CC BY
134
УДК 631.153 + 631.16 Э.И. Позубенкова,
П.В. Кондранов
ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ НАСТУПЛЕНИЯ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ТОВАРОПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ
Ключевые слова: прогнозирование,
банкротство, несостоятельность, антикризисное управление, сельскохозяйственные товаропроизводители, скорин-говая модель, дискриминантная факторная модель.
Введение
Современная экономическая действительность заставляет руководителей сельскохозяйственных организаций постоянно принимать решения в условиях неопределенности. В финансовой и политической нестабильности деятельность организаций чревата различными кризисными ситуациями, результатом которых может стать банкротство (несостоятельность) и, как следствие, потеря рабочих мест и увеличение социальной напряженности в обществе. Поэтому необходимо уделять большое внимание прогностической оценке вероятности наступления несостоятельности (банкротства).
Признаком банкротства для юридического лица считается неспособность удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей, если соответствующие обязательства и (или) обязанность не исполнены им в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены [1].
Банкротство, как и любой другой экономико-правовой институт, следует рассматривать как инструмент достижения
тех или иных целей экономической политики государства. Основной характеристикой любой экономической системы и одновременно целью управляющего воздействия на нее является эффективность производственных ресурсов (природных, трудовых, капитальных), находящихся в распоряжении данной системы. Это верно в отношении как государства в целом, так и конкретного предприятия. Экономический смысл института банкротства в том и состоит, что он институт должен служить механизмом установления более эффективного режима управления производственными ресурсами на уровне хозяйственных единиц-предприятий [2].
Объекты исследования
Объектом исследования являются сельскохозяйственные организации, включенные в систему АПК Бессоновского, Каменского, Неверкинского районов Пензенской области.
Экспериментальная часть
Среди различных подходов оценки вероятности несостоятельности наибольшее распространение получили интегральные показатели, рассчитанные с помощью скоринговых моделей и мультипликативного дискриминантного анализа.
Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х годов ХХ в.
Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах, на основе экспертных оценок.
Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (табл. 1).
I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;
II класс — предприятия, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;
III класс — проблемные предприятия;
IV класс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;
Группировка организаций на кла
V класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.
Результаты применения скоринговой модели на основании данных бухгалтерского учета сельскохозяйственных организаций Бессоновского, Каменского, Невер-кинского районов показаны в таблице 2.
Данная модель прогнозирования банкротства свидетельствует, что сельскохозяйственные организации Бессоновского, Каменского, Неверкинского районов имеют признаки наличия кризисных явлений в финансово-хозяйственной деятельности. Основная масса товаропроизводителей (7 из 10 хозяйств) относится к группе проблемных предприятий, у которых присутствует небольшой риск наступления несостоятельности. Значительная вероятность возникновения процедур банкротства прогнозируется ООО ПКЗ «Завивалов-ский», которое имеет риск наступления несостоятельности в ближайшие 1-2 года.
Таблица 1 по уровню платежеспособности
Показатели Границы классов согласно критериям
I класс II класс III класс IV класс V класс
Рентабельность совокупного капитала 30% и выше — 50 баллов от 29,9 до 20% — от 49,9 до 35 баллов от 19,9 до 10% — от 34,9 до 20 баллов от 9,9 до 1% — от 19,9 до 5 баллов менее 1% — 0 баллов
Коэффициент текущей ликвидности 2,0 и выше — 30 баллов от 1,99 до 1,7 — от 29,9 до 20 баллов от 1,69 до 1,4 — от 19,9 до 10 баллов от 1,39 до 1,1 — от 9,9 до 1 балла 1 и ниже — 0 баллов
Коэффициент финансовой независимости 0,7 и выше — 20 баллов от 0,69 до 0,45 — от 19,9 до 10 баллов от 0,44 до 0,30 — от 9,9 до 5 баллов от 0,29 до 0,20 — от 5 до 1 балла менее 0,2 — 0 баллов
Границы классов 100 баллов и выше от 99 до 65 баллов от 64 до 35 баллов от 34 до 6 баллов 0 баллов
Таблица 2
Группировка сельскохозяйственных организаций Бессоновского, Каменского, Неверкинского районов в 2007 г.
Показатели МУП «Вазерское» ООО «Полеологов-ское» ООО «Надежда» ООО «Росток» СПК «Каменский» ООО ПКЗ «Завива-ловский» ООО «Архангельское» ООО «Просторы» ООО «Колос» ООО «Земледелие»
Рентабельность
совокупного капитала, (значение/ 1,14/5 -25,15/0 34,56/50 7,91/13 -25,58/0 -2,65/0 5,52/9 8,52/14 16,79/25 0,35/0
сумма баллов)
Коэффициент теку-
щей ликвидности, (значение/сумма 1,75/22 3,79/30 0,98/0 5,16/30 1,20/4 0,98/0 2,23/30 2,98/30 8,04/30 0,87/30
баллов)
Коэффициент фи-
нансовой независимости, (значение/ 0,63/17 0,74/20 0,40/8 0,69/19,9 0,58/15 0,22/0 0,29/5 0,74/20 0,84/20 0,81/20
сумма баллов)
Итого баллов 44 50 58 62,9 19 0 44 64 75 50
В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели, разработанные с помощью мультипликативного дискриминантного анализа известными западными экономистами Альтманом, Тоффлером, Тишоу, Лисом, Чессером и др.
Стоит отметить, что к результатам вышеперечисленных методик прогнозирования вероятности наступления банкротства необходимо относиться с осторожностью. По нашему мнению, использование методик, которые не учитывают отраслевые, национальные особенности организаций, будет повышать неточность прогностической оценки наступления несостоятельности сельскохозяйственных организаций. Для нивелирования вероятности ошибки из-за отраслевого фактора необходимо применять модели, разработанные на основе данных сельхозпредприятий.
По нашему мнению, данным требованиям удовлетворяют дискриминантная факторная модель диагностики риска банкротства Г.В. Савицкой [3].
Г.В. Савицкая разработала модель на основе информации о 200 сельскохозяйственных предприятиях за 1995-1998 гг. С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа из 26 рассчитанных финансовых коэффициентов по каж-
дому субъекту хозяйствования было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения сельскохозяйственных предприятий играют 5 показателей, которые и вошли в дискриминантную факторную модель диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий:
Z = 0,111Х1 + 13,239Х2 + 1,676Х3 +
+ 0,515Х4 + 3,80Х5, где X, — коэффициент доли собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов;
Х2 — коэффициент отношения оборотного капитала к основному;
Х3 — коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;
Х4 — рентабельность активов предприятия, %;
Х5 — коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в общей валюте баланса).
При величине Z-счета больше 8 риск банкротства малый. При снижении значения Z-счета риск банкротства повышается: от 8 до 5 — небольшой, от 5 до 3 — средний, ниже 3 — большой, ниже 1 — стопроцентная несостоятельность [3].
Используя модель Г.В. Савицкой, проведем прогноз вероятности риска наступления банкротства сельскохозяйственных организаций исследуемых районов (рис.).
000 1 По леологовс кое"
СПК
"Каменский"
-5
наступления
банкротства
(при Z -счет
< 3 00)
Рис. Прогноз вероятности наступления банкротства сельскохозяйственных организаций Бессоновского, Каменского, Неверкинского районов по методике Г.В. Савицкой
Диаграмма демонстрирует крайне неутешительное будущее сельхозпредприятий Бессоновского, Каменского, Невер-кинского районов. Так, ООО «Полеоло-говское» Бессоновского района и СПК «Каменский» Каменского района имеют стопроцентную вероятность наступления несостоятельности в ближайшие 1-2 года. В краткосрочной перспективе МУП «Ва-зерское» Бессоновского района, ООО «Земледелие» Неверкинского района располагаются в зоне небольшой вероятности наступления банкротства, но в ближайшие 3-5 лет это свидетельствовует об явных угрозах прекращения деятельности.
Среди исследуемых районов наибольшее опасение вызывает будущее сельхозпроизводителей Бессоновского района, в котором на протяжении 3 лет функционируют всего лишь 2 организации, имеющие значительную вероятность наступления банкротства в ближайшие 5 лет.
Заключение
Проведенное прогнозирование банкротства сельскохозяйственных организаций Бессоновского, Каменского, Невер-кинского районов Пензенской области по
различным методикам не дало однозначных результатов. Наиболее достоверные результаты по определению риска банкротства в ближайшие 1-2 года, мы считаем, имеют расчеты с применением методики Г.В. Савицкой. В долгосрочной перспективе значительная вероятность наступления банкротства подтверждается всеми моделями прогнозирования.
Прогноз вероятности наступления банкротства свидетельствует о необходимости срочного применения мер антикризисного характера к сельскохозяйственным организациям вышеуказанных районов Пензенской области.
Библиографический список
1. Федеральный закон от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» // Консультант Плюс.
2. Королев В. Восстановление экономики через банкротство / В. Королев / / Антикризисное и внешнее управление. — 2003. — № 3. — С. 20.
3. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия АПК: учебник / Г.В. Савицкая. — 3-е изд., исправл. — Минск: Новое знание, 2003. — С. 528-529.
+ + +
УДК 636.96:631.15/.16:657.471 М.М. Огородова
УПРАВЛЕНИЕ ЗАТРАТАМИ В ЗВЕРОВОДСТВЕ
Ключевые слова: затраты, расходы, доходы, управление, управленческий учет, себестоимость, прибыль, бюджет, калькулирование.
Введение
В условиях рыночной экономики, обострения конкурентной борьбы за предпочтение потребителей управление затратами становится важным методом снижения себестоимости продукции и повышения уровня рентабельности. В силу этого оно является одним из важнейших элементов производственного менеджмента. Важной задачей современного управления затратами является своевременное принятие мер по оптимизации соотношения «затраты — результаты». Система управления затратами для повышения эффек-
тивности деятельности должна включать в себя следующее: определение величины затрат предприятия и потребности в финансовых ресурсах для обеспечения финансирования этих затрат; эффективное использование средств, вложенных в производство, с целью получения от них максимальной отдачи [1].
Методика исследования
Малоуправляемые процессы перевода экономической системы государства из централизованной в рыночную болезненно отражаются на производителях пушнины, создают множество проблем для звероводов. Совершенствование организационно-правовых форм хозяйств сопровождается реорганизацией системы управления, изменением организационных структур и
