Параметры модели оцениваются по методу наименьших квадратов, который дает наилучшие (эффективные) линейные несмещенные оценки.
Если записать выражение для определения коэффициентов регрессии в матричной форме, то становится очевидным, что решение задачи возможно лишь тогда, когда столбцы и строки матрицы исходных данных линейно независимы. Для экономических показателей это условие выполняется не всегда. Линейная или близкая к ней связь между факторами называется коллиниарностью и приводит к линейной зависимости нормальных уравнений, что делает вычисление параметров либо невозможным, либо затрудняет содержательную интерпретацию параметров модели. Чтобы избавиться от коллиниарности, в модель включают лишь один из линейно связанных между собой факторов, причем тот, который в большей степени связан с зависимой переменной.
Проверка качества модели
Качество модели оценивается стандартным для математических моделей образом: по адекватности и точности. Расчетные значения получаются путем подстановки в модель фактических значений всех включенных факторов.
Кроме рассмотренных выше характеристик, целесообразно использовать корреляционное отношение (индекс корреляции), а также характеристики существенности модели в целом и ее коэффициентов.
В качестве характеристики тесноты связи применяется индекс корреляции (Iyx ) переменных Y по X.
Iyx = 1- (((2 / (y2) ,( 21 ) где ((2 – это дисперсия параметра Х относительно функции регрессии, то есть остаточная дисперсия, которая характеризует влияние на Y прочих неучтенных факторов в модели; (y2 – полная дисперсия, она измеряет влияние параметра X и Y.
Из этого следует, что 0 ( Iyx ( 1. При этом Iyx = 0 означает полное отсутствие корреляционной связи между зависимой переменной Y и объясняющей переменной Х. В то же время максимальное значение индекса корреляции (Iyx = 1) соответствует наличию чисто функциональной связи между переменными X и Y и, следовательно, возможность детерминированного восстановления значений зависимой переменной Y по соответствующим значениям объясняющей переменной X.
Данный коэффициент является универсальным, так как он отражает тесноту связи и точность модели, а также может использоваться при любой форме связи переменных. При построении однофакторной модели и их линейной зависимости он равен коэффициенту линейной корреляции.
Коэффициент множественной корреляции (индекс корреляции), возведенный в квадрат, называется коэффициентом детерминации. Он показывает долю вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемых факторов, то есть определяет, какая доля вариации признака Y учтена в модели и обусловлена влиянием на него факторов.
В качестве меры точности применяют несмещенную оценку дисперсии остаточной компоненты , которая определяется по формуле: n _
S = S2 / ( (xi – x) ,( 22 ) i=1 где S2 – дисперсия зависимой переменной Y. n _ n
S2 = ( (yi – yi)2 / n-2 = ( (i2 / n-2( 23 ) i=1 i=1
Квадратный корень из этой величины (S) называется стандартной ошибкой оценки: n _
S а1= S2 / ( (xi – x) ,( 24 ) i=1
Коэффициент а1 есть мера наклона линии регрессии. Очевидно, чем больше разброс значений Y вокруг линии регрессии, тем больше в среднем ошибка в определении ее наклона. Кроме того, чем больше число наблюдений n, тем больше сумма ( (xi – x)2 и тем, самым меньше стандартная ошибка оценки а1 .
Проверка значимости модели регрессии осуществляется по F-критерию (критерий Фишера), расчетное значение которого определяется по формуле:
Fp = {Q1 * (n - m)} / {Q2 * (m-1)}, ( 25 ) где m – число объясняющих (независимых переменных); n – число наблюдений;
Q1 - сумма квадратов, объясняемая регрессией, то есть сумма квадратов отклонений обусловленных влиянием признака Х;
Q2 – остаточная сумма квадратов, характеризующая влияние неучтенных факторов.
По заданному уровню значимости ( и числу степеней свободы k1 =m-1 и k2 = n-m по таблице F-распределения находится значение Fтабл и сравнивается с расчетным Fp : если Fp > Fтабл, то нулевая гипотеза Н0 отвергается и уравнение регрессии (модель) считается значимым; если Fp < Fтабл, то нет основания отвергать нулевую гипотезу Н0.
Значимость коэффициентов регрессии проверяется с помощью t-критерия, значение которого рассчитывается по формуле: t = r / Sr = r n-2 / 1 – r 2 где r – коэффициента уравнения регрессии;
Sr - среднеквадратическое отклонение r.
При заданном уровне значимости ( и числе степеней свободы k = n – m – 1 определяется табличное значение t – критерия и сравнивается с расчетным tp : - если tp > tpасч коэффициент регрессии является значимым. В противном случае фактор, соответствующий этому коэффициенту, следует исключить из модели (при этом ее качество не ухудшится).
Оценка влияния отдельных факторов на основе модели.
Коэффициенты регрессии являются именованными числами, выраженными в разных единицах измерения. Поэтому трудно, а иногда невозможно сопоставить факторы Х по степени их влияния на зависимую переменную Y. Для устранения этого недостатка в практике экономического анализа используются следующие коэффициенты: коэффициент эластичности Э; бета – коэффициент, (; дельта – коэффициент, . Коэффициент эластичности имеет вид: Эi = bi * x i / y ( 27 ) где bi – коэффициент модели при i– факторе; х i – среднее значение i – го фактора; у – среднее значение зависимой переменной.
Коэффициент эластичности i – фактора Х i говорит о том, что при отклонении его величины от среднего значения хi на 1%, и при фиксированных на постоянном уровне значениях других факторов, входящих в уравнение, объясняемая переменная Y отклониться от своего среднего значения y на э i процентов. Иначе, - изменение значения фактора Х i на 1% от его средней величины х i, приводит к изменению значения объясняемой переменной на э i процентов от ее средней величины.
Бета – коэффициент имеет вид: ( i = b i * S i / Sy , ( 28 ) где b i - коэффициент модели при i- м факторе;
S i – оценка среднеквадратического отклонения i – го фактора;
Sy - оценка среднеквадратического отклонения зависимой переменной Y.
Бета-коэффициент при факторе X i определяет меру влияния его вариации на вариацию зависимой переменной Y при фиксированной на одном уровне вариации остальных независимых факторов, входящих в уравнение регрессии.
Указанные коэффициенты позволяют проранжировать факторы по степени влияния факторов на зависимую переменную .
Дельта-коэффициент имеет вид:
i = ri (i / R2 , ( 29 ) где (i – бета-коэффициент i – го фактора Хi ; ri – коэффициент парной корреляции i – го фактора Хi и зависимой переменной Y;
R2 – коэффициент множественной детерминации.
Дельта-коэффициент позволяет оценить долю вклада каждой независимой переменной Хi в суммарное влияние всех факторов.
При корректно проводимом анализе значения - коэффициентов положительны, то есть все коэффициенты регрессии имеют тот же знак, что и соответствующие парные коэффициенты корреляции. Но в случаях сильной коррелированности факторов некоторые дельта-коэффициенты могут быть отрицательными вследствие того, что соответствующий коэффициент регрессии имеет знак, противоположный знаку парного коэффициента корреляции.
Прогнозирование на основе модели регрессии.
Регрессионные модели могут быть использованы для прогнозирования возможных ожидаемых значений переменной. При это перенос закономерности связи, измеренной в исследуемой совокупности в статике на динамику, не является корректным и требует проверки условий допустимости такого переноса (экстраполяции).
Ограничением прогнозирование на основании регрессионной модели служит условие стабильности или малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними.
Прогнозируемое значение переменной Y получается при подстановке в уравнение регрессии: y n+k = a0 + a1 xn+1 ожидаемой величины фактора Х. Данный прогноз называется точечным. Возникает ограничение при выборе ожидаемой величины Х: нельзя подставлять значения независимой переменной xn+k , значительно отличающейся от входящих в исследуемою выборку, по которой вычислено уравнение регрессии.
Вероятность реализации точечного прогноза практически равна нулю. Поэтому рассчитывается средняя ошибка прогноза или доверительный интервал с достаточно большой надежностью.
Средняя ошибка линии регрессии в генеральной совокупности при значении фактора xn+k вычисляется для линии регрессии по формуле:
_ n _ m Yk = Stтабл 1 / n + (xn+k – x ) 2 / ( (xi - x ) 2 ,( 31 ) i =1 где tтабл - табличное значение t – статистики с уровнем значимости ( и степенью свободы (n - 2);
S – стандартная ошибка зависимой переменной.
Границы доверительного интервала вычисляются, соответственно, как: нижняя граница - UH(k) = y n + k – m y k ; верхняя граница – UB(k) = y n + k + m y k.
Средняя ошибка прогноза для индивидуального значения зависимой переменой Y от линии регрессии вычисляется по формуле:
__ n _ m y (xk) = Stтабл 1 +1 / n + (xn+k – x ) 2 / ( (xi - x ) 2 (32 ) i =1
Критерием прогнозных качеств оцененной регрессионной модели может служить относительная ошибка прогноза:
__
V = S / y , ( 33 ) где S - стандартная ошибка зависимой переменной; y - среднее значение фактических данных зависимой переменной.
Если величина V мала и отсутствует автокорреляция остатков (то есть систематичность отклонений зависимой переменной от линии регрессии), то прогнозные качества модели высоки. Автокорреляция остатков проверяется с помощью критерия Дарбина – Уотсона, рассчитываемая по формуле: n n d p = ( ((i - ( i-1)2 / ( (i2 ,( 34 ) i =1 i =1 и сравнивается с табличными значениями d1 и d2, определенными по таблице с уровнем значимости ( и числом степеней свободы k = n: при dр > d2, то корреляция отсутствует.
Если построенная регрессионная модель адекватна и прогнозные оценки факторов достаточно надежны, то с выбранной пользователем вероятностью можно утверждать, что при сохранении сложившихся закономерностей развития прогнозируемая величина попадет в интервал, образованный нижней и верхней границами.
3. 2 Экономико – математическое моделирование прибыли ГУСП «Башхлебоптицепрома»
В корреляционной матрице дается критическое значение коэффициента корреляции на уровне 90 % при двух степенях свободы: уровень 90 % - это надежность получаемых результатов, она задается исследователем; две степени свободы – это количество исследуемых одновременно параметров.
Все коэффициенты корреляции, табличные значения которых, меньше критического значения коэффициента корреляции (+ 0,2920), принимается равным нулю, то есть корреляционная связь между переменными является не значимой. Качественная оценка коэффициентов корреляции осуществляется на основе шкалы Чеддока.
Проанализируем силу связи зависимой переменной Y с независимыми переменными Хi.
Целью данного исследования является построение «лучшей» модели для определения влияния составляющих затрат на изменение выручки от реализации товара на изменение прибыли, а также для прогноза прибыли на последующие 3 этапа, а именно на 3 месяца.
Для проведения исследования необходимы исходные данные. В данной задаче анализу подвергаются 7 составляющих затрат, с целью выявления их влияния на выручку от реализации товара.
Для проведения исследования по выявлению влияния составляющих затрат на выручку использовались данные бухгалтерского учета (журнал-ордер № , главная книга) ГУСП, представленные в таблице «Статистика данных по ГУСП «Башхлебоптицепрому» ( см. приложение № 5 ). В качестве исходных данных необходимых для проведения исследования выбираем статьи издержек обращения по 44 счету, наиболее значимые для расчета данного показателя с экономической точки зрения (см. приложение 5) .
Таблица с исходными данными состоит из столбцов и строк. По столбцам отражается временной интервал. В качестве периода исследования берем период по месяцам с июля 1998 года по март 2000 года. Этот временной интервал позволяет прогнозировать с достаточным количеством точек необходимым для получения адекватной модели с достаточной степенью точности. По строкам отражаются исследуемые переменные:Y – зависимая переменная, в нашем примере это показатель выпучки; Х – независимые переменные, а именно это:
Х1 – заработная плата;
Х2 – аммортизация основных средств;
Х3 – горюче-смазочные материалы;
Х4 – услуги охраны
Х5 – электро-энергия
Х6 – ремонтные работы
Х7 – запчасти
Все числовые данные представлены в тысячах рублей.
Прежде, чем построить модель, необходимо произвести предварительную обработку данных, которая включает в себя получение корреляционной матрицы (см. приложение 6).
Корреляционная матица есть квадратная матрица парных коэффициентов корреляции. Нумерация переменных соответствует приложению 5. Например, показатель 1 – это Y, показатель 2 - это Х1 и так далее.
Для проведения исследования взяты составляющие издержек обращения, а именно: заработная плата, амортизация основных средств, ГСМ, охрана, электро-энергия, ремонтные работы, запчасти для автомашин за отчетный период. , т. е. после кризисный период , когда произошли большие изменения в экономике страны, повлекшие за собой изменения в экономике и финансах предприятий. Для исследования данный период был взят для того, чтобы не было искажений и «скачков» в результатах, а также потому, что данный период имеет достаточное количество точек для получения адекватной модели .
Для проведения исследования составляющих выручки от реализации товара на прибыль применялись корреляционный и регрессионный анализ. Выполнение расчетов производилось с использованием стандартного программного продукта «СтатЭксперт . Исследование проводилось в 2 этапа:
Корреляционный анализ
Регрессионный анализ с прогнозом.
Корреляционный анализ:
Прежде чем построить модель необходимо провести предварительную обработку данных, которая включает в себя получение корреляционной матрицы исходных данных, используя коэффициенты парной корреляции. Результаты расчетов представлены в приложении 6. , показатель 8 – запчасти.
В корреляционной матрице дается критическое значение на уровне 90 % при 2-х степенях свободы равный 0,2920. Это означает, что надежность получаемых результатов в исследовании составляет 90 %, а две степени свободы – это количество исследуемых одновременно параметров. Критическое значение равное + 0,2920 используется для анализа таблицы . Коэффициенты корреляции , находящиеся в таблице , значение которых ниже 0,2920 (r ij< r i крит. ) принимаются за величину равная нулю, то есть корреляционная связь между переменными считается не значимой или отсутствует.
На основании неравенства r ij< r i крит. корреляционная взаимосвязь отсутствует между следующими независимыми переменными (хi) с зависимыми переменными ( У- выручка). В регрессионном анализе данные показатели не учитываются.
Оценка коэффициентов корреляции осуществлялась на основе шкалы Чеддока:
Таблица 14
Шкала Чеддока
| № п/п | Критическое значение коэффициента | Показатель связи |
| 1 | 0,1 – 0,3 | слабая корреляционная связь |
Таблица 14
| 1 | 2 | 3 |
| 2 | 0,3 – 0,5 | умеренная корреляционная связь |
| 3 | 0,5 – 0,7 | заметная корреляционная связь |
| 4 | 0,7 – 0,9 | высокая корреляционная связь |
| 5 | 0,9 – 1,0 | весьма высокая корреляционная связь |
На основании шкалы Чеддока и данных Приложения 6 можно сказать о силе связи :
Между зависимой переменной с независимыми, а именно между выручкой и заработной платой, выручкой и амортизацией основных средств, связь слабая, а между выручкой и ГСМ, выручкой и ремонтом связь умеренная.
Между независимыми переменными, а именно между амортизацией основных средств и ГСМ связь весьма высокая, между заработной платой и амортизацией основных средств, заработной платой и ГСМ, заработной платой и электро-энергией, электро-энергией и амортизацией основных средств, ГСМ и электро-энергией высокая и т. д.
Следует сказать ,что связь между зависимой переменной с независимой показывает на сколько сильно влияет на выручку различные издержки обращения, а связь между независимыми переменными должна отсутствовать, так как ее наличие отрицательно сказывается на анализе. Если случайные величины связаны отрицательной корреляцией, это означает, что при возрастании одной случайной величины, другая имеет тенденцию в среднем убывать.
Таким образом, можно сделать вывод, что для построения регрессионной модели: используются все выбранные вначале переменные; влияние независимых переменных на финансовый результат значимо.
Регрессионный анализ с прогнозом :
Для построения регрессионной модели используется метод пошаговой регрессии, описанный в п. 3. 1 .
В результате использования метода пошаговой регрессии был отброшен 1 фактор и остались в таблице следующие независимые переменные: Х1, Х2, Х3, Х5, Х6, Х7. Таким образом, регрессионная модель будет иметь вид:
У = 9971,102 - 2,424Х1- 98,989Х2 + 123,384Х3 – 42,431Х5 + 3,592Х6 – - 63,342Х7, ( 32 ) где Х1 – заработная плата,
Х2 – амортизация основных средств,
Х3 – ГСМ,
Х5 – электро-энергия,
Х6 – ремонтные работы,
Х7 – запчасти.
Эти показатели наиболее оптимальные, они не коррелируют друг с другом и в совокупности образуют наилучшую модель Уравнение ( 32 ) означает, что сумма выручки на 1 руб. издержек по заработной плате в среднем по совокупности уменьшилась на 2,434 руб. при увеличении заработной платы на 1 руб. ; уменьшилась в среднем на 97,989 руб. при возрастании амортизации основных средств на 1 руб. и уменьшилась на 42,431 руб. при росте электро-энергии и уменьшилась на 63,342 руб. при увеличении затрат на запчасти.
На основании коэффициентов регрессии bi трудно сопоставить факторы Х по степени их влияния на зависимую переменную У. Для этого используются следующие коэффициенты: коэффициент эластичности ,Э ; бэта-коэффициент, В ; дельта-коэффициент, (;
С помощью частных коэффициентов эластичности, а также бета-коэффициентов можно ранжировать факторы по степени их влияния на зависимую переменную, сопоставить их между собой по величине этого влияния. Оценить долю влияния фактора в суммарном влиянии всех факторов на объясняемую переменную У можно с помощью дельта-коэффициент.
Оценка коэффициентов эластичности независимых переменных Х1, Х2, Х3, Х5, Х6, Х7 позволяет сделать вывод, что наибольшее влияние на изменение значений выручки оказывают издержки от амортизации основных средств: при увеличении амортизации основных средств на 1 % от среднего значения, выручка уменьшится на 0,471 % от своего среднего значения. При увеличении заработной платы на 1 % от среднего значения, выручка уменьшится на 0,211 % от своего значения. При увеличении электро-энергии на 1% от своего значения выручка уменьшится на 0,186% и при увеличении запчастей на 1% выручка уменьшится на 0,199%, что подтверждает выполненный ранее анализ уравнения.
Шесть факторов, включенные в уравнение регрессии, объясняют 100 % вариации уровня выручки (дельта-коэффициент), если рассматривать 7 составляющих издержек как генеральную совокупность. Наибольшие изменения вариации выручки происходит от амортизации основных ( -0,609%), а наименьшие изменения от ГСМ ( 0,295).
Таким образом, амортизация основных средств оказывает на уменьшение выручки предприятия наибольшее влияние.
Анализ качества регрессионной модели осуществляется по остаточной компоненте, которая определяется по формуле:
^ (=(i- Yi,( 33) где ( - i-ое значение остаточной компоненты
Yi– i-ое фактическое значение выручки
Yi – i-ое значение выручки, рассчитанной с помощью модели.
Среднее значение остаточной компоненты равна -0,005. Критерий Дарбина-Уотсона (d расч. ) служит для проверки независимостей уровней. Расчетное значение критерия Дарбина-Уотсона (d расч. )= 1,698. При сравнении данного значения с табличным показателем мы видим: d1 табл. (а = 0,05, р = 7, n = 17 ) = 0,90 d2 табл. (а = 0,05, р = 7, n = 17 ) = 1,71
Преобразуем d расч. : d расч. = 4 – 1,698 = 2,302 , то есть d расч. > d 2 табл.
Следовательно, автокорреляция уровней остаточного компонента отсутствует и остаточная компонента распределена по нормальному закону распределения.
Модель адекватна реальному процессу изменения прибыли в зависимости от увеличения заработной платы (Х1), аммортизации основных средств (Х2), ГСМ ( Х3), электро-энергия (Х5), ремонт (Х6), запчасти (Х7). Об этом свидетельствует высокий показатель критерия адекватности, который равен 89,495%.
Коэффициент детерминации показывает на сколько включенные в модель переменные влияют на изменение прибыль. В нашем случае, критерий детерминации равен 86,7%. Это означает, что переменные Х1,Х2,Х3,Х5,Х6,Х7 включенные в модель практически на 86,7 % описывают изменение . Данный факт подтверждается критерием Фишера (F-значение). F-значение (n1=6, n2= 14) равен 143,285. Это расчетное значение. Табличное же значение равно 8,74. Так как Fрасч. > F табл. , то значение коэффициента детерминации значимо.
Таким образом, полученная в результате расчетов модель адекватна.
Критерий качества составляет лишь 22,374%. Это свидетельствует о низком качестве оценок.
В результате проведенного выше анализа можно сказать, что уравнение (32) значимо с вероятностью 0,95 и может быть применено для получения прогноза прибыли.
Прогнозные значения выручки на ближайшие 3 месяца (апрель- май-июнь 2000 г. ) представлены в графике. Для наглядного представления изменения выручки были и описания этого изменения с помощью модели, а также прогнозные значения выручки Приложении 9 представлены на рисунке .
Анализируя данные рисунка , мы видим, что в апреле 1999 года, произошло снижение выручки, когда выросли заработная плата, амортизация основных средств в 2 раза. В декабре 1999 года сумма выручки выросла и достигла наибольшего роста, но в январе 2000 года снизился до минимума. Однако, в феврале 2000 года показатель выручки опять стал расти. Прогнозное значение прибыли на ближайшие 3 месяца (апрель - июнь 2000г. ) снижается . В апреле 2000 года ожидается снижение прибыли с 21772 до 1535,496 руб. (или на 7,05%). В мае 2000 года по сравнению с апрелем 2000г. показатель выручки уменьшится на 324,07% (-4976,136 / 1535,496 * 100). А в июне ожидается увеличение показателя выручки с –4976,136 до 10896,939 руб. или на 218,98%.
Таким образом, на основании проведенных исследований можно сделать следующие выводы :
Корреляционная связь зависимой переменной У (выручка) с независимыми переменными Хi изменяется от умеренной (Х3 – ГСМ, Х6- ремонт) до слабой (Х1- заработная плата, Х2- амортизация основных средств). В тоже время следует сказать ,что связь между независимыми переменными должна отсутствовать, так как ее наличие отрицательно сказывается на анализе. Если случайные величины связаны отрицательной корреляцией, это означает, что при возрастании одной случайной величины, другая имеет тенденцию в среднем убывать.
Взаимное влияние независимых переменных не значимо, то есть мультиколлениарность отсутствует.
В результате расчетов получена регрессионная модель зависимости выручки от заработной платы, амортизации основных средств, ГСМ, электро –
нергии, ремонта, запчастей. Она имеет вид :
У = 9971,102 – 2,434 Х1 – 97,989 Х2 + 123,384 Х3 – 42,431Х5 + 3,592Х6 – - 63,342Х7
Модель имеет среднее качество и может с вероятностью 0,95 применена для прогнозирования значений прибыли.
Включенные в модель регрессии переменные Х1 (заработная плата), Х2 (амортизация основных средств), Х3 (ГСМ), Х5 (электро-энергия), Х6 (ремонт), Х7 (запчасти) на 89,495% описывают изменения выручки. Наибольшее влияние на изменение выручки оказывает амортизация основных средств ( на основании анализа дельта-коэффициента ).
Прогноз прибыли предполагает его дальнейшее снижение.
ГЛАВА 4. МЕРОПРИЯТИЯ ПО УЛУЧШЕНИЮ ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ГУСП «БАХЛЕБОПТИЦЕПРОМ”
4. 1. Разработка мероприятий по улучшению финансовых результатов
ГУСП «Башхлебоптицепрома»
Финансовые результаты деятельности предприятия характеризуются суммой полученной прибыли и уровнем рентабельности. Прибыль предприятия получают главным образом от реализации продукции.
Прибыль – это часть чистого дохода, который непосредственно получают субъекты хзяйствования после реализации продукции. Только после продажи продукции чистый доход принимает форму прибыли. Количественно она представляет собой разность между чистой выручкой (после уплаты налогов на добавленную стоимость, акцизного налога и других отчислений из вырчки в бюджетные и внебюджетные фонды) и полной себестоимостью реализованной продукции. Значит, чем больше предприятие реализует рентабельной продукции, тем больше полуит прибыли, тем лучше его финансовое состояние. Поэтому финансовые результаты следует изучать в тесной связи с использованием и реализацией продукции.
Объем реализаци и величина прибыли, уровень рентабельности зависят от производственной, снабженческой, маркетинговой и финансовой деятельности предприятия, иначе говоря, эти показатели характеризуют все стороны хозяйствования. Основные из них можно выделить : статистический контроль за выполнением планов реализации продукции и получением прибыли; определение влияния как объективных, так субъективных факторов на финансовые результаты; выявление резервов увеличения суммы прибыли и рентабельности; оценка работы предприятия по использованию возможностей увеличения прибыли и рентабельности; разработка мероприятий по использованию выявленных резервов.
Во ворой главе в третьем параграфе при анализе финансовых результатов был обнаружен убыток от реализации на 01. 01. 2000г. Как выяснилось при дальнейшем анализе убыток был вызван нарушениями хозяйственной дисциплины на 25781 тыс. руб. это произошло в результате не эффектиной ценовой политики ( убыток составил 48544 тыс. руб. ), увеличение объема продаж не рентабельной продукции (убыток составил 1858 тыс. руб. ). снижение себестоимости принесло прибыль 40640 тыс. руб. поэтому я в качестве мероприятия по увеличению прибыли на ГУСП «Башхлебоптицепром» предлагаю ввести ежемесячный факторный анализ торговых структурных подразделений. Для этого надо в обязанности торгового отдела включить: ежемесячно представлять начальнику торгового отдела факторный анализ прибыли от реализации продукци и расчет влияния различных факторов первого уровня на изменение суммы прибыли от реализации продукции.
В современных условиях предприятие имеет возможность организовывать управленческий учет по международной системе, основным принципом которого является наличие раздельного учета переменных и постоянных затрат по видам изделий.
Основное значение такой системы заключается в высокой степени интеграции учета, анализа и принятия управленческих решений, что в итоге позволяет гибко и оперативно принимать решения по нормализации финансового состояния предприятия.
Прибыль от реализации продукции в целом по предприятию зависит от четырех факторов первого уровня соподчиненности:
- объема реализации продукции; её структуры; себестоимости уровня среднереализационных цен.
Объем реализации продукции может оказывать положительное и отрицательное влияние на сумму прибыли. Увеличения объема продаж рентабельной продукции приводит к пропорциональному увеличению прибыли. Если же продукция является убыточной, то при увеличении объёма реализации происходит уменьшение объема суммы прибыли.
Структура товарной прибыли может оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на сумму прибыли. Если увеличится доля более рентабельных видов продукции в общем объеме её реализации, то сума прибыли возрастет и, наоборот, при увеличении удельноговеса низкорентабельной или убыточной продукци общая сумма прибыли уменьшится.
Себестоимость продукции и прибыли находятся в обратно пропорциональной зависимости: снижение себестоимости приводит к соответствующему росту суммы прибыли, и наоборот.
Изменения уровня среднереализационных цен и величина прибылинаходятся в прямо пропорциональной зависимости: при увеличения уровня цен сумма прибыли возрастает, и наоборот.
Резервы увеличения суммы прибыли определяются по каждому виду товарной продукции. Основными их источниками являются увеличение объема реализации продукции, снижение её себестоимости, повышение качества товарной продукции, реализация её наболее выгодных рынках сбыта и т. д.
Рассмотрим методику анализа прибыли, основываясь на категории маржинального дохода.
Маржинальный доход представляет собой суумму прибыли и постояных расходов. Суть этой категории в том. Что полное погашение всех постоянных расходов предусматривает списание их полной суммы на текущие результаты деятельности предприятия и приравнивается к одному из направлений распределения прибыли. В формализванном виде маржиныльный доход Dm можно представить двумя основными формулами:
Dm = P + Zc; ( 34 )
Dm = Q – Zv, ( 35 ) где Р – прибыль;
Zc - постоянные расходы;
Zv - переменные рсходы;
Q - выручка от продаж.
Приступая к анализу влияния на прибыль отдельных факторов, преобразуем формулу (4. 1. ) следующим образом:
Р = Dm – Zc. ( 36 )
В аналитических расчетах прибыли от продаж часто используют показатели выручки от продаж и удельного веса маржинального дохода в выручке от продаж вместо показателя общей суммы маржинального дохода. Эти три показателя взаимосвязаны:
Dy + Dm / Q, ( 37 ) где Dy – удельный вес маржинального дохода в выручке отпродаж.
Если исходя из этой формулы выразить сумму маржинального дохода, как
Dm = Q х Dy ( 38 )
И преобразовать формулу ( 36 ), то получим следующую формулу определения прибыли от продаж:
P = Q х Dy – Zc. ( 39 ) Формула ( 38 ) используется тогда. Когда приходится считать общую прибыль от продаж при выпуске одного вида продукции и от продаж предприятием нескольких видов продукции. Если известны удельные веса маржинального дохода в выручке от продаж по каждому виду продукции и соотношения выручки от продаж каждого вида продукции в общей сумме выручки от продаж, то тогда Dy для общей суммы выручки от продаж расчитывается как средневзвешенная величина.
В аналитических расчетах используют ещё одну модификацию формулы определения прибыли от продаж, когда известными величинами являются количество проданного в натуральных еденицах и ставки мардинального дохода в цене за еденицу продукции. маржинальный доход можно представить как:
Dm = g x Dc, ( 40 ) где g – количество проданного в натуральных еденицах;
Dc – ставка маржинального дохода в цене за еденицу продукции.
Отсюда формула ( 36 ) может быть записана следующим образом:
P = g x Dc – Zc. ( 41 )
4. 2. Экономическая эффетивность прелагаемых мероприятий
Рассматриваемое в качестве примера предприятие ГУСП «Башхлебоптицепром». Возьмем в качестве исследуемых показателей четыре вида товаров которые реализовываются в розничных магазинах (структурне подразделения ГУСП «Башхлебоптицепрома»): мясо кур, колбасные изделия утиное мясо, тушенка. Расчет отразим в таблице 15:
Выручка от продаж фактически составила 250 тыс. руб. . а предлагаемая выручка 300 тыс. руб. постоянные расходы планируемые при фактической реализации не изменились и сотавили 60 тыс. руб.
Определим прибыль от продаж фактическую исходя из формулы (38). предварительно расчитаем удельные веса маржинального дохода в отпускной цене за изделие для каждого вида продукции.
Вид изделий Алгоритм расчета Результат
Мясо кур (32 – 19) / 32 0,41
Колбасные изделия (70 – 39) / 70 0,44
Тушенка (20 – 10) / 20 0,5
Средний удельный вес маржинального дохода в выручке для всего объема продаж равен 0,427 = (0,41 х 55 + 0,44 х 40 + 0,5 х 5) /100
Подставив полученные результаты в формулу (38). определим прибыль от фактичеких продаж : 250 х 0,427 – 60 = 46,75 тыс. руб.
Аналогично определяем предлагаемую прибыль от продаж . удельные веса маржинального дохода в цене за изделие для каждого вида проданной продукии составят:
Вид изделий Алгоритм расчета Результат
Колбасные изделия (70 – 390 / 70 0,44
Мясо уток (24 – 13) / 34 0,62
Тушенка (20 – 10) / 20 0,5
Средний удельный вес маржинального дохода Dy для всего объема продаж равен: 0,542 = (0,44 х 30 = 0,62 х 50 + 0,5 х 20) / 100 . Предлагаемая прибыль от продаж при неизмененных ценах и постоянных расходах:
300 х 0,542 – 60 = 102,6 тыс. руб.
Сравние предлагаемой прибыль с фактической показывает повышении её на 56 тыс. руб. (103 – 47).
Определим влияние на увеличение прибыли количества проданного и его структуры. Используя формулу (37). За счет увеличения количества проданных изделий, безусловно, вырастет абсолютная сумма прибыли. И это позволяет считать, что при постоянной структуре проданного не будет меняться средний удельный вес маржинального дохода в выручке от продаж. Сумма прироста маржинального дохода при увеличении выручки от продаж составила: (300-250) х 0,427 = 21,4 тыс. руб.
Зная, что выше точки критического объема продаж и маржинальный доход и прибыль от продаж при увеличении объема продаж увеличиваются на одну и ту же сумму можно считать,что за счет увелечения количества проданного прибыль увеличилась также на 21,4 тыс. руб.
Структурные сдвиги в объеме продаж приводят к изменению среднего удельного веса маржинального дохода как в сторону увелечения. Так и в сторону уменьшения. В нашем примере наблюдается прирост абсолютной суммы маржинального дохода: (0,542-0,427)х 300=34,5тыс. руб.
На такую же велечину возросла и прибыль от продаж за счет изменения структуры проданного.
Проверим, как соответствует влияние обоих факторов общему изменению прибыли:
21,4+34,5=55,9тыс. руб.
При выборе вариантов структуры продаж решается вопрос об установлении цен по каждому виду продукции. При этом во внимание принимается рыночный спрос, цены, по которым аналогичные товары продают конкуренты, общая сумма постоянных расходов складывающаяся для данных условий продаж. В зависимости от целого ряда причин цены на фактически проданную продукцию могут отклоняться от планового как в сторону увелечения, так и в сторону уменьшения, что в свою очередь оказыват влияние на сумму прибыли от продаж.
Предположим, что 8% общего объема продаж тушенки было продано по завышенной цене - по 15 рублей за штуку. Соответственно увеличилась бы общая сумма предполагаемой выручки от продажи и составило бы 360тыс. руб. Чтобы определить влияние этого увелечения цены, дополнительно расчитаем удельный вес моржинального дохода в цене за 1 штуку тушенки проданной по завышенной цене: (15-10) : 15=0,3, и , используя результаты предыдуших расчетов определим средний Dy для нового объема продаж (при завышенной цене):
Dy= 0,44х30+0,3х8+0,62х50+0. 5х20/100= 0,566
Прибыль от продаж при предлагаемом объеме выручки, фактических завышенных ценах и сокрашении уровня постоянных расходов равна:
Р=360х0,566- 60=143,76 тыс. руб.
Чтобы определить как повлеяло увелечение цены за чай на прибыль от продаж сопоставим два уровня предполагаемой прибыли: один с учетом увелечения цены, а другой- при условии того , что цены находились на уровне , предусмотренном в плане: 143,76- 102,6=41,16 тыс. руб.
Еще одна переменная рассматриваемой нами формулы (38) постоянные расходы котрой также влияют на сумму прибыли от продаж. Постоянные расходы неизменны лишь услоно и в отдельных случаях их фактический уровень может отклоняться от планового. Увеличение постоянных расходов снижает сумму прибыли от прожаж, и наоборот, уменьшение постоянных расходов увеличивает прибыль. В моем примере предположим, что сумма постоянных расходов увеличилась на 7000рублей, что в такой же степени уменьшило сумму прибыли. Постоянные расходы с учетом увелечения составят 60+7=67 тыс. руб.
Расчитаем окончательную сумму прибыли от продаж с учетом изменений всех выше априведенных факторов (количество и структуры проданного уровня цен и уровня постоянных расходов:
360х0,566-67=136,76тыс. руб.
Таблица 16
Сравнительный анализ
| Показатели | Сумма |
| 1 | 2 |
| Отклонение прибыли от факта - всего | +90,06 |
| В том числе за счет: | |
| Увелечение количества проданного | +21,4 |
| Изменения структуры прданного | +34,5 |
| Увелечение цены на тушонку | +41,16 |
| Увелечение постоянных расходов | -7 |
Рассмотрим прозошедшие изменения. Как видно из таблицы прибыль увеличилась на 90тыс. руб. Из них за счет увелечения цены на тушонку на 41 тыс. руб. , за счет включения нового вида продукции (уток) увелечение прибыли составило 21,4тыс. руб. , за счет увелечения оъема прдаж прибыль выросла на 34,5тыс. руб. И даже из-за увелечения постоянных расходов на 7 тыс. руб. прирост прибыли гарантирован.
В следствии проведенного факторного анализа можно сделать вывод, что своевременное введение ежемесячного факторного анализа на предприятии позволило бы поднять прибыль от реализации до максимума и избежать получения убытков с каждого вложенного на закупку товара рубля. И таким образом вкладывать деньги на закупку рентабельной продукции, то есть той от которой больше прибыли. А для снижения удельного веса нерентабельного товара нодо искать пути снижения ее себестоимости (искать поставшиков для закупки такого же товара, но с более низкими отпускными ценами.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В выполненной работе были рассмотрены основные положения касающиеся формирования и распределения прибыли предприятия. Дано понятие прибыли, раскрыты принципы лежащие в основе финансового результата как в российском учете, так и в международной практике. Особое внимание уделено рассмотрению и характеристике нормативных документов, определяющих порядок организации и ведения бухгалтерского учете и отчетности финансовых результатов.
На примере Государственного унитарного предприятия произведен аналтз финансовых результатов состояния. Дана краткая экономическая характеристика ГУСП «Башхлебоптицепром» в часности условия хозяйствования предприятия из Устава ГУСП «Башхлебоптицепром». На основании каких законов и финансовых результатов.
Рассмотрены положения учетной политики. Которые непосредственно влияютна формирование финансового результата: порядок начисления износа основных средств и нематериальных активов; погашение стоимостималоценных и быстроизнашивающихся предметов; система учета производственных запасов (сырья, материалов и МБП); учет затрат; периоды определения финансовых результатов в зависимости от назначения структурного подразделения ГУСП «Башхлебоптицепром»; учет издержек; оценка незавершенного производства и готовой продукции; учет формирования конечного результата; использование прибыли; составление бухгалтерской отчетности.
Анализ деятельности ГУСП «Башхлебоптицепром» сделан на основе данных бухгалтерских балансов (приложение 1 и 3) и отчетов о финансовых результатах (приложение 2 и 4) с 01. 10. 98г. по 01. 04. 2000г. Н первом этапе было сделано преобразование балансов стандартной формы в укрупненную (агрегированную) форму, представленную в таблице 2. На его основе произведен расчет структуры баланса, представленный в таблице 3. По данным этих таблиц бал произведен анализ структуры активов и пассивов баланса. На рисунках 6,7,8,9 в виде диаграмм, наглядно видны изменения размеров и структуры активов и пассивов баланса. Здесь можно увидеть, что за рассматриваемый период лбщая стоимость имущества предприятия увеличилась в 21 раз. Здесь же сделан анализ изношенности основных средств, в следствии которого я выяснила, что ГУСП «Башхлебоптицепром» пасполагает относительно новыми основными средствами и использует свои финансовые возможности на обновление основных средств. Так же я выяснила, что за счет изменения величины чистого оборотного капитала (рисунок 10), что из-за прекращения целевого финансирования из бюджета произошел резкий спад этой величины.
Следующим этапом был анализ ликвидности ГУСП«Башхлебоптицепром». В результате которого выяснилось, что на анализируемом предприятии не хватает денежных средств для погашения наиболее срочных обязательств(счета к оплате, по заработной плате). То есть для погашения краткосрочных долгов следует привлечь медленно реализуемые активы (производственные запасы, готовая продукция …). Также из расчета чистой прибыли видно, что на предприятии достаточно чистых активов. Далее я определила степеньфинансовой устойчивости ГУСП, которая позволила сделать вывод, что в ГУСП «Башхлебоптицепром» необходимо увеличение собственного капитала.
Второй этап анализа деятельности ГУСП «Башхлебоптицепром» – это анализ валовой прибыли. Который был начат с исследования динамики валовой прибыли, так называемый горизонтальный анализ. Затем был сделан вертикальный анализ, который выявляет структурные изменения валовой прибыли. Дальше идет анализ прибыли от реалзации, который состоит в исследовании факторов влияющих на её объем. Для этого я оценила изменения при помощи факторного анализа прибыли от реализации (таблица 11) и из результатов факторного анализа выявила результаты расчетов влияния прбыли от реализации (таблица 13), из которых видны нарушения хозяйственной дисциплины в сумме 25871 тыс. рублей. Это произошло в результате не эффективной ценовой политики; из-за увеличения объема не рентабельной продукции. Резкое увеличение коммерческих расходов сократило прибыль на 12524 тыс. руб.
Как видно из проделанного анализа, ГУСП «Башхлебоптицепром» испытывает значительные проблеммы неплатежей за реализованную продукцию. Дополнительный приток средств в основном связан с увеличением заемных срдств, а не за счет собственного капитала. Основная причина этого – недостаток целевого финансирования из бюджета. Значительный удельный вес в собственном капитале принадлежит добавочному капиталу, образовавщегося за счет переоценки. Замедленный оборот средств вложенных в запасы и неоправданный рост дебиторской задолженности ухудшают финансовый результат.
Таким образом во второй главе выявленны недостатки и предложены меры по улучшению финансового результата.
С помощью экономико-математических методов проиведен прогноз выручки от реализаци, влияние на неё основных статей издержек обращения. Построена математическая модель.
Так как при анализе деятельности ГУСП «Башхлебоптицепром» ( во второй главе) бал обнаружен убыток от реализации на 01. 01. 2000г. я предложила введение ежемесячного факторного анализа прибыли от реализации. И считаю, что в современных условиях предприятие имеет возможность организовывать управленческий учет по международной системе, основным принципом которого является наличие раздельного учета переменных и постоянных затрат по видам изделий. Своевременное введение такого анализа на предприятии позволило бы поднять прибыль от реализации до максимума и избежать получения убатков с каждого вложенного на закупку товара рубля. Целесообразность данного предложения подтверждена расчетом экономической эффективности.
Все приведенные в работе расчеты и анализы проилюстрированны графически, а также изображены в виде диаграмм.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Налоговый кодекс Российской Федерации.
Положение о составе затрат по производству и реализации продукции (работ, услуг), включаемых в себестоимость продукции (работ, услуг), и о порядке формирования финансовых результатов, учитываемых при налогообложении прибыли" (Утверждено постановлением Правительства РФ № 552 от 05 августа 1992 года).
Положение по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в РФ № 34 от 29. 07. 1998 года.
Программа реформирования бухгалтерского учета в соответсвии с международными стандартами финансовой отчетности. (Утверждено постановлением Правительства РФ № 283 от 06 марта 1998 года).
Указ Президента РФ "Об основных направлениях налоговой реформы в РФ и мерах по укреплению налоговой и платежной дисциплины" № 685 от 08 мая 1996 года
Федеральный Закон "О бухгалтерском учете" № 129-ФЗ от 21 ноября 1996 года
Федеральный Закон "О налоге на прибыль предприятий и организаций" № 2116-1от 27 декабря 1991 года
Абрютина М. С. Финансовый анализ – Москва-Новосибирск,1999.
Артименко В. Г. , Белендир М. В. Финансовый анализ – Москва-Новосибирск: 1999.
: Международный центр финансово-экономического развития, 1996.
: Дело и сервис, 1995.
: Бухгалтерский учет, 1996.
: Дело и Сервис,2000.
: ИНФРА-М, 1994.
: Международные отношения, 1995.
Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия – Минск: Новое знание, 1999.
: Бухгалтерский учет, 1999.
Чепурин Н. Н. Курс экономической теории – Киров: Бухгалтерский учет, 1994г.
: ИНФРА-М, 2000.
Шеремет А. Д. Бухгалтерская отчетность /Финансовая газета/,1999, №2.
Шеремет А. Д. Бухгалтерская отчетность /Финансовая газета/, 1999, № 3.
Шеремет А. Д. Бухгалтерская отчетность /Финансовая газета/, 1999, № 4.
Шеремет А. Д. Бухгалтерская отчетность /Финансовая газета/, 1999, № 11.
Шересет А. Д. Бухгалтерская отчетность /Финансовая газета/, 1999, № 15.
Шеремет А. Д. Бухгалтерская отчетность /Финансовая газета/, 1999, № 23.
Шеремет А,Д. Бухгалтерская отчетность /Финансовая газета/, 1999, № 28.
Шеремет А. Д. Бухгалтерская отчетность /Финансовая газета/, 1999, № 34.
x3= нераспределенная прибыль / сумма активов,
x4= собственный капитал / заемный капитал.
Здесь предельное значение равняется 0,037.
В 1997г. Таффлер предложил следующую формулу:
Z= 0,53x1+0,13x2+0,18x3+0,16x4,
где x1= прибыль от реализации / краткосрочные обязательства,
x2= оборотные активы / сумма обязательств,
x3= краткосрочные обязательства / сумма активов,
x4= выручка / сумма активов.
Если величина Z -счета больше 0,3 это говорит о том, что у предприятия неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.
Значение данных показателей рассмотрены в табл.17
Следовательно, можно сделать заключение, что по данным показателям в ЗАО «Ртищевские продукты» вероятность банкротства достаточно мала. Причем однозначно по всем моделям финансовое благополучие предприятия улучшилось.
Однако следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Тестирование других предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала, а также из-за различий в законодательной и информационной базе.
Таблица 17
Оценка риска банкротства ЗАО « Ртищевские продукты» г. Ртищево Саратовской области в 2000-2002 гг.
|
Показатели
|
2000 год |
2001 год |
2002 год |
|
Модель Альтмана
|
1,7425
|
2,4385 |
2,7005 |
|
Модель Лиса
|
0,0155
|
0,0120 |
0,1020 |
|
Модель Таффлера |
0,3975
|
0,6375 |
0,3280 |
Глава 3. ПУТИ ОЗДОРОВЛЕНИЯ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ЗАО «РТИЩЕВСКИЕ ПРОДУКТЫ» Г. РТИЩЕВО САРАТОВСКОЙ ОБЛАСТИ.
3.1 Значение, задачи и основные методы прогнозирования.
Разработка прогнозных моделей финансового состояния предприятия необходима для выработки генеральной финансовой стратегии по обеспечению предприятия финансовыми ресурсами, оценки его возможностей в перспективе. Она должна строиться на основе изучения реальных финансовых возможностей предприятия, внутренних и внешних факторов и охватывать такие вопросы, как оптимизация основных и оборотных средств, собственного и заемного капитала, распределение прибыли, инвестиционную и ценовую политику. Основное внимание при этом уделяется выявлению и мобилизации внутренних резервов увеличения денежных доходов, максимальному снижению себестоимости продукции и услуг, выработке правильной политики распределения прибыли, эффективному использованию капитала предприятия на всех стадиях его кругооборота.
Обычно выделяют четыре метода прогнозирования финансового состояния субъекта хозяйствования:
экстраполяция,
метод сроков оборачиваемости,
метод бюджетирования,
метод предварительных (прогнозных) балансов.
При осуществлении первого методаисходят из предположения о существовании прямой связи между оборотным капиталом и объемом продаж, кото рая может быть выражена с помощью простого коэффициента (отношение чистого оборотного капитала к объему продаж) либо с помощью уравнения связи:
Y=a + bx,
где a- постоянная величина чистого оборотного капитала,
b- коэффициент регрессии, отражающий степень зависимости оборотного капитала от объема продаж.
Зная величину этих коэффициентов и прогнозируемый объем продаж, можно определить потребность в чистом оборотном капитале.
Однако этот метод достаточно упрощен, так как учитывает единственный фактор – объем продаж, тогда как уровень потребности в краткосрочном финасировании во многом зависит от срока оборочиваемости запасов, дебиторской и кредиторской задолженности и т. д.
Второй метод прогнозирования величины чистого оборотного капиталаоснован на изучении продолжительности производственно- коммерческого цикла: период оборачиваемости запасов плюс период оборачиваемости дебиторской задолженности минус период оборачиваемости кредиторской задолженности, умноженный на однодневный оборот по реализации.
Однако и этот метод имеет свои недостатки, так как сроки оборачиваемости не являются нормативными, а изменяются под воздействием различных факторов и поэтому в свою очередь требуют прогнозирования и уточнения.
Метод бюджетированияоснован на планировании поступления и расходования денежных средств, в том числе от основной деятельности. Расчет отклонений между поступлением и выплатами показывает планируемое изменение денежных средств и создает основу для принятия соответствующих управленческих решений. Прогнозирование денежных потоков позволяет определить размеры избытка или недостатка денежной наличности в обороте предприятия. Реальность прогнозов поступления и расходования денежных средств зависит от степени их неопределенности.
Одним из методов финансового прогнозирования является составление прогнозного отчета о прибылях и убытках и прогнозного баланса.Прогнозная отчетность может составляться на конец каждого месяца, квартала, года. Она позволит установить и оценить изменения, которые произойдут в активах предприятия и источниках их формирования в результате хозяйственных операций на планируемый период времени.
Прогнозный баланс может составляться на основании системы плановых расчетов всех показателей производственно- финансовой деятельности, а также на основании динамики отдельных статей баланса и их соотношений. Большую помощь при разработке прогнозной финансовой отчетности и моделей финансового состояния предприятия могут оказать компьютерные программы по финансовому моделированию.
Сопоставление прогнозных значений статей баланса с фактическими на конец отчетного периода позволит установить, какие изменения произойдут в финансовом состоянии предприятия, что даст возможность своевременно внести коррективы в его производственную и финансовую стратегию.
3.2 Внешние и внутренние источники финансового оздоровления предприятия.
К предприятию, которое имеет неустойчивое финансовое состояние, применяется ряд санкции:
реорганизация производственно- финансовой деятельности,
мировое соглашение между кредиторами и собственниками предприятия.
Реорганизационные процедуры предусматривают восстановление платежеспособности путем проведения определенных инновационных мероприятий. По результатам анализа должна быть выработана генеральная финансовая стратегия и составлен бизнес- план финансового оздоровления предприятия с целью недопущения банкротства и вывода его из «опасной зоны» путем комплексного использования внутренних и внешних резервов (рис.7).
Конкретные пути выхода предприятия из кризисной финансовой ситуации зависят от причин его несостоятельности. Поскольку большинство предприятий страдают по вине неэффективной государственной политики, то одним из путей финансового оздоровления предприятий должна бытьгосударственная поддержка несостоятельных субъектов хозяйствования. Но ввиду дефицита государственного бюджета рассчитывать на эту помощь могут не все предприятия.
С целью сокращения дефицита собственного оборотного капитала общество может попытаться пополнить его за счет выпуска и размещения новых акций и облигаций. Однако при этом надо иметь в виду, что выпуск новых акций может привести к падению их курса, и это тоже может стать причиной кризисного финансового состояния. Поэтому в западных странах чаще всего прибегают к выпуску конвертируемых облигаций с фиксированным процентом дохода и возможностью их обмена на акции предприятия.
Один из путей предотвращения финансового кризиса акционерного предприятия –уменьшение или полный отказ от выплаты дивидендов по акциямпри условии, что удастся убедить акционеров в реальности программы финансового оздоровления и повышения дивидендных выплат в будущем.
Важным источником финансового оздоровления предприятия являетсяфакторинг, т.е. уступка банку или факторинговой компании права на востребование дебиторской задолженности, илидоговор - цессия, по которому предприятие уступает свое требование к дебиторам банку в качестве обеспечения возврата кредита.
Одним из эффективных методов обновления материально-технической базы предприятия являетсялизинг, который не требует полной единовременной оплаты арендуемого имущества и служит одним из видов инвестирования. Использование ускоренной амортизации по лизинговым операциям позволяет оперативно обновлять оборудование и вести техническое перевооружение производства.Привлечение кредитов под прибыльные проекты,способные нести предприятию высокий доход, также является одним из резервов финансового оздоровления предприятия.
Рис. 7. Типы процедур и формы их финансового оздоровления.
Этому же способствует идиверсификация производствапо основным направлениям хозяйственной деятельности, когда вынужденные потери по одним направлениям покрываются прибылью от других.
Уменьшить дефицит собственного капитала можноза счет ускорения его оборачиваемостипутем сокращения сроков строительства, производственно-коммерческого цикла, сверхнормативных остатков запасов, незавершенного производства и т.д.
Сокращение расходов на содержание объектов жилсоцкультбытапутем передачи их в муниципальную собственность также способствует приливу капитала в основную деятельность.
С целью сокращения расходов и повышения эффективности основного производствав отдельных случаях целесообразно отказаться от некоторых видов деятельности,обслуживающих основное производство (строительство, ремонт, транспорт и т.п.), и перейти к услугам специализированных организаций.
Если предприятие получает прибыль и является при этом неплатежеспособным, нужнопроанализировать использование прибыли.При наличии значительных отчислений в фонд потребления эту часть прибыли в условиях неплатежеспособности предприятия можно рассматривать как потенциальный резерв пополнения собственных оборотных средств предприятия.
Большую помощь в выявлении резервов улучшения финансового состояния предприятия может оказатьмаркетинговый анализпо изучению спроса и предложения, рынков сбыта и формированию на этой основе оптимального ассортимента и структуры производства продукции.
