Основы финансово экономического анализа малого бизнеса (стр. 1 )

Основы финансово экономического анализа малого бизнеса

Введение

1. Анализ выручки

1.1 Статистика продаж

1.2 Прогноз продаж

2. Анализ затрат

2.1 Метод включения входных затрат в себестоимость

2.2 Маржинальный метод

2.3 Операционный анализ

3. Финансовые методы увеличения прибыли

3.1 Выбор схемы и налогообложения

3.2 Прибыли и убытки

3.3 Оценка рисков

3.4 Выбор схемы финансирования развития предприятия

3.5 Анализ общей, текущей ликвидности

3.6 Оценка инвестиционной привлекательности

4. Стоимость предприятия

4.1 Анализ активов фирмы

4.2 Нематериальные активы организации

4.3 Оценка интеллектуального капитала

5. Стратегический анализ затрат

5.1 Цепочка ценности

5.2 Система сбалансированных показателей эффективности

6. Заключение

7. Список литературы

Введение

Для чего делается финансово-экономический анализ

Финансово-экономический анализ может выполнять несколько различных задач и преследовать различные цели. Такой анализ - важная составляющая принятия решения в бизнесе.

Знание основ финансово-экономического анализа может оказать Вам помощь в получении необходимых финансовых средств, в привлечении инвесторов или партнеров, в разработке программы дальнейшего развития, дадут Вам критерии для принятия решений в бизнесе. В зависимости от того, по поводу какой проблемы мы хотим принять решение, существует довольно много разновидностей финансово-экономического анализа.

Финансовый анализ производится для целей:

принятия решений внутри организации, оценки финансовой устойчивости предприятия для предоставления кредитов, оценки инвестиционной привлекательности проекта.

В последующих главах мы рассмотрим основные типы анализа.

В качестве основы для финансово-экономического анализа предприятия малого бизнеса разного уровня сложности мы будем использовать внутренние статистические данные предприятия и данные его бухгалтерской и финансовой отчетности.

В качестве внутренних статистических данных могут использоваться данные о продажах, динамика затрат на электроэнергию, данные о производительности труда персонала и оборудования и многое другое.

Для проведения анализа финансового состояния организаций может быть использовано большое количество показателей, характеризующих различные стороны деятельности организации. Выбор того или иного показателя, способа расчета и оценки результатов определяется самой ситуацией, в том числе целями анализа.

Если деятельность Вашего предприятия оценивают внешние субъекты (потенциальные инвесторы, банки, фонды, и т. п.), они могут попросить Вас предоставить им какие-то сведения дополнительно к обычной бухгалтерской отчетности, если эти сведения используются в их системе показателей. Иногда, после того, как посчитаны все интересующие их показатели, для каждой фирмы определяется ее рейтинг (например, место в борьбе за предоставление инвестиций) или категория (классификация по надежности, целесообразности финансовой поддержки, и т. п.).

При решении практических задач мы будем пользоваться стандартными возможностями Excel. Если Вы уже далеко не новичок в работе с электронными таблицами, Вам не имеет смысла подробно читать части текста, обозначенные значком .

1. Анализ выручки

Доходы и затраты Любое предприятие потребляет какие-то ресурсы и выпускает какую-то продукцию. Разница между стоимостью произведенной продукции и стоимостью потребленных предприятием ресурсов называется добавленной стоимостью. Экономисты выделяют три вида производственных ресурсов: труд, земля и капитал. При этом капиталом считаются здания, станки, оборудование, и т. п., а не финансы, хотя стоимость капитала имеет денежное выражение. Поскольку фирма получает в свое распоряжение ресурсы не бесплатно, то в процессе своей деятельности она несет затраты (издержки). Если сумма вырученных средств от продажи товаров (услуг) больше затрат на приобретение ресурсов, производство и продажу товара, то фирма имеет прибыль. Вообще говоря, именно получение прибыли является основным стимулом владельцев фирмы. Исходя из финансовых интересов владельца бизнеса, предприятие должно стремиться к росту прибыли, поэтому целью финансово-экономического анализа, производимого для "внутренних нужд" в большинстве случаев является поиск способов максимизации прибыли предприятия. Мы начнем с наиболее простых способов оценки выручки и затрат предприятия.

1.1 Статистика продаж

Начнем с выручки, и попробуем оценить, сколько товара и по какой цене может продать предприятие. Здесь нам придется немного поработать со статистикой продаж.

Пример. Допустим, фирма имеет две палатки, торгующие горячей выпечкой, которую они пекут на месте из полуфабрикатов. Расположение палаток различно: Палатка 1 находится в парке отдыха, в то время как Палатка 2 расположена напротив школы и вблизи проходной крупного НИИ.

В таблице приводится примерная сводка ежедневной выручки каждой из палаток за две недели (в руб.).

Неделя №1
День недели	Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
Палатка 1	205	268	258	218	341	1515	1397
Палатка 2	759	801	670	599	633	420	301
Неделя №2
День недели	Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
Палатка 1	211	232	244	235	280	1247	1499
Палатка 2	650	689	528	604	501	379	298

Представим те же цифры в виде графиков.

Чтобы не строить такие графики вручную, давайте воспользуемся стандартными возможностями электронных таблиц Excel. Для этого таблицу, аналогичную приведенной выше, набираем в файле Excel также в два ряда. Дни будем откладывать по горизонтальной оси графика (от 1 до 14). Для построения столбиковой диаграммы выделяем с помощью "мыши" (при нажатой левой клавише) оба ряда цифр. Нажимаем значок построения диаграмм в верхнем меню (трехцветные столбики). Среди стандартных типов диаграмм выбираем тип "гистограмма". Нажимаем поочередно кнопки "Далее" и "Готово". Получаем столбиковую диаграмму.

Представим себе, что владелец фирмы решил выплачивать ежемесячную премию продавцам той палатки, которая даст в этом месяце наибольшую выручку. При распределении премии выяснилась удивительная вещь: выигрыш в этом "соревновании" зависел только от количества выходных в месяце! Т. е. такая премия никого не стимулирует, а значит, она практически бесполезна.

Мы не будем приводить большое количество цифр за весь месяц в целом, но и без этого видно, что если бы владелец палаток решил ежедневно премировать победителя какой-то фиксированной суммой, "Палатка выходного дня" могла бы рассчитывать на премии в два с половиной раза реже, хотя недельная выручка от нее больше.

Поскольку палатки находятся в разных условиях, более разумное соревнование могло бы быть основано на суммарной недельной выручке или на осреднении показателей за неделю. Такой же суммарный или средне-недельный показатель имеет смысл использовать для иллюстрации динамики продаж, как связанных с сезонными изменениями, так и связанных с развитием бизнеса (рост или спад).

Вероятно, Вы отлично знаете, что такое среднее арифметическое. Если мы имеем набор каких-то величин, и все они одной природы (усреднять килограммы с рублями мы, конечно, не можем), надо посчитать сумму, а затем, поделив ее на количество слагаемых, найти среднее арифметическое. Хотя это простое и хорошо знакомое действие, но и тут имеется несколько проблем для обсуждения. При знакомстве с некоторыми показателями поневоле вспоминается известная шутка о "средней температуре по больнице".

Посчитаем сначала среднее арифметическое выручки для каждой палатки отдельно, и для обеих палаток вместе (осреднение проводим за первые семь дней):

Хср.1 = 600 руб., Хср.2 = 598 руб., Хср.1+2 = 1198 руб.

Удобно считать средние арифметические значения в электронной таблице Excel. Для этого, находясь в файле Excel, наберите строку чисел, для которых Вы хотели бы найти среднее. Нажмите в верхнем меню кнопку функций fx. Затем, выберите среди функций тип "СТАТИСТИЧЕСКИЕ", и из предложенного перечня в окошке - СРЗНАЧ. Затем, по подсказке, поставив курсор в поле "Число 1" проведите мышью вдоль строки с набранными значениями. После того, как все числа, которые Вы хотите усреднить, будут выделены, нажмите ENTER.

В нашем случае, недельные показатели выручки обеих палаток практически совпали. Как оценить, какая из палаток полезнее для фирмы, если по каким-то причинам будет необходимо продать одну из них?

Поскольку выручка практически совпадает, владелец, по-видимому, поинтересуется стабильностью работы торговой точки. Вины продавцов в этом нет, но если оборудование работает два дня в неделю на износ, а в остальное время больше простоев, выход из строя такого оборудования более вероятен. И чаще всего такое оборудование ломается именно в день наиболее интенсивной работы, а значит цена простоя выше.

Кроме того, если в один из дней идет сильный дождь, и на улицах мало прохожих, падение выручки особенно резко заметно, когда такой дождливый день совпадает с одним из выходных. Вероятность ухудшения погоды в любой день недели одинакова, но будних дней пять, а выходных всего два. Для сравнения можно представить спортсменов, которые имеют равные шансы выиграть, но один из них выступает ровнее. Скорее всего, именно он и будет принят в состав сборной.

Но вот еще один вопрос: а, может быть, основная ценность Палатки 1 в том, что она прекрасно дополняет работу Палатки 2? Ведь первая палатка лучше работает в выходные, а вторая в будни. Может быть, эта самая нестабильная палатка делает работу фирмы в целом более стабильной? Давайте выдвинем это утверждение в качестве гипотезы и попробуем его доказать или опровергнуть.

Этот пример важен тем, что в нем хорошо заметны два этапа анализа: качественный и количественный. Так для того, чтобы сравнить стабильность работы первой и второй палатки, мы могли после качественных рассуждений сделать неизбежный вывод: да, Палатка 2 дает более ровный поток выручки от продаж.

Качественный вывод о том, что предпочтительнее, что лучше и т. п. нетрудно сделать в тех случаях, когда все зависит преимущественно от одного параметра или когда при нескольких параметрах все говорит об одном и том же, в пользу нашего вывода. Понятно, что в реальной жизни такое встречается не часто. В большинстве случаев положительные и отрицательные тенденции противоречат друг другу, и чтобы узнать "кто победит", приходится считать все в числах, сравнивать эти числа, и делать вывод на основе количественного анализа. Так, чтобы узнать, увеличится ли стабильность выручки фирмы в целом за счет первой палатки, нам придется снова поработать с числами.

Для количественных оценок надо, прежде всего, просуммировать дневную выручку обеих палаток.

Неделя №1
День недели	Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
Палатки 1+2	964	1069	928	817	974	1935	1698

То, что мы описали общими словами как "нестабильность работы", в статистике называется характеристикой рассеивания. К ним относятся такие показатели как дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Покажем на предыдущем примере, как определяются эти величины. Мы уже посчитали среднее арифметическое выручки для каждой палатки отдельно, и для обеих палаток вместе.

Чтобы сравнить разброс значений, посчитаем для обеих палаток дневные отклонения выручки от их собственного среднего значения.

Неделя №1
День недели	Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс	ВСЕГО
Палатка 1	-395	-332	-342	-383	-259	915	797	0
Палатка 2	161	203	72	1	35	-178	-297	0
Палатки 1+2	-234	-129	-270	-382	-224	737	500	0

Чтобы измерить, насколько одна палатка "нестабильнее" другой, хочется сложить каждую строку за неделю и получить общее отклонение за весь недельный период в столбце "ВСЕГО". Но это ничего не дает, мы сами так построили эти показатели, что, сложив, получим ноль (с точностью до погрешности округления, т. к. среднее арифметическое - величина не обязательно целая).

Чтобы избежать этого обнуления, нам надо, чтобы каждое отклонение от среднего арифметического "лишилось" своего знака. Для этого возводят каждую величину в квадрат, и лишь затем суммируют весь ряд значений.

Чтобы не зависеть от периода осреднения делят полученную сумму квадратов на число слагаемых (в нашем случае, по-прежнему на семь). Такая величина называется дисперсией.

.	Дисперсия, руб.2
Палатка 1	295522
Палатка 2	27633
Палатки 1+2	161938

Мы видим, что дисперсия действительно очень показательная величина. У "Палатки выходного дня" она выше более, чем в десять раз.

Дисперсию можно посчитать в Excel автоматически, даже не считая предварительно среднее арифметическое, программа сделает это сама. Для этого, находясь в файле Excel, наберите строку чисел, для которых Вы хотите посчитать дисперсию. Нажмите в верхнем меню кнопку функций fx. Затем, выберите среди функций тип "СТАТИСТИЧЕСКИЕ", и из предложенного перечня в окошке - ДИСПРА. Затем, по подсказке, поставив курсор в поле "Число 1" проведите мышью вдоль строки с набранными значениями. Нажмите ENTER.

Дисперсией часто пользуются при оценках случайных величин, но более удобная характеристика носит название среднее квадратическое отклонение (обычно обозначается греческой буквой s). Среднее квадратическое отклонение - это квадратный корень из дисперсии, он удобен тем, что имеет ту же размерность, что и исходные величины. Так, в нашем случае, дисперсия имела размерность "рубли в квадрате", в то время как среднее квадратическое отклонение получается просто и привычно, в рублях.

Среднее квадратическое отклонение можно посчитать в Excel автоматически, не считая предварительно среднее арифметическое, программа сделает это сама. Для этого, находясь в файле Excel, наберите строку чисел, для которых Вы хотите посчитать среднее квадратическое отклонение. Нажмите в верхнем меню кнопку функций fx. Затем, выберите среди функций тип "СТАТИСТИЧЕСКИЕ", и из предложенного перечня в окошке - СТАНДОТКЛОНП. Затем, по подсказке, поставив курсор в поле "Число 1" проведите мышью вдоль строки с набранными значениями. Убедившись, что выделен весь ряд интересующих Вас чисел, нажмите ENTER.

.	Дисперсия, руб.2	Среднее квадратическое отклонение, руб.
Палатка 1	295522	543,6
Палатка 2	27633	166,2
Палатки 1+2	161938	402,4

В нашем примере, видно, что суммарная дисперсия и среднее квадратическое отклонение у двух палаток вместе все-таки выше, чем у одной первой палатки, причем среднее квадратическое отклонение выше более, чем в два раза. Значит, наша гипотеза о "повышенной стабильности суммарной выручки" за счет присутствия второй палатки несостоятельна.

Если мы сравним графики выручки первой палатки и суммарной выручки, то будет понятно, почему мы не добились повышения общей стабильности. "Палатка выходного дня" добавила слишком много, и выравнивания суммарного графика не произошло, вместо бывшего провала на графике образовалась выпуклость. Чтобы выручка фирмы в целом меньше зависела от дня недели, было бы целесообразно иметь больше палаток "будничного типа" на одну "Палатку выходного дня".

С гипотезой о стабильности мы разобрались, но ведь не стабильность, а прибыль является главной целью бизнеса. Конечно, когда выручка палаток практически одинакова, а продать какую-то из них мы просто вынуждены, то стабильность работы - вполне подходящий критерий для оценки. А как быть, если выручка "Палатки выходного дня" окажется немного выше, чем у второй палатки? Что важнее: выигрыш в 4% выручки (в среднем за неделю) или выигрыш 90% в дисперсии?

Поскольку прибыль фирмы определяется разницей между выручкой и затратами, анализ затрат не менее важен для нашего анализа, чем анализ объема продаж. Будет ли наш выбор удачным, зависит от того, сможем ли мы представить, к каким именно неудобствам приводит нестабильность (качественный анализ) и оценить дополнительные затраты, связанные с этими неудобствами (количественный анализ).

При сравнительном анализе двух возможных вариантов решений, в общем случае, нам придется смотреть не только на выручку и стабильность работы. На первом этапе, при качественном анализе нам придется смотреть шире, представить все сильные и слабые стороны обоих вариантов. При количественном анализе мы будем использовать большое количество показателей, составленных специально для оценки этих сильных и слабых сторон. Кроме того, приготовьтесь к тому, что не все качественные параметры мы сумеем перевести в количественные, а какие-то будет слишком трудоемко измерять и мы поневоле ограничимся весьма приближенными оценками.

1.2 Прогноз продаж

Наиболее важный вопрос каждого бизнеса: сколько товара мы сумеем продать в будущем? Откуда берутся данные для таких оценок в реальных ситуациях? Частично эти оценки берутся из статистики, но почти всегда, если товар новый, нам приходится проводить собственное маркетинговое исследование. В модуле "Маркетинг в малом и среднем бизнесе" Вы можете познакомиться с методами, широко применяемыми в маркетинговых исследованиях: СТЭП-анализ, SWOT-анализ, анализ конкурентного окружения, модель Портера, жизненный цикл товара, портфель товаров, анализ эластичности спроса и др. В любом случае начинать маркетинговое исследование нам приходится не со сбора данных, а с вопроса, какие сведения нам вообще нужны. Пример. Допустим, нам надо оценить в городе с населением в сто тысяч жителей объем рынка для нового товара, который не является предметом первой необходимости, например, для бальзама по уходу за окрашенными волосами. Рассмотрим схему "дерева решений" для жителей города. При этом конкретные пропорции при ветвлении на каждой "развилке" нам надо приблизительно оценить. Итак, наши оценки емкости рынка: 1) из всех жителей города женщин 50%, 2) из всех женщин только 30% регулярно красят волосы, 3) из них только 10% пользуются бальзамами для окрашенных волос, 4) из них только 10% могут набраться смелости попробовать новый товар, 5) из них 70% обычно покупает все не у нас, а у наших конкурентов. Общие правила работы со схемами типа "дерево решений" а) желательно, чтобы после развилки сценарии разделялись на два или более взаимоисключающих варианта ([либо женщина, либо мужчина], или [либо пользуется, либо нет]); б) если на данной развилке рассмотрены все возможные варианты какого-то простого "решения", то в сумме на всех ветках после этой развилки должно получиться 100%. Так, если в нашем примере, из всех потенциальных покупателей бальзама 70% покупает у наших конкурентов, то 30% покупает у нас. в) интересующее нас число решений после всех последовательных ветвлений определяется последовательным умножением общего числа участников (в данном примере чел.) на проценты каждой ветки по пути следования до конечного решения. Кроме того, на каждой "ветке" по пути развития интересующего нас сценария мы можем последовательно посчитать количество людей, которые по оценкам считаются как принявшие соответствующее решение. Решение. Путем перемножения процентов, определяем интересующее нас число решений А={число жителей города, покупающих у нас этот новый бальзам}: À=´50%´30%´10%´10%´(100%-70%)= ´0,5´0,3´0,1´0,1´0,3= ´0,00045=45. В результате имеем всего 45 потенциальных покупательниц, а если учесть, что одного пузырька этого средства хватает на несколько месяцев, не слишком оживленная получается торговля. И все-таки польза от наших оценок есть. Во-первых, мы можем сравнивать прогнозы разных бизнес-идей, на схемах у них будут разные "развилки", и, конечно, значения процентов тоже будут разные. Во-вторых, нельзя сказать, что числа на развилках от нас совсем не зависят. Мы знаем, что среднее количество покупателей может быть увеличено (например, с помощью рекламы нового товара). Так что имеет смысл сосредоточить усилия на тех "развилках", где распределение вариантов нас особенно не устраивает, а также на тех факторах, на которые мы в состоянии повлиять. В нашем примере, можно замахнуться практически на все цифры, начиная, с количества жителей (кто сказал, что Вы должны всегда работать только в одном городе?). Затем можно, как не странно, уделить какое-то внимание самой первой развилке (средство наверняка годится не только для ухода за волосами, ослабленными окрашиванием, но и для тех мужчин, которые начинают лысеть), и т. д. Рассмотрим другой количественный пример исследования покупательского поведения. Пример. За день продовольственный рынок посещает в среднемчеловек. Вероятность того, что посетитель рынка заходит в павильон молочных продуктов, равна 50%. Известно, что в этом павильоне в среднем продается в день 500 кг различных продуктов. Можно ли утверждать, что средняя покупка в павильоне весит всего 100 г? Обсуждение. Конечно, нельзя. Понятно, что не каждый, кто заходил в павильон, в результате что-то там купил. Нам нужно не забыть сделать еще одну развилку для тех, кто зашел в павильон [купил - или ушел без покупки]. Как показано на схеме, чтобы ответить на вопрос о среднем весе покупки, мы должны найти ответ на вопрос, какова вероятность того, что человек, зашедший в павильон, что-нибудь там купит. Если таких данных в нашем распоряжении не имеется, а нам они нужны, придется их получить самим, понаблюдав некоторое время за посетителями павильона. Допустим, наши наблюдения показали, что только пятая часть посетителей павильона что-то покупает. Как только эти оценки нами получены, задача становится уже простой. Посчитаем ее не перемножением процентов, как в предыдущем случае, а подсчетом людей, оказавшихся на данной ветке дерева решений. Изчеловек, пришедших на рынок, 5 000 зайдут в павильон молочных продуктов, покупку сделают только 1 000. Отсюда средний вес покупки равен 500 граммов. Интересно отметить, что для построения полной картины будущих продаж, логика условных "ветвлений" должна быть определена на каждом этапе нашего рассуждения так же четко, как если бы мы работали с "конкретной" ситуацией, а не с прогнозами. Что произойдет, с нашими оценками, если на какой-нибудь развилке варианты решений не являются взаимоисключающими? Давайте рассмотрим еще один пример. Пример. Владелец фирмы частных такси хочет сделать прогноз количества клиентов на новогоднюю ночь. Пусть, по статистике, в прошлом году Новый год встретили дома 50%, в компании друзей или родственников, но, не выезжая из города, - 80%, в отъезде были 10%. Почему у него получилось в сумме больше 100%? Обсуждение. Видимо, каких-то жителей он посчитал больше одного раза. Скорее всего, тех, кто сидел дома, но одновременно принимал друзей или родственников, которые пришли к нему в гости. Поскольку эти события не являются взаимоисключающими, просто складывая количество таких людей, он завышает свои оценки. Выход здесь один: мы должны вовремя заметить, что события частично "перекрываются", чтобы не переоценить потенциальные возможности сбыта. На предыдущих примерах мы показали лишь один из способов анализа емкости рынка и Вашей доли в нем. Его можно условно поделить на несколько этапов. 1. Как Вы заметили, мы начинали наши оценки с приблизительного подсчета общего числа людей, которые могут в принципе "дотянуться" до Вашего товара, если у них возникнет такое желание. Здесь же имеет смысл подумать о динамике (как можно расширить сферу наших действий). 2. Затем переходим к анализу самого желания потребителей. В чем сущности и особенности нашего товара? Кто будет покупать наш товар, какого пола, возраста эти люди? Каков их доход и стиль жизни? Каков процент этой категории от общего числа доступных нам людей? Попутно можно сделать попытки спровоцировать формирование этого желания у той категории людей, которая пока его не проявляет. И снова поинтересуемся динамикой. Какие тенденции в обществе могут повлиять на увеличение (уменьшение) нашего сегмента рынка? (например, демографические процессы, социальные сдвиги, новые технологии, политика). 3. Допустим, мы приблизительно представляем, у какого количества людей может возникнуть потребность в таком товаре (услуге). Следующая развилка: часть людей купит не наш товар, а товар-заменитель. Поэтому нам надо знать, какие товары-заменители имеются на рынке и насколько они доступны. И снова - выводы. Чем мы превосходим заменитель, в чем уступаем, что можно предпринять, сколько это будет стоить, и т. д. 4. Следующая развилка: часть оставшихся потенциальных покупателей пойдет к нашим конкурентам, работающим на том же рынке. О конкурентах нужно знать очень многое, ведь их доля рынка - это лишь следствие их особенностей. А если мы хотим не только посчитать пропорции, но и воздействовать на них, нужно знать как можно больше. И снова динамика. Каковы входные барьеры для фирм-новичков, желающих попробовать себя в этом бизнесе? Даже самый доскональный анализ существующих конкурентов может оказаться недостаточным, если отрасль с легкостью принимает новых участников, о которых Вам пока ничего не известно.

2. Анализ затрат

Поскольку прибыль фирмы определяется разницей между выручкой и затратами, анализ затрат не менее важен для наших оценок, чем анализ объема продаж. Минимальная цена товара определяется затратами на его производство, но сами затраты, в свою очередь, зависят от объема производства, причем затраты на единицу продукции тоже изменяются в зависимости от объема. Существует два различных метода учета и классификации затрат, они используются для разных целей, и имеют свои достоинства и недостатки. Метод включения накладных затрат в себестоимость. Маржинальный метод. Рассмотрим кратко, чем они отличаются, и как используются на практике.

2.1 Метод включения входных затрат в себестоимость