Выпускная квалификационная работа (стр. 8 )

Исходя из имеющихся данных, проанализируем расчеты финансовых показателей организации:

– доля денежных средств в выручке (К2) организации  рассчитывается как доля выручки организации, полученная в денежной форме, по отношению к общему объему к выручке:

  К2 =Ед /Nро *100%  (7) 

К2 (2015) = 2677/3072 *100%=87,1

К2 (2016) = 2280/3218 * 100% = 70,8

Данные показатель дополнительно характеризует финансовый ресурс организации с точки зрения его качества (ликвидности). По расчетам приведенным выше видно, что доля денежных средств по отношению к общей доле выручки снизилась в 2016 годы по отношению к 2015 году на 16,3 %.

– общая платежеспособность (К4) определяется как частное отделение суммы заемных средств (обязательств) организации на среднемесячную выручку:

К4 = (обязательства по кредитам и займам + кредиторская задолженность) / (выручка / 12 месяцев) * 100%

(8)

К4 (2015) = (389 + 76) / (3072 /12)  * 100 % = 181, 6%

К4 (2016) = (529 +123) / (3218 /12) *100% = 243,3%

Данный показатель характеризует общую ситуацию с платежеспособностью организации, объемами ее заемных средств и сроками возможного погашения задолженности организации перед ее кредиторами. Увеличение данного показателя на 61,7 % говорит об увеличении возможности предприятия расчетов со своими кредиторами. 

– рентабельность продаж рассчитывается как частное от деления прибыли, полученной в результате продажи продукции, на выручку организации за этот же период:

К18 (2015) = 1627 / 3072 *100% = 52,9 %

К18 (2016) = 572 / 3218 * 100% = 17,8 %

Показатель отражает соотношение прибыли от продаж продукции и дохода, полученного организацией в отчетном периоде. Он определяет, какая величина прибыли получена организацией на один рубль в результате продажи продукции. Уменьшение данного показателя является последствием негативного воздействия конкуренции.

– среднемесячная выручка на одного работника вычисляется как частное среднемесячной выручке на среднесписочную численность работников:

К19  = (выручка /12 месяцев) /среднесписочную численность работников

(9)

К19 (2015) = (3072 /12)/12 = 19,7 тыс. руб.

К19 (2016) = (3218 /12)/12 = 22, 3 тыс. руб.

Этот коэффициент свидетельствует об эффективности использования трудовых ресурсов организации и определяет уровень производительности труда. Увеличение данного показателя свидетельствует о грамотной политике руководства организации в вопросе распределения трудовых обязанностей.

Проанализировать

Проведем финансового состояния организации с использованием стохастического анализа.

Полученная в результате финансового анализа система показателей позволяет выявить недостатки финансового хозяйственной деятельности организации, охарактеризовать ее финансовую устойчивость. При этом одни показатели могут находиться в критической зоне, а другие быть вполне удовлетворительными. Сделать однозначно вывод  о том, что организация будет несостоятельной в ближайшее время или, наоборот, станет развиваться, на основе такого анализа весьма трудно. Надежность выводов о вероятности банкротства существенно повышается, ели дополнить финансовый анализ прогнозирования вероятности банкротства с использованием методов многофакторного стохастического анализа [33].

Известно два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый подход базируется на финансовых данных и предполагает оперирование количественными индикаторами. Второй подход к прогнозированию банкротства основан статистике изменения показателей обанкротившихся компаний и их сравнении с соответствующими данными исследуемых фирм. Одной из простейших моделей прогнозирования банкротства считается двухфакторная модель Э. Альтмана зависящая от двух ключевых показателей (К1 – общий коэффициент покрытия,  К2 – коэффициент финансовой зависимости).

ZА2 = 0,3877 - 1,0736 К1 + 0,0579 К2

(10)

где К1  – коэффициент покрытия = текущие активы /текущие обязательства;

К2 – коэффициент финансовой зависимости = заемные средства / общую величину активов.

К1 (2015) = 929 / 465 = 1,9

К1 (2016) = 1567/652 = 2,4

К1 (2017) = 2288/845 = 2,7

К2 (2015) = 389/ 929 = 0,4

К2 (2016) = 529/1567 = 0,33

К2 (2017) = 670/2288=0,29

ZА2 (2015) = – 0,3877 – 1,0736 *1,9 + 0,0579 *0,4 = – 2,4

ZА2 (2016)  = – 0,3877 – 1,0736 *2,4 + 0,0579 *0,33 = – 2,9

ZА2 (2017)  = – 0,3877 – 1,0736 *2,7 + 0,0579 *0,29 = –3,3

льтмана доля организации у которых ZА2 = 0 вероятность банкротства равна 50%, если ZА2 имеет отрицательное значение то вероятность банкротства менее 50%,  если ZА2 имеет положительное значение, то вероятность банкротства более 50% и  увеличивается пропорционально росту  ZА2 .

Достоинство данной модели заключается в простоте, возможности ее применения при ограниченном объеме информации. Однако данная модель не обеспечивает высокую точность, так как построена без учета влияния на финансовое состояние организации других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности организации).

       При проведении расчетов видно, что коэффициент ZА2 снижается на протяжении 2015 – 2017 годов, данный факт свидетельствует об укреплении предпримем своих позиций на рынке и уменьшения вероятности банкротства.

По аналогии в Московском государственном университете печати на основе исследования статистических показателей данных 50 полиграфических организаций была получена следующая двухфакторная модель:

Zп = 0,3872 + 0,261kтл + 1,0595 Ка

(11)

где kтл – коэффициент текущей ликвидности (общий коэффициент покрытия);

Ка – коэффициент автономии (Ка = 1- К2, К2 – по формуле ZА2).

Ка (2015) = 1 – 0,4= 0,6

Ка (2016) = 1– 0,33 = 0,67

Ка (2017) = 1– 0,29 =  0,71

Zп(2015) = 0,3872 + 0,261*1,9 + 1,0595 *0,6 = 1,5188

Zп(2016) = 0,3872 + 0,261*2,4 + 1,0595 *0,67 = 1,7234

Zп(2017) = 0,3872 + 0,261*2,7 + 1,0595 *0,71 = 1,8441

В зависимости от значения Zп определяется вероятность банкротства:

– если Zп меньше 1,3257, то вероятность банкротства очень высокая;

– если Zп находится в интервале от 1,3257 до 1,5475, то вероятность банкротства высокая;

– если Zп находится в интервале от 1,5745 до 1,769, то вероятность банкротства средняя;

– если Zп находится в интервале от 1,7693 до 1,9911, то вероятность банкротства низкая;

– для Zп больше 1,9911 вероятность банкротства очень низкая.

Исходя из приведенных расчетов, наблюдается следующие: предприятие от состояния  высокой вероятности банкротства в 2015 году, перешло в состояние низкой вероятности банкротства 2017 году.

В западной практике широко используется пятифакторная модель прогнозирования банкротства, предложенная Альтманом в 1968г., на основе исследования финансовых коэффициентов с помощью аппарата дискриминированного анализа:

ZА5 = 1,2К1 + 1,4К2 + 3,3К3+0,6К4+1,0К5

(12)

где К1 – Собственный оборотный капитал : Сумма активов;

К2 – Нераспределенная (реинвестированная) прибыль: Сумма активов;

К3 – Прибыль до уплаты процентов : Сумма активов;

К4 –Рыночная стоимость собственного капитала : Заемный капитал;

К5 – Объем продаж (выручка) : Сумма активов.

Данная модель непригодна для использования в данной работе в связи с отсутствием развернутого (расшифрованного) бухгалтерского баланса.

В 1972 году британский экономист Лис разработал модель прогнозирования банкротства организаций для Великобритании:

Zл = 0,063К1 + 0,692К2 + 0,057К3+0,601К4

(13)

где К1 – Оборотный капитал / сумму активов;

К2 –  Прибыль от реализации / сумму активов;

К3 –  Нераспределенная прибыль / сумму активов;

К4 – Собственный капитал /заемный капитал.

К1 (2015) = 844 / 929 = 0,908

К2 (2015) = 572 / 929 = 0,615

К3 (2015) = 429 / 929 = 0,461

К4 (2015) = 464 / 389 = 1,192

Zл (2015) = 0,063К1 + 0,692К2 + 0,057К3+0,601К4 = 1,225

(14)

К1 (2016) = 1477 / 1567 = 0,942

К2 (2016) = 1627 / 1567 = 1,038

К3 (2016) = 880 / 1567 = 0,561

К4 (2016) = 915 / 529 = 1,729

Zл (2016) = 0,063К1 + 0,692К2 + 0,057К3+0,601К4 = 1,848

(15)

К1 (2017) = 2178 / 2288=0,951

К2 (2017) = 1200 / 2288 = 0,524

К3 (2017) = 1408 / 2288 = 0,615

К4 (2017) = 1443 / 670 = 2,154 

Zл (2017) = 0,063К1 + 0,692К2 + 0,057К3+0,601К4 = 1,749

(16)

Учитывая, что предельное нижнее значение данной формулы 0,037, увеличение коэффициента Zл (2017) по сравнению с Zл (2015) говорит о повышении финансовой самостоятельности анализируемого предприятия.

Французикие ученые Дж. Конан и Н. Гольдер получили следующую модель:

Zф  = – 0,16К1* 0,22К2  + 0,87К3+0,1К4  - 0,24 К5

(17)

где К1 – дебиторская задолженность и денежные средства / объем активов;

К2 – постоянный капитал / объем активов;

К3 – финансовые расходы / объем продаж после налогообложения;

К4 – расходы на персонал / добавленную стоимость (после налогообложения);

К5 – балансовая прибыль / привлеченный капитал.

Учитывая отличия в показателях формирующих отечественную бухгалтерскую отчетность и норм бухгалтерской отчетности установленных Французским законодательством рассчитать данный коэффициент не представляется  возможным по причине несоответствия форм бухгалтерской отчетности.