Бухгалтерская отчетность МУП ЖКХ «Энергия» за 2005 год

Доклад

 

Объект исследования. Объектом исследования в рамках поставленных задач становится взаимосвязь данных проведенного анализа бухгалтерской  отчетности МУП ЖКХ «Энергия»  и финансовых результатов фирмы.

Предметом исследования стала бухгалтерская отчетность МУП ЖКХ «Энергия» за 2005 год.

Муниципальное унитарное предприятие  жилищно-коммунального хозяйства  Иркутского района «Энергия» создано  в соответствии с действующим  законодательством Российской Федерации, на основании Постановления Главы  Администрации Иркутского района №2580 от 01 ноября 2001 года «О создании муниципального унитарного предприятия жилищно–коммунального хозяйства Иркутского района «Энергия»».

Предприятие создано для удовлетворения нужд населения Иркутского района в  жилищно- коммунальных услугах.

Учредителем предприятия является Иркутское районное муниципальное  образование в лице Комитета (Фонда) по управлению муниципальным имуществом Иркутского района.

Предприятие является юридическим  лицом, имеет обособленное имущество, самостоятельный баланс, расчетный и иные счета в учреждениях банков, круглую печать со своим наименованием, штамп, бланки, фирменное наименование, товарный знак (знак обслуживания).

Актуальность выбранной темы заключается  в возрастающей важности четкого  осознания экономического положения предприятия и его привлекательности для внешних инвесторов, а так же прогнозирования его дальнейшего состояния.

Главной целью исследования является изучение экономического состояния  предприятия и выработка основных направлений работы фирмы по построению конкурентоспособного предприятия на основе проведенного анализа и прогноза.

Постановка данной цели обусловила необходимость решения следующих  задач:

1. Изучение аналитической возможности баланса.
2. Выбор показателей, характеризующих состояние баланса и изучений их сущностей
3. Проведения теоретического исследования существующих показателей финансовой устойчивости.
4. Расчеты коэффициентов, характеризующих состояние предприятия.
5. Разработка конкретных предложений в соответствии с полученными значениями показателей финансового состояния.
6. Прогноз развития предприятия с помощью различных методов на основе разработанных предложений.

Экономический анализ предприятии  проводился на основе данных бухгалтерского баланса предприятии за 9 месяцев 2005 г.

Одним из важных приемов анализа отчетности является "чтение" форм отчетности и изучение абсолютных величин, представленных в этих формах. "Чтение" отчетности или простое ознакомление с ней позволяет сделать выводы об основных источниках привлечения средств предприятием, направлениях их вложения, основных источниках полученной предприятием прибыли за отчетный период, основных источниках денежных средств и оборотных активов, применяемых методах учета и изменениях в них, организационной структуре предприятия и направлениях его деятельности, дивидендной политики и т.д. Однако эта информация, несмотря на всю ее значимость для принятия управленческих решений, не позволяет оценить динамику основных показателей деятельности компании, ее место среди аналогичных предприятий страны и мирового рынка.

С этой целью в практике экономический  анализа были выработаны основные методы чтения бухгалтерских отчетов. Среди  них можно выделить следующее:

1. горизонтальный анализ;
2. вертикальный анализ;
3. трендовый анализ;
4. метод финансовых коэффициентов;
5. сравнительный анализ;
6. факторный анализ.

Анализ бухгалтерской отчетности предприятия позволил сделать следующие  выводы:

Анализ начинается с определения  по данным бухгалтерского баланса величин  следующих основных финансовых показателей:

• стоимости имущества предприятия. Она выражается величиной итога бухгалтерского баланса: - строка 700 бухгалтерского баланса 150278 тыс.рублей;
• стоимости основных средств – итоговая строка I раздела бухгалтерского баланса 136965 тыс. рублей;
• величины оборотных средств – итоговая строка II раздела баланса 13313 тыс.рублей;
• величины собственных средств – итоговая строка IY раздела баланса – нет;
• величины заемных средств – сумма показателей баланса, отражающих долгосрочные и краткосрочные кредиты и займы (у предприятия их нет)

Определение изменений финансовых показателей предприятия за отчетный период. В целях проведения такого анализа рекомендуется составить  сравнительный аналитический баланс, в который включаются основные агрегированные показатели бухгалтерского баланса, расчет которых указан выше.

Сравнительный аналитический баланс позволяет упростить работу по проведению горизонтального и вертикального  анализа основных финансовых показателей  МУПЖКХ «Энергия». Горизонтальный анализ характеризует изменения показателей  за отчетный период, а вертикальный анализ – удельный вес показателей в общем итоге баланса предприятия.

Стоимость имущества предприятия  за 9 месяцев 2005 года уменьшилось на 6658 тыс. рублей, т.к. основные средства уменьшились на 27985 тыс. рублей, а  оборотные средства увеличились на 21327 тыс.рублей (469,3%) за счет увеличения запасов на 112 тыс.рублей, денежных средств на 49 тыс.рублей, прочих активов на 2505 тыс.рублей, дебиторской задолженности на 18661 тыс.рублей (469,3%). При уменьшении удельного веса в общей стоимости имущества основных средств, увеличилась доля запасов, дебиторской задолженности, денежных средств и прочих активов.

Предприятие МУПЖКХ «Энергия» платежеспособно.

А1≥П1, А2 ≥ П2, А3 ≥П3, А4 ≤П4.

141<19361; 5053>0; 8119>0; 136965> 130917;

190<34338; 23714>0; 10736>0; 108980<109282;

На момент составления баланса  его нельзя признать ликвидным, так  как два из соотношений групп  активов и пассивов не отвечает условиям абсолютной ликвидности баланса  – на начало отчетного периода: наиболее ликвидные активы меньше наиболее срочных обязательств, трудно реализуемые активы больше постоянных пассивов. На конец отчетного периода – наиболее ликвидные активы меньше наиболее срочных обязательств.

В отчетный период увеличился платежный  недостаток наиболее ликвидных активов. Вместе с тем коэффициенты абсолютной и текущей ликвидности имеют ниже нормальных ограничений, что свидетельствует об не- кредитоспособности предприятия.

В целом же на основе анализа финансовой устойчивости и кредитоспособности предприятия можно сделать вывод, что предприятие находится в неустойчивом состоянии и кредитоспособность его низка. Таким образом, к этому предприятию как к деловому партнеру и заемщику в деловом мире будут относиться с осторожностью. Все это требует от руководства предприятия, в том числе и финансового менеджера , принятия необходимых мер по улучшению финансового состояния предприятия.

Предприятие МУПЖКХ убыточное, поэтому  о рентабельности не может идти и  речи.

Прогнозирование будущего состояния  предприятия происходит с нескольких точек зрения.

1. прогнозирование расходов предприятия, т.е. себестоимости услуг.

Прогнозирование расходов происходит на основе данных прошлых с учетом коэффициентов индексации и инфляции.

1. Прогнозируемые затраты на 2006 год

Таблица 6

Виды услуг	Сумма затрат, т.р.	% от общих затрат	S ж/фонда (числ-ть), кв.м. (чел)	Затраты на 1 кв.м. ( 1 чел), руб.
Капитальный ремонт	843	2,5	69776,9	1,01
Содержание жилья	1986,2	5,9	69776,9	2,37
Отопление	24215,35	72,4	59628,1	33,84
ГВС	459,65	1,4	448	85,50
Вода	2393,58	7,2	3783	52,73
Канализация	3090,99	9,2	3065	84,04
ТБО	465,01	1,4	3783	10,24
Итого	33453,78	100

 

2. прогнозирование доходов.

Рассмотрим прогнозирования потока денег на основе данных деятельности предприятия и поступаемости  платежей населения.

Из методов прогнозирования  будем использовать метод с аддитивной компонентой как наиболее простой, но приближенный к эмпирическим прогнозам.

Аддитивную модель прогнозирования  можно представить в виде формулы:

F = T + S + E

где: F – прогнозируемое значение; Т – тренд; S – сезонная компонента;

 Е  – ошибка прогноза.

Алгоритм  построения прогнозной модели

Для прогнозирования  объема продаж, имеющего сезонный характер, предлагается следующий алгоритм построения прогнозной модели:

1. Определяется  тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Существенным моментом при этом является предложение использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели.

2. Вычитая  из фактических значений объёмов  продаж значения тренда, определяют величины сезонной компоненты и корректируют таким образом, чтобы их сумма была равна нулю.

3. Рассчитываются  ошибки модели как разности  между фактическими значениями  и значениями модели.

Исходные  данные: Объемы фактических доходов  предприятия

Реализуем алгоритм построения прогнозной модели, описанный выше. Решение данной задачи осуществили в среде MS Excel, что позволило существенно сократить количество расчётов и время построения модели.

Определяем тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Для этого рекомендуется использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели).

Расчёт значений сезонной компоненты

Скорректируем значения сезонной компоненты таким образом, чтобы их сумма  была равна нулю.

Расчет  средних значений сезонной компоненты

3. Рассчитываем  ошибки модели как разности  между фактическими значениями  и значениями модели.

Расчёт  ошибок

Находим среднеквадратическую ошибку модели (Е) по формуле:

Е= Σ  О2 : Σ (T+S)2

где:

Т- трендовое  значение объёма расходов;

S –  сезонная компонента;

О- отклонения модели от фактических значений

Е=(3079106/(361151*361151))*100% = 0,002361%

Вывод. Величина полученной ошибки позволяет  говорить, что построенная модель хорошо аппроксимирует фактические данные, т.е. она вполне отражает экономические тенденции, определяющие объём расходов, и является предпосылкой для построения прогнозов высокого качества.

Согласно этой модели можно составить  прогноз фактических доходов  предприятия  на следующие периоды

Согласно расчетам прогноз поступаемости  платежей населений составит около 35 млн. руб.

В некоторых временных рядах  значение сезонной компоненты не является константой, а представляет собой  определенную долю фондового значения, т. e. значение сезонной компоненты увеличивается с возрастанием значений тренда. Например, рассмотрим график следующих данных об объемах доходов. Объем поступаемости платежей так же, как и выше, подвержен сезонным колебаниям, и значения его в разные кварталы разные. Однако размах вариации фактических значении относительно линии тренда постоянно возрастает. Такую ситуацию можно представить с помощью модели с мультипликативной компонентой

A=T*S*Е

Расчет сезонной компоненты

Отличие расчета сезонной компоненты для мультипликативной модели от аддитивной модели заключается лишь в том, что в колонку 6 вписываются коэффициенты сезонности (аналог оценок сезонной компоненты в аддитивной модели)

Сезонные коэффициенты представляют собой доли тренда, поэтому принимают, что их сумма должна равняться количеству сезонов в году, т.е. 4, а не нулю, как в аддитивной модели.

Десезонализация данных производится по формуле:

 

Точки, образующие представленный на графике  тренд, достаточно сильно разбросаны, что более близко к реальной действительности, чем в предыдущем примере.

Вывод. Данная модель лучше дает аппроксимацию  данных, т.е. прогноз построенный  на этой модели дает более точное значение.

Для предсказаний значений временного ряда можно использовать более простую методику.

При расчете скользящей средней Ytnp c (m) все m значений параметра Y за m моментов времени учитываются с одинаковым весовым коэффициентом 1/m что   не   всегда  обосновано.   Для   прогнозирования  технико – экономических трендов момент времени, в котором наблюдалось значение параметра Y, играет решающее значение. Естественно предположить, что зависимость во временных рядах постепенно ослабевает с увеличением периода между двумя соседними точками. Так, если зависимость прогнозируемою параметра Yt представляется более сильной от значения Yt-1, чем от Yt-s  то наблюдениям временного ряда следует придавать веса, которые должны уменьшаться но мере удаления oт фиксированного момента времени t. Это обстоятельство учитывается в методе экспоненциального сглаживания. Таким образом, при вычислении .ко экспоненциальной средней используются лишь предшествующая экспоненциальная средняя и последнее наблюдение, а все предыдущие наблюдения игнорируются.

Например, пусть необходимо дать прогноз фактических доходов, которые получит предприятие на основе данных предыдущих периодов для t=8 но данным следующего временного ряда: 1) методом скользящей средней для m=3, m =4$ 2) методом экспоненциального о сглаживания для  =0,2; 0,6.