного спроса для населения и реализовывать их через торговые сети (продукты питания, товары для дома, бытовая техника и т. д.). Анализ подобных проектов требует высокой квалификации от кредитного аналитика и привлечения независимых консультантов / экспертов, обладающих реальным опытом в области построения систем дистрибуции и логистики, глубоким знанием маркетинга.