CC BY
53
нированием, могут решаться благодаря применению новых современных технологий планирования. Для организации наиболее эффективного финансово-бюджетного планирования в практике все чаще используют систему бюджетирования.
Вышеизложенные выводы окажут положительное влияние на эффективность формирования, осуществления и выполнения сметы доходов и расходов бюджетной организации, а также осуществить поставленные перед организацией цели и задачи на конкретный отчетный период.
Тем самым, улучшение управления финансовой деятельностью таможенных органов на базе разработки среднесрочного бюджетирования может поднять эффективность бюджетных расходов и гарантировать взаимосвязь между расходами и основными сферами деятельности таможенного органа.
Источники:
1. Министерство Финансов Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://minfin.gov.ru/ru/ (дата обращения: 27.10.2020).
2. Консультант Плюс [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_312362/ (дата обращения: 27.10.2020).
3. Счетная палата Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ach.gov.ru/upload/pdf/budge№TC.pdf (дата обращения: 27.10.2020).
4. Ежегодный сборник «Таможенная служба РФ» 2019 году [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://customs.gov.ru/storage/documenШocument_info/2020-03/П/Tаможенная%o20служба%o20Россий-ской%20Федерации%20в%202019%20году .pdf (дата обращения: 26.10.2020).
5. Петрушина О.М., Меркулова А.И., Тер-Оганесян К.А. Анализ динамики показателей финансово-хозяйственной деятельности федеральной таможенной службы России // Вестник Академии знаний. 2020. № 36 (1). С.197-201. References:
1. Ministry of Finance of the Russian Federation [Electronic resource]. - Access mode: https://minfin.gov.ru/ru/ (accessed: 27.10.2020).
2. Consultant Plus [Electronic resource]. - Access mode: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_312362/ (accessed: 27.10.2020).
3. the accounting chamber of the Russian Federation [Electronic resource]. - Access mode: https://ach.gov.ru/up-load/pdf/budget/ФТС .pdf (accessed: 27.10.2020).
4. Annual collection "Customs service of the Russian Federation" 2019 [Electronic resource]. - Mode of access: https://cus-toms.gov.ru/storage/document/document_info/2020-03/11/Customs%20sluzhba%20russian%20feder-atsii%20B%202019%20godu. pdf (accessed: 26.10.2020).
5. Petrushina O. M., Merkulova A. I., Ter-Oganesyan K. A. Analysis of the dynamics of indicators of financial and economic activity of the Federal customs service of Russia // Bulletin Of the Academy of knowledge. 2020. No. 36 (1). Pp. 197-201.
DOI: 10.24412/2304-6139-2020-10672
О.Ф. Бочарова - доцент кафедры финансов, к.э.н., Кубанский государственный аграрный университет, [email protected],
O.F. Bocharova - Associate Professor of the Department of Finance, Candidate of Economics, Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin;
Л.С. Москалев - магистрант, Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина,
L.S. Moskalev - Master student, Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin.
ОСОБЕННОСТИ ПРОВЕДЕНИЯ АНАЛИЗА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗАЦИИ, ОРИЕНТИРОВАННОГО НА ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ БАНКРОТСТВА FEATURES OF THE ANALYSIS OF THE FINANCIAL STATE OF AN ORGAN-NIZATION, ORGANIZED ON BANKRUPTCY PREVENTION
Аннотация. Совершенствование методических подходов к оценке финансового состояния организаций определяется необходимостью унификации существующих методик оценки, а также необходимостью создания алгоритма для более легкого и оперативного проведения оценки. Выбор методических подходов к оценки финансового состояния и вероятности банкротства осложняется сложностью адаптации зарубежных методик и методик, разработанных в период становления рыночной экономики в России к условиям современной экономики, ограниченной санкциями, пандемией и мировым экономическими кризисом.
В статье предложен обобщенный алгоритм проведения финансового анализа, ориентированного на предупреждение вероятности банкротства. Предложенный алгоритм включает анализ финансового положения организации, анализ эффективности деятельности организации, анализ вероятности банкротства организации, обобщенное заключение и внесение рекомендации по совершенствованию работы организации. Предложенный алгоритм позволяет своевременно разработать и реализовать комплекс мероприятий предупреждению банкротства.
Abstract. Improvement of methodological approaches to assessing the financial condition of organizations is determined by the need to unify existing assessment methods, as well as the need to create an algorithm for easier and
faster assessment. The choice of methodological approaches to assessing the financial condition and the likelihood of bankruptcy is complicated by the complexity of adapting foreign methods and techniques developed during the formation of a market economy in Russia to the conditions of a modern economy limited by sanctions, a pandemic and the global economic crisis.
The article proposes a generalized algorithm for conducting financial analysis focused on preventing the likelihood of bankruptcy. The proposed algorithm includes an analysis of the financial position of the organization, analysis of the efficiency of the organization, analysis of the likelihood of bankruptcy of the organization, a generalized conclusion and making recommendations to improve the organization's work. The proposed algorithm allows timely development and implementation of a set of measures to prevent bankruptcy.
Ключевые слова: платежеспособность, финансовая устойчивость, деловая активность, рентабельность, вероятность банкротства.
Keywords: solvency, financial stability, business activity, profitability, probability of bankruptcy.
Финансовый анализ и оценка финансового состояния организации являются одним из инструментов эффективного управления финансовыми ресурсами хозяйствующих субъектов, реализуемыми по средствам расчета различных показателей, параметров, коэффициентов и мультипликаторов. Результаты финансовой оценки и анализа используются как самим хозяйствующим субъектом, так и внешними субъектами рынка при осуществлении различных сделок или для предоставления информации о финансовом состоянии организации третьим лицам.
Проведение комплексного финансового анализа хозяйственной деятельности организации позволяет выявить моменты финансового неблагополучия и своевременно разработать, и реализовать комплекс мер по предупреждению состояния банкротства.
Важнейшим инструментом предупреждения несостоятельности является ее предвидение, которое базируется на применении методов и подходов финансового анализа.
Изучение методик финансового анализа, предлагаемых различными авторами, позволило составить алгоритм, максимально ориентированный на предупреждение банкротства и сохранения остаточного уровня финансовой устойчивости.
В качестве основных этапов финансового анализа, ориентированного на предупреждение вероятности банкротства, определим:
1) анализ финансового положения организации;
2) анализ эффективности деятельности организации АПК;
3) анализ вероятности банкротства организации;
4) обобщенное заключение и внесение рекомендации по совершенствованию работы организации.
Анализ финансового положения включает расчет показателей платежеспособности и финансовой устойчивости, с дальнейшей оценкой результатов расчета.
В качестве показателей платежеспособности нами будут рассчитаны коэффициенты ликвидности, а для проведения боле взвешенной оценки проведена еще и оценка факторов повлиявших на изменение показателей (таблицы 1).
Таблица 1 - Динамика относительных показателей ликвидности
Показатели АО «ЛабХлеб» ОАО «Ахтырский хлебозавод» ЗАО «Славянский хлебозавод»
2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г.
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,20 0,25 0,27 4,52 4,44 6,69 0,054 0,005 0,003
Коэффициент быстрой ликвидности 1,94 2,14 2,25 4,52 4,44 6,69 0,054 0,005 0,003
Коэффициент текущей ликвидности 2,38 2,74 2,86 5,27 4,72 7,09 15,25 14,48 4,34
Коэффициент общей ликвидности 3,38 3,71 4,02 5,75 5,06 7,53 16,42 16,21 4,78
ДКоб.лик.дс - 3,70 4,07 - 3,31 5,96 - 16,26 4,78
Отклонение Коб.лик - 0,01 -0,05 - 1,74 1,58 - -0,05 0,00
ДКоб.лик.КФв - 3,83 4,48 - 5,06 7,53 - 16,21 4,78
Отклонение Коб.лик - -0,12 -0,46 - 0,00 0,00 - 0,00 0,00
ДКоб.лик.дз - 3,62 4,18 - 5,22 7,46 - 16,69 4,99
Отклонение Коб.лик - 0,09 -0,16 - -0,17 0,08 - -0,48 -0,22
ДКоб.лик.миз - 3,90 4,13 - 5,00 7,51 - 15,67 4,91
Отклонение Коб.лик - -0,18 -0,11 - 0,05 0,02 - 0,54 -0,13
ДКинв.кз - 3,70 3,18 - 7,38 6,32 - 16,47 15,20
Отклонение Коб.лик - 0,02 0,84 - -2,32 1,21 - -0,26 -10,42
При расчете коэффициента быстрой ликвидности нами учитывались денежные средства и краткосрочные финансовые вложения. Изучив методики предлагаемые различными авторами было выявлено, что абсолютную ликвидность в основном рассчитывают с учетом денежных средств и краткосрочных обязательств.
Нами были выделены два коэффициента, так как абсолютными, по нашему мнению, можно считать только денежные средства на текущих счетах и в кассе организации, а для использования денежных средств, размещенных на депозитном счете (краткосрочные финансовые вложения), необходимо врем (3-10 дней).
По произведенным расчетам (при нормативном уровне больше 0,3) у АО «ЛабХлеб» значение коэффициента быстрой ликвидности превышает нормативное значение и показывает, что на каждый рубль краткосрочных обязательств приходится 2 руб. 25 коп. быстро ликвидных активов. У ОАО «Ахтырский хлебозавод» и ЗАО «Славянский хлебозавод» значение коэффициента быстрой ликвидности совпадает со значением коэффициентом абсолютной ликвидности, так у организации краткосрочные финансовые вложения составляют только 1 тыс.руб.
При расчете коэффициента текущей ликвидности нами учитывались денежные средства, краткосрочные финансовые вложения и дебиторская задолженность (со сроком погашения в течении 12 месяцев). Допустимый уровень данного коэффициента составляет выше 1,2.
Произведенные расчета по исследуемым организациям показали, что у АО «ЛабХлеб» на каждый рубль текущих обязательств приходится 2 руб. 86 коп. активов, у ОАО «Ахтырский хлебозавод» на каждый рубль обязательств приходится 7 руб. 6 коп. активов, а у ЗАО «Славянский хлебозавод» на каждый рубль обязательств приходится 4 руб. 34 коп. активов. Аким образом в всех исследуемых организаций значения коэффициента выше допустимого диапазона.
Самым обобщающим коэффициентом ликвидности является коэффициент общей ликвидности, который учитывает всю совокупность оборотных активов. Допустимым считает величина, находящаяся в диапазоне 1,5-2.
По причине того, что у всех исследуемых организаций сумма запасов незначительная, то и уровень коэффициента общей ликвидности не сильно отличается от уровня коэффициента текущей ликвидности и превышает нормативное значение.
Так как коэффициент общей ликвидности является самым обобщённым показателем, то и факторный анализ мы будем проводить на основе элементов участвующих в расчете данного показателя.
Оценивая влияние каждой из участвующих в расчете составляющих у АО «ЛабХлеб» можно отметить практически равное участие в изменение коэффициента каждой составляющей. У ОАО «Ахтырский хлебозавод» наибольшее влияние на изменение коэффициента оказали изменения остатков денежных средств и изменение сумм краткосрочных обязательств. У ЗАО «Славянский хлебозавод» наибольшее влияние на изменение коэффициента оказали изменение суммы краткосрочных обязательств.
Оценку уровня ликвидности выбранных организаций, по заданному алгоритму, дополним расчетом и оценкой показателей финансовой устойчивости (таблица 2).
Таблица 20 - Динамика коэффициентов финансовой устойчивости
Показатели АО «ЛабХлеб» ОАО «Ахтырский хлебозавод» ЗАО «Славянский хлебозавод»
2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г.
Коэффициент обеспеченности собствен-
ными оборотными средствами 2,38 2,71 3,02 4,69 4,01 6,48 15,42 15,21 3,78
Коэффициент струк-
туры заемного капи-
тала 1,00 1,00 1,00 0,94 0,96 0,95 1,00 1,00 1,00
Коэффициент соотношения собственных и
заемных средств 0,25 0,22 0,18 0,16 0,19 0,13 0,05 0,05 0,17
Коэффициент маневренности собственного капитала 0,61 0,59 0,55 0,69 0,73 0,78 0,77 0,78 0,66
ДКмСК.ск - 0,60 0,51 - 0,99 1,02 - 0,77 0,62
Отклонение КмСК - 0,00 0,03 - -0,26 -0,24 - 0,01 0,04
ДКмСК.сос - 0,60 0,63 - 0,51 0,56 - 0,78 0,83
Отклонение КмСК - -0,01 -0,09 - 0,22 0,22 - 0,00 -0,17
По всем исследуемым организациям можно констатировать устойчивое финансовое состояние, но в тоже время организации не дополучают прибыль из-за слабого использования эффект финансового рычага (от заемных средств).
Анализ эффективности деятельности необходимо начинать с оценки динамики результатов деятельности в соответствии с формой №2 «Отчет о финансовых результатах» (таблица 3).
Таблица 3 - Динамика финансовых результатов деятельности, тыс.руб.
Показатели АО «ЛабХлеб» ОАО «Ахтырский хлебозавод» ЗАО «Славянский хлебозавод»
2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г.
Выручка 176 639 167 626 150 214 258 443 288 062 316 879 38 378 35 544 33 926
Себестоимость продаж 155 468 150 159 135 206 162 031 186 264 211 946 27 649 26 618 27 615
Коммерческие расходы 12 913 12 844 13 623 56 210 62 662 62 977 10 801 8 817 7 300
Прибыль от продаж 8 258 4 623 1 385 40 202 39 136 41 956 -72 109 -989
Проценты к получению 744 3 128 4 763 7 419
Прочие доходы 1 336 2 501 1 011 902 1 110 1 070 50 100 9
Прочие расходы 1 901 3 044 3 005 22 525 3 327 3 233 379 363 361
Прибыль (убыток) до налогообложения 7 693 4 080 135 21 707 41 682 47 212 -401 -154 -1 341
Текущий налог на прибыль 1 669 976 104 4 543 8 823 9 622 325 356 347
Чистая прибыль (убыток) 6 078 3 364 31 17 156 33 140 37 591 -928 -510 -1 688
Итогом все операций является чистая прибыль сумма которой у АО «ЛабХлеб» сокращается в 20 раз и на конец 2019 г., у ОАО «Ахтырский хлебозавод» сумма чистой прибыли увеличивается в 2 раза, а у ЗАО «Славянский хлебозавод» можно отметить увеличение чистого убытка в 3,3 раза.
В качестве основных расчетных показателей, отражающих эффективности деятельности организации, многие авторы определяют показатели рентабельности (таблица 4).
Таблица 4 - Динамика показателей рентабельности, %
Показатели АО «ЛабХлеб» ОАО «Ахтырский хлебозавод» ЗАО «Славянский хлебозавод»
2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г.
Рентабельность произ-
водственной деятель-
ности 26,3 14,5 0,1 61,0 101,2 104,1 -10,8 -6,0 -17,1
Рентабельность реали-
зованной продукции 5,3 3,1 1,0 24,8 21,0 19,8 -0,3 0,4 -3,6
Рентабельность про-
даж 4,7 2,8 0,9 15,6 13,6 13,2 -0,2 0,3 -2,9
Рентабельность акти-
вов 12,8 7,0 0,1 20,2 29,4 25,6 -3,0 -1,7 -5,4
Рентабельность вне-
оборотных активов 41,1 21,8 0,2 73,7 120,4 123,4 -13,3 -7,8 -21,6
Рентабельность обо-
ротных активов 18,6 10,4 0,1 27,8 38,9 32,3 -3,8 -2,1 -7,3
Рентабельность соб-
ственного капитала 16,3 8,7 0,1 23,2 34,6 29,6 -3,1 -1,8 -6,0
Основу расчета показателей рентабельности составляют различные уровни дохода - выручка, прибыль от продаж или чистая прибыль.
Еще одними показателями эффективности деятельности принято считать показатели деловой активности, которые отражают скорость оборачиваемости различных групп активов и различных источников финансирования. Причет оборачиваемость рассчитывается и оценивается через количество оборотов, совершаемых за год (раз.) и длительность одного оборота (дни) (таблица 5).
Таблица 5 - Динамика показателей деловой активности
Показатели АО «ЛабХлеб» ОАО «Ахтырский вод» хлебоза- ЗАО «Славянский вод» хлебоза-
2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г.
Коэффициенты оборачиваемости:
оборотных активов 5,41 5,19 5,19 4,18 3,38 2,72 1,59 1,48 1,46
денежных средств и
краткосрочных финансовых вложений 9,36 9,03 9,14 6,18 4,02 3,08 401,86 817,10 3084,18
дебиторской задолженности 43,86 35,68 33,00 18,10 39,66 50,83 1,71 1,63 1,62
запасов 20,34 21,03 22,03 45,41 45,85 45,22 23,70 18,02 16,42
совокупных активов 3,72 3,51 3,34 3,04 2,56 2,16 1,23 1,16 1,09
внеоборотных активов 11,93 10,85 9,35 11,10 10,47 10,40 5,50 5,40 4,33
собственного капи-
тала 4,73 4,34 4,01 3,49 3,00 2,49 1,29 1,22 1,21
заемного капитала 17,41 18,34 19,98 23,31 17,13 16,16 27,97 24,19 10,96
Продолжительность одного оборота в днях:
оборотных активов 67 70 70 87 108 134 230 246 250
денежных средств и
краткосрочных финансовых вложений 39 40 40 59 91 118 1 0 0
дебиторской задолженности 8 10 11 20 9 7 213 224 225
запасов 18 17 17 8 8 8 15 20 22
совокупных активов 98 104 109 120 143 169 297 314 334
внеоборотных активов 31 34 39 33 35 35 66 68 84
собственного капи-
тала 77 84 91 105 121 146 283 299 301
заемного капитала 21 20 18 16 21 23 13 15 33
Так, как для расчета показателей деловой активности за основы берется выручка, то и результат может быть только положительным и подвергаться колебаниям в привязке к динамике активов и источников обязательств.
Оценивая уровень эффективности деятельности можно отметить, что АО «ЛабХлеб» сокращая объемы производства снижает уровень полученной прибыли, что отражается и на сокращении деловой активности; ОАО «Ахтырский хлебозавод» наращивает объемы производства и как следствие повышает оборачиваемость активов и источников финансирования; ЗАО «Славянский хлебозавод» является убыточной организацией, а по результатам оценки деловой активности наблюдается тенденция замедления оборачиваемости под влиянием сокращения объема выручки.
Нами последовательно будут апробированы зарубежные и российские модели, а по итогу будет дано единое заключение для каждой исследуемой организации (таблица 6).
Зарубежные методики оценки вероятности банкротства достаточно сложено эффективно применять в условиях российской экономики. Однако они могут служить ориентиром для интерпретаций отдельных взаимосвязей и закономерностей.
Оценивая уровень банкротства по двум методикам Альтмана мы получили разнящиеся результаты для АО «ЛабХлеб» и ЗАО «Славянский хлебозавод». Так по двухфакторной модели Альтмана вероятность банкротства невелика (а точнее даже отсутствует), а по пятифакторной модели у данных организаций вероятность банкротства высокая. Данное обстоятельство можно объяснить тем что, у обеих организаций отсутствуют заемные средства и как следствие составляющая Х4 равна 0, что сказывается на арифметическом расчете и итоговом значении. А у ОАО «Ахтырский хлебозавод» заемные средства представлены отложенными налоговыми обязательствами (в незначительном объеме), что приводит к довольно большому значению показателя Х4.
Таблица 6 - Показатели оценки вероятности банкротства
Показа- АО «ЛабХлеб» ОАО «Ахты рский хлебозавод» ЗАО «Славянский хлебозавод»
тели 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г.
Двухфакторная модель Альтмана
XI 2,91 2,91 3,02 5,80 5,51 8,90 15,25 14,48 4,34
Х2 0,17 0,17 0,15 0,12 0,14 0,09 0,05 0,05 0,15
г = -0,3877 - 1,073Х1 + 0,0579Х2
Z -3,49 -3,49 -3,61 -6,60 -6,28 -9,93 -16,74 -15,92 -5,02
вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят-
ность ность ность ность ность ность ность ность ность
Оценка банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот-
значении ства ства ства ства ства ства ства ства ства
невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика,
г < 0 г < 0 г < 0 г < 0 г < 0 г < 0 г < 0 г < 0 г < 0
Пятифакторная модель Альтмана
Х1 0,69 0,67 0,62 0,73 0,77 0,81 1,29 1,26 1,42
Х2 0,13 0,07 0,00 0,18 0,25 0,23 -0,04 -0,02 -0,07
Х3 0,16 0,09 0,00 0,23 0,32 0,29 -0,02 -0,01 -0,06
Х4 0,00 0,00 0,00 398,72 429,42 348,88 0,00 0,00 0,00
Х5 3,66 3,56 3,51 2,75 2,19 1,95 1,60 1,48 1,51
г = 0,717Х1 + 0,847X2 + 3,107Х3 + 0,420X4 + + 0,0998Х5
Z 1,46 1,16 0,80 169,13 182,33 148,40 1,00 1,02 0,92
высокая высокая высокая вероят- вероят- вероят- высокая высокая высокая
Оценка вероятность вероятность вероятность ность банкрот- ность банкрот- ность банкрот- вероятность вероятность вероятность
значении банкрот- банкрот- банкрот- ства ства ства банкрот- банкрот- банкрот-
ства, ства, ства, невелика, невелика, невелика, ства, ства, ства,
г < 1,81 г < 1,81 г < 1,81 г > 2,7 г > 2,7 г > 2,7 г < 1,81 г < 1,81 г < 1,81
Модель Таффлера и Тишоу
Х1 0,84 0,55 0,21 3,36 1,95 2,41 -0,05 0,07 -0,21
Х2 3,38 4,63 5,57 5,41 5,42 8,06 16,42 19,47 5,76
Х3 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00
Х4 0,27 0,28 0,28 0,36 0,46 0,51 0,80 0,85 0,94
г = 0,53Х1 + 0,13X2 + 30,18Хз + 0,16X4
Z 0,93 0,94 0,88 2,78 2,00 2,57 2,24 2,71 0,79
вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят-
ность ность ность ность ность ность ность ность ность
Оценка банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот-
значении ства ства ства ства ства ства ства ства ства
невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика,
г > 0,3 г > 0,3 г > 0,3 г > 0,3 г > 0,3 г > 0,3 г > 0,3 г > 0,3 г > 0,3
Модель Фульмера
Х1 0,71 0,73 0,7457 0,84 0,82 0,87 0,60 0,60 0,52
Х2 3,66 3,56 3,51 2,75 2,19 1,95 1,25 1,17 1,06
Х3 0,23 0,10 0,00 0,32 0,37 0,32 -0,02 -0,01 -0,05
Х4 1,00 1,00 1,00 0,94 0,96 0,95 1,00 1,00 1,00
Х5 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00
Х6 0,20 0,18 0,15 0,13 0,15 0,11 0,05 0,05 0,15
Х7 3,94 3,86 3,81 3,94 3,86 3,81 3,94 3,86 3,81
Х8 3,38 3,71 4,02 5,41 4,85 7,17 16,42 16,21 4,78
Х9 3,89 3,61 2,13 3,89 3,61 2,13 3,89 3,61 2,13
Н = 5,528X1 + 0,212X2 + 0,073X3+1,27X4 +0,12X5 + 2,235X6 + 0,575X7 + 1,083Х8 + 0,984X9 - 3,075
Н 7,73 7,88 6,90 10,22 9,24 10,53 20,40 19,87 5,93
банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот-
Оценка значении ство ство ство ство ство ство ство ство ство
маловеро- маловеро- маловеро- маловеро- маловеро- маловеро- маловеро- маловеро- маловеро-
ятно, ятно, ятно, ятно, ятно, ятно, ятно, ятно, ятно,
г > 0 г > 0 г > 0 г > 0 г > 0 г > 0 г > 0 г > 0 г > 0
Модель Лиса
Х1 0,69 0,67 0,62 0,73 0,77 0,81 0,78 0,79 0,71
Х2 0,1709 0,10 0,03 0,43 0,30 0,26 0,00 0,00 -0,03
Х3 0,71 0,73 0,75 0,84 0,82 0,87 0,60 0,60 0,52
Х4 3,38 4,63 5,57 5,41 5,42 8,06 16,42 19,47 5,76
г = 0.063Х, + 0,092X2 + 0,057X3 + 0,001X4
Z 0,10 0,10 0,09 0,14 0,13 0,13 0,10 0,10 0,08
Оценка вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят-
значении ность ность ность ность ность ность ность ность ность
банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот-
ства ства ства ства ства ства ства ства ства
невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика,
г > 0,037 г > 0,037 г > 0,037 г > 0,037 г > 0,037 г > 0,037 г > 0,037 г > 0,037 г > 0,037
Модель Спрингейта
Показа- АО «ЛабХлеб» ОАО «Ахты рский хлебозавод» ЗАО «Славянский хлебозавод»
тели 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г.
Х1 0,69 0,67 0,62 0,73 0,77 0,81 0,78 0,79 0,71
Х2 0,16 0,09 0,00 0,23 0,32 0,29 -0,01 -0,01 -0,04
Х3 0,78 0,48 0,02 1,81 2,08 2,71 -0,28 -0,10 -0,28
Х4 3,66 3,56 3,51 2,75 2,19 1,95 1,25 1,17 1,06
Z = 1.03X, + 3,07X2 + 0,66Хз + 0,4X4
Z 3,17 2,69 2,06 3,76 4,02 4,30 1,08 1,20 0,84
вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- Есть
ность ность ность ность ность ность ность ность вероят-
Оценка банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- ность
значений ства ства ства ства ства ства ства ства банкрот-
невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, невелика, ства,
г > 0,862 г > 0,862 г > 0,862 г > 0,862 г > 0,862 г > 0,862 г > 0,862 г > 0,862 г > 0,862
Модель Давыдовой -Беликова
Х1 0,48 0,49 0,46 0,60 0,62 0,70 0,73 0,74 0,56
Х2 0,16 0,40 0,00 0,21 1,58 2,05 -0,03 -0,34 -0,36
Х3 3,66 3,56 3,51 2,75 2,19 1,95 1,25 1,17 1,06
Х4 0,04 0,02 0,00 0,11 0,18 0,18 -0,03 -0,02 -0,06
R = 8.38Хi + 1.0X2 + 0.054Хз + 0,63X4
Я 4,42 4,69 4,07 5,49 7,01 8,15 6,13 5,93 4,34
min степен min степен min степен min степен min степен min степен min степен min степен min степен
ь ь ь ь ь ь ь ь ь
Оценка значений банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот-
ства ства ства ства ства ства ства ства ства
(менее 10%) Z > 0,42 (менее 10%) Z > 0,42 (менее 10%) Z > 0,42 (менее 10%) Z > 0,42 (менее 10%) Z > 0,42 (менее 10%) Z > 0,42 (менее 10%) Z > 0,42 (менее 10%) Z > 0,42 (менее 10%) Z > 0,42
Модель Сайфулина-Кадыкова
Х1 0,70 0,73 0,75 0,82 0,79 0,86 0,94 0,94 0,79
Х2 3,38 3,71 4,02 5,75 5,06 7,53 16,42 16,21 4,78
Х3 3,66 3,56 3,51 2,75 2,19 1,95 1,25 1,17 1,06
Х4 18,01 19,80 22,88 21,58 14,35 18,20 26,32 24,00 7,20
Х5 0,18 0,09 0,00 0,25 0,29 0,25 -0,04 -0,02 -0,06
Z = 2Xi + 0,1X2 + 0,08X3 + 0,45X4 + 1,0X5
Z 10,32 11,11 12,48 12,39 9,02 11,07 15,43 14,37 5,32
Оценка вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят-
значений ность ность ность ность ность ность ность ность ность
банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот-
ства ства ства ства ства ства ства ства ства
низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая,г >
1 1 1 1 1 1 1 1 1
Модель Савицкой
Х1 1,00 1,25 1,39 1,00 1,12 1,12 1,00 1,20 1,21
Х2 0,70 0,59 0,54 0,83 0,72 0,77 0,94 0,78 0,66
Х3 3,72 3,51 3,34 3,04 2,56 2,16 1,23 1,16 1,09
Х4 0,13 0,07 0,00 0,18 0,25 0,23 -0,03 -0,02 -0,05
Х5 0,69 0,83 0,85 0,73 0,86 0,91 0,78 0,95 0,85
Z = 0,111Xi + 13,239X2 + 1,676Хз + 0,515X4 + 3,800X5
Z 18,31 16,96 16,15 18,99 17,31 17,51 17,53 16,02 13,84
Оценка вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят- вероят-
значений ность ность ность ность ность ность ность ность ность
банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот- банкрот-
ства ства ства ства ства ства ства ства ства
низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая, г > низкая,г >
8 8 8 8 8 8 8 8 8
Модель Савицкой для о рганизаций АПК
Х1 0,48 0,49 0,46 0,60 0,62 0,70 0,73 0,74 0,56
Х2 5,33 4,28 4,11 3,75 2,54 2,15 1,60 1,23 1,25
Х3 0,69 0,83 0,85 0,73 0,86 0,91 0,78 0,95 0,85
Х4 0,18 0,09 0,00 0,25 0,29 0,25 -0,04 -0,02 -0,06
Z = 1 - 0,98Х1 - 1,8Х2 - 1,83Х3 - 0,28Х4
г -10,38 -8,72 -8,41 -7,76 -5,84 -5,29 -4,01 -3,68 -3,34
организа- организа- организа- организа- организа- организа- организа- организа- организа-
Оценка значений ция финансово устойчива, г > 0 ция финансово устойчива, г > 0 ция финансово устойчива, г > 0 ция финансово устойчива, г > 0 ция финансово устойчива, г > 0 ция финансово устойчива, г > 0 ция финансово устойчива, г > 0 ция финансово устойчива, г > 0 ция финансово устойчива, г > 0
Таким образом пятифакторная модель для организаций, не использующих заемный капитала в качестве источников финансирования, является не результативной.
Модели Тафлера и Тишоу, модель Фульмера, модель Лиса, модель Спрингейта подтвердили низкий уровень вероятности банкротства всех исследуемых организаций.
Оценивая результаты оценки вероятности банкротства по моделям российских ученых Давыдовой -Беликова, Сайфулина-Кадыкова, Савицкой, так же можно констатировать вероятность банкротства менее 10%.
Однако не одна из представленных выше методик не учитывает отраслевую принадлежность организаций. Выбранные нами организации относятся к АПК и имеют специфику в ресурсной базе и источниках финансирования.
Для проведения взвешенной оценки нами дополнительно были использованы методики оценки вероятности банкротства предлагаемые Г.В. Савицкой.
Оценивая верность банкротства по модели Г.В. Савицкой можно отметить, что все исследуемые организации относятся к группе финансово устойчивых организаций с низко вероятностью банкротства.
Проведённая оценка финансового состояния, дополненная оценкой вероятности банкротства, позволяет руководству исследуемых организаций внести рекомендации по повышению эффективности деятельности:
- с целью оптимизации производственных затрат и сокращения потери производственного сырья рассмотреть возможность обновления основных производственных фондов;
- обновление основных производственных фондов также позволит наращивать объемы производства за счет выпуска новых наименований хлебных и кондитерских изделий (с пророщенными зернами, безглюте-новые и т.д.);
- рассмотреть возможность сотрудничества с научными институтами и лабораториями для применения в производстве новых видов сырья и технологических приемов;
- с целью реализации программы модернизации производственных линий разработать инвестиционную программу на 5 лет в которой рассмотреть возможности привлечения заемных средств на различных условиях (долгосрочных, краткосрочных, лизинговых);
- рассмотреть возможность предоставления на региональном уровне государственных гарантий, налоговых каникул и денежных дотаций на совершенствование производства социально значимой продукции.
Источники:
1. Бочарова О.Ф. Сравнительный анализ российских методов оценки вероятности банкротства на примере организаций АПК / Бочарова О.Ф., Шатохина И.Г., Левченко М.А. // Естественно-гуманитарные исследования. 2019. № 26 (4). С. 33-40.
2. Бочарова О.Ф. Вертикально-горизонтальный анализ финансовых результатов / О.Ф. Бочарова, Д.С. Кобозева //В сборнике: Современные проблемы и перспективные направления инновационного развития науки. сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции. 2018. С. 84-88.
3. Коломиец О.Н. Стратегический финансовый менеджмент и успех организации / Коломиец О.Н., Герасименко О.А. // Вектор экономики. 2019. № 2 (32). С. 11.
4. Тюпакова Н.Н. Оценка риска банкротства для организаций агропромышленного комплекса России / Н.Н. Тюпакова, О.Ф. Бочарова //В книге: Управление финансовыми рисками в цифровой экономике. Коллективная монография. Саратов, 2018. С. 138-151.
5. Тюпакова Н.Н. Оценка риска банкротства для организаций агропромышленного комплекса России / Тюпакова Н.Н., Бочарова О.Ф .// В книге: Управление финансовыми рисками в цифровой экономике. Коллективная монография. Саратов, 2018. С. 138-151.
6. Тюпакова Н.Н. Апробация методик оценки вероятности банкротства для организаций АПК / Тюпакова Н.Н., Бочарова О.Ф. // Экономика и предпринимательство. 2018. № 2 (91). С. 810-818.
7. Эмиралиева Е.Р. Необходимость оценки финансового состояния организации / Эмиралиева Е.Р., Захарян А.В. // Вектор экономики. 2018. № 10 (28). С. 81.
References:
1. Bocharova O.F. Comparative analysis of Russian methods for assessing the likelihood of bankruptcy on the example of agro-industrial complex organizations / Bocharova O.F., Shatokhina I.G., Levchenko M.A. // Natural-humanitarian research. 2019. No. 26 (4). S. 33-40.
2. Bocharova O.F. Vertical-horizontal analysis of financial results / O.F. Bocharova, D.S. Kobozeva // In the collection: Modern problems and promising directions of innovative development of science. collection of articles on the results of the International Scientific and Practical Conference. 2018.S. 84-88.
3. Kolomiets O.N. Strategic financial management and organizational success / Kolomiets O.N., Gerasimenko O.A. // Vector of the economy. 2019. No. 2 (32). P. 11.
4. Tyupakova N.N. Bankruptcy risk assessment for organizations of the agro-industrial complex of Russia / N.N. Tyupakova, O.F. Bocharova // In the book: Financial Risk Management in the Digital Economy. Collective monograph. Saratov, 2018.S. 138-151.
5. Tyupakova N.N. Assessment of bankruptcy risk for organizations of the agro-industrial complex of Russia / N.N. Tyupakova, O.F. Bocharova // In the book: Financial Risk Management in the Digital Economy. Collective monograph. Saratov, 2018.S. 138-151.
6. Tyupakova N.N. Approbation of methods for assessing the likelihood of bankruptcy for agro-industrial complex organizations / Tyupakova N.N., Bocharova O.F. // Economy and Entrepreneurship. 2018. No. 2 (91). S. 810-818.
7. Emiralieva E.R. The need to assess the financial condition of the organization / Emiralieva E.R., Zakharyan A.V. // Vector of the economy. 2018. No. 10 (28). P. 81.
