Деловой вестник предпринимателя № 2 (12), 2023_39
3. Любушин Н.П., Бабичева Н.Э. Анализ методик по оценке финансового состояния организации // Экономический анализ: теория и практика. - 2016. - № 22 (79).
4. Мусаев, М. М. Финансовые риски в предпринимательской деятельности / М. М. Мусаев // Деловой вестник предпринимателя. - 2021. - № 6(4). - С. 76-78. - Б01 10.24412/2687-0991-2021-4-76-78. - ЕБЫ UXWHFK.
5. Стрельцова, Т. В. Прогнозирование финансового состояния и оценка организации малого бизнеса / Т. В. Стрельцова // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2019. - № 5-3. - С. 64-68. - ЕБЫ JCZKPF.
EDN: CYHJVW
И.И. Саенко - к.э.н., доцент кафедры управления и маркетинга, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, saenkoirina@yandex.ru,
I.I. Saenko - candidate of economic sciences, associate professor of the department of management and marketing, Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia;
А.Г. Симонян - студентка Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия,
A.G. Simonyan - student of Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia.
ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ ЛИКВИДНОСТИ БАЛАНСА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ FEATURES OF ASSESSING THE LIQUIDITY OF THE BALANCE SHEET OF AN AGRICULTURAL ENTERPRISE
Аннотация. В данной научной статье рассмотрены особенности ликвидности баланса сельскохозяйственного предприятия. Дано определение сущности ликвидности баланса предприятия. Проведен анализ ресурсов исследуемого сельскохозяйственного предприятия. Рассмотрена динамика основных экономических показателей исследуемого предприятия. Проведена оценка динамики показателей ликвидности баланса исследуемого сельскохозяйственного предприятия. В результате даны рекомендации по повышению ликвидности баланса исследуемого предприятия.
Abstract. In this scientific article, the features of the liquidity of the balance sheet of an agricultural enterprise are considered. The definition of the essence of the liquidity of the company's balance sheet is given. The analysis of the resources of the investigated agricultural enterprise is carried out. The dynamics of the main economic indicators of the studied enterprise is considered. The dynamics of the liquidity indicators of the balance sheet of the investigated agricultural enterprise was evaluated. As a result, recommendations are given to increase the liquidity of the balance sheet of the investigated enterprise.
Ключевые слова: ликвидность, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности, коэффициент абсолютной ликвидности, сельскохозяйственное предприятие, рыночная экономика.
Keywords: liquidity, current liquidity ratio, rapid liquidity ratio, absolute liquidity ratio, agricultural enterprises, market economy.
В условиях рыночной экономики оценка ликвидности баланса сельскохозяйственного предприятия является важным аспектом управления экономической деятельностью.
Это особенно актуально в свете глубоких экономических изменений, происходящих в Российской Федерации в последние годы. Негосударственные формы собственности, несовершенная система налогообложения, кредитования и расчетов, а также развитие рыночной инфраструктуры в сфере финансово-кредитных отношений требуют от субъектов хозяйствования умения грамотно оценивать финансовое положение своего предприятия.
Показатели ликвидности и платежеспособности отображают соотношение между обязательствами компании и доступными активами, которые можно использовать для погашения этих обязательств. Ликвидность баланса определяется как степень покрытия обязательств предприятия его активами, срок превращения которых в денежную форму соответствует сроку погашения обязательств.
Анализ ликвидности баланса проводят в 3 этапа:
— группировка статей актива баланса по степени ликвидности;
— группировка статей пассива баланса по степени срочности их оплаты;
— расчет и анализ коэффициентов ликвидности [4].
Далее проведем оценку ликвидности баланса АО им. Т.Г. Шевченко. Данное сельскохозяйственное предприятие располагается на территории Краснодарского края, основным видом деятельности выращивание зерновых и зернобобовых культур.
В таблице 1 проведем анализ динамики ресурсов АО им. Т.Г. Шевченко в 2019-2021 гг.
Исходя из представленных данных в таблице 1, делаем вывод, что в 2021 году общая земельная площадь исследуемого предприятия сократилась относительно 2019 года 0,8 % и составила 13632 га. При этом среднегодовая стоимость основных средств возросла на 7,2 %. Эти изменения привели к росту фондооснащенности на 24,2 %, которая в 2021 году равнялась 86,35 тыс. руб. Такая динамика положительно характеризуется эффективность использования основных средств.
40
Всероссийский журнал
Таблица 1 - Ресурсы предприятия АО им. Т.Г. Шевченко в 2019-2021 гг.
Наименование показателя 2019 г. 2020 г. 2021 г. Абсолютное изменение, +/-2021 г. от 2019 г. Относительное изменение, % 2021 г. к 2019 г.
Общая земельная площадь, га 13741 13724 13632 -109 99,2
Среднегодовая численность работников, чел 263 248 227 -36 86,3
Среднегодовая стоимость основных средств, тыс. руб. 1098200 1152945 1177152 78952 107,2
Фондовооруженность, тыс. руб. 4175,67 4648,97 5185,69 1010,03 124,2
Фондооснащенность, тыс. руб. 79,92 84,01 86,35 6,43 108,1
Среднегодовая сумма оборотных средств, тыс. руб. 1713305 1701296 2305371 592066 134,6
Также еще стоит отметить, положительную динамику фондовооруженности, показатели которой в 2021 году относительно 2019 года возросли на 24,2 %. Исходя из этого факта, можем сделать вывод, что оснащенность основными средствами в исследуемом предприятии возрастает, что также говорит об эффективности использования основных средств.
Экономическая характеристика АО им. Т.Г. Шевченко осуществляется на основе данных его годовой бухгалтерской отчетности и отчета о финансовых результатах. В таблице 2 проведем анализ динамики основных экономических показателей исследуемой организации.
Таблица 2 - Динамика основных экономических показателей АО им. Т.Г. Шевченко
за 2019-2021 гг.
Показатель 2019 г. 2020 г. 2021 г. Абсолютное изменение 2021 г. от 2019 г., +/- Относительное изменение 2021 г. к 2019 г., %
Выручка, тыс. руб. 878839 757108 1331019 452180 151,5
Себестоимость продаж, тыс. руб. 619038 489757 700304 81266 113,1
Валовая прибыль, тыс. руб. 259801 267351 630715 370914 в 2 раза
Чистая прибыль, тыс. руб. 224883 174337 556700 331817 в 2 раза
Среднесписочная численность персонала, чел. 263 248 227 -36 86,3
Среднегодовая стоимость основных средств, тыс. руб. 1098200 1152945 1177152 78952 107,2
Фондоотдача, руб./руб. 1,25 1,52 1,13 -0,12 90,5
Производительность труда, тыс. руб./чел. 3341,59 3052,85 5863,52 2521,93 175,5
Исходя из данных таблицы 2, мы делаем вывод, что выручка исследуемого предприятия в 2021 году возросла относительно 2019 года на 51,5 %. В тоже время себестоимость продаж увеличилась в отчетном году в сравнении с 2019 годом на 13,1 %. В связи с такой динамикой указанных показателей валовая прибыль в 2021 году составила 630715 тыс. руб., что относительно 2019 года больше в 2 раза.
Так как численность персонала в 2021 году в сравнении с 2019 годом сократилась на 13,7 %, а также с ростом выручки, годовая производительность труда возросла на 75,5 %, можем сделать вывод, что в исследуемом предприятии происходит улучшение использования персонала.
По причине роста среднегодовой стоимости основных средств на 7,2 %, фондоотдача снизилась на 9,5 %. Это говорит о снижении эффективности использования основных средств в исследуемом предприятии.
Далее проведем анализ показателей ликвидности исследуемой организации за период 20192021 гг. (таблица 3).
Таблица 3 - Динамика показателей ликвидности АО им. Т.Г. Шевченко в 2019-2021 гг.
Показатели 2019 г. 2020 г. 2021 г. Абсолютное изменение, +/- 2021 г. от 2019 г.
Коэффициент текущей ликвидности 0,982 1,803 1,236 0,254
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,003 0,403 0,404 0,401
Коэффициент быстрой ликвидности 0,572 1,565 0,999 0,426
Деловой вестник предпринимателя № 2 (12), 2023_41
Значение коэффициента текущей ликвидности в течение исследуемого периода меньше 1,5, значит, у исследуемой организации существуют трудности с покрытием текущих обязательств. Организации следует сокращать размер кредиторской задолженности и снижать оборотные активы.
Так как значение коэффициента абсолютной ликвидности в течение исследуемого периода больше 0,2, мы делаем вывод, что организация имеет возможность немедленно оплатить обязательства за счет денежных средств всех видов, а также средств, полученных от реализации ценных бумаг.
Значение коэффициента быстрой ликвидности в течение исследуемого периода варьирует около 0,7, мы делаем вывод, что кредиты организации будут выданы под большой процент, увеличится размер залогового имущества, либо возможны трудности в получении кредита.
Возможные мероприятия повышения ликвидности и платежеспособности на ближайшую перспективу для быстрого получения денежных средств и сбалансирования потоков:
1) продажа запасов, которые не будут использованы в производственном процессе;
2) получение кредита от банка;
3) получение товарного кредита (права отсрочки) от поставщика;
4) получение аванса от клиента;
5) прочие способы привлечения дополнительных финансовых ресурсов;
6) прочие варианты продажи имеющихся ресурсов для их превращения в денежные средства.
Таким образом, для повышения ликвидности необходимо повышать качество активов: увеличивать оборотный капитал и прибыль, снижать заемные средства.
Источники:
1. Окорокова, О. А. Методический подход к минимизации финансовых рисков в условиях цифровизации экономики / О. А. Окорокова, Л. К. Улыбина // Качество высшего образования в аграрном вузе: проблемы и перспективы : Сборник статей по материалам учебно-методической конференции, Краснодар, 14 марта - 04 2019 года / Отв. за вып. Д.С. Ли-лякова. - Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2019. - С. 269-270.
2. Липчиу, Н. В. Оценка финансовых ресурсов организаций и мероприятия по совершенствованию механизма их формирования / Н. В. Липчиу, К. И. Липчиу // Вестник Академии знаний. - 2021. - № 5(46). - С. 381-388.
3. Липчиу, Н. В. Теоретические аспекты финансово-экономического механизма развития организаций аграрного сектора / Н. В. Липчиу, П. А. Носаленко, К. И. Липчиу // Вестник Академии знаний. - 2021. - № 6(47).
4. Улыбина, Л. К. Система управления финансовыми рисками / Л. К. Улыбина, О. А. Окорокова // Научно-технологическое обеспечение агропромышленного комплекса России: проблемы и решения : Сборник тезисов по материалам IV Национальной конференции, Краснодар, 29-30 октября 2019 года / Отв. за выпуск А.Г. Кощаев. -Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2019. - С. 121.
ЕБ1Ч: ВЛШЮ
В.В. Сулимин - к.э.н., доцент кафедры государственного и муниципального управления, Уральский государственный экономический университет, Екатеринбург, Россия, ctig.usue@mail.ru;
V.V. Sulimin - candidate of sociological sciences, senior lecturer of the department of entrepreneurial law, Ural State Economic University, Yekaterinburg, Russia;
А.Д. Назарова - обучающийся кафедры бизнес-информатики, Уральский государственный экономический университет, Екатеринбург, Россия, alya.nazarova.02@inbox.ru,
A.D. Nazarova - student of the department of business informatics, Ural State University of Economics, Yekaterinburg, Russia.
МЕТОДОЛОГИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АГРОПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ METHODOLOGY FOR THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AGRO-INDUSTRIAL ENTERPRISES
Аннотация. В настоящее время искусственный интеллект становится все более популярным среди агропромышленных предприятий. Основу цифровой экономики, которая характеризуется как система производственных и институциональных отношений, формируют высокий уровень интеграции экономики. Применение ИИ может помочь в повышении эффективности и производительности предприятий, а также улучшении качества продукции и сокращении издержек. Но для успешного внедрения ИИ в агропромышленном секторе необходимо иметь четкую методологию его применения. Статья представляет методологию применения искусственного интеллекта в агропромышленных предприятиях. Описываются шаги по разработке и внедрению ИИ-систем, а также примеры успешного применения ИИ в агропромышленных предприятиях.
Abstract. Currently, artificial intelligence is becoming more and more popular among agro-industrial enterprises. The basis of the digital economy, which is characterized as a system of industrial and institutional relations, is formed by a high level of economic integration. The application of AI can help improve the efficiency and productivity of enterprises, as well as improve product quality and reduce costs. But for the successful implementation of AI in the agro-industrial sector, it is necessary to have a clear