Анализ финансово-хозяйственной деятельности

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Содержание:

1. Анализ диагностики банкротства………………………………………3
2. Практическая задача…………………………………………………….8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Анализ диагностики банкротства

Основные методы диагностики, их положительные стороны и недостатки.

Для диагностики вероятности  банкротства используется несколько  подходов, основанных на применении:

а) трендового анализа обширной системы критериев и признаков;

б) ограниченного круга  показателей;

в) интегральных показателей;

г) рейтинговых оценок на базе рыночных критериев финансовой устойчивости предприятий и др.;

д) факторных регрессионных  и дискриминантных моделей.

Признаки банкротства  можно разделить на две группы. К первой группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных  финансовых затруднениях и вероятности  банкротства в недалеком будущем:

повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической  убыточности;

наличие хронически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;

низкие значения коэффициентов  ликвидности и тенденция их к  снижению;

увеличение до опасных  пределов доли заемного капитала в  общей его сумме;

дефицит собственного оборотного капитала;

систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;

наличие сверхнормативных запасов  сырья и готовой продукции;

использование новых источников финансовых ресурсов на

невыгодных условиях;

неблагоприятные изменения  в портфеле заказов;

падение рыночной стоимости  акций предприятия;

 

снижение производственного  потенциала.

Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать  текущее финансовое состояние как  критическое, но сигнализируют о  возможности резкого его ухудшения  в будущем при непринятии действенных  мер. К ним относятся:

чрезмерная зависимость  предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка  сбыта;

потеря ключевых контрагентов;

недооценка обновления техники  и технологии;

потеря опытных сотрудников  аппарата управления;

вынужденные простои, неритмичная  работа;

неэффективные долгосрочные соглашения;

недостаточность капитальных  вложений и т.д.

К достоинствам этой системы  индикаторов возможного банкротства  можно отнести системный и  комплексный подходы, а к недостаткам  — более высокую степень сложности  принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного  решения.

В соответствии с действующим  законодательством о банкротстве  предприятий для диагностики  их несостоятельности применяется  ограниченный круг показателей: коэффициенты текущей ликвидности, обеспеченности собственным оборотным капиталом  и восстановления (утраты) платежеспособности.

В зарубежных странах для  оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются дискриминантные  факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с  помощью многомерного дискриминантного анализа. Впервые в 1968 году профессор  Нью-Йорского университета Альтман  исследовал 22 финансовых коэффициента и выбрал из них 5 для включения  в окончательную модель определения.кредитоспособности субъектов хозяйствования:

 

Z = l,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 1,0Х5,

где Х1 — собственный оборотный  капитал / сумма активов;

Х2 — нераспределенная (реинвестированная) прибыль / сумма активов;

Х3 - прибыль до уплаты процентов / сумма активов;

Х4 - рыночная стоимость собственного капитала / заемный капитал;

Х5 - объем продаж (выручка) / сумма активов.

Если значение Z<1,81, то это  признак высокой вероятности  банкротства, тогда как значение Z>2,7 и более свидетельствует  о малой его вероятности.

Позднее в 1983 году Альтман  получил модифицированный вариант  своей формулы для компаний, акции  которых не котировались на бирже:

Z = 0,717Х1 + 0,847Х2 + 3,107Х3 + 0,42X4 + 0,995Х5,

где Х4 - балансовая стоимость  собственного капитала/заемный капитал.

"Пограничное" значение  здесь равно 1,23.

В 1972 году Лис разработал следующую формулу для Великобритании:

Z = 0,063X1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,001X4,

где Х1 - оборотный капитал / сумма активов;

Х2 - прибыль от реализации /сумма активов;

Х3 ~ нераспределенная прибыль / сумма активов;

X4 - собственный капитал  / заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

В 1997 году Таффлер предложил  следующую формулу:

Z = 0,53X1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16X4,

где Х1 - прибыль от реализации/ краткосрочные обязательства;

Х2 - оборотные активы/ сумма  обязательств;

Х3 - краткосрочные обязательства / сумма активов;

 

Х4 - выручка / сумма активов.

Если величина Z-счета  больше 0,3, это говорит о том, что  у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более  чем вероятно.

На анализируемом предприятии  величина Z-счета по второй модели Альтмана составляет:

на начало года

Zн = 0,717 х 0,27 + 0,847 x 0,08 + 3,107 x 0,328  +0,42х1,2+0,995х1,5=3,27;

на конец отчетного  периода

Zк = 0,717 x 0,28 + 0,847 x 0,09 + 3,107 x 0,352 + 0,42х1,08+0,995х1,76=3,57.

По модели Лиса:

Zн = 0,063 x 0,613 + 0,092 x 0,328 + 0,057 x 0,08 + 0,001 x 1,2 =0,074555;

Zk= 0,063 x 0,669 + 0,092 x 0,352 + 0,057 x 0,09 +0,001 x 1,08 =0,080741.

По модели Таффлера:

Z = 0,53 x 0,923 + 0,13 x 1,78 + 0,18 x 0,343 +  0,16 x 1,5 = 1,02233;

Z = 0,53 x 0,909 + 0,13 x 1,73 + 0,18 x 0,387 +  0,16 x 1,76 = 1,05793.

Следовательно, можно сделать  заключение, что на данном предприятии  малая вероятность банкротства.

Однако необходимо отметить, что использование таких моделей  требует больших предосторожностей. Тестирование других предприятий по данным моделям показало, что они  не совсем подходят для оценки риска  банкротства наших субъектов  хозяйствования, так как не учитывают  специфику структуры капитала в  различных отраслях.

По модели Альтмана несостоятельные  предприятия, имеющие высокий уровень  четвертого показателя (собственный  капитал / заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует  действительности. В связи с несовершенством  действующей методики переоценки основных фондов, когда старым изношенным фондам придается такое же значение, как  и новым, необоснованно увеличивается  доля собственного капитала за счет фонда  переоценки. В итоге сложилась  нереальное соотношение собственного и заемного капитала. Поэтому модели, в которых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину. Выход из создавшегося положения мы видим в разработке собственных моделей для каждой отрасли по методике дискриминантного анализа, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Практическая задача

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Необходимо:

1. Определить отклонения  по каждому показателю в таблице;

2. Произвести расчёт влияния  факторов фондоотдачи и стоимости  ОПФ на объём валовой продукции.

Расчёт производим методом  абсолютных разниц:

Фондоотдача.

Формула: ФО=ВП/ОПФ

13) 12800:2400=5.33 план. 13000:2800=4.64 факт

Вывод: о влиянии факторов на объём фондоотдачи валовой  продукции.

В т.ч. по производственному  оборудованию.

Формула: ПО2=ВП/ПО1

13) 12800:600=21.33 план. 13000:630=20.63 факт.

1)  Влияние фактора  стоимости ОПФ на показатель  объема валовой продукции:

(2800 – 2400)* 5.33=2132 тыс. руб.

2) Влияние фактора фондоотдачи  на показатель объема валовой  продукции:

(4.64 - 5.33)* 2800= -1932 тыс. руб.

3) Баланс отклонений:

1300 – 12800 =2132 + (- 1932)

200=200

Вывод-анализ: Влияние фактора стоимости ОПФ = 2132 тыс.руб. составляет в прибыли. Влияние фактора фондоотдачи составляет (-1932) тыс. руб. в убытке