Делюсь очередным ноу-хау, воплощенным на практике. Audit-it.ru – это не только крупный бухгалтерский сайт. Не только Сберометр, где мы с трепетом наблюдаем за курсом буржуазных валют к рублю. Не только разработка софта для фин. анализа и отчетности по МСФО. Время от времени мы создаем уникальные бесплатные сервисы, в которые вкладываем свои проф. компетенции. Такие вещи обычно не приносят ни славы (переживем), ни денег (хотелось бы), но дают пользователю что-то новое, полезное. И это приятно.
Проделываем такое и в мировом масштабе, для этого у нас есть англоязычный сайт ReadyRatios. Когда-то открыли там справочник по составлению идеальной отчетности по МСФО (рекомендую). С ним составить качественную отчетность, не уступающую по форме продуктам аудиторов из Б4, стало возможным даже для маленьких компаний. Потому что мы не изобретали велосипед, а научились представлять ценную информацию от самих авторов стандартов в человекочитаемом виде (таксономия МСФО). Позднее эта наработка легла в основу нашей российской программы по составлению международной отчетности.
И вот сегодня новый поворот… Но сначала предыстория, почему это нужно и важно. Есть финансовый анализ, его каноны давно прописаны в литературе. Один коэффициент в норме должен иметь такое значение, а другой коэффициент – такое. Но это теоретически. На практике же специалистов мучает вопрос – а какое значение коэффициентов является обычным для той или иной отрасли, в той и иной стране сегодня? Чтобы ответить на этот вопрос, пару лет назад мы запустили проект ТестФирм. Там не только можно проверить фин. состояние фирмы по ИНН, но и посмотреть весь расклад по видам деятельности – какое значение тех или иных финансовых коэффициентов является обычным для каждой российской отрасли. Это очень востребованная информация. А получить ее не так просто, как кажется. С одной стороны, есть общедоступная база Росстата с более чем 2 млн.бух. отчетностей. С другой – посчитать по каждой из них фин. показатели и найти среднее значение – задача нетривиальная. И причина тому не техническая: вычислительных мощностей сейчас предостаточно. Проблема в том, что среди этих 2 млн. отчетов очень много некачественных: нулевых, с явными и неявными ошибками. Без предварительной обработки адекватных среднеотраслевых данных не получить. Здесь очень пригодились аудиторские компетенции, опыт работы с бух. отчетностью. Результатом стал не имеющий аналогов в РФ справочник и сравнительный анализ. Но это в РФ, а что в мире?
Нужно отдать должное нашему государству – за границей в таких объемах информацию гос. органы не публикуют, здесь мы в авангарде. К сожалению, скоро ситуация с бух. отчетностью может измениться, ее публикацию передали от Росстата к ФНС, но о грустном пока не будем. Так вот, найти у иностранцев подобные базы бухгалтерской отчетности проблематично. Оттого, что все крупные компании выкладывают у себя на сайтах красивые фин. отчеты в PDF и Word'e программистам нет никакого проку – автоматизировано их не обработать. Но есть и приятные исключения.
В частности, уже много лет Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) собирает с компаний-эмитентов и публикует в машиночитаемом формате данные годовой и квартальной финансовой отчетности. И только такой, машиночитаемый, формат дает возможность компьютерной обработки данных. В базе SEC представлена отчетность 10 тыс. всемирно известных компаний, акции которых котируются на американской бирже. Формат – XBRL, таксономия US GAAP. Опыт работы с таксономией МСФО у нас есть; US GAAP – не проблема. Почему бы не сделать такой же источник информации как ТестФирм, только для топовых компаний мира, подумали мы. Ведь интересно узнать, какие у них коэффициенты ликвидности, платежеспособности, рентабельность и т.п., а также средние показатели для отраслей. Приступили к работе и обнаружили проблемы, чуждые для российской отчетности.
Дело в том, что российская отчетность вполне себе регламентированная, электронный формат ее сдачи в ФНС несложный и четко определен. Когда вы держите в руках российскую отчетность, то знаете, что в ней видите, куда смотреть, чтобы найти тот или иной показатель. Другое дело американская отчетность. Казалось бы, есть таксономия US GAAP, где четко определена структура фин. отчетности (кстати, мы уже давно "развернули" ее на сайте в человекочитаемом виде, рекомендую как справочник). Но вот на практике компании, включая самые именитые, умудряются так втиснуть свою отчетность в xbrl-формат, что получить из электронного вида "человеческую" отчетность оказалось сложной задачей. А ведь для пользователя, который анализирует отчетность, важно не просто увидеть таблицу, где актив равен пассиву. Ему нужно понимать, сколько у компании оборотных активов, сколько внеоборотных, где долгосрочные обязательства, а где собственный капитал. И вот с этим оказалось все очень непросто. Пришлось разработать алгоритмы, которые, для начала, привели отчетность к стандартному виду, ровно тому, который определен таксономией US GAAP. В результате мы получили отчетность в предсказуемом виде, в которой знаешь что где искать (вот, например, Apple – оцените, сколько у них кэша, можно небольшую страну купить).
Теперь, имея нормальную отчетность по стандарту US GAAP, мы смогли рассчитать средние показатели для всех листинговых компаний и сделать сравнение каждой со среднеотраслевыми значениями. Вот так выглядит сравнительный анализ для Apple. И сам справочник отраслевых значений в наличии. Интересно, полезно, бесплатно - https://www.readyratios.com/sec/
Следующий этап – использовать искусственный интеллект, чтобы по данным фин. отчетности предсказать, когда и на сколько в следующий раз подорожает iPhone. Шучу, конечно, но что-нибудь интересное обязательно придумаем.
Виталий Авдеев