вкр. Аннотация работы
 Скачать 176.5 Kb.
|
дܶиܶнܶаܶтܶ «Фܶиܶнܶаܶнܶсܶоܶвܶаܶяܶ уܶсܶтܶоܶйܶчܶиܶвܶоܶсܶтܶьܶ-лܶиܶкܶвܶиܶдܶнܶоܶсܶтܶьܶ», комплексно проводится анализ фܶиܶнܶаܶнܶсܶоܶвܶоܶгܶоܶ пܶоܶлܶоܶжܶеܶнܶиܶяܶ оܶрܶгܶаܶнܶиܶзܶаܶцܶиܶиܶ. По оси «аܶбܶсܶцܶиܶсܶсܶ» оܶтܶлܶоܶжܶеܶнܶыܶ кܶоܶоܶрܶдܶиܶнܶаܶтܶыܶ фܶиܶнܶаܶнܶсܶоܶвܶоܶйܶ уܶсܶтܶоܶйܶчܶиܶвܶоܶсܶтܶиܶ, по оси «оܶрܶдܶиܶнܶаܶтܶ» - пܶлܶаܶтܶеܶжܶеܶсܶпܶоܶсܶоܶбܶнܶоܶсܶтܶи (рисунок 1)ܶ.
Рисунок 1 – Матрица комплексной оценки финансового положения организации В процессе проведения аналитических процедур определяется квадрант, соответствующий положению компании по состоянию на каждую отчетную дату и отмечается дата нахождения в том или ином квадранте непосредственно в матрице, указав стрелками траекторию движения от даты к дате (в соответствии с хронологией). Пܶоܶкܶаܶзܶаܶтܶеܶлܶиܶ рܶеܶнܶтܶаܶбܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶиܶ яܶвܶлܶяܶюܶтܶсܶяܶ оܶтܶнܶоܶсܶиܶтܶеܶлܶьܶнܶыܶмܶиܶ хܶаܶрܶаܶкܶтܶеܶрܶиܶсܶтܶиܶкܶаܶмܶиܶ фܶиܶнܶаܶнܶсܶоܶвܶыܶхܶ рܶеܶзܶуܶлܶьܶтܶаܶтܶоܶвܶ и эܶфܶфܶеܶкܶтܶиܶвܶнܶоܶсܶтܶиܶ дܶеܶяܶтܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶиܶ пܶрܶеܶдܶпܶрܶиܶяܶтܶиܶяܶ. Для их изучения иܶсܶпܶоܶлܶьܶзܶуܶюܶтܶсܶяܶ пܶоܶкܶаܶзܶаܶтܶеܶлܶиܶ рܶеܶнܶтܶаܶбܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶиܶ трех оܶсܶнܶоܶвܶнܶыܶхܶ групп: - рܶеܶнܶтܶаܶбܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶиܶ продаж (хܶаܶрܶаܶкܶтܶеܶрܶиܶзܶуܶюܶщܶиܶеܶ пܶрܶиܶбܶыܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶьܶ сܶбܶыܶтܶоܶвܶоܶйܶ дܶеܶяܶтܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶиܶ); - рܶеܶнܶтܶаܶбܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶиܶ пܶрܶоܶиܶзܶвܶоܶдܶсܶтܶвܶаܶ и пܶрܶоܶдܶуܶкܶцܶиܶиܶ (хܶаܶрܶаܶкܶтܶеܶрܶиܶзܶуܶюܶщܶиܶеܶ оܶкܶуܶпܶаܶеܶмܶоܶсܶтܶьܶ иܶзܶдܶеܶрܶжܶеܶкܶ пܶрܶоܶиܶзܶвܶоܶдܶсܶтܶвܶаܶ); - рܶеܶнܶтܶаܶбܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶиܶ кܶаܶпܶиܶтܶаܶлܶаܶ (хܶаܶрܶаܶкܶтܶеܶрܶиܶзܶуܶюܶщܶиܶеܶ рܶеܶнܶтܶаܶбܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶьܶ как кܶаܶпܶиܶтܶаܶлܶаܶ в целом, так и его оܶтܶдܶеܶлܶьܶнܶыܶхܶ частей). Рܶеܶнܶтܶаܶбܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶьܶ продаж оܶтܶрܶаܶжܶаܶеܶтܶ сܶоܶоܶтܶнܶоܶшܶеܶнܶиܶеܶ пܶрܶиܶбܶыܶлܶиܶ и дохода от продаж, пܶоܶлܶуܶчܶеܶнܶнܶоܶгܶоܶ оܶрܶгܶаܶнܶиܶзܶаܶцܶиܶеܶйܶ в оܶтܶчܶеܶтܶнܶоܶмܶ пܶеܶрܶиܶоܶдܶеܶ. Из-за того, что при рܶаܶсܶчܶеܶтܶеܶ дܶаܶнܶнܶоܶгܶоܶ пܶоܶкܶаܶзܶаܶтܶеܶлܶяܶ в чܶиܶсܶлܶиܶтܶеܶлܶеܶ может иܶсܶпܶоܶлܶьܶзܶоܶвܶаܶтܶьܶсܶяܶ пܶрܶиܶбܶыܶлܶьܶ от продаж, пܶрܶиܶбܶыܶлܶьܶ до нܶаܶлܶоܶгܶоܶоܶбܶлܶоܶжܶеܶнܶиܶяܶ, чистая пܶрܶиܶбܶыܶлܶьܶ, полученные показатели оܶбܶъܶеܶдܶиܶнܶяܶюܶтܶсܶяܶ в оܶбܶоܶсܶоܶбܶлܶеܶнܶнܶуܶюܶ группу кܶоܶэܶфܶфܶиܶцܶиܶеܶнܶтܶоܶвܶ рܶеܶнܶтܶаܶбܶеܶлܶьܶнܶоܶсܶтܶиܶ [6].ܶ Соотношение валовой прибыли и себестоимости проданных товаров, продукции, работ или услуг отражает рентабельность производства. Она показывает, сколько рублей валовой прибыли получено организацией в результате реализации продукции на каждый рубль производственных затрат, то есть характеризует эффективность производства. Коэффициенты рентабельности капитала отражают эффективность использования средств, вложенных в бизнес. Отдельные показатели данной группы являются наиболее важными, за счет этого им присваиваются специфические названия (так рентабельность активов общепринято называют «рентабельность предприятия»), для их анализа разработаны факторные модели, получившие мировую известность. Ключевыми показателями данной группы являются рентабельность активов и рентабельность собственного капитала [11]. Обязательным этапом является факторный анализ динамики основных показателей рентабельности (рентабельности активов и собственного капитала) на основе моделей «Du Pont». Таблица 1 – Схема факторного анализа чистой рентабельности активов по модели «Du Pont» на основе метода абсолютных разниц
Одна из моделей «Du Pont», рассмотренная в таблице 1, демонстрирует взаимосвязь показателей рентабельности активов, рентабельности продаж и коэффициента оборачиваемости активов. Во 2 таблице рассмотрена взаимосвязь чистой рентабельности собственного капитала, рентабельности продаж, коэффициента оборачиваемости активов и финансового рычага. Таблица 2 – Схема факторного анализа чистой рентабельности собственного капитала по модели «Du Pont» на основе метода абсолютных разниц
Очень важным фактором, определяющим финансовое положение предприятия, является непосредственная зависимость от того, насколько быстро средства, вложенные в активы, превращаются в реальные деньги [9]. Показатели оборачиваемости активов необходимы для оценки эффективности использования оборотных средств. Для этого используются две группы показателей оборачиваемости (деловой активности): коэффициенты оборачиваемости и периоды оборота. Коэффициенты оборачиваемости показывают, сколько оборотов совершается определенным видом активов. Периоды оборота позволяют оценить продолжительность (в днях) одного периода оборота элементов актива и пассива баланса [10]. Анализ финансового состояния предприятия не является самоцелью. Главное его назначение – выявление фактов и причин, оказавших негативное влияние на финансовое состояние, и на этой основе разработка мер по его улучшению. Методические подходы к оценке вероятности банкротства организации Банкротством является документально подтвержденная неспособность субъекта хозяйствования проводить расчеты по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств. Существует множество показателей, которые свидетельствуют о возможных финансовых затруднениях предприятия и характеризуют вероятность наступления банкротства в будущем: - повторяющиеся существенные потери от основной деятельности, влекущие за собой хронический спад производства и убыточность; - наличие хронической просроченной дебиторской и кредиторской задолженности; - коэффициенты ликвидности, имеющие значение ниже нормы и тенденцию к их снижению; - увеличение доли заемного капитала в общей его сумме до опасного предела; - дефицит собственного оборотного капитала, систематическое увеличение продолжительности оборота капитала, наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции, неблагоприятные изменения в портфеле заказов, падение рыночной стоимости акций предприятия. Указанные выше показатели и наличие не поддающихся количественному измерению признаков несостоятельности осложняют процедуру оценки вероятности банкротства, поэтому ее реализация осуществляется на базе двух основных методологических подходов. [15]. Первый подход заключается в изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития, если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик. Признаками, указывающими на возможность наступления банкротства, являются: сокращение объемов производства, как на предприятии, так и в отрасли в целом; увеличение доли дебиторской задолженности в активе баланса; резкое увеличение запасов; постоянный рост доли кредиторской задолженности в пассиве баланса (особенно это касается задолженности по отношению к работникам и акционерам); увеличение накладных расходов и снижение прибыли; частые смены руководства или постоянные изменения в составе руководящей группы, смена собственника, конфликты как внутри руководящей группы, так и трудового коллектива с руководством; наличие громоздкой неэффективной системы управления; прочие [12]. Второй подход основан на анализе бухгалтерской отчетности и для него необходим расчет специальных финансовых коэффициентов (индексов кредитоспособности). Данный подход является более эффективным, но имеет существенный недостаток: некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности, в то время как другие - давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. Такие условия значительно осложняют оценку реального состоянии дел на основе нескольких показателей одновременно. Поэтому, наиболее результативным методом коэффициентного анализа является расчет и анализ интегральных индексов кредитоспособности (учитывающих в своем составе показатели, характеризующие различные стороны деятельности организаций: ликвидность, платежеспособность, финансовую устойчивость, оборачиваемость, рентабельность и т.д.) Чаще всего для прогнозирования вероятности банкротства используется именно коэффициентный анализ на основе многофакторных моделей. Такой метод позволяет исследователю использовать одновременно несколько наиболее известных моделей расчета интегральных индексов (коэффициентов), либо только один из них. Наиболее известны модели зарубежных экономистов Альтмана, Тафлера, Лиса, Бивера. Однако в настоящее время существует множество моделей, адаптированных к условиям современной России, разработанных отечественными учеными. Одновременное использование нескольких моделей позволяет исследователю сопоставить полученные результаты и вынести обоснованное суждение о возможности или невозможности наступления банкротства организации в обозримом будущем. Во время построения двухфакторной модели Альтмана учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства, - коэффициент текущей ликвидности (покрытия) и отношение заемных средств к активам [14]. На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Данная модель выглядит следующим образом. Z=-0,3877 - 1,0736Х1 + 0,579Х2, (1) где Х1 – коэффициент текущей ликвидности; Х2– доля заемных средств в активе. Ниже приведен ключ к расшифровке полученного значения «Z»: если Z > 0, вероятность банкротства велика; если Z < 0, вероятность банкротства мала. Двухфакторная модель вероятности банкротства не позволяет оценить другие стороны финансового состояния предприятия: оборачиваемость активов, рентабельность активов, темпы изменения выручки от реализации и так далее. Для более точного прогнозирования необходимо принять во внимание больше факторов, которые отражают финансовое состояние предприятия. Пятифакторная модель Z-счета Альтмана была построена в 1968 году по данным финансового анализа 33 обанкротившихся предприятий США. В рамках данной модели Z-счет рассчитывается как: Z=1,2X1+1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,999X5, (2) где Х1 – (Финансово-эксплуатационные потребности / Актив); Х2 – (Нераспределенная прибыль / Актив); Х3 – (Прибыль до уплаты процентов и налогообложения / Актив); Х4 – (Курсовая стоимость акций / Заемные средства); Х5 – (Чистая выручка от продаж / Актив) [13]. Несмотря на достаточную с точки зрения статистики точность представленных в таблице оценок, каждый исследователь, который использует подобные модели, должен помнить о возможности отклонения фактических результатов деятельности любой компании. Шкала оценки вероятности банкротства в пятифакторной модели Альтмана представлена в таблице 3. Таблица 3 – Шкала оценки вероятности банкротства в пятифакторной модели Альтмана
В российской практике для оценки платежеспособности и диагностики банкротства достаточно часто используют модель Z-счета Альтмана. Но различия во внешних факторах, которые оказывают влияние на функционирование предприятий (степень развития фондового рынка), а, следовательно, на экономические показатели, используемые в модели Альтмана, в какой-то степени искажают вероятностные оценки. Кроме того, пятифакторную модель можно использовать лишь для компаний, котирующих свои акции на фондовых биржах и доля которых в любой стране относительно невелика. Поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, которые занимаются аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для аналитических оценок свои собственные системы критериев [18]. Российские специалисты предлагают ряд моделей прогнозирования вероятности банкротства. Рассмотрим две альтернативные модели, разработанные на основе корреляционного анализа результатов расчетов различных индексов кредитоспособности и фактов банкротства предприятий. Двухфакторная модель «А»: ZА=0,62X1+0,38X2, (3) где X1 - коэффициент покрытия; X2 - рентабельность активов. Четырехфакторная модель «Б»: ZБ=0,49X1+0,12X2+0,19X3+0,19X4, (4) где X1 - коэффициент покрытия; X2 - рентабельность собственного капитала; X3 - рентабельность продаж; X4 - денежный поток к задолженности. Шкала оценки вероятности банкротства данных моделей представлена в таблице 4. Таблица 4 – Шкала оценки вероятности банкротства в Модели «А» и Модели «Б»
Для оценки вероятности банкротства и кредитоспособности организации также используют дискриминантную факторную модель Таффлера: Z=0,53X1+0,13X2+0,18X3+0,16X4, (5) где X1 – (Прибыль от продаж / Суммарные краткосрочные обязательства); X2 – (Оборотные активы / Общая сумма обязательств); X3 – (Суммарные краткосрочные обязательства / Общая величина активов); X4 – (Выручка / Общая величина активов). Если в результате расчетов получено значение Z > 0,3 – у фирмы неплохие долгосрочные перспективы; если Z < 0,2, то банкротство более чем вероятно (интервал [0,2;0,3] является зоной неопределенности, то есть однозначный вывод о кредитоспособности организации сделать невозможно) [17]. Данные методы не позволяют в полной мере оценить вероятность банкротства российских предприятий. Для этого как отечественные, так и зарубежные экономисты рекомендуют использовать интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Впервые она была предложена в начале 1940-х гг. американским экономистом Д. Дюраном. Целью скорингового анализа является группировка предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности представлена в таблице 5. Таблица 5 – Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности
Исходя из полученного количества баллов, предприятию присваивается определенный класс: I класс – предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств; II класс – предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматривающиеся как рискованные; III класс – проблемные предприятия; IV класс – предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты; V класс – предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные [20]. Так же для оценки рейтинга субъектов хозяйствования и степени финансового риска довольно часто используется метод многомерного рейтингового анализа. Он проводится в несколько этапов: Необходимо обосновать систему показателей, по которым будут оцениваться финансовая устойчивость предприятий, собрать данные по этим показателям и сформировать матрицу исходных данных. Далее в таблице исходных данных в каждой графе необходимо определить максимальный элемент, который принимается за единицу. Затем все элементы этой графы (аij)делятся на максимальный элемент предприятия-эталона (mах aij). В результате создается матрица стандартизованных коэффициентов (xij). Полученные элементы матрицы координат возводятся в квадрат. Если задача решается с учетом разного веса показателей, то полученные результаты необходимо умножить на величину соответствующих весовых коэффициентов К, установленных экспертным путем, после чего складываются по строкам и из полученной суммы извлекается корень (таблица 7). В итоге полученные рейтинговые оценки Rj размещаются по ранжиру, и определяется место каждого предприятия по результатам хозяйствования. Первое место занимает предприятие, которому соответствует наибольшая сумма, второе – предприятие, имеющее следующий результат и т.д. Методика многомерного сравнительного анализа имеет несколько преимуществ: - базируется на комплексном многомерном подходе к оценке такого сложного явления, как финансовая устойчивость предприятия; - учитывает реальные достижения всех предприятий-конкурентов и степень их близости (дальности) до показателей предприятия-эталона; - делает количественно измеримой оценку надежности делового партнера, основанную на результатах его прошлой и текущей деятельности, что позволяет избежать субъективизма и реальнее оценить финансовую устойчивость и кредитоспособность предприятий [21]. 2 ОРГАНИЗАЦИОННО-ПРАВОВАЯ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОРГАНИЗАЦИИ 2.1 Организационно-правовая характеристика организации Общество с ограниченной ответственностью «ЭлектроХимСтрой» было основано в 2011 году в городе Кургане. Основным видом деятельности является оптовая продажа промышленной химии и электротехнического оборудования. Основной целью организации является обеспечение промышленных и строительных объектов высококачественной продукцией в полном объеме и в кротчайшие сроки [10]. Организация арендует складские площади и офисные помещения в черте города. Офис находится в одном здании со складом, поэтому менеджеры могут контролировать наличие продукции на складе, отгрузку, погрузку и проводить инвентаризацию в непосредственной близости от офиса. Благодаря этому упрощена схема документооборота [29]. ООО «ЭлектроХимСтрой» является наиболее динамично развивающейся компанией электротехнического оборудования в Курганской области. За время своего существования она приобрела богатый опыт в сфере снабжения всевозможных отраслей оборудованием и продукцией. Помимо этого общество может составить конкуренцию и другим поставщикам на российском рынке электротехнического оборудования, так как география заказчиков весьма обширна, а качество поставляемого оборудования и продукции остается высоким. Организация имеет свой расчётный счёт в отделении Сбербанка. Исчисление и уплата налогов и других платежей, установленных действующим законодательством, производится «ЭлектроХимСтрой» самостоятельно. Общество имеет штампы и бланки со своим наименованием, собственную эмблему и другие средства визуальной идентификации. В | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||