CC BY
50УДК 336.761 : 658
Зубкова Валентина Ивановна,
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры финансов предприятий и страхования, Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского, г. Симферополь.
Zubkova Valentina Ivanovna,
Ph.D. in Economics, Associate Professor,
Associate Professor of the Department of Business Finance and Insurance,
V.I. Vernadsky Crimean Federal University,
Simferopol.
МОДЕЛИ ДИАГНОСТИКИ ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЛИНГА
MODEL DIAGNOSTICS SOLVENCY INTHE SYSTEM CONTROLLING
В статье раскрыта динамика банкротств юридических лиц в Российской Федерации в целом и по отдельным отраслям и регионам, причины возникновения кризисов, в том числе которые возникают из-за ошибок менеджеров организации. Предложена модель контроллинга в деятельности российских предприятий. Раскрыта сущность и организация диагностики платежеспособности в современных условиях. Раскрыты задачи анализа ликвидности и платежеспособности предприятия. Отражены причины неплатежеспособности предприятий и определено место оценки платежеспособности в системе контроллинга на предприятии. Дана оценка платежеспособности АО «СМП» по динамике коэффициентов ликвидности, модели Дюрана, структуре баланса и возможности восстановления или утраты платежеспособности. Определено влияние факторов на уровень и динамику коэффициента текущей ликвидности. Выявлены основные проблемы в его деятельности: причины финансовой неустойчивости, неплатежеспособности и нерентабельной деятельности.
Проведен прогноз возможной структуры оборотных активов для обеспечения платежеспособности АО с учетом рекомендуемых нормативов. Приведен пример использования многофакторной регрессионной модели для внедрения в деятельность отечественных предприятий прогнозных моделей сбалансирования их активов и пассивов с целью повышения уровня платежеспособности. С помощью функции «Анализ данных» табличного процессора Excel использована многофакторная модель зависимости коэффициента абсолютной ликвидности от показателей перспективной платежеспособности. Определено, что коэффициент покрытия исследуемого предприятия характеризуется прямой позитивной зависимостью от изменения уровня финансовой автономии предприятия и финансового риска. Качественный уровень адекватности данной модели подтверждается низкими значениями отклонений прогнозируемых на ее основе показателей от фактических.
Ключевые слова: кризис, банкротство, ликвидность, диагностика платежеспособности, контроллинг.
The article reveals the dynamics of corporate bankruptcy in the Russian Federation as a whole and in individual sectors and regions, the causes of crises, including those that arise from the mistakes of managers of the organization. The model of controlling in activity of the Russian enterprises is offered. The essence and organization of solvency diagnostics in modern conditions are revealed. Tasks of analysis of liquidity and solvency of the enterprise are revealed. The reasons of insolvency of the enterprises are reflected and the place of assessment of solvency in system of controlling at the enterprise is defined.
The assessment of solvency of JSC «SMP» on the dynamics of liquidity ratios, Durand model, the structure of the balance sheet and the possibility of recovery or loss of solvency. The influence of factors on the level and dynamics of the current liquidity ratio is determined. The basic problems in its activity are revealed: the reasons of financial instability, insolvency and unprofitable activity.
The forecast of possible structure of current assets for ensuring solvency of JSC taking into account the recommended standards is carried out. An example of the use of a multi-factor regression model for the introduction into the activities of domestic enterprises predictive models of balancing their assets and liabilities in order to improve solvency.
Using the function» data Analysis « tabular processor Excel used a multi-factor model of the dependence of the absolute liquidity ratio on the indicators of prospective solvency. It is determined that the coverage ratio of the investigated enterprise is characterized by a direct positive dependence on the change in the level of financial autonomy of the enterprise and financial risk. The qualitative level of adequacy of this model is confirmed by the low values of deviations of the indicators projected on its basis from the actual ones.
Keywords: crisis, bankruptcy, liquidity, diagnostics of solvency, controlling.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы обусловлена тем, что на современном этапе развития рыночных отношений большое количество российских предприятий являются неплатежеспособными и находятся на грани банкротства, что свидетельствует о низком уровне менеджмента и отсутствии эффективной системы контроллинга. Важное значение приобретает организация контроллинга в системе антикризисного управ-
56
ления, результаты которого позволяют предприятиям проводить диагностику финансового состояния и разрабатывать санационную стратегию по выходу из кризисной ситуации.
На сегодняшний день внедрение в практику деятельности отечественных предприятий диагностики финансового состояния является недостаточно решенным, в частности: реализация алгоритма ее осуществления, формирования системы информации и обеспечения объединения информационного, аналитического и методического подходов обобщения результатов диагностики с целью предоставления необходимой информации руководящему составу предприятия для принятия своевременных управленческих решений. Распространенный в отечественной теории и практике традиционный подход к диагностике платежеспособности, который основывается на горизонтальном и вертикальном анализе, расчете относительных показателей, трендовом анализе, сравнении относительных показателей со средненот-раслевыми значениями достаточно полно раскрыт в работах И.А. Бланка, Р. А. Костырко, Г.В. Савицкой, А.Д. Шеремета и др.
Прогрессивные подходы к информационному обеспечению управленческих решений и диагностики платежеспособности предприятий, которые предпочитают широкое использование эконометричес-ких методов обработки финансовой информации исследуются в трудах Г.А. Крамаренко, О.А. Терещенко, Н.Г. Чумаченко и др. Вышесказанное требует совершенствование методики диагностики платежеспособности в системе контроллинга как важнейшей составляющей антикризисного управления предприятием.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Функционирование любого предприятия связано с возможностью возникновения рисков его деятельности. Наиболее опасным является риск банкротства. При наличии существенных признаков его возникновения у предприятия наблюдается потеря платежеспособности и возможности расплачиваться по своим обязательствам. В связи с этим диагностика и систематическое прогнозирование платежеспособност выступают необходимой составляющей финансового менеджмента и требуют детального рассмотрения.
Целью статьи является изучение методов диагностики платежеспособности в системе контроллинга и возможности использования многофакторной модели регрессионного анализа для прогнозирования платежеспособности предприятия в зависимости от главных показателей перспективной платежеспособности.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Для Российской Федерации банкротство предприятий выступает относительно новым явлением. Хотя экономика страны и имеет все необходимые предпосылки для ликвидации банкротств делового сектора экономики, количество финансовых кризисов на предприятиях продолжает расти. Об этом свидетельствуют данные Единого федерального реестра сведений о банкротстве. Число банкротств компаний в России в сентябре 2017 года приблизилось к историческому максимуму, зафиксированному в октябре 2009 года. Как сообщается в обзоре Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП), в третьем квартале 2017 г. число банкротств в российской экономике выросло на 3 процента по сравнению с предыдущим кварталом и на 12,4 процента в сравнении с третьим кварталом 2016 года. Среди факторов, влияющих на ситуацию, аналитики отмечают «отсутствие позитива в части потребительского спроса — двенадцатый квартал подряд зафиксировано сокращение реальных располагаемых денежных доходов», а также политику весьма консервативного снижения ключевой ставки Банка России (с 27.03.2017 она была снижена с 10,00 % до 9,75 %, со 2.05.2017 — до 9,25 %, а с 19.06.2017 — до 9,00 %).
Хуже всего оказалась динамика в строительном секторе, где, по данным ЦМАКП, уровень банкротств в сентябре обновил исторический максимум: 242 российские строительные компании считались банкротами. Предыдущие максимумы были достигнуты в сентябре 2014 и марте 2015 года — по 241 компании. Число банкротств в сентябре вернулось к максимальным значениям также в торговле, пищевой промышленности и машиностроительном комплексе: в этих отраслях считались банкротами соответственно 300, 33 и 29 компаний. Увеличилось по сравнению с предыдущим кварталом число компаний-банкротов в транспорте и связи — 60 по состоянию на сентябрь. В сельском хозяйстве и электроэнергетике уровень банкротств, по всей видимости, сохранился прежним: 43 и 32 компании соответственно. Сокращение числа юридических лиц — банкротов в сентябре было зафиксировано только в сфере коммерческих услуг — 193 компании, — а также в металлургии, где ситуация является наиболее благоприятной — банкротами считались всего 19 компаний. Почти две трети всех банкротов сосредоточены в 3-х отраслях: торговля, коммерческие услуги и строительство. Если рассматривать статистику в разрезе регионов, то максимальная интенсивность банкротств по итогам третьего квартала зафиксирована в Вологодской, Волгоградской и Амурской областях [4]. Вышеприведенные данные подтверждают важность своевременной оценки уровня платежеспособности и определения причин кризисной ситуации на предприятии.
57
Любое предприятие с самого момента своего основания сталкивается с целым перечнем проблем, которые могут привести к кризисной ситуации. Зачастую кризис сопровождается быстрым ухудшением таких показателей финансовой деятельности, как: платежеспособность и ликвидность, оборачиваемость запасов, рентабельность, финансовая устойчивость, способность выплачивать кредиты и займы, скорость получения средств по дебиторским кредитам и т. д. Кризисы могут возникнуть на любом этапе жизненного цикла предприятия вне зависимости от сферы его деятельности и успехов на рынке. Причины возникновения кризисов могут быть:
• внутренние — по вине самого предприятия. Это могут быть ошибки персонала; нехватка ресурсов для выполнения обязательств; низкая ликвидность; дефицит баланса и др.
• внешние — пагубное влияние внешних сил. К влиянию таких сил можно отнести: политическую обстановку в стране, где свою деятельность осуществляет предприятие; внезапное падение спроса на товар; давление конкурентов; стихийные бедствия, которые повредили само предприятие или населенный пункт, в котором осуществляется деятельность и др.
Несмотря на большое количество возможных причин наступления кризиса, наиболее распространенными из них являются те, которые возникают из-за ошибок менеджеров организации, которые вовремя не заметили или не обратили внимание на:
• изменяющиеся показатели деятельности предприятия, которые могут ухудшить его состояние;
• изменения на рынках сбыта, а именно — спроса и предложения на товар, появление новых товаров и услуг;
• изменения в социуме, которые могут отразиться на деятельности предприятия;
• появление сильных конкурентов и игнорирование их деятельности;
• изменение законодательной базы касательно деятельности предприятия [1].
Для того, чтобы подобных ситуаций не возникало на предприятии должна присутствовать система диагностики и предупреждения кризисов, особенно если оно является крупным и кризис может возникнуть по многим причинам. Историческим фактором, который предопределяет принятие неправильных управленческих решений, является отсутствие на отечественных предприятиях системы контроллинга. В теории и практике существует немало подходов понятия «контроллинг».
«Контроллинг — функциональная система планирования, контроля, анализа отклонений, координации, внутреннего консалтинга и общего информационного обеспечения руководства предприятием» [2].
По нашему мнению, контроллинг — это технология управления разными сферами финансово-хозяйственной деятельности компании, которая включает в себе: определение целей деятельности; отображение целей в системе показателей; регулярный контроль фактических значений показателей; анализ и выявление причин отклонений фактических значений показателей от плановых; принятие на этой основе управленческих решений. Различают оперативный и стратегический контроллинг. В рамках оперативного контроллинга возможно определение текущего состояния финансового состояния, в том числе и платежеспособности. В тоже время, одной из главных задач стратегического контроллинга состоит в своевременном выявлении стратегических проблем на предприятии. С целью быстрой идентификации финансового кризиса, выявления причин, которые ее предопределяют, и разработки антикризисных мероприятий на предприятиях целесообразно внедрять систему раннего предупреждения и реагирования (СРПР). Система проявляет и анализирует информацию о скрытых обстоятельствах, наступление которых может привести к возникновению угрозы для предприятия, либо к потере потенциальных шансов. Первоочередной задачей системы раннего предупреждения является своевременное выявление кризиса на предприятии. Одновременно с помощью такой системы обнаруживаются дополнительные шансы для субъекта хозяйствования.
Базу контроллинга составляют показатели производственного и финансового учёта, а также информация, которая поступает из внешней среды, сосредотачиваясь в банке технико-экономических данных. Банк данных создаётся по отдельным пользователям информации, а также по её тематике. В целях своевременного реагирования на проблемы, связанные с платежеспособностью предприятия, на наш взгляд, целесообразно осуществлять диагностику платежеспособности в рамках контроллинга финансового состояния. Низкий уровень платежеспособности выражается в недостатке денежной наличности и наличии просроченных платежей. Если в течение 90 дней с даты срока погашения задолженности, предприятие его не выполняет — это является основанием для возбуждения дела о банкротстве.
Платежеспособность предприятия является важнейшим показателем оценки финансового состояния. При своевременном анализе платежеспособности предприятия, выявляется не только ее реальное состояние, но и выявляются причины и резервы для нейтрализации негативных тенденций в составе и объемах оборотных активов и капитала. Предметом анализа ликвидности предприятия являются процессы формирования, осуществления и корректировки политики управления платежеспособностью предприятия в краткосрочном периоде. Основными задачами анализа ликвидности баланса и платежеспособности предприятия в системе контроллинга предприятия являются:
• оценка степени ликвидности оборотных активов;
58
• оценка ликвидности баланса;
• оценка уровня платежеспособности предприятия в краткосрочном периоде;
• формирование информации о политике, проводимой предприятием по поддержанию необходимого уровня платежеспособности;
• оценка перспектив развития и разработка рекомендаций по устранению факторов, неблагоприятно влияющих на платежеспособность.
Для обеспечения достоверности результатов анализа ликвидности особое внимание необходимо уделить следующим аспектам:
• не являются ли активы предметами залога;
• возможности быстрой утраты ценности актива вследствие его морального или физического износа;
• доступность активов для текущего распоряжения, т. е. наличие замороженных счетов;
• контролируемость активов: наличие информации о способности заемщика быстро переместить или сокрыть актив;
• наличие условных обязательств: гарантийных, потенциальных обязательств [3].
Сущность диагностики платежеспособности предприятия в системе контроллинга отражена на рис. 1.
Диагностика платежеспособности в системе контроллинга
Рис. 1. Сущность диагностики платежеспособности предприятия в системе контроллинга (Составлено автором)
В ходе анализа следует уделить особое внимание причинам неплатежеспособности. Ими могут быть:
• невыполнение плана по производству и реализации продукции, повышение ее себестоимости, невыполнение плана прибыли и как результат недостаток собственных источников самофинансирования предприятия;
• неправильное использование оборотного капитала: отвлечение средств в дебиторскую задолженность, вложение в сверхплановые запасы товарно-материальных ценностей и на прочие цели, которые временно не имеют источников финансирования;
• бесхозяйственность предприятия;
59
• несостоятельность его клиентов;
• высокий уровень налогообложения, штрафных санкций за несвоевременную или неполную уплату налогов [5].
В ходе анализа следует учитывать, что необходимый уровень платежеспособности предприятия определяется структурой его активов и пассивов. По рекомендуемым нормативам коэффициентов ликвидности можно определить структуру оборотных активов, обеспечивающую платежеспособность предприятия и соотношение срочных обязательств с конкретными видами оборотных активов.
Поэтому, анализируя состояние платежеспособности предприятия, нужно рассматривать причины финансовых затруднений, частоту их образования и продолжительность просроченных долгов. В ходе финансового анализа АО «СМП» был определен уровень платежеспособности (табл. 1 - 3) и выделены основные проблемы (рис. 2).
Таблица 1. Динамика коэффициентов ликвидности АО «СМП» за 2015-2017 гг. *
Показатели Норма год Отклонения +/-
2015 2016 2017 2016/ 2015 2017/ 2016
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,2-0,25 0,08 0,02 0,01 -0,06 -0,01
Коэффициент быстрой ликвидности 0,7 - 0,8 0,4 0,5 0,5 +0,1 —
Коэффициент текущей ликвидности 2,0-2,5 0,6 0,7 0,6 +0,1 -0,1
Доля запасов в краткосрочных обязательствах 0,5-1,0 0,2 0,2 0,1 — -0,1
* Составлено на основе финансовой отчетности АО «СМП» за 2015-2017 гг.
Таким образом, анализируя коэффициенты ликвидности АО «СМП» за 2015-2017 гг. можно сделать следующие выводы, что:
• коэффициент абсолютной ликвидности за три года имел тенденцию к снижению и находился ниже нормы (0,08 в 2015 г. и 0,01 в 2017 г.), что связано с недостатком денежных средств и краткосрочных финансовых вложений, т. е. предприятие не может погасить первоочередные обязательства в срок. Это негативная тенденция для АО «СМП»;
• коэффициент быстрой ликвидности также ниже нормы (0,4 в 2015 г. и 0,5 в 2017 г.). Таким образом у АО «СМП» не хватает денежных средств, краткосрочных финансовых вложений и дебиторской задолженности для погашения краткосрочных обязательств;
• аналогичная ситуация отмечена и по динамике коэффициентов текущей ликвидности, которые значительно ниже нормы (0,6 при норме 2,0), т. е. только 60 % оборотных активов от суммы краткосрочных обязательств при норме 200 %;
• доля запасов в краткосрочных обязательствах недостаточна и составляет 0,1 при норме 0,5 - 1,0. Таким образом, исследуемое предприятие является неплатежеспособным.
Результаты анализа коэффициентов ликвидности дополнили результатами факторного анализа коэффициента текущей ликвидности, использовав при этом метод цепной подстановки.
Результаты факторного анализа показали, что рост коэффициента текущей ликвидности на 0,1 в 2016 г. обусловлено влиянием следующих факторов: рост стоимости оборотных активов способствовал росту коэффициента в размере +0,24. В тоже время за 2016 г. был отмечен рост краткосрочных обязательств, оказавших отрицательное влияние на уровень коэффициента в размере -0,14.
В 2017 г. коэффициент текущей ликвидности снизился на 0,1 и достиг уровня 0,6. Снижение коэффициента было обусловлено влиянием следующих факторов: увеличение стоимости оборотных активов способствовал повышению коэффициента покрытия на +0,16, а увеличение краткосрочных обязательств оказал отрицательное влияние в размере -0,26. Таким образом, можно сделать вывод о том, что непосредственное влияние на уровень платежеспособности предприятия оказывают изменения в стоимости оборотных активов и краткосрочных обязательств.
Результаты анализа коэффициентов ликвидности дополним оценкой платежеспособности по методике Д. Дюрана (табл. 2) и оценкой структуры баланса (табл. 3).
Данные табл. 2, свидетельствуют о том, что АО «СМП» за 2015 - 2017 гг. относится к пятому классу по уровню платежеспособности. Это означает, что исследуемое предприятие неплатежеспособно и находится на грани банкротства.
По данным табл. 3 можно сформулировать следующие выводы, что:
60
Таблица 2. Оценка платежеспособности АО «СМП» по методике Д. Дюрана *
Показатели 2015 2016 2017
Рентабельность капитала, % -23,81 -5,48 -18,84
Баллы 0 0 0
Коэффициент текущей ликвидности 0,6 0,7 0,6
Баллы 0 0 0
Коэффициент финансовой независимости -0,04 -0,09 -0,26
Баллы 0 0 0
Всего баллов, класс предприятия (5 класс) 0 0 0
* Составлено на основе финансовой отчетности АО «СМП» за 2015-2017 гг.
Таблица 3. Оценка структуры баланса АО «СМП» за 2015-2017 гг. *
Показатели 2015 2016 2017 Отклонения, +/-
2016/2015 2017/2016
Коэ фф ици ен т п окрыг ия 0,6 0,7 0,6 +0,1 -0,1
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами -0,9 -0,8 -0,9 +0,1 -0,1
Коэффициент восстановления платеже сп осо бн ости 0,2 0,4 0,3 +0,2 -0,1
* Составлено на основе финансовой отчетности АО «СМП» за 2015-2017 гг.
• коэффициент текущей ликвидности значительно ниже своего нормативного значения и находится на одинаковом уровне на протяжении исследуемого периода, что подтверждает недостаток у АО «СМП» оборотных средств для погашения своих долгов;
• коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами имеет отрицательное значение в результате наличия непокрытого убытка, съедающего собственный капитал. АО на протяжении исследуемого периода не имеет собственных оборотных средств для поддержки достаточного уровня финансовой стабильности;
• структура баланса исследуемого предприятия является на протяжении трех лет неудовлетворительной, о чем свидетельствуют значения ниже нормы коэффициентов текущей ликвидности и обеспеченности собственными оборотными средствами;
• расчет коэффициента восстановления показывает, что исследуемое предприятие в ближайшие шесть месяцев не сможет восстановить свою платежеспособность, так как коэффициент восстановления платежеспособности меньше рекомендованной нормы (>1) и составляет 0,2 в 2015 г., 0,4 в 2016 г. и 0,3 в 2017 г. Данные результаты подтверждают ранее сделанные выводы о неплатежеспособности предприятия.
В ходе анализа следует учитывать, что необходимый уровень платежеспособности предприятия определяется структурой его активов и пассивов. По рекомендуемым нормативам коэффициентов ликвидности можно определить структуру оборотных активов, обеспечивающую платежеспособность предприятия и соотношение срочных обязательств с конкретными видами оборотных активов.
Поскольку оптимальные значения: коэффициента абсолютной ликвидности — 0,2; коэффициента критической ликвидности — 0,7; коэффициента текущей ликвидности — 2,0, можно вывести следующие соотношения:
1) 0,20 = (ДС + КФВ) / КО;
2) 0,70 = (ДС + КФВ + КДЗ) / КО;
3) 2,0 = (ДС + КФВ + ДЗ + МОС) / КО;
где ДС — денежные средства; КФВ — краткосрочные финансовые вложения; КДЗ — краткосрочная дебиторская задолженность; ДЗ — дебиторская задолженность; МОС — материальные оборотные средства (запасы); КО — краткосрочные обязательства.
Если коэффициент текущей ликвидности равный 2,0, принять за 100 %, то получим:
1) 0,70 = 0,7 / 2 х 100 % = 35 %; 2) 0,2 = 0,2 / 2 х 100 % = 10 %.
Отсюда, оптимальная структура оборотных активов, обеспечивающая платежеспособность предприятия:
• денежные средства и краткосрочные финансовые вложения должны составлять 10 % всех оборотных активов предприятия;
• дебиторская задолженность — 25 % (35 % - 10 %);
• материальные оборотные средства — 65 % (100 % - 35 % ).
На основе представленных оптимальных соотношений в общем составе оборотных активов, определим их размеры по табл. 4.
61
Таблица 4. Определение оптимального размера оборотных активов для обеспечения платежеспособности АО «СМП» *
Виды оборотных активов Фактически Оптимальный размер оборотных активов Отклонения, +-
денежные средства 38 490,8 + 452,8
краткосрочная дебиторская задолженность 1202 1227,0 + 25
материальные оборотные средства 206 3190,2 + 2984,2
краткосрочные обязательства 2454 2454 —
* Составлено на основе финансовой отчетности АО «СМП» за 2015-2017 гг.
По данным табл. 4. видим, что для обеспечения платежеспособности и возможности погасить краткосрочные обязательства в объеме 2454 тыс. руб., предприятию необходимо найти возможность увеличить денежные средства на +452,8 тыс. руб., краткосрочную дебиторскую задолженность на +25 тыс. руб. и материальные оборотные активы на +2984,2 тыс. руб.
На сегодняшний день важное значение приобретает использование модели зависимости показателей текущей платежеспособности от коэффициентов перспективной платежеспособности в системе диагностики. Для построения многофакторной регрессионной модели воспользуемся рассчитанными значениями показателей АО «СМП» за период 2013-2017 гг., которые представлены в табл. 5.
Для оценки зависимости текущей платежеспособности от изменения структуры источников финансирования (зависимой переменной) изберем коэффициент абсолютной платежеспособности, а факторами влияния — коэффициент автономии предприятия, коэффициент маневренности собственного капитала и коэффициент финансового риска (финансового левериджа).
Построенная с помощью функции «Анализ данных» табличного процессору Excel многофакторная модель зависимости коэффициента абсолютной ликвидности от показателей перспективной платежеспособности имеет вид:
Y = -0,01122 + (-0,06295) х XI + 0,03894 х Х2+ 0,01485 х ХЗ,
где Y — коэффициент абсолютной ликвидности; XI — коэффициент автономии; Х2 — коэффициент маневренности собственного капитала; ХЗ — коэффициент финансового риска
Как видно из вышеприведенного уравнения зависимости, на коэффициент абсолютной платежеспособности наибольшее влияние имеет коэффициент автономии, наименьший — коэффициент финансового риска, умеренное значение — коэффициент маневренности собственного капитала. При этом АО «СМП» не имеет резерва абсолютной платежеспособности, который будет обеспечен независимо от изменения политики формирования капитала, который гарантирует покрытие в среднем краткосрочных обязательств предприятия за счет денежных средств и их эквивалентов.
Полученное уравнение регрессии отвечает всем требованиям, которые выдвигают к оценке его качества. В частности, значение коэффициента детерминации указывает на то, что 93,3 % вариации коэффициента абсолютной платежеспособности в представленном для анализа ряду динамики объясняется действием избранных факторов и данной моделью.
Данную многофакторную регрессионную модель можно использовать для прогнозирования зависимой переменной, а также для оценки влияния запланированных мероприятий относительно изменения структуры капитала (привлечение дополнительных собственных или заемных источников финансирования) на платежеспособность. Так, при приросте коэффициента маневренности собственного капитала на 1 % коэффициент абсолютной ликвидности вырастет на 0,04 %, при приросте коэффициента финансового риска на 1 % — на 0,01 %, а при приросте коэффициента автономии на 1 % — на -0,07 % (состоится уменьшение).
Фактические и прогнозируемые значения коэффициента абсолютной ликвидности АО «СМП» за 2013-2017 гг. отобразим в табл. 6.
С помощью регрессионного моделирования была также определена зависимость текущей платежеспособности АО «СМП» от изменения уровня его перспективной платежеспособности, то есть от структурных сдвигов в составе источников финансирования. В этом случае при сохранении всех трех выделенных факторов влияния в качестве зависимой переменной нами выбран коэффициент покрытия.
Многофакторная модель зависимости коэффициента покрытия от показателей перспективной платежеспособности имеет вид:
Y = 0,78458 + 0,68017 х XI + 0,02197 х Х2 + 0,01417 х ХЗ,
где Y — коэффициент общей ликвидности; XI — коэффициент автономии; Х2 — коэффициент маневренности собственного капитала; ХЗ — коэффициент финансового риска.
62
о и
Рис. 2. Состав проблем АО «СМП» (Составлено автором)
Таблица 5. Выходные данные для регрессионного анализа АО «СМП» за 2013-2017 гг. *
Год Коэффициент абсолютной ликвидности Коэффициент быстрой ликвидности Коэффициент автономии Коэффициент маневренности собственного капитала Коэффициент финансового риска
2013 0,100887 0,871568 0,081795 -1,263323 11,225705
2014 0,083580 0,553846 -0,038750 12,5483 87 -26,806452
2015 0,015986 0,371403 -0,087813 5,515152 -12,387879
2016 0,015485 0,489242 -0,263134 2,311532 -4,800344
2017 0,035558 0,531271 -0,183937 2,943396 -6,436658
* Составлено на основе финансовой отчетности АО «СМП» за 2013-2017 гг.
Таблица 6. Фактические и прогнозные значения коэффициента абсолютной ликвидности АО «СМП» за 20132017 гг. *
Год Факт Модель Отклонения
2013 0,100887 0,101115 -0,000228
2014 0,083580 0,081800 0,00178
2015 0,015986 0,025117 -0,009131
2016 0,015485 0,024071 -0,008586
2017 0,035558 0,019393 0,016165
* Составлено автором
Как видно из вышеприведенного уравнения коэффициент покрытия исследуемого предприятия характеризуется прямой позитивной зависимостью от изменения уровня финансовой автономии предприятия и финансового риска. Так, при росте коэффициента автономии на 1 % — коэффициент общей ликвидности вырастет на 0,7 %, а при аналогичном изменении коэффициента финансового риска — на 0,01 %, а при росте коэффициента маневренности собственного капитала на 0,02 %.
Обратим внимание, что именно изменение структуры капитала предприятия является главным фак тором формирования текущей платежеспособности исследуемого предприятия, поскольку ожидаемое значение коэффициента покрытия при устранении влияния факторов, задействованных в модели, является низким и представляет 0,78458, что свидетельствует о возможности погашения всех краткосрочных обязательств АО «СМП» лишь при условии почти полного использования всех оборотных активов, а также ликвидации внеоборотных активов в объемах, которые отвечают 0,78 % этих обязательств.
Качественный уровень адекватности дан-
Таблица 7. Фактические и прогнозируемые значения коэффициента текущей ликвидности АО «СМП» за 20132017 гг. *
Год Факт Модель Отклонения
2013 0,971568 0,971545 0,000023
2014 0,653846 0,65 402 8 -0,000182
2015 0,671403 0,670469 0,000934
2016 0,589242 0,588364 0,000878
2017 0,631271 0,632924 -0,001653
* Составлено автором
ной модели подтверждается низкими значениями отклонений прогнозируемых на ее основе показателей от фактических (табл. 7), а также высоким коэффициентом детерминации.
Таким образом, используя данные многофакторные модели, можно спрогнозировать платежеспособность предприятия в зависимости от главных показателей финансовой устойчивости (перспективной платежеспособности), которая позволит принимать обоснованные и опти-
мальные управленческие решения относительно изменения структуры капитала. ВЫВОДЫ
Финансовые трудности предприятия — достаточно распространенное явление, однако, часто причиной их возникновения, прямо или косвенно, становятся действия руководства. Стратегические промахи и ошибочные решения, связанные с производственным процессом, проецируются на финансы, что приводит к финансовым осложнениям, а иногда и к банкротству. Финансовые проблемы являются результатом, как правило, комплекса ошибок, последствия которых обнаруживаются спустя какое-то время. Самые первые симптомы возникновения финансовых трудностей можно распознать в контроллинге до того, как они проявятся в полном объеме, по некоторым признакам, изменениям основных финансовых или аналитических показателей. Результаты анализа платежеспособности исследуемого предприятия показали, что АО «СМП» неплатежеспособно: коэффициенты ликвидности значительно ниже нормы, структура баланса — неудовлетворительная и нет возможности в ближайшие шесть месяцев восстановить платежеспособность. По методике Д. Дюрана АО «СМП» относится к пятому классу, т. е. АО «СМП» неплатежеспособно и находится на грани банкротства. Для возможности восстановления платежеспособности АО необходимо оптимизировать структуру активов, в части повышения стоимости оборотных активов за счет продажи неиспользованных внеоборотных активов. Важное значе-
64
ние в антикризисном управлении предприятием приобретает система контроллинга оценки и прогнозирования платежеспособности. На отечественных предприятиях проводят оценку состояния платежеспособности в рамках финансового анализа по свершившемуся факту за отчетный период и недостаточно используют возможности прогнозирования платежеспособности. В основном, при оценке платежеспособности предприятия анализируют состояние ликвидности баланса, дают оценку уровням и динамике коэффициентов ликвидности, структуре баланса и возможности восстановления или утраты платежеспособности, не используя возможности факторного анализа коэффициента текущей ликвидности и отечественных моделей оценки вероятности банкротства. Вместе с тем, используя данные многофакторной модели регрессионного анализа, можно спрогнозировать платежеспособность предприятия в зависимости от главных показателей финансовой устойчивости (перспективной платежеспособности), что позволит принимать обоснованные оптимальные управленческие решения по изменению структуры капитала.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Воробьев Ю.Н. Управление капиталом и активами предприятия для повышения финансовой устойчивости / Ю.Н. Воробьев // Финансы и страхование: сборник трудов преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов. — Симферополь: ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского», 2017. — С. 16-19.
2. Бланк И.А. Финансовый менеджмент. Учеб. курс / И.А. Бланк. — 2-е изд., перераб. и доп. — К.: Эльга, Ника-Центр, 2007. — 521 с.
3. Зубкова В.И. Предотвращение банкротства и финансовое оздоровление предприятия / В.И. Зубкова // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. — 2015. — №№ 2 (31). — С. 27-3 3.
4. Единый федеральный реестр сведений о банкротстве [Электронный ресурс]. — Режим доступа: bankrot.fedresurs.ru (дата обращения: 16.04.2018).
5. Шальнева В.В. Виды диагностики несостоятельности предприятия / В.В. Шальнева, Т.Г. Жаворонок // Проблемы развития финансовой системы государства в условиях глобализации: сб. трудов международной научно-практической конференции. — Симферополь: ИП Корниенко А.А., 2016. — С. 180-181.
SPISOK LITERATURY
1. Vorobyov Yu.N. Upravleniye kapitalom i aktivami predpriyatiya dlya povysheniya finansovoy ustoychivosti / Yu.N. Vorobyov // Finansy i strakhovaniye: sbornik trudov prepodavateley, aspirantov, magistrantov, studentov. — Simferopol': FGAOU VO «Krymskiy federal'nyy universitet imeni V.I. Vernadskogo», 2017. — S. 16-19.
2. Blank I.A. Finansovyy menedzhment. Ucheb. Kurs / I.A. Blank. — 2-ye izd., pererab. i dop. — K.: El'ga, Nika-Tsentr, 2007. — 521 s.
3. Zubkova V.I. Predotvrashcheniye bankrotstva i finansovoye ozdorovleniye predpriyatiya / V.I. Zubkova // Nauchnyy vestnik: finansy, banki, investitsii. — 2015. — № 2 (31). — S. 27-33.
4. Yedinyy federal'nyy reyestr svedeniy o bankrotstve [Elektronnyy resurs]. — Rezhim dostupa: bankrot.fedresurs.ru (data obrashcheniya: 16.04.2018).
5. Shalneva V. V. Vidy diagnostiki nesostoyatel'nosti predpriyatiya / V. V. Shal'neva, T.G. Zhavoronok // Problemy razvitiya finansovoy sistemy gosudarstva v usloviyakh globalizatsii: sb. trudov mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. — Simferopol': IP Korniyenko A.A., 2016. — S. 180-181.
Статья поступила в редакцию 18 июня 2018 года Статья одобрена к печати 19 сентября 2018 года
65
