Содержание
Введение
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯЧАСТЬ
МодельАльтмана. Расчет индекса кредитоспособности применительно к российским условиям
ПРАКТИЧЕСКАЯЧАСТЬ
Задача № 1
Задача № 2
Задача № 3
Заключение
Списокиспользованной литературы
Введение
Вопрос выживания в условиях рыночной экономики для большинства предприятийстановится очень актуальным. Руководству организации больше не на когоположиться при решении текущих проблем, все решения приходится приниматьсамостоятельно, более того, необходимо нести за них ответственность. Вопрос втом, как принимать рациональные решения, чтобы достичь успеха и процветания, ане попасть в финансовую зависимость к кредиторам и стать банкротом.
По статистическим данным проведенных обследований большинствороссийский организаций сегодня, получая определенную прибыль, тем не менее,финансово неустойчивы и в значительной степени подвержены банкротству. Длятого, чтобы предопределить дальнейшие перспективы развития подобныхорганизаций, необходимо, прежде всего, провести оценку их финансового состоянияи вероятности банкротства, а затем на основании полученных результатов сделатьряд выводов и предложить мероприятия по устранению причин финансовойнестабильности и финансовому оздоровлению. Поэтому актуальность выбранной темыдипломной работы является вполне очевидной.
Целью данной работы является изучение зарубежной методики оценкивероятности банкротства и ее применения в российских условиях, а такжеиспользование методов финансового анализа при решении конкретных ситуаций.
Задачи работы:
1) рассмотреть методику оценки вероятности банкротства в моделиАльтмана;
2) рассмотреть особенности модели Альтмана в российских условиях;
3) применить методы экономического анализа при решении конкретныххозяйственных ситуаций.ТЕОРЕТИЧЕСКАЯЧАСТЬ Модель Альтмана. Расчетиндекса кредитоспособности применительно к российскимусловиям
Полученная в результате технико-экономического анализадеятельности предприятий система показателей позволяет выявить слабые места вэкономике предприятия, охарактеризовать состояние дел данного предприятия (еголиквидность, финансовую устойчивость, рентабельность, отдачу активов и такдалее).
Однако, на основе такого анализа сделать вывод, что данноепредприятие обанкротиться или, наоборот, выживет обычно невозможно. Выводы овероятности банкротства можно сделать только на основе сопоставленияпоказателей данного предприятия и аналогичных предприятий, обанкротившихся или,наоборот, избежавших банкротства. Однако подыскать в каждом случае подходящийаналог не всегда представляется возможным или такого аналога вообще может несуществовать.
Задача прогнозирования банкротства может быть решена методомдискриминантного анализа. Последний представляет собой раздел факторногостатистического анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, тоесть разбиения некоторой совокупности анализируемых объектов на классы путемпостроения так называемой классифицирующей функции в виде корреляционноймодели.
В основе зарубежной практики диагностики угрозы банкротства лежитмодель Альтмана, или Z-счет Альтмана. Модель Альтмана определяет интегральный показательугрозы банкротства. В основе расчета лежит пятифакторная модель, представляющаякомплексный коэффициентный анализ. Альтман определил коэффициенты значимостиотдельных факторов в интегральной оценке вероятности банкротства. МодельАльтмана имеет следующий вид:
Z=0,012X1+0,014X2+0,033X3+0,006X4+0,999X5, (1)
где Z- интегральный показатель уровня угрозы банкротства;
X1-отношениесобственных оборотных активов (чистого оборотного капитала) к сумме активов;
X2-рентабельность активов (нераспределенная прибыль к сумме активов);
X3-отношение прибыли к сумме активов;
X4-коэффициент соотношения собственного и заемного капитала;
X5-оборачиваемость активов, или отношение выручки от реализации к сумме активов.
Если коэффициенты принимаются в виде долей, то формула (1) будетиметь вид:
Z=1,2X1+1,4X2+3,3X3+0,6X4+1,0X5, (2)
Зона неведения находится в интервале от 1,81 до 2,99. Чем большезначение Z, тем меньше вероятность банкротства в течение двух лет.
Уровень угрозы банкротства в модели Альтмана оценивается согласнотаблице 1.
Таблица 1
Оценка уровня угрозы банкротства в модели АльтманаЗначение Z Вероятность банкротства Менее 1,81 очень высокая От 1,81 до 2,7 высокая От 2,7 до 2,99 вероятность невелика Более 2,99 вероятность ничтожна, очень низкая
Эта модель применима в условиях России только для акционерныхобществ, акции которых свободно продаются на рынке ценных бумаг, то есть имеютрыночную стоимость. Поэтому вместо модели Альтмана иногда целесообразноиспользовать двухфакторную модель в части прогнозирования вероятностибанкротства. Для этого выбирают два ключевых показателя, от которых зависитвероятность банкротства организации, например, показатель текущей ликвидности иудельного веса заемных средств в активах. Они умножаются на соответствующиепостоянные весовые коэффициенты[3, с. 37].
Предположим, что факт банкротства определяют два показателя:коэффициент покрытия, то есть отношение текущих активов к краткосрочнымобязательствам, и коэффициент финансовой независимости, то есть отношениезаемных средств к общей стоимости активов.
Первый показатель характеризует ликвидность, второй — финансовуюустойчивость. Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротстватем меньше, ем больше коэффициент покрытия и меньше коэффициент финансовойзависимости. И, наоборот, предприятие наверняка станет банкротом при низкомкоэффициенте покрытия высоком коэффициенте финансовой зависимости. Задачасостоит в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы,которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса[4,с. 46]:
1) сочетания показателей, при которых предприятие обанкротится;
2) сочетания показателей, при которых предприятию банкротство негрозит.
Данная задача была решена американским экономистом Э. Альтманом.За определенный период были собраны данные о финансовом состоянии 19предприятий. По указанным двум показателям положение предприятий былонеустойчивым: одна половина предприятий обанкротилась, а другая — смоглавыжить. Далее приемами дискриминантного анализа рассчитывались параметрыкорреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границымежду двумя классами предприятий:
/>,(3)
гдеZ- показатель классифицирующей функции
a0 – постоянныйпараметр
a1 –параметр, показывающий степень влияния коэффициента покрытия на вероятностьбанкротства
Кп – коэффициент покрытия
а2 – параметр, показывающий степень влияния коэффициентафинансовой зависимости на вероятность банкротства
Кфз – коэффициент финансовой зависимости
В результате статистической обработки данных была полученаследующая корреляционная зависимость[2,c.50]:
/>,(4)
При Z = 0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, укоторых Z = 0, вероятность обанкротиться 50 %. Для предприятий, у которых Z 0, то вероятность банкротствабольше 50 % и возрастает с ростом Z.
Знаки параметров а1 и а2 классифицирующей функции связаны схарактером влияния соответствующих показателей. Параметр а1 имеет знак «минус»,поэтому чем больше коэффициент покрытия, тем меньше показатель Z и тем меньше вероятность банкротствапредприятия. В то же время параметр а2 имеет знак «плюс», поэтому чем вышекоэффициент финансовой зависимости, тем больше Z и, следовательно, выше вероятность банкротства предприятия [1, с.156].
Рассмотрим методику применения двухфакторном модели Альтмана наконкретном примере.
Исходные данные для расчета представлены в таблице 2.
Таблица 2
Исходные данные и результаты расчеты вероятности банкротствапредприятийНомер предприятия Коэффициент покрытия, % Коэффициент финансовой независимости, % Показатель Z Вероятность банкротства, % Фактическое положение 1 3,6 60 -0,78 17,2 нет 2 3,0 20 -2,451 0,8 нет 3 3,0 60 -0,135 42 нет 4 3,0 76 0,791 81,8 да 5 2,8 44 -1,841 15,5 нет 6 2,6 56 0,062 51,5 да 7 2,6 68 0,757 80,2 да 8 2,4 40 -0,649 21,1 да 9 2,4 60 0,509 71,5 нет 10 2,2 28 -1,129 9,6 нет 11 2,0 40 -0,221 38,1 нет 12 2,0 48 0,244 60,1 нет 13 1,8 60 1,153 89,7 да 14 1,6 20 -0,948 13,1 нет 15 1,6 44 0,441 68,8 да 16 1,2 44 0,871 83,5 да 17 1,0 24 -0,072 45 нет 18 1,0 32 0,391 66,7 да 19 1,0 66 2,012 97,9 да
В силу того, что двухфакторная модель не полностью описываетфинансовое положение предприятия, расчетные и фактические показатели могутрасходиться. Та, предприятие 8 имело Z = -0,649, то есть не должно было бы обанкротиться (вероятностьбанкротства около 20 %), в действительности же потерпело банкротство. В то жевремя предприятия 9 и 12 имели положительные значения Z, но они сумели избежать банкротства.
На рисунке 1 представлено корреляционное поле и положение на немдискриминантной линии для двух показателей – коэффициента покрытия икоэффициента финансовой зависимости.
/>/>/>/>
Рис. 1. Дискриминантная линия на корреляционном поле показателейпокрытия и финансовой устойчивости.
Из рисунка 1 видно, что предприятия, у которых значенияпоказателей коэффициента покрытия и коэффициента финансовой независимостирасполагаются ниже и правее дискриминантной линии, вероятнее всего обанкротятся(вероятность их банкротства превышает 50 %). При этом, чем дальше отстоит точкапоказателей от дискриминантной линии, тем выше вероятность банкротства. Дляпредприятий, у которых сочетание значений показателей финансовой устойчивости ипокрытия находится выше и левее дискриминантной линии, почти нет угрозыбанкротства. Например, точка 2 расположена над дискриминантной линией и достаточнодалека от нее; она отражает состояние предприятия 2, у которого коэффициентпокрытия равен 3, а коэффициент финансовой зависимости равен 20 %. Предприятие19 имеет высокую вероятность банкротства (около 98 %), и оно действительнообанкротилось.
Выше отмечалось, что по практическим данным установлены значениядля коэффициента покрытия не ниже единицы, а для коэффициента финансовойзависимости не выше 50 %. Если подставить приведенную выше двухфакторную модельАльтмана эти значения (Кп = 1 и Кфз = 50 %), то получим Z = 1,, то есть почт с 90- процентнойвероятностью можно утверждать, что такое предприятие в российских условияхобязательно обанкротится.
Прогнозирование банкротства с использованием двухфакторной моделив российских условиях не обеспечивает высокой точности. это объясняется тем,что данная модель не учитывает влияния на финансовое состояние предприятиядругих важнейших факторов и показателей, характеризующих, например,рентабельность, отдачу активов, деловую активность предприятия и так далее [9,с. 67]. Дискриминантная граница между банкротами и небанкротами имеет вид нетонкой линии, а размытой полосы. Ошибка прогноза с помощью двухфакторной моделиоценивается интервалом Δ Z = /> 0,65. Чем больше факторов будетучтено в модели, тем, естественно, точнее рассчитанный с ее помощью прогноз.
При использовании модели Альтмана возможны два типа ошибок[8, с.156]:
– прогнозируется сохранение платежеспособности предприятия, а вдействительности происходит банкротство;
– прогнозируется банкротство предприятия, а оно сохраняетплатежеспособность.
По мнению Альтмана, с помощью пятифакторной модели прогнозбанкротства на горизонте один год можно установить с точностью до 95 %. Приэтом 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 рода имеет место в 28 % случаях, а ошибка второго родаимеет место в 6 % случаев.
В 1977 году Альтман со своими коллегами разработал более точнуюсеми факторную модель. Эта модель позволяет спрогнозировать банкротство нагоризонте в 5 лет с точностью до 70 %. В модели в качестве переменныхиспользуются следующие показатели[10, с. 178]:
– рентабельность активов;
– изменчивость или динамика прибыли;
– коэффициент покрытия процентов по кредитам;
– кумулятивная прибыльность;
– коэффициент покрытия или ликвидности;
– коэффициент автономии;
– совокупные активы.
В таблице 3 приведены сведения о точности прогнозированиябанкротства с помощью пятифакторной и семи факторной модели Альтмана.
Таблица 3
Точность прогноза банкротстваКоличество лет до банкротства Прогноз по пятифакторной модели Прогноз по семи факторной модели Банкрот Небанкрот Банкрот Небанкрот 1 93,9 97 96,2 89,7 2 71,9 93,9 84,9 93,1 3 48,3 – 74,5 91,4 4 28,6 – 68,1 89,5 5 36 – 69,8 82,1
При проведении финансового анализа практически к любому оценочномупоказателю нужно подходить критически. Вместе с тем значение показателя Z следует воспринимать как сигналопасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижениеэтого показателя.
Таким образом, разработанные на Западе модели прогнозированиявероятности банкротства весьма применимы и в современных российских условиях,но, тем не менее, имеют ряд особенностей и характерных черт.
ПРАКТИЧЕСКАЯЧАСТЬ Задача № 1
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ЗАДАЧИ № 1:
Исходные данные задачи представлены в таблице 4, где Х — готоваяпродукция на складе предприятия, У – выручка от реализации продукции.
РЕШЕНИЕ:
1) Найдем параметры уравнения регрессии методом наименьших квадратов.
Предполагается наличие линейной связи между Х и У, то естьрегрессионная модель описывается функцией:
Уi’ = а0 + а1 х,(5)
Где Уi’ – значение результативного признака;
а0 и а1 – параметры уравнения регрессии, определяемые из системыуравнений:
/>,(6)
Для нахождения параметров уравнения регрессии по методу наименьшихквадратов, составим расчетную таблицу (таблица 4)
Таблица 4
Расчетная таблица для нахождения параметров уравнения регрессии№ п/п Х У Х2 ХУ У’ Уi — У’ /Уi — У’//Уi 1 18,7 5,5 349,69 102,85 6,399 -0,899 0,163455 2 15,2 4,5 231,04 68,4 5,454 -0,954 0,212 3 15 5 225 75 5,4 -0,4 0,08 4 26,8 7,6 718,24 203,68 8,586 -0,986 0,129737 5 22,3 10,5 497,29 234,15 7,371 3,129 0,298 6 24,6 7,8 605,16 191,88 7,992 -0,192 0,024615 7 27,1 7,8 734,41 211,38 8,667 -0,867 0,111154 8 35,8 10,1 1281,64 361,58 11,016 -0,916 0,090693 9 36,2 11,8 1310,44 427,16 11,124 0,676 0,057288 10 23,2 7,4 538,24 171,68 7,614 -0,214 0,028919 11 21,3 6,8 453,69 144,84 7,101 -0,301 0,044265 12 23,2 6,4 538,24 148,48 7,614 -1,214 0,189688 13 27,2 8 739,84 217,6 8,694 -0,694 0,08675 14 18,7 6,2 349,69 115,94 6,399 -0,199 0,032097 15 23,6 7,2 556,96 169,92 7,722 -0,522 0,0725 16 28 8,7 784 243,6 8,91 -0,21 0,024138 17 23,9 7,4 571,21 176,86 7,803 -0,403 0,054459 18 28,9 9,4 835,21 271,66 9,153 0,247 0,026277 19 19,6 6,5 384,16 127,4 6,642 -0,142 0,021846 20 23,4 9,2 547,56 215,28 7,668 1,532 0,166522 21 28,9 6,1 835,21 176,29 9,153 -3,053 0,500492 22 25,9 7,9 670,81 204,61 8,343 -0,443 0,056076 23 25,9 9,4 670,81 243,46 8,343 1,057 0,112447 24 27,8 10,5 772,84 291,9 8,856 1,644 0,156571 25 32,9 9,6 1082,41 315,84 10,233 -0,633 0,065938 26 30,9 11,5 954,81 355,35 9,693 1,807 0,15713 27 18,3 6,6 334,89 120,78 6,291 0,309 0,046818 28 21,6 7,2 466,56 155,52 7,182 0,018 0,0025 29 15,7 5,6 246,49 87,92 5,589 0,011 0,001964 30 22,4 9,5 501,76 212,8 7,398 2,102 0,221263 Итого 733 237,7 18788,3 6043,81 238,41 – 3,235601
Подставляем полученные значения из таблицы 4 в формулу (6):
/>
Из первого уравнения выражаем а0, подставляем во второе уравнениеи получаем соответствующее значение:
а1 = 0,27 и а0 = 1,33
Тогда искомое уравнение регрессии имеет вид:
Уi’= 1,33 + 0,27Х.
2) Для проверки адекватности определим среднее относительное линейноеотклонение по формуле (7)
/>,(7)
Подставляя значения из таблицы 4 в формулу (7), получим:
Е = 0,10 или 10 %.
Так как Е меньше 15 %, то связь между факторным и результативнымпризнаками достаточно тесная.
Полученное уравнение регрессии пригодно для прогнозных значений,так как значение Е меньше 15 %.
Среднегодовое значение Х = 24,43 млн. руб., тогда присреднегодовой величине готовой продукции на сладе 24, 43 млн. рублей,предполагаемая выручка от реализации на следующий год, согласно уравнениюрегрессии, составит: 7,93 млн. рублей.
3) Составим бюджет движения денежных средств и определим «критическийпериод» в деятельности предприятия. в качестве исходных данных принимаемследующие сценарные условия функционирования предприятия в следующем году.Объемы продаж увеличиваются с темпом прироста в месяц 1,5 % от базового месяца.Предприятие проводит индивидуальную сбытовую политику на основе примененияразличных видов реализации при разных условиях оплаты: 25 % изделий реализуетсяза наличный расчет; 75 % с отсрочкой платежа на условиях 3/10 брутто 30; 80 %оплачивается в следующем месяце, из них 25 % со скидкой, а 20 % оплачивается сзадержкой еще на 1 месяц.
С учетом прогнозного значения выручки от реализации 7,93 млн.рублей бюджет движения денежных средств организации представлена на рисунке 2.
Сырье закупается в размере потребности следующего месяца, оплатапоставщикам производится через месяц.
Издержки определяются в процентах от выручки: 40 % — условно-переменные издержки, 15 % — заработная плата, 10 % — аренда, 5 % — прочие.Прогнозируемое увеличение цен на сырье- 3%. Уровень инфляции – 2 % в месяц.Аренда и зарплата выплачиваются в месяц, следующий за месяцем их возникновения.Единый социальный налог составляет 35,6 % от зарплаты. Ставка налога на прибыль24 %.
В конце каждого квартала (март, июнь, сентябрь, декабрь)планируется вкладывать в модернизацию производства 31 000 рублей. Другойвариант предусматривает расходы предприятия, связанные с реконструкциейтехнологических линий в следующем размере: март – 100000 рублей, июнь,сентябрь, декабрь по 310000 рублей. Остаток денежных средств на 1 январясоставляет 17890 рублей. Этой суммы недостаточно и решено иметь целевой остатокв размере 34000 рублей. Его величина изменяется в следующие месяцыпропорционально темпу инфляции.
В таблице 5 представлен первый вариант бюджета движения денежныхсредств организации.
Таблица 5
Бюджет движения денежных средств организации, руб. (1 вариант)Показатель Исходные данные январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь 1. Реализация Выручка 660833 670745,5 680806,7 691018,8 701384,1 711904,8 722583,4 733422,1 744423,5 755589,8 766923,7 778427,5 790103,9 Затраты на сырье 276347,1439 280492,4 284699,7 288970,2 293304,8 297704,4 302169,9 306702,5 311303 315972,6 320712,1 325522,8 330405,7 Заработная плата 99124,95 101107,4 103129,6 105192,2 107296 109442 111630,8 113863,4 116140,7 118463,5 120832,8 123249,4 125714,4 Начисления(ЕСН) 35288,4822 35994,25 36714,14 37448,42 38197,39 38961,34 39740,56 40535,37 41346,08 42173 43016,46 43876,79 44754,33 Аренда 66083,3 67404,97 68753,07 70128,13 71530,69 72961,3 74420,53 75908,94 77427,12 78975,66 80555,17 82166,28 83809,6 Прочие расходы 33041,65 33702,48 34376,53 35064,06 35765,34 36480,65 37210,26 37954,47 38713,56 39487,83 40277,59 41083,14 41904,8 Операционная прибыль 150947,4739 152044 153133,6 154215,7 155289,8 156355,2 157411,3 158457,5 159493 160517,3 161529,5 162529,1 163515,1 Налог на прибыль 36227,39373 36490,56 36752,07 37011,78 37269,56 37525,25 37778,72 38029,79 38278,33 38524,15 38767,09 39006,98 39243,63 Чистая прибыль 114720,0801 115553,4 116381,5 117204 118020,3 118830 119632,6 120427,7 121214,7 121993,1 122762,5 123522,1 124271,5 2. Затраты на сырье Приобретение 284699,7 288970,2 293304,8 297704,4 302169,9 306702,5 311303 315972,6 320712,1 325522,8 330405,7 340317,8 Оплата 276347,1 280492,4 284699,7 288970,2 293304,8 297704,4 302169,9 306702,5 311303 315972,6 320712,1 325522,8 3. Денежный поток 3.1. Приток средств Наличный расчет 167686,4 170201,7 172754,7 175346 177976,2 180645,8 183355,5 186105,9 188897,5 191730,9 194606,9 197526 Кредит прошлого месяца 393518,2 399421 405412,3 411493,5 417665,9 423930,9 430289,9 436744,2 443295,4 449944,8 456694 463544,4 Кредит позапрошлого месяца 80291,21 99124,95 100611,8 102121 103652,8 105207,6 106785,7 108387,5 110013,3 111663,5 113338,5 115038,6 Итого поступлений 641495,8 668747,6 678778,8 688960,5 699294,9 709784,3 720431,1 731237,6 742206,1 753339,2 764639,3 776108,9 3.2. Остаток средств Оплата сырья 276347,1 280492,4 284699,7 288970,2 293304,8 297704,4 302169,9 306702,5 311303 315972,6 320712,1 325522,8 Выплата зарплаты 99124,95 101107,4 103129,6 105192,2 107296 109442 111630,8 113863,4 116140,7 118463,5 120832,8 123249,4 Уплата ЕСН 35288,48 35994,25 36714,14 37448,42 38197,39 38961,34 39740,56 40535,37 41346,08 42173 43016,46 43876,79 Оплата аренды 66083,3 67404,97 68753,07 70128,13 71530,69 72961,3 74420,53 75908,94 77427,12 78975,66 80555,17 82166,28 Уплата налогов 36227,39 36490,56 36752,07 37011,78 37269,56 37525,25 37778,72 38029,79 38278,33 38524,15 38767,09 39006,98 Прочие расходы 33702,48 34376,53 35064,06 35765,34 36480,65 37210,26 37954,47 38713,56 39487,83 40277,59 41083,14 41904,8 Модернизация производства 31000 31000 31000 31000 Итого отток 546773,8 555866,1 596112,7 574516,1 584079,1 624804,5 603695 613753,5 654983 634386,4 644966,8 686727,1 Салдо денежного потока 94722,05 112881,5 82666,16 114444,4 115215,8 84979,88 116736,1 117484 87223,1 118952,8 119672,5 89381,82 4. Излишек (дефицит) средств на счете Остаток на начало месяца 17890 112612,1 225493,6 308159,7 422604,1 537820 622799,8 739536 857020 944243,1 1063196 1182868 Остаток на конец месяца 112612,1 225493,6 308159,7 422604,1 537820 622799,8 739536 857020 944243,1 1063196 1182868 1272250 Целевое сальдо 34000 34680 35373,6 36081,07 36802,69 37538,75 38289,52 39055,31 39836,42 40633,15 41445,81 42274,73 Излишек (дефицит) 78612,05 190813,6 272786,1 386523,1 501017,3 585261,1 701246,4 817964,7 904406,7 1022563 1141423 1229976
В таблице 6 представлен второй вариант движения денежных средстворганизации.
Таблица 6
Бюджет движения денежных средств организации, руб. (2 вариант)Показатель Исходные данные январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь 1. Реализация Выручка 660833 670745,5 680806,7 691018,8 701384,1 711904,8 722583,4 733422,1 744423,5 755589,8 766923,7 778427,5 790103,9 Затраты на сырье 276347,1439 280492,4 284699,7 288970,2 293304,8 297704,4 302169,9 306702,5 311303 315972,6 320712,1 325522,8 330405,7 Заработная плата 99124,95 101107,4 103129,6 105192,2 107296 109442 111630,8 113863,4 116140,7 118463,5 120832,8 123249,4 125714,4 Начисления(ЕСН) 35288,4822 35994,25 36714,14 37448,42 38197,39 38961,34 39740,56 40535,37 41346,08 42173 43016,46 43876,79 44754,33 Аренда 66083,3 67404,97 68753,07 70128,13 71530,69 72961,3 74420,53 75908,94 77427,12 78975,66 80555,17 82166,28 83809,6 Прочие расходы 33041,65 33702,48 34376,53 35064,06 35765,34 36480,65 37210,26 37954,47 38713,56 39487,83 40277,59 41083,14 41904,8 Операционная прибыль 150947,4739 152044 153133,6 154215,7 155289,8 156355,2 157411,3 158457,5 159493 160517,3 161529,5 162529,1 163515,1 Налог на прибыль 36227,39373 36490,56 36752,07 37011,78 37269,56 37525,25 37778,72 38029,79 38278,33 38524,15 38767,09 39006,98 39243,63 Чистая прибыль 114720,0801 115553,4 116381,5 117204 118020,3 118830 119632,6 120427,7 121214,7 121993,1 122762,5 123522,1 124271,5 2. Затраты на сырье Приобретение 284699,7 288970,2 293304,8 297704,4 302169,9 306702,5 311303 315972,6 320712,1 325522,8 330405,7 340317,8 Оплата 276347,1 280492,4 284699,7 288970,2 293304,8 297704,4 302169,9 306702,5 311303 315972,6 320712,1 325522,8 3. Денежный поток 3.1. Приток средств Наличный расчет 167686,4 170201,7 172754,7 175346 177976,2 180645,8 183355,5 186105,9 188897,5 191730,9 194606,9 197526 Кредит прошлого месяца 393518,2 399421 405412,3 411493,5 417665,9 423930,9 430289,9 436744,2 443295,4 449944,8 456694 463544,4 Кредит позапрошлого месяца 80291,21 99124,95 100611,8 102121 103652,8 105207,6 106785,7 108387,5 110013,3 111663,5 113338,5 115038,6 Итого поступлений 641495,8 668747,6 678778,8 688960,5 699294,9 709784,3 720431,1 731237,6 742206,1 753339,2 764639,3 776108,9 3.2. Остаток средств Оплата сырья 276347,1 280492,4 284699,7 288970,2 293304,8 297704,4 302169,9 306702,5 311303 315972,6 320712,1 325522,8 Выплата зарплаты 99124,95 101107,4 103129,6 105192,2 107296 109442 111630,8 113863,4 116140,7 118463,5 120832,8 123249,4 Уплата ЕСН 35288,48 35994,25 36714,14 37448,42 38197,39 38961,34 39740,56 40535,37 41346,08 42173 43016,46 43876,79 Оплата аренды 66083,3 67404,97 68753,07 70128,13 71530,69 72961,3 74420,53 75908,94 77427,12 78975,66 80555,17 82166,28 Уплата налогов 36227,39 36490,56 36752,07 37011,78 37269,56 37525,25 37778,72 38029,79 38278,33 38524,15 38767,09 39006,98 Прочие расходы 33702,48 34376,53 35064,06 35765,34 36480,65 37210,26 37954,47 38713,56 39487,83 40277,59 41083,14 41904,8 Модернизация производства 100000 31000 31000 31000 Итого отток 546773,8 555866,1 665112,7 574516,1 584079,1 624804,5 603695 613753,5 654983 634386,4 644966,8 686727,1 Салдо денежного потока 94722,05 112881,5 13666,16 114444,4 115215,8 84979,88 116736,1 117484 87223,1 118952,8 119672,5 89381,82 4. Излишек (дефицит) средств на счете Остаток на начало месяца 17890 112612,1 225493,6 239159,7 353604,1 468820 553799,8 670536 788020 875243,1 994195,9 1113868 Остаток на конец месяца 112612,1 225493,6 239159,7 353604,1 468820 553799,8 670536 788020 875243,1 994195,9 1113868 1203250 Целевое сальдо 34000 34680 35373,6 36081,07 36802,69 37538,75 38289,52 39055,31 39836,42 40633,15 41445,81 42274,73 Излишек (дефицит) 78612,05 190813,6 203786,1 317523,1 432017,3 516261,1 632246,4 748964,7 835406,7 953562,7 1072423 1160976
Вариант первый показал, что в организации всегда наблюдаетсяизлишек денежных средств с учетом целевого сальдо. Во втором вариантеаналогично в организации наблюдается излишек денежных средств во все месяцы.
ВЫВОДЫ:
Использование бюджетирования в управлении финансами позволяет6заранее оценить экономическую состоятельность, обеспечивая финансовуюустойчивость субъекта хозяйствования; сделать хозяйственную деятельность«прозрачной», то есть более привлекательной для инвесторов; выявить и вовлечь вдело неработающие и неэффективные активы, оптимизировать их структуру.Управление финансами представляет собой процесс, имеющий целью наращиваниепроизводственного потенциала предприятия и достижение определенных результатов.Задача № 2
УСЛОВИЕ ЗАДАЧИ:
Составить отчет о прибылях и убытках для фирм А, С и К и наосновании сопоставления коэффициентов PMOS, BEP, ROE, ROI оценить адекватность проводимых финансовых политик различнымсостояниям экономики. Налог на прибыль 24 %. Сценарные условия функционированияфирм и другие показатели представлены в таблице 7
Таблица 7
Исходные данные для расчета, руб.Показатель Фирма А Фирма С Фирма К Выручка при подъеме экономики 1440 1500 1560 Выручка при стабильной экономике 1080 1200 1380 Выручка при спаде экономики 840 960 1260 Акционерный капитал 180 240 300 Краткосрочные кредиты (18,5 %) 240 120 60 Долгосрочные кредиты (24,5 %) – 120 240 Затраты на реализацию 240 + 0,7 В 324 + 0,65 В 462 + 0,6 В
РЕШЕНИЕ:
1) Составляем отчет о прибылях и убытках для фирмы А при различныхсостояниях экономики в таблице 8
Таблица 8
Отчет о прибылях и убытках фирмы. А, руб.Показатель Состояние экономики Подъем Стабильное Спад Выручка от реализации 1440 1080 840 Затраты на реализованную продукцию 1248 996 828 Прибыль до вычета процентов 192 84 12 Проценты к уплате 44,4 44,4 44,4 Прибыль до вычета налогов 147,6 39,6 -32,4 Налог на прибыль (24 %) 35,424 9,504 Чистая прибыль 112,176 30,096
2) далее рассчитываем коэффициенты рентабельности для фирмы А втаблице 9
Таблица 9
Коэффициенты рентабельности фирмы А, %Показатель Обозначение Расчет Состояние экономики Подъем Стабильное Спад Коэффициент рентабельности реализованной продукции PMOS чистая прибыли к выручке 7,79 2,8 – Коэффициент генерирования доходов BEP прибыль до вычета процентов и налогов к сумме активов 45,7 20 2,9 Коэффициент рентабельности активов ROA чистая прибыль к сумме активов 26,7 7,2 – Коэффициент рентабельности собственного капитала ROE чистая прибыль к собственному капиталу 62,32 16,72 – Коэффициент рентабельности инвестированного капитала ROI чистая прибыль и проценты к общему капиталу 122,7 40,7 –
3) составляем отчет о прибылях и убытках для фирмы С в таблице 10
Таблица 10
Отчет о прибылях и убытках для фирмы С, руб.Показатель Состояние экономики Подъем Стабильное Спад Выручка от реализации 1500 1200 960 Затраты на реализованную продукцию 1290 1080 912 Прибыль до вычета процентов 210 120 48 Проценты к уплате 44,4 44,4 44,4 Прибыль до вычета налогов 165,6 75,6 3,6 Налог на прибыль (24 %) 39,744 18,144 Чистая прибыль 125,856 57,456
Таблица 11
Коэффициенты рентабельности для фирмы С, %Показатель Обозначение Расчет Состояние экономики Подъем Стабильное Спад Коэффициент рентабельности реализованной продукции PMOS чистая прибыль к выручке 8,9 7,1 – Коэффициент генерирования доходов BEP прибыль до вычета процентов и налогов к сумме активов 47,5 36,3 28,8 Коэффициент рентабельности активов ROA чистая прибыль к сумме активов 29,1 20,5 – Коэффициент рентабельности собственного капитала ROE чистая прибыль к собственному капиталу 58,1 41,0 – Коэффициент рентабельности инвестированного капитала ROI чистая прибыль и проценты к общему капиталу 148,8 107,7 –
4) далее составляем отчет о прибылях и убытках для фирмы К
Таблица 12
Отчет о прибылях и убытках для фирмы К, руб.Показатель Состояние экономики Подъем Стабильное Спад Выручка от реализации 1560 1380 1260 Затраты на реализованную продукцию 1332 1206 1122 Прибыль до вычета процентов 228 174 138 Проценты к уплате 44,4 44,4 44,4 Прибыль до вычета налогов 183,6 129,6 93,6 Налог на прибыль (24 %) 44,064 31,104 Чистая прибыль 139,536 98,496
Таблица 13
Коэффициенты рентабельности для фирмы К, %Показатель Обозначение Расчет Состояние экономики Подъем Стабильное Спад Коэффициент рентабельности реализованной продукции PMOS чистая прибыль к выручке 8,9 7,1 – Коэффициент генерирования доходов BEP прибыль до вычета процентов и налогов к сумме активов 38,0 29,0 23,0 Коэффициент рентабельности активов ROA чистая прибыль к сумме активов 23,3 16,4 – Коэффициент рентабельности собственного капитала ROE чистая прибыль к собственному капиталу 46,5 32,8 – Коэффициент рентабельности инвестированного капитала ROI чистая прибыль и проценты к общему капиталу 146,9 105,9 –
ВЫВОДЫ:
При заданных сценарных условиях коэффициенты рентабельностипоказывают: если экономика находится в состоянии подъема, то наиболееэффективная политика у фирмы А, если в экономике наблюдается спад, то все фирмынесут убытки.
Недостатком агрессивной политики является более высокий уровеньриска, так как фирма может попасть в такую ситуацию, что будет вынужденасогласиться с повышением процентной ставки при возобновлении кредита в случаеневозможности его возврата. Основной целью других стратегий являетсяминимизация риска того, что фирма окажется не в состоянии рассчитаться по своимобязательствам. Поэтому пол критерию минимизации риска предпочтительнейконсервативная финансовая политика.Задача № 3
УСЛОВИЕ ЗАДАЧИ:
Требуется построить дерево решений для оценки риска и определитьпривлекательность инвестиционного проекта, рассчитанного на 2 года. Проекттребует первоначальных вложений 185000$ и финансируется за счет банковскойссуды. Ожидается, что процентная ставка будет меняться по годам следующимобразом: 14 %, 16 %. Распределение вероятностей денежного потока представлено втаблице 14
Таблица 14
Распределение вероятностен денежного потока проекта
CF1 = 91400
P1 = 0,33
CF1= 123500
P1 =0.34
CF1= 143800
P1=0.33 CF2i P2i CF2i P2i CF2i P2i 96400 0,32 127800 0.37 135900 0.32 113100 0,35 131600 0.41 137800 0.39 137200 0,33 135600 0.22 141700 0.29
РЕШЕНИЕ:
Дерево решений этого проекта представлено на рисунке 3
/>
96400
/>0,32
/>/>
113100 />
91400 0,35
137200
127800 0,33
/>0,330,37
/>
131600 />
91400 0,41
/>
135600
135900 />/> 0,340,22
/>
/>
137800 0,330,320,39
/>
141700
91400 0,29
Определим суммарный денежный поток проекта в таблице
Таблица 15
Расчет суммарного денежного потока проектаПуть CF1i Р1i CF2i P2i PVi P1,2i PV * P1,2i 1 91400 0,33 96400 0,32 -46926,8 0,1056 -4955,47 2 91400 0,33 113100 0,35 -34298,2 0,1155 -3961,45 3 91400 0,33 137200 0,33 -16073,8 0,1089 -1750,44 4 123500 0,34 127800 0,37 4975,802 0,1258 625,9558 5 123500 0,34 131600 0,41 7849,365 0,1394 1094,201 6 123500 0,34 135600 0,22 10874,17 0,0748 813,3878 7 143800 0,33 135900 0,32 28908,05 0,1056 3052,69 8 143800 0,33 137800 0,39 30344,83 0,1287 3905,379 9 143800 0,33 141700 0,29 33294,01 0,0957 3186,237 ИТОГО 2010,496
Значение Pvi рассчитано по формуле (8):
/>,(8)
Значение Р1,2i определяют по формуле (9)
/>,(9)
Суммарная ожидаемая PV определена как сумма произведений Pvi на совместные вероятности:
/>,(10)
Она равна 2010,5 $.
ВЫВОДЫ:
Так как суммарная ожидаемая PV положительна, приотсутствии других альтернатив проект можно принять. В общем случае предпочтениеследует отдать проекту с большей суммарной PV.
С ростом числа периодов реализации проекта даже при неизменномколичестве альтернатив структура дерева сильно усложняется.
Заключение
В ходе выполнения работы была достигнута ее основная цель,поставленная во введении. Была изучена модель Альтмана и особенности ееприменения в современных российских условиях, а также использованы методыфинансового анализа при решении конкретных хозяйственных ситуаций. В заключениесделаем несколько основных выводов:
1) модель Альтмана была предложена экономистом Э. Альтманом, вкоторой была решена задача нахождения эмпирических уравнений некойдискриминантной границы, которая разделяет все возможные сочетания показателейфинансовой устойчивости на два класса: предприятия- банкроты и предприятия-небанкроты.
2) в общем виде модель Альтмана – это пятифакторная модель, в которуювключаются пять показателей, характеризующих разные стороны финансовогоположения организации: доля оборотных средств в активах; рентабельностьактивов, исчисленная по нераспределенной прибыли; рентабельность активов,исчисленная по балансовой прибыли; коэффициент покрытия; отдача от всехактивов;
3) применительно к российским условиям модель Альтмана несколькоупрощается и включает всего два показателя: коэффициент покрытия и финансовойнезависимости организации;
4) при решении задачи № 1 мы выяснили, что использованиебюджетирования в управлении финансами предприятия позволяет организации заранееоценивать экономическую состоятельность, обеспечивая устойчивость хозяйствующегосубъекта;
5) при решении задачи № 2, мы пришли к выводу, что наиболееподходящей политикой для организаций является политика «Агрессора» в растущей истабильной экономике. Однако в условиях спада практически все организации несутубытки.
6) При оценке внедряемых проектов в общем случае следует отдаватьпредпочтение тому проекту, у которого значение приведенной стоимостинаибольшее.
Списокиспользованной литературы
1) Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ финансового состоянияпредприятия. – 4 изд., испр., доп. – М.: Центр экономки и маркетинга, 2000. –208 с.
2) Ковалев А.П. Диагностика банкротства. – М.: Финстатинформ, 1995. –96 с.
3) Латушкина Н.М. Теория экономического анализа. – Тюмень: Изд- воТГУ, 2003. – 152 с
4) Левин А.Е. Технико-экономический анализ деятельности организаций:Учеб. пособ. – М.: МИКХиС, 2002. – 56с
5) Пястолов С.М. Анализ финансово- хозяйственной деятельностипредприятия: Учеб. – М.: Мастерство, 2001. – 336 с.
6) Справочное пособие директору производственного объединения(предприятия) В 2 т./ Под ред. Е.А. Егиазаряна и А.Д. Шеремета. – М.: Экономика, 1997
7) Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятия. – М.: Инфра- М,1997. — 343 с.
8) Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. – М.:Инфра- М, 1996. – 176 с.
9) Финансы: Учеб.- М.: ИД ФБК-Пресс, 2000. – 760 с.
10) Черкасова И.О. Анализ хозяйственной деятельности. – СПб.: Нева,2003. – 192 с.