CC BY
126
ШяшШ
УДК 657.6
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КОМПАНИЙ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ
ECONOMIC ANALYSIS OF RETAIL TRADE COMPANIES
Выгодчикова Ирина Юрьевна
Vygodchikova Irina Yuryevna
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математической экономики, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского, Саратов
PhD (Physics and Mathematics), associate professor of the department of mathematical economics, Saratov State University, Saratov
е-mail: [email protected], [email protected]
Гусятников Виктор Николаевич
Gusyatnikov Viktor Nikolayevich
доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой прикладной математики и информатики, Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, Саратов
PhD (Physics and Mathematics), professor, head of the department of applied mathematics and IT, Saratov socio-economic institute (branch) of Plekhanov Russian University of Economics, Saratov
e-mail: [email protected]
В статье рассматривается проблема экономического анализа компаний розничной торговли России. Для решения проблемы предложен метод систематизации и графической визуализации коэффициентов, вычисленных на основании финансовой отчётности, в виде объёмной диаграммы, позволяющей учесть одновременно четыре важных показателя и провести анализ компаний. Разработанный инструментарий протестирован на российских компаниях розничной торговли. Авторы рекомендуют применять такой подход для повышения качества управления бизнесом.
Ключевые слова: компания, розничная торговля, анализ, объёмная диаграмма, конкурентоспособность.
The article focuses on the problem of conducting economic analysis of Russian retail companies. The authors present a method for systematization and graphical visualization of coefficients calculated from the data in financial reporting in the form of a volumetric diagram that allows to take into account four important indicators and to conduct economic analysis of companies. The original method has been tested at Russian retail companies. The authors argue that this approach can be used to improve the quality of business management.
Keywords: company, retail trade, analysis, volumetric chart, competitiveness.
Введение
Долгосрочной целью развития бизнеса является достижение стабильного экономического положения и устойчивых финансовых показателей, которые являются важным компонентом экономической безопасности. Стандартные методы финансового анализа предполагают вычисление количественных показателей экономической деятельности предприятия, которые, как правило, характеризуют только
одно из направлений развития бизнеса, не позволяя судить о перспективах предполагаемых изменений. Поэтому такие подходы достаточно сложно применять при разработке стратегии развития предприятия, требующей определённых действий, направленных на реализацию принятых решений [9].
Применение адаптированных моделей (Альтмана, Чессера и др.), позволяющих оценить вероятность возникновения проблемных ситуа-
ций в развитии бизнеса, приводит к результатам только при наличии достаточно широкого перечня анализируемых компаний [4]. Провести полноценную статистическую обработку данных по всем компаниям, являющимся лидерами отраслевых рынков, как правило, весьма затруднительно. Такие предприятия, даже получая высокую прибыль долгое время, могут внезапно прекратить деятельность. Например, компании розничной торговли «В Яблочко», «В двух шагах» и многие другие свернули бизнес вместе со сменой руководства [10].
В последнее время подобному риску подвергаются многие компании, среди которых и лидер российского розничного рынка - компания «Магнит». Выявить проблемы без тщательного изучения финансовой отчётности этих компаний невозможно. Поэтому для стабильного развития бизнеса необходимо применять комплексный подход к обоснованию принимаемых решений, который включает не только систематизацию, анализ, но также интерпретацию и содержательные рекомендации, позволяющие повысить эффективность управления бизнесом.
Целью работы является разработка инструментария для повышения качества экономического анализа компаний розничной торговли.
1. Инструменты исследования
Показатели финансового анализа являются основным инструментарием обоснования качества управленческих решений, направленных на укрепление конкурентных преимуществ бизнеса [5]. Применяемые практиками методы финансового анализа не всегда позволяют принять рациональное решение, что связано с многомерностью и неоднородностью используемой информации [6; 7]. Одним из путей решения данной проблемы является формирование интегрального показателя. Однако на этом пути стоит проблема полноценного учёта влияющих на качество развития бизнеса различных факторов [9].
Для анализа финансового состояния компании часто используются следующие показатели [8]:
1) коэффициент текущей ликвидности (отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам). Нормальным считается значение более 100 %;
2) коэффициент оборачиваемости активов (отношение выручки к активам). Нормальное значение - более 50 %;
3) коэффициент рентабельности собственного капитала (отношение чистой прибыли
к собственным средствам). Нормальное значение - более 20 %;
4) коэффициент покрытия долгов собственным капиталом (отношение собственного капитала к заёмному показателю). Нормальное значение - более 100 %. Этот коэффициент характеризует степень финансовой независимости предприятия по отношению к внешним источникам финансирования.
Такой выбор позволяет отразить важнейшие стороны развития бизнеса и провести содержательный анализ перспектив расширения и сбалансированности бизнеса [5].
2. Данные
Анализ финансовых коэффициентов компаний «Лента», «Ашан», «Магнит» [1; 2; 3] представлен в табл. 1.
В целях улучшения наглядности и информативности графического изображения применяются нормированные показатели, представленные в табл. 2 (нормирование проводится путём деления на максимальное значение по каждому показателю).
3. Результаты
Визуальный анализ компаний, выполненный на основе расчётных показателей (см. табл. 2), представлен на диаграмме.
Анализируя полученную визуальную диаграмму, можно отметить, что для компаний «Лента» и «Ашан» рассматриваемые показатели достаточно сбалансированы. Основной проблемой для этих компаний является высокое долговое бремя, которое не дает им возможности получать высокую прибыль, несмотря на достаточно высокую деловую активность, о чем свидетельствует относительно низкое значение рентабельности.
Финансовые коэффициенты компании «Магнит» указывают на высокий запас ресурсов, солидный собственный капитал (растянутая влево и вправо диаграмма), при этом существует проблема значительного снижения деловой активности (существенное сжатие диаграммы снизу). Поэтому, несмотря на высокий объём задействованного капитала, эта компания сталкивается с рисками утраты запаса финансовой прочности, о чём свидетельствует, в частности, малая площадь диаграммы. Учитывая специфику формирования прибыли этой компании [3], по объёму финансирования у неё больше должников, чем кредиторов, однако замедление деловой активности для розничного сектора грозит проблемами с поддержанием торгового имиджа, сохранением клиентской базы, расширением зоны влияния.
Экономическая безопасность и качество. 2018. № 1 (30)
ШштШ
Таблица 1
Отчётные показатели и аналитические коэффициенты компаний за 2016 г, в тыс. руб.
Ашан Лента Магнит Норма
ОТЧЁТНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ:
Итого по разделу I - Внеоборотные активы 78 614 375 146 273 171 112 298 677
Итого по разделу II - Оборотные активы 59 181194 66 940 983 13 928 056
Итого по разделу III - Собственный капитал 59 451440 44 021 883 63 231 440
Итого по разделу IV - Долгосрочные пассивы 15 941 535 76 639 923 20 008 118
Итого по разделу V - Краткосрочные пассивы 62 402 594 92 552 348 42 987 175
БАЛАНС (актив) 137 795 569 213 214 154 126 226 733
БАЛАНС (пассив) 137 795 569 213 214 154 126 226 733
Выручка 333 095 519 351 342 477 370 517
Чистая прибыль (убыток) 10 911 648 9 875 975 29 785 206
АНАЛИТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:
Текущая ликвидность (отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам) (ТЛ) 95 % 72 % 32 % больше 100 %
Рентабельность собственного капитала (отношение чистой прибыли к собственному капиталу) (КР) 18% 22% 47% больше 20 %
Коэффициент оборачиваемости активов (отношение выручки к активам) (КОА) 242 % 165 % 0,29 % больше 50 %
Коэффициент покрытия долгов собственным капиталом (отношение собственного капитала к заёмному) (КП) 76 % 26 % 100 % больше 100 %
Таблица 2
Аналитические коэффициенты для визуализации
Текущая ликвидность Рентабельность собственного капитала Коэффициент оборачиваемости активов Коэффициент покрытия долгов собственным капиталом
Ашан 1,00 0,39 1,00 0,76
Лента 0,76 0,48 0,68 0,26
Магнит 0,34 1,00 0,00 1,00
-Ашан --•—Лента ~ - —Магнит
Визуальная диаграмма финансовых показателей компаний
Заключение
В работе предложен аналитический и графический инструментарий, позволяющий провести анализ компаний по степени сбалансированности важных показателей финансово-хо-
зяйственной деятельности, уровню конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности. Разработанный авторами инструментарий позволяет существенно повысить качество управления бизнесом.
Библиографический список (References)
1. Бухгалтерская отчётность ООО «Ашан» за 2016 r. URL: https://e-ecolog.ru/buh/2016/7703270067#balans (дата обращения: 14.01.2018).
2. Бухгалтерская отчётность ООО «Лента» за 2016 r. URL: https://e-ecolog.ru/buh/2016/7814148471 (дата обращения: 14.01.2018).
3. Бухгалтерская отчётность ПАО «Магнит» за 2016 r. URL: https://e-ecolog.ru/buh/2016/2309085638 (дата обращения: 14.01.2018).
4. Верещагина Л. С., Выгодчикова И.Ю. Применение модели Чессера в анализе кредитоспособности предприятий // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2012. Т. 12. № 4. С. 78-82.
5. Выгодчикова И.Ю., Гусятников В.Н Анализ структуры финансовых показателей инновационных предприятий энергетической отрасли // Информационная безопасность регионов. 2017. № 3-4 (28-29). С. 9-14.
6. Выгодчикова И.Ю., Верещагина Л.С. О моделировании долевой структуры премиального фонда предприятий // Микроэкономика. 2013. № 6. С. 50-54.
7. Выгодчикова И.Ю., Гусятников В.Н. Моделирование и оптимизация риска финансового портфеля по многозначным ценовым данным // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2013. № 4 (48). С. 94-97.
8. Выгодчикова И.Ю. Финансовый анализ инновационных предприятий Приволжского федерального округа // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2017. Т. 10. № 11 (341). С. 1245-1256.
9. Едронова В.Н. Методология финансового мониторинга: оценка национальных рисков // Финансы и кредит. 2016. № 16 (688). С. 27-39.
10. Игонина Л.Л. Финансовый потенциал инвестиционного процесса в российской экономике // Дайджест-финансы. 2016. № 2 (238). С. 2-14.
1. Bukhgalterskaya otchotnost' OOO «Ashan» za 2016 g [Financial statement of LLC Auchan for 2016]. URL: https://e-ecolog.rU/buh/2016/7703270067#balans (date of access: 14.01.2018).
2. Bukhgalterskaya otchotnost' OOO «Lenta» za 2016 g [Financial statement of LLC Lenta for 2016]. URL: https://e-ecolog.ru/buh/2016/7814148471 (date ofaccess: 14.01.2018).
3. Bukhgalterskaya otchotnost' PAO «Magnit» za 2016 g [Financial statement of LLC Magnit for 2016]. URL: https://e-ecolog.ru/buh/2016/2309085638 (date of access: 14.01.2018).
4. Vereshchagina L.S., Vygodchikova LYu. (2012) Primeneniye modeli Chessera v analize kreditosposobnosti predpriyatiy [Application of the Chesser model for analyzing creditworthiness of enterprises] // Izvestiya Saratovskogo universiteta. Novaya seriya. Seriya: Ekonomika. Upravleniye. Pravo. Vol. 12. № 4. P. 78-82.
5. Vygodchikova I.Yu., Gusyatnikov V.N. (2017) Analiz struktury finansovykh pokazateley innovatsionnykh predpriyatiy energeticheskoy otrasli [The analysis of the structure of financial indicators of innovative enterprises in the energy-generating industry] // Informatsionnaya bezopasnost' re-gionov. № 3-4 (28-29). P. 9-14.
6. Vygodchikova I.Yu., Vereshchagina L.S. (2013)
0 modelirovanii dolevoy struktury premial'nogo fonda pred-priyatiy [Aspects of modeling share structure of a bonus fund of enterprises] // Mikroekonomika. № 6. P. 50-54.
7. Vygodchikova I.Yu., Gusyatnikov V.N. (2013) Mod-elirovaniye i optimizatsiya riska finansovogo portfelya po mnogoznachnym tsenovym dannym [Modeling and optimizing the risks of the financial portfolio with the help of multivalued price data] // Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsial'no-ekonomicheskogo universiteta. № 4 (48). P. 94-97.
8. Vygodchikova I.Yu. (2017) Finansovyy analiz inno-vatsionnykh predpriyatiy Privolzhskogo federal'nogo okruga [Financial analysis of innovative enterprises of the Volga Federal District] // Finansovaya analitika: problemy i resh-eniya. Vol. 10. № 11 (341). P. 1245-1256.
9. Yedronova V.N. (2016) Metodologiya finansovogo monitoringa: otsenka natsional'nykh riskov [Methodology of financial monitoring: assessment of national risks] // Finansy
1 kredit. № 16 (688). P. 27-39.
10. Igonina L.L. (2016) Finansovyy potentsial investitsi-onnogo protsessa v rossiyskoy ekonomike [Financial potential of the investment process in Russian economy] // Day-dzhest-finansy. № 2 (238). P. 2-14.
