✈️ Почему «Самолёт» не справился с управлением ликвидностью В девелопменте я проработала много лет и хорошо знаю отрасль изнутри. Среди подписчиков канала есть коллеги из этой сферы, в том числе и те, кто работал в Самолёте Как так случилось, что один из крупнейших игроков рынка оказался в ситуации, когда потребовалось обратиться к правительству за льготным кредитом в 50 млрд рублей? Лет пять назад была на конференции, где один из топ-менеджеров Самолёта презентовал план агрессивной региональной экспансии. С тех пор ситуация в экономике кардинально изменилась, но компания продолжала реализовывать «старую» стратегию Для сравнения: ПИК в последние годы действовал более осторожно - притормаживал новые запуски, постепенно снижал объём стройки и наращивал денежную подушку. Фокусировался на ликвидных локациях. При таком подходе у компании появляется запас прочности. Самолёт же продолжал наращивать земельный банк и масштабироваться в регионы на заёмные средства 💲Ликвидность Один из главных драйверов любой отрасли - дешёвые кредиты. В девелопменте это особенно заметно: доступная ипотека поддерживает продажи, эскроу наполняется, и при хорошем покрытии банки могут держать льготную ставку на уровне 4% Но как только продажи замедляются, покрытие кредита средствами дольщиков снижается - ставка увеличивается Для Самолёта это стало критическим фактором. При большом долге каждый процент на счету и начинает давить на ликвидность. Самолет активно заходил в регионы. Там цена метра ниже, а себестоимость стройки из-за логистики и дефицита кадров почти такая же, как в столице. Кроме того, в регионах ниже платежеспособный спрос и выше чувствительность к ставке ипотеки. В итоге получаемая маржа перестала покрывать проценты по кредитам *214‑ФЗ создаёт застройщику своего рода ловушку ликвидности: на эскроу 400 млрд руб., но до сдачи объектов эти средства недоступны. Поэтому в стресс‑период девелопер вынужден жить на дорогом проектном финансировании ⚡️Как прогнозировать ликвидность Это вопрос, который актуален для руководителей любого бизнеса и вот как это выглядит в моем пилотном проекте для застройщика: Берём финансовую модель проекта и дополняем её сценарным моделированием методом Монте‑Карло. Дальше система прогоняет множество вариантов будущего, где одновременно меняются ключевые факторы: темпы продаж, ключевая ставка, себестоимость, сроки ввода и т.д. На выходе получается карта рисков на горизонте 3–12 месяцев: с какой вероятностью упадёт покрытие эскроу, вырастет процентная нагрузка или появится кассовый разрыв. Метод планируется усилить ML. Если обучить модель на исторических данных компании (главное что бы они были), сценарии становятся реалистичнее Дальше начинается управленческая работа....