АЛГОРИТМ И СТРУКТУРА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА ПРЕДПРИЯТИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Алгоритм и структура программного комплекса финансового анализа

предприятия

А.Р. Кинжалиева, А.А. Ханова Астраханский государственный технический университет

Аннотация: В статье предложены структура и алгоритм управления программным комплексом анализа финансового состояния предприятия. Разработанный программный комплекс предназначен для выявления закономерностей данных при проведении финансового анализа с учетом специфики предприятия.

Ключевые слова: аналитическая платформа, алгоритм управления, хранилище данных, сценарий обработки данных, бухгалтерский баланс, показатель, информационная база, визуализация данных, эффективность.

Анализ бухгалтерского баланса (ББ) представляет собой сложное, трудоемкое и информативное направление анализа финансового состояния [1]. В последние десятилетия сложился рынок программных продуктов для проведения финансового анализа предприятия, позволяющий по данным бухгалтерской (финансовой) отчетности оценить финансовое состояние хозяйствующего субъекта [2]. На выходе аналитик получает готовые отчеты и не имеет доступа к настройкам системы, адаптации отчетов под решаемые задачи анализа финансовых данных [3]. Для решения обозначенной проблемы необходимо разработать приложение для анализа ББ, позволяющее расширять возможности финансового анализа с учетом специфики деятельности организации, включая анализ исторической информации путем формирования специализированного хранилища данных. Для разработки программного комплекса выбрана аналитическая платформа Deductor [4].

Процесс анализа ББ начинается с выполнения сценария загрузки в хранилище данных (ХД) «Баланс» основных структурных частей баланса (AktivPassiv.txt), разделов (razdely.txt), показателей (pokazateli.txt) и непосредственного бухгалтерского баланса (Balance.txt) (Рис. 1, блок 1). Основными структурными частями баланса является актив и пассив (табл. 1).

М Инженерный вестник Дона, №7 (2020) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/n7y2020/6559

Рис. 1. - Алгоритм обработки информации программного комплекса

Таблица № 1

Входные данные «Актив/Пассив баланса»

Код структурной части (И) Наименование структурной части (А)

А Актив

Б Пассив

В заголовках таблиц 1-3 в скобках указано, какие данные являются измерениями (И), атрибутами (А) и ссылками на одноименные измерения (СОИ). Структура входных данных в соответствии с разделами ББ представлена в табл. 2 [5].

Таблица № 2

Входные данные «Разделы баланса»

Код раздела (/) Наименование раздела Код структурной части

(И) (А) (СОИ)

1 Внеоборотные активы А

2 Оборотные активы А

3 Капитал и резервы П

4 Долгосрочные обязательства П

5 Краткосрочные обязательства П

После каждого раздела представлен Итог по разделу где * -1 п;

п = 5 - число разделов ББ. Суммарный итог по всем разделам Актива и по всем разделам Пассива представлен по строке Баланс. Баланс по Активу должен быть равен Балансу по Пассиву [6]. Каждый раздел относится к определенной структурной части, а каждый показатель - к определенному разделу (табл. 3).

Таблица №3

Входные данные «Показатели» (фрагмент)

Код показателя (И) Наименование показателя (А) Код раздела (СОИ)

1110 Нематериальные активы 1

1

1100 Итого по разделу I (Ши1) 1

1210 Запасы 2

1220 Налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям 2

2

1200 Итого по разделу II (ши ) 2

1600 БАЛАНС

1310 Уставный капитал (складочный капитал, уставный фонд, вклады товарищей) 3

3

1300 Итого по разделу III (ши ) 3

1410 Заемные средства 4

4

1400 Итого по разделу IV (ши4) 4

1510 Заемные средства 5

5

и

1500 Итого по разделу V (ши5) 5

1700 БАЛАНС

В соответствии с указанными в табл. 1-3 измерениями и атрибутами происходит загрузка

соответствующих данных ББ. От правильной структуры загрузки консолидации данных ББ в ХД зависит успех дальнейшего анализа [2]. В процессе «Баланс» организации Дата является измерением, Код показателя, раздела и структурной части также являются измерениями, а Сумма - фактом [7, 8]. Структура метаданных ХД «Баланс» представлена на рис. 2.

□ бъект [Щ Кубы

- И] Процессы

- @ Баланс Атрибуты

- Измерения

^ Актив/Пассив.Код

Раздел. Код ^ Показатель.Код ¡^ Дата

- Факты [^П Сумма

- []?] Измерения

- Показатель.Квд

- (^Атрибуты

Показатель.Наименование [Тд] Измерения

- Х^ Раздел.Ксд

- ^Атрибуты Раздел.Наименование

- Измерения Показатель.Квд

- Актив/Пассив.Код

- Атрибуты Актив/Пассив.Наименование

- Измерения Раздел.Ксд

- Ц Дата

- [ч] Атрибуты

Отчетный период »5. Предыдущий период

Имя

ВАЬАИСЕ

аЬ АогР_Ю 12 НА20Е1__Ю 12 Р0КА2АТЕ1__Ю Ш 0АТЕ_Ю

9.0 Р_5иМ

12 Р0КА2АТЕ1._Ю

аЬ Р0КА2АТЕ1__МАЬ

12 1=!А20Е1-_Ю

аЬ Р!А2ЮЕ1__МАМЕ

12 Р0КА2АТЕ1__Ю аЬ АогР_Ю

аЬ АогР_МАМЕ

12 ИА20Е1_Ю Ш 0АТЕ_Ю

аЬ 0АТЕ1_МАМЕ аЬ 0АТЕ2 ИАМЕ

Предшествующий предьдущему период аЬ 0АТЕЗ_1ЧАМЕ

Рис. 2. - Структура метаданных ХД

Программный комплекс позволяет автоматизировать анализ основной формы финансовой отчетности (ББ) с целью оценки эффективности деятельности организации и реализует следующие задачи:

1) Осуществление контроля равенства Актива и Пассива бухгалтерского баланса и контроля подведения итогов по всем разделам бухгалтерского баланса (рис.1, блок 2). На данном этапе осуществляется выявление отклонения суммы значений показателей 7-го раздела ББ (например, для раздела I это коды: 1110, 1120, 1130, 1140, 1150, 1160, 1170, 1180, 1190 в табл. 3) от значения итогового показателя по данному разделу (например, для раздела I это код 1100 в табл. 3) (рис. 3).

и

Е 1110 | Е 1120 | Е ИЗО Е 1140 Е 1150 Е 1160 Е 1170 Е 1130 Е 1190 Е 1100 - В Ш Сведения об ошибкам

31.12.2015 1 920,00 0,00 0,00 0,00 11 000,00 0,00 0,00 0,00 0,00 12 920,00 12 920,00 не обнаружено

31.12.2015 2100,00 0,00 0,00 0,00 10 560,00 0,00 0,00 0,00 0,00 12 660,00 12 660,00 не обнаружено

31.12.2017 2 500,00 0,00 0,00 0,00 11 300,00 0,00 0,00 0,00 0,00 13 800,00 13 800,00 не обнаружено

Рис. 3. - Программная реализация сверки итогов

2) Проведение горизонтального анализа ББ: определение абсолютного и относительного изменения показателей, темпов роста и темпов прироста показателей (рис.1, блок 3).

3) Построение структурного анализа активной и пассивной части ББ: определение удельного веса показателей, а также их динамики и структурных сдвигов (рис.1, блок 4 и рис. 4).

Рис. 4. - Структурный анализ (Актив) 4) Проведение анализа ликвидности и платежеспособности организации на основании специальных рассчитанных коэффициентов: финансовой зависимости, финансовой независимости, финансового левериджа, общей ликвидности, общей платежеспособности (рис.1, блок 5 и рис. 5) [2].

31.12.2015 31.12.2016 31.12.2017

Наименование коэффициента т- Е Значени; \Ш Рекомендуемый диапазон Е Значени;| 0 Рекомендуемый диапазон Е Значени;| В Рекомендуемый

Коэффициент общей ликвидности 0,61 1,0-2,0 0,53 1,0-2,0 0,58 1,0-2,0

Коэффициент общей платежеспособности 2,14 >=1 2,28 >=1 2,56 >=1

Коэффициент финансового левериджа 0,47 <=1,0 0,44 <=1,0 0,38 <=1,0

Коэффициент финансовой зависимости 1,88 <=2 1,78 <=2 1,64 <=2

Коэффициент финансовой независимости 0,53 >=0,5 0,56 >=0,5 0,61 >=0,5

Рис. 5. - Анализ ликвидности и платежеспособности 5) Оценка эффективности деятельности организации на основании основных показателей рентабельности: услуг, продаж, внеоборотных активов, оборотных активов, собственного капитала (рис.1, блок 6).

Сценарий обработки данных представляет собой последовательность операций с данными, образующих иерархическое дерево (рис. 6).

М Инженерный вестник Дона, №7 (2020) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/n7y2020/6559

L |{7| Кросс-таблица (Строки: Дата; Колонки: Показатель.Кои; Факты: Сумма I Сумма) [1?1 Кросс-таблица (Строки: Дата; Колонки: Показатель.Код; Факты: Сумма I Сумма) [1?1 Кросс-таблица (Строки: Дата; Колонки: Показатель.Код; Факты: Сумма I Сумма) [1?1 Кросс-таблица (Строки: Дата; Колонки: Показатель.Код; Факты: Сумма I Сумма) [1?1 Кросс-таблица (Строки: Дата; Колонки: Показатель.Код; Факты: Сумма I Сумма)

- Кросс-таблица (Строки: Актив/Пассив.Код I Актив/Пассив.Наименование, Раздел.Код I Раздел. Наименов;

| Ё Фильтр ([Раздел.Код I Раздел.Наименование] в списке ('I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ', 'II. ...

- {i Группировка (Измерения: Раздел.Код I Раздел.Наименование, Показатель.Код, Дата; Факты: Сумма I Cyiv - Кросс-таблица (Строки: Дата; Колонки: Раздел.Код I Раздел.Наименование; Факты: Сумма I Сумма)

- В Калькулятор: Коэффициент Финансовой зависимости; Коэффициент Финансовой независимости ; К( [У] Свёртка столбцов (Информационные: Дата; Транспонированные: Коэффициент Финансовой зави!

| Ё Фильтр ([Раздел.Код I Раздел.Наименование] в списке ('I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ', 'II. ...

- {| Группировка (Измерения: Раздел.Код | Раздел.Наименование, Показатель.Код, Дата; Факты: Сумма | Сук-

Кросс-таблица [Строки: Дата; Колонки: Раздел.Код I Раздел.Наименование; Факты: Сумма | Сумма)

- (1| Текстовый Файл (C:\User5\pakard\Documents^rTУ WW1 ИЗ ДАННЫХ\КУРСОВАЯ РАБ 0 TA\0tchet2.txt) - [ii] Кросс-таблица (Строки: Дата; Колонки: Наименование показателя; Факты: Сумма]

- Внешнее правое соединение (Кросс-таблица [Строки: Дата; Колонки: Раздел.Код I Раздел.Наименование;'

Рис. 6. - Сценарий обработки данных в программном комплексе

Отличительной особенностью аналитических систем является наличие мощных средств визуализации результатов анализа [9] (рис.1, блок 7). В качестве информационной базы для анализа был использован ББ консалтинговой компании. Каждый из настроенных отчетов дает возможность аналитику делать вывод о сложившейся ситуации на предприятии. Например, на основании отчета «Структурный анализ (Актив)» (рис. 4) можно сделать выводы о том, что на конец отчетного периода в активе баланса наибольший удельный вес занимает показатель «Запасы» (39,11%) и показатель «Основные средства» (34,16 %), а наименьший удельный вес - показатель «Дебиторская задолженность» (0,46%). При этом удельный вес показателя «Запасы» в 2017 году по сравнению с 2015 годом снизился на 9,91%.

В результате разработан универсальный программный комплекс финансового анализа предприятия, предназначенный для извлечения данных

из бухгалтерского баланса и проведения на их основе анализа платежеспособности и ликвидности, а также оценки эффективности деятельности организации. Разработанный программный комплекс дает возможность получить данные об имущественном состоянии организации, данные, характеризующие финансовое состояние, на основании которых можно сформулировать соответствующие выводы и выбрать стратегию развития [10].

Литература

1. Шумейко М.В., Гуляева А.Ю. Анализ состояния традиционного финансового учета в России // Инженерный вестник Дона, 2012, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4p2y2012/1244

2. Полтавцев В.А., Стариков П.А. Бухгалтерский баланс как источник информации для финансового анализа // Электронный научно-методический журнал Омского ГАУ. 2017. № 4 (11). С. 1-6.

3. Пучков Е.В., Пономарева Е.И. Разработка информационно-аналитической системы на основе многомерного хранилища данных // Инженерный вестник Дона, 2012, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4p1y2012/1123.

4. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: Учебное пособие. СПб.: Питер, 2010. 704 с.

5. Бухалков М. И. Планирование на предприятии: Учебник. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015. 411 с.

6. Sandkuhl, K., Seigerroth, U. Method engineering in information systems analysis and design, Software & Systems Modeling, 18, pp. 1833-1857.

7. Голов Н.И., Кравченко Т.К. Проектирование хранилища данных для решения задач BIG DATA // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2014. № 1 (153). С. 56-61.

8. Кирпичников А.П., Осипова А.Л., Ризаев И.С. Повышение аналитических возможностей баз данных // Вестник Казанского технологического университета. 2012. Т. 15. № 3. С. 157-160.

9. Перминова И.Е. Подход к визуализации многовариантных сценарных прогнозов основных экономических показателей производственного предприятия // Цифровая трансформация. 2018. № 2. С. 37-46.

10. Khanova A.A., Protalinskiy O.M., Averianova K.I. The elaboration of strategic decisions in the socio-economic systems // Journal of Information and Organizational Sciences. 2017. Т. 41. № 1. pp. 57-67.

References

1. SHumejko M.V., Gulyaeva A.YU. Inzhenernyj vestnik Dona, 2012, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4p2y2012/1244

2. Poltavcev V.A., Starikov P.A. Elektronnyj nauchno-metodicheskij zhurnal Omskogo GAU. 2017. № 4 (11). pp. 1-6.

3. Puchkov E.V., Ponomareva E.I. Inzhenernyj vestnik Dona, 2012, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4p1y2012/1123.

4. Paklin N.B., Oreshkov V.I. Biznes-analitika: ot dannyh k znanijam. [Business analytics: from data to knowledge]. SPb.: Piter, 2010. 704 p.

5. Buhalkov M. I. Planirovanie na predpriyatii: Uchebnik. [Enterprise Planning] M.: SPC INFRA-M, 2015. 411 p.

6. Sandkuhl, K., Seigerroth, U. Software & Systems Modeling, 18, рр. 1833-1857.

7. Golov N.I., Kravchenko T.K. Informacionnye tekhnologii v proektirovanii i proizvodstve. 2014. № 1 (153). pp. 56-61.

8. Kirpichnikov A.P., Osipova A.L., Rizaev I.S. Vestnik Kazanskogo tekhnologicheskogo universiteta. 2012. Т. 15. № 3. pp. 157-160.

9. Perminova I.E. Cifrovaya transformaciya. 2018. № 2. pp. 37-46.

10. Khanova A.A., Protalinskiy O.M., Averianova K.I. Journal of Information and Organizational Sciences. 2017. Т. 41. № 1. pp. 57-67.