 |
РУБРИКИ |
Курсовая: Прогнозирование финансово-хозяйственой деятельности предприятия |
РЕКЛАМА |
||
|
Курсовая: Прогнозирование финансово-хозяйственой деятельности предприятияубытками (строка 390). Коэффициент автономии характеризует степень финансовой независимости от кредиторов. Существует мнение, что коэффициент автономии не должен снижаться ниже 0,5 - 0,6. Считается, что при малом значении этого коэффициента невозможно рассчитывать на доверие к предприятию со стороны банков и других инвесторов. Производными от коэффициента автономии являются такие показатели, как коэффициент соотношения собственных и заемных средств и коэффициент финансовой зависимости. Коэффициент соотношения собственных и заемных средств - это отношение привлеченного капитала к собственному капиталу: где ПК - привлеченный капитал предприятия, который определяется как разность между строками баланса 590, 690 и 640,650,660. Естественно, что при допустимом значении коэффициента автономии 0,5 коэффициент соотношения собственных и заемных средств не должен превышать 1. Коэффициент финансовой зависимости рассчитывается как разность между единицей и коэффициентом автономии (то есть как доля заемных средств в активах): Финансовая устойчивость предприятия-должника оценивается так же с помощью коэффициента обеспеченности собственными средствами, который рассчитывается по формуле 3.2. В аналитической практике учета применяются и другие показатели финансовой устойчивости, но приведенных выше показателей вполне достаточно для того, чтобы выявить признаки финансовой неустойчивости предприятия с точки зрения опасности возникновения банкротства. Не следует забывать, что при углубленном финансовом анализе необходимо проанализировать не только показатели ликвидности и финансовой устойчивости, но и показатели рентабельности, деловой и рыночной активности, отдачи активов. Только комплексное обследование деятельности предприятия может дать полную картину его экономического состояния, выявить скрытые неблагоприятные процессы, которые могут повлечь за собой серьезные неприятности в ближайшей и отдаленной перспективе. Глава 4. Полученная в результате финансового анализа система показателей позволяет выявить слабые места в экономике предприятия, охарактеризовать состояние дел этого предприятия (его ликвидность, финансовую устойчивость, эффективность используемых ресурсов, отдачу активов и рыночную активность). Причем одни показатели могут находиться у критической зоне, а другие быть вполне удовлетворительными. Однако на основе такого анализа сделать однозначный вывод о том, что данное предприятие обязательно обанкротится в ближайшее время или, наоборот, выживет, обычно очень трудно. Выводы о вероятности банкротства можно делать только на основе сопоставления показателей данного предприятия и аналогичных предприятий, обанкротившихся или избежавших банкротства. Однако в России подыскать в каждом случае подходящий аналог для сравнения весьма затруднительно, или такого аналога может и не быть вообще. Надежность выводов о банкротстве может быть существенно повышена, если дополнить финансовый анализ прогнозированием вероятности банкротства предприятия с использованием методов многофакторного статистического анализа. Одним из таких методов является метод дискриминантного анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, то есть разбиения некоторой совокупности анализируемых объектов на классы путем построения так называемой классифицирующей функции в виде корреляционной модели. Процесс построения модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия с использованием метода дискриминантного анализа включает в себя следующие этапы:
Постановка и решение задачи прогнозирования банкротства предприятия были предложены американским экономистом Э. Альтманом в 1968 году. Исходную выборку для построения модели прогнозирования вероятности банкротства составили данные о финансовом состоянии 19 предприятий, одна часть из которых обанкротилась, а другая смогла выжить. Факт банкротства определялся двумя показателями:
Первый показатель характеризует ликвидность, второй - финансовую устойчивость. Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, чем больше коэффициент покрытие и меньше коэффициент финансовой зависимости. И наоборот, предприятие с большей вероятностью станет банкротом при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости. Задача состоит в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса:
Приемами дискриминантного анализа Альтман определил параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами предприятий в пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости: Z=a0+a1Кп+a2Кфз, (4.1) где Z - показатель классифицирующей функции, a0 - постоянный фактор, Кп - коэффициент покрытия (текущей ликвидности), Кфз - коэффициент финансовой зависимости, %, a1 и a2 - параметры, показывающие степень и направленность влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства соответственно. В результате обработки статистических данных была получена следующая корреляционная зависимость: Z = -0,3877 - 1,0736Кп + 0,0579Кфз. (4.2) При Z=0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z=0, вероятность обанкротиться равна 50%. Если Z<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с увеличением Z. Знаки параметров a1 и a2 классифицирующей функции связаны с характером влияния соответствующих показателей. Параметр a1 имеет знак "минус", поэтому чем больше коэффициент покрытия, тем меньше показатель Z и тем меньше вероятность банкротства предприятия. В то же время параметр a 2 имеет знак "плюс", поэтому чем выше коэффициент финансовой зависимости, тем больше Z и, следовательно, выше вероятность банкротства предприятия. Прогнозирование вероятности банкротства конкретного предприятия осуществляется следующим образом. Значения дискриминантной функции представляют собой реализацию случайной величины Z. Распределение вероятностей указанной величины аппроксимируется нормальным распределением и далее обычными приемами с помощью таблиц нормального распределения определяются вероятности банкротства для фиксированных значений Z. Решение данной модели лучше представить в виде таблицы 4.1. В таблице приведены исходные данные (столбцы 1, 2, 3, 6) и результаты расчетов показателя Z и вероятности банкротства (столбцы 4, 5). Таблица 4.1 - Исходные данные и результаты расчета вероятности банкротства предприятий В силу того, что двухфакторная модель не полностью описывает финансовое положение предприятия, прогнозные (расчетные) и фактические показатели могут расходиться. Так, предприятие №8 имело Z=-0.648 и вероятность банкротства чуть более 20% (то есть не должно было обанкротиться, так как имело мало на это шансов), в действительности же это предприятие стало банкротом. В то же время предприятие №9 и №12 имели положительные значения Z (0,510 и 0,244 соответственно) и вероятности банкротства 71,5% и 60,1% соответственно, но они сумели избежать банкротства. На рисунке 4.1 представлено корреляционное поле и положение на нем дискриминантной линии для двух показателей - коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости. Рисунок 4.1 - Дискриминантная линия на корреляционном поле показателей Кп и Кфз Из рисунка 4.1 видно, что предприятия, у которых значения показателей Кп и Кфз располагаются ниже и правее дискриминантной линии, вероятнее всего обанкротятся (вероятность их банкротства превышает 50%). При этом, чем дальше отстоит точка показателей от дискриминантной линии, тем выше вероятность банкротства. Для предприятий, у которых сочетание показателей Кп и К фз находится выше и левее дискриминантной линии, почти нет угрозы банкротства. Например, точка 2 расположена над дискриминантной линией и достаточно далека от нее; она отражает состояние предприятия №2, у которого К п =3 и Кфз =20%. Точка 19 показывает финансовое состояние предприятия №19, у которого Кп =1 и Кфз =66%. Предприятие №19 имеет высокую вероятность банкротства (около 98%), и оно действительно обанкротилось. Прогнозирование банкротства с помощью двухфакторной модели, включающей коэффициенты покрытия и финансовой зависимости, не обеспечивает высокой точности. Это объясняется тем, что данная модель не учитывает влияния на финансовое положение предприятия других важных показателей, характеризующих, например, эффективность использования ресурсов, отдачу активов, деловую и рыночную активность предприятия. Дискриминантная граница между банкротами и небанкротами в общем случае имеет более сложный вид, например, представляет собой размытую область, а не прямую. Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом D Z=± 0,65. Чем больше факторов будет учтено в модели, тем, естественно, точнее рассчитанный с ее помощью прогноз. В западной практике для предсказания банкротства широко используются многофакторные модели Э. Альтмана. В 1968 году была опубликована его пятифакторная модель прогнозирования банкротства. Э. Альтман исследовал финансовое состояние 33 обанкротившихся предприятий, показатели которых сравнивались с аналогичными по размеру предприятиями в данной отрасли, которым удалось сохранить платежеспособность. Сопоставлялись пять показателей, которые характеризовали разные стороны финансового положения предприятия. В результате была получена следующая модель: Z = 1,5Коб + 1,4Кнп + 3,3Кр + 0,6Кп + 1,0Кот, (4.3) где Коб - доля чистого оборотного капитала в активах, то есть отношение собственного оборотного капитала (разница между текущими активами и текущими пассивами) к общей сумме активов, Кнп - рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли, то есть отношение нераспределенной прибыли (чистая прибыль за вычетом дивидендов) прошлых лет (строка 470 баланса формы №1) и отчетного периода (строка 170 формы №2) к общей сумме активов, Кр - рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли, то есть отношение балансовой прибыли (до вычета налогов) к общей сумме активов, Кп - коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала, то есть отношение рыночной стоимости акционерного капитала (суммарная рыночная стоимость акций предприятия) к заемному капиталу (стоимость долгосрочных и краткосрочных заемных средств), Кот - отдача всех активов, то есть отношение выручки от реализации к общей сумме активов. В данную модель включены показатели ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности (эффективности использования ресурсов) и рыночной активности. В зависимости от значения Z прогнозируют вероятность банкротства: Z<1,81 - вероятность банкротства очень высокая, 1,81<Z<2,765 - вероятность банкротства средняя, 2,765<Z<2,99 - вероятность банкротства невелика, Z>2,99 - вероятность банкротства ничтожна. На основе пятифакторной модели Альтмана в России разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства. В этой версии модели Альтмана второй показатель принят равным нулю. Это обосновывается тем, что деятельность наших предприятий как акционерных только начинается. Изменен и четвертый показатель, который рассчитывается как отношение объема активов к величине заемных средств, в связи с отсутствием в России информации о рыночной стоимости акций. При применении модели Альтмана возможны два типа ошибок прогноза:
По мнению Альтмана, с помощью пятифакторной модели прогноз банкротства на горизонте в один год можно установить с точностью до 95%. При этом ошибка первого типа возможна в 6%, а ошибка второго типа - в 3% случаев. Спрогнозировать банкротство на горизонте в 2 года удается с точностью до 83%, при этом ошибка первого типа имеет место в 28%, а второго - в 6% случаев. В 1977г. Альтман со своими коллегами разработал более точную семифакторную модель. Эта модель позволяет прогнозировать банкротство на горизонте 5 лет с точностью до 70%. В модели в качестве переменных используются: рентабельность активов, изменчивость (динамика) прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам, кумулятивная прибыльность, коэффициент покрытия (текущей ликвидности), коэффициент автономии, совокупные активы. В таблице 4.2 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной и семифакторной моделей. При проведении финансового анализа и прогнозирования банкротства практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя. Таблица 4.2 - Точность прогнозирования банкротства (в процентах)
В какой мере предложенные формулы могут быть использованы в наших условиях? Согласно этим формулам предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью "непотопляемыми". В российских условиях рентабельность одного отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний. Нужно отметить также, что чистая прибыль предприятия, если она остается после выплаты всех налогов условиях инфляции уходит на текущие расходы. По-видимому, эти формулы в наших условиях должны иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности. Разработанные на Западе модели прогнозирования банкротства соответствуют условиям развитой рыночной экономии. Для условий переходной экономики России необходимо разработать адекватные прогнозные модели. Актуальность этой задачи усиливается по мере вхождения страны в рынок, развития процессов приватизации и создания здоровой конкурентной среды. 4.2 Практическое применение метода дискриминантного анализа на примере OAO "СЭС" Рассмотрим практические методики, приведенные в данной работе на примере ОАО "СЭС" по итогам деятельности в 2000 году. Начтем с методики, применяемой ФУДН в России. Оценим удовлетворительность структуры баланса ОАО "СЭС". Для этого рассчитаем коэффициент текущей ликвидности, коэффициент обеспеченности собственными средствами и коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности. Расчеты проводятся на основании формул 3.1, 3.2, 3.3 и 3.4 и сведены в таблицу 4.3. Исходные данные взяты из бухгалтерской отчетности ОАО "СЭС" за 2000 год (см. приложения А и В). Таблица 4.3 - Оценка удовлетворительности структуры баланса ОАО "СЭС" за 2000 год
Согласно методике ФУДН на начало 2001 года структура баланса ОАО "СЭС" можно признать неудовлетворительной, а предприятие - неплатежеспособным, так как коэффициент обеспеченности собственными средствами на конец 2000 года имеет значение менее 0,1. Однако признание ОАО "СЭС" неплатежеспособным не означает признания его несостоятельным, не влечет за собой наступления гражданско- правовой ответственности. Это лишь зафиксированное состояние финансовой неустойчивости. У ОАО "СЭС" недостаточно собственных оборотных средств для обеспечения финансовой устойчивости. Так как коэффициент обеспеченности собственными средствами менее 0,1, рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности, значение которого получилось 2,19, что превышает 1. Это означает, что у ОАО "СЭС " есть реальная возможность восстановить свою платежеспособность. Поэтому решение о признании структуры баланса неудовлетворительной, а ОАО "СЭС" - неплатежеспособным в ФУДН не может быть принято, а должно быть отложено на срок до 6 месяцев. Таким образом, у ОАО "СЭС" неустойчивое финансовое положение. Теперь с использованием двухфакторной и пятифакторной моделей Альтмана оценим вероятность банкротства ОАО "СЭС" в начале 2001 года. Для применения двухфакторной модели необходимы два коэффициента: коэффициент покрытия (текущей ликвидности) и коэффициент финансовой зависимости. Коэффициент покрытия уже рассчитан по формуле 3.1 и его значение равно 4,14 (см. таблицу 4.3). расчет коэффициента финансовой зависимости осуществляется по формулам 3.9 и 3.7. Тогда по формуле 4.2 показатель Z, характеризующий вероятность банкротства равен: Z = -0,3877 - 1,073*4,14 + 0,0579*30,3 = -3,076. По таблицам [2], вероятность банкротства ОАО "СЭС" составит 0,107%. Но двухфакторная модель Альтмана не полностью описывает финансовое положение предприятия, и поэтому не обеспечивает высокую точность прогноза. Прежде чем делать выводы оценим вероятность банкротства ОАО "СЭС" по пятифакторной модели Альтмана (см. формулу 4.3). Для практических расчетов, ввиду отсутствия определенных исходных данных, воспользуемся модифицированной моделью Альтмана, суть которой была рассмотрена в пункте 4.1. Согласно модификации: Z = 1,2*Коб + 3,3*Кр + 0,6*Кп + 1,0*Кот. Соответствующие коэффициенты рассчитываются как: Получим: Коб = 0,123, Кр = 0, Кп = 3,3, Кот = 0,37. Тогда получаем показатель Z: Z = 1,2*0,123 + 0 + 0,6*3,3 + 1,0*0,37 = 2,4976. Согласно интервалам, предложенным Альтманом, при 1,81<Z<2,765 вероятность банкротства средняя. Таким образом, можно сделать следующие выводы. При прогнозировании вероятности банкротства по двухфакторной и пятифакторной моделям Альтмана результаты расходятся. Но ввиду того, что в пятифакторной модели учтено большее число факторов, предпочтение нужно отдать результатам, полученным по этой модели. Но и здесь нужно понимать, что существует определенный процент ошибки прогноза. Получили, что ОАО "СЭС" имеет среднюю вероятность банкротства из-за неустойчивого финансового положения, которое возникло ввиду недостаточности собственных оборотных средств для обеспечения финансовой устойчивости. Финансовая устойчивость предприятия характеризуется системой абсолютных и относительных показателей. Относительные показатели уже были рассчитаны и использованы в моделях Альтмана. Для окончательных выводов и предложения рекомендаций по выходу из сложившегося положения проанализируем абсолютные показатели финансовой устойчивости по методике, применяемой в ОАО "СЭС". Финансовая устойчивость определяется соотношением стоимости материальных оборотных средств (запасов и затрат) и величин собственных и заемных источников средств для их формирования. Наиболее обобщающим абсолютным показателем финансовой устойчивости предприятия является излишек или недостаток источников средств для формирования запасов и затрат, то есть разница между величиной источников средств и величиной запасов и затрат. Общая величина запасов и затрат рассчитывается по формуле на основании формы №1: ЗЗ = стр. 210 + 220. (4.4) Для характеристики источников формирования запасов и затрат используется несколько показателей, которые отражают различные виды источников:
СОС = стр. 490 - 190 - 390 (4.5)
КФ = стр. 490 + 590 - 190 (4.6)
ВИ = стр. 490 + 590 + 610 - 190. (4.7) Трем показателям наличия источников формирования запасов и затрат соответствует три показателя обеспеченности запасов и затрат этими источниками:
Фс = СОС - ЗЗ (4.8)
Фт = КФ - ЗЗ (4.9)
Фо = Ви - ЗЗ (4.10) С помощью этих трех показателей определяется трехкомпонентный показатель типа финансового положения: Si = 1, при Фi>0 и Si = 0, при Фi<0. Возможно выделение четырех типов финансового положения:
Результаты расчетов всех вышеприведенных показателей сведены в таблицу 4.4. Таблица 4.4 - Абсолютные показатели финансовой устойчивости ОАО "СЭС"
Таким образом, по данным таблицы 4.4 на ОАО "СЭС" нормальная устойчивость финансового положения, которая гарантирует платежеспособность. Итак, выше было рассмотрено несколько подходов к оцениванию финансового положения ОАО "СЭС" с точки зрения вероятности наступления банкротства. На основе полученных результатов можно сделать следующие выводы и наметить некоторые рекомендации по выходу из сложившегося положения. ОАО "СЭС" имеет нормальную устойчивость финансового положения, что не означает отсутствия проблем в деятельности предприятия. ОАО "СЭС" достаточно обеспечено оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств предприятия (так как коэффициент текущей ликвидности равен 4,14 и превышает норматив), но в то же время у предприятия недостаточно собственных оборотных средств для обеспечения финансовой устойчивости (так как коэффициент обеспеченности собственными средствами равен -0,48, что меньше норматива). Последнее обстоятельство способствует тому, что ОАО "СЭС" имеет некоторую, хотя и незначительную, вероятность банкротства. Основным фактором, повлиявшим на колебание финансовой устойчивости ОАО "СЭС явился кризис в августе 2000 года. В связи с наличием на балансе предприятия значительной кредиторской задолженности за поставленное оборудование по контрактам с бельгийской фирмой "Алкатель" в иностранной валюте, произошло превышение отрицательных курсовых разниц над положительными в результате переоценки в размере 124564 руб. Таким образом, наличие кредиторской задолженности в иностранной валюте является основным фактором финансового кризиса риска ОАО "СЭС" в условиях нестабильного курса иностранной валюты. В качестве мероприятий, способствующих выходу из сложившегося положения, повышению финансовой устойчивости ОАО "СЭС" и поддержке эффективной деятельности, можно предложить следующие:
То есть руководство ОАО "СЭС" должно оперативно отреагировать на сложившуюся ситуацию и принять меры по устранению причин, вызвавших состояние финансовой неустойчивости. Список литературы:
Приложение А: Утверждена Министерством финансов Российской Федерации Для годовой бухгалтерской отчетности за 2000г. ИНН 5407122330 БАЛАНС ПРЕДПРИЯТИЯ
Адрес г. С, ул. N.
Таблица А.1 - Баланс предприятия
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(3.8) 
(3.9) 
или Кфз=30,3%.
© 2007 |
|