CC BY
61Scientific Journal Impact Factor
ПРИБЫЛЬНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ ИЛИ КАК ПРЕДВИДЕТЬ
БАНКРОТСТВО
Гафурова Умида Фатиховна старщий преподаватель кафедры "Финансы", ТФИ duda212307@gmail. com Гафурова Азизахон Фатиховна Докторант ТФИ g_aziza@mail. ru
Аннотация: в данной статье рассматриваются пути увеличения прибыли предприятия. А также анализ банкротства предприятия с помощью различных экономических моделей, которые способствуют предвидению ситуаций, приводящих к банкротству. Изучены факторы, влияющие на банкротство. Для полного анализа прибыльности и банкротства, объектом исследования было взято компания АК "Toshkentdonmahsulotlari", в ходе анализа были рассчитаны показатели, определяющие состояние оборотных средств и показатели характеризующие степень финансовой независимости. А также была использована модель Альтмана для расчёта риска банкротства.
Ключевые слова: прибыльность, рентабельность собственного капитала, анализ банкротства, риск банкротства, финансовая независимость.
Abstract: This article discusses ways to increase the profit of an enterprise. And also the analysis of the bankruptcy of an enterprise using various economic models that contribute to the foresight of situations leading to bankruptcy. The factors influencing bankruptcy have been studied. For a complete analysis of profitability and bankruptcy, the object of the study was the company JSC "Toshkentdonmahsulotlari", in the course of the analysis indicators were calculated that determine the state of working capital and indicators characterizing the degree of financial independence. And also the Altman model was used to calculate the risk of bankruptcy.
Key words: profitability, return on equity, bankruptcy analysis, bankruptcy risk, financial independence.
Когда предприятие только начинает свою деятельность, часто рассчитывается будущая прибыль и все усилия направлены на увеличения
ВВЕДЕНИЕ
Scientific Journal Impact Factor
прибыли. Но не мало важную роль играет анализ банкротства, так как анализируя данный показатель мы можем избежать допущения ошибок.
Прибыльность - это способность предприятия генерировать прибыль и вести рентабельную деятельность. Уровень прибыльности предприятия характеризуется коэффициентами рентабельности, важнейшие из которых:
• коэффициент рентабельности собственного капитала (уровень финансовой рентабельности),
• коэффициент рентабельности активов (уровень экономической рентабельности) [1].
Рентабельность собственного капитала (return on equity, ROE) -показатель чистой прибыли в сравнении с собственным капиталом организации. Это важнейший финансовый показатель отдачи для любого инвестора, собственника бизнеса, показывающий, насколько эффективно был использован вложенный в дело капитал. В отличие от схожего показателя "рентабельность активов", данный показатель характеризует эффективность использования не всего капитала (или активов) организации, а только той его части, которая принадлежит собственникам предприятия [1].
Рентабельность собственного капитала рассчитывается делением чистой прибыли (обычно, за год) на собственный капитал организации:
Особым подходом к расчету рентабельности собственного капитала является использование формулы Дюпона. Формула Дюпона разбивает показатель на три составляющие, или фактора, позволяющие глубже понять полученный результат:
Рентабельность собственного капитала (Формула Дюпона) = (Чистая прибыль / Выручка) * (Выручка / Активы) * (Активы / Собственный
капитал) = Рентабельность по чистой прибыли * Оборачиваемость активов * Финансовый леверидж
По усреднённым статистическим данным рентабельность собственного капитала составляем примерно 10-12% (в США и Великобритании). Для инфляционных экономик, таких как российская, показатель должен быть выше. Главным сравнительным критерием при анализе рентабельности собственного капитала выступает процент альтернативной доходности, которую мог бы получить собственник, вложив свои деньги в другой бизнес. Например, если
Scientific Journal Impact Factor
банковский депозит может принести 10% годовых, а бизнес приносит лишь 5%, то может встать вопрос о целесообразности дальнейшего ведения такого бизнеса.
Чем выше рентабельность собственного капитала, тем лучше. Однако как видно из формулы Дюпона, высокое значение показателя может получиться из-за слишком высокого финансового рычага, т.е. большой доли заёмного капитала и малой доли собственного, что негативно влияет на финансовую устойчивость организации. Это отражает главный закон бизнеса - больше прибыль, больше риск.
Рентабельность активов определяется как частное от деления чистой прибыли (или убытков), полученной за период, на общую величину активов организации за период [2].
ROA = ((чистая прибыль + процентные платежи) * (1 - налоговая ставка)) / активы предприятия *100%
Как видно из формулы, отображается вся прибыль предприятия до выплаты процентов по кредиту. А потом к сумме чистой прибыли добавляется сумма вычтенных процентов с учётом налога. Платежи за пользование заёмными средствами относятся к валовым издержкам, а доход инвесторов выплачивается из прибыли после вычета всех процентных платежей. Такие особенности расчёта связаны с тем, что при формировании активов используются два финансовых источника - собственные средства и заёмные. Следовательно, при формировании активов нет разницы, какой рубль пришёл в составе заёмных средств, а какой - был внесён собственником предприятия. Суть показателя рентабельности состоит в понимании, насколько эффективно была использована каждая единица привлечённых средств. По этой причине надо исключить из чистой прибыли величину процентных платежей, выплаченных до налога на прибыль.
В отличие от показателя «рентабельность собственного капитала», Return on Assets учитывает все активы организации, а не только собственные средства. Активы компании, которые используются для финансирования операционной деятельности, состоят из долговых обязательств и капитала. Чем выше значения коэффициента ROA, тем выше результативность
Scientific Journal Impact Factor
предприятия в создании прибыли с помощью активов. Это значит, что компания генерирует больше дохода при меньшем уровне инвестиций.
Для повышения прибыльности предприятия используют, во-первых, скрытые резервы компании и возможности бизнес-окружения, такие как:
• оптимизация затрат, организационных структур,
• получение налоговых льгот и преференций,
• реинжиниринг бизнес-процессов,
• увеличение продаж,
• развитие партнёрских отношений.
А теперь поговорим о банкротстве. Что определяет с собой анализ банкротства.
Анализ вероятности банкротства предприятия — одно из признанных направлений финансового анализа, а общая цель финансового анализа — оказание помощи в выработке обоснованных и эффективных управленческих решений. Оценка вероятности банкротства может проводиться менеджментом самого предприятия для выявления слабых мест и предотвращения банкротства. А также анализ нередко нужен банкам, инвесторам, прочим действительным и потенциальным контрагентам и кредиторам предприятия. Кроме того, результаты анализа финансового состояния компании изучаются судом в ряде других доказательств в деле о ее банкротстве.
Рентабельность собственного капитала=Чистая прибыль/ Собственный капитал
Oriental Renaissance: Innovative, R VOLUME 1 | ISSUE 4
educational, natural and social sciences 0 ISSN 2181-1784
Scientific Journal Impact Factor SJIF 2021: 5.423
Рисунок 1. Анализ вероятности банкротства
Общими признаками банкротства являются:
-неплатёжеспособность — состояние, когда предприятие не может расплатиться с кредиторами, погасить свою задолженность;
-нехватка денежных средств;
-преобладание расходов организации над ее доходами.
Кроме того, при ухудшении финансового положения предприятия объем обязательств нередко превышает стоимость имущества, увеличивается доля краткосрочной задолженности.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Для того чтобы выяснить, в каком состоянии находится предприятие, используются следующие коэффициенты оценки банкротства: коэффициенты рассчитаны по данным АК ,Toshkentdonmahsulotlari"
Сперва необходимо рассчитать показатели, определяющие состояние оборотных средств, а к ним относятся: коэффициент обеспеченности собственными средствами, в данном предприятии данный коэффициент составил -0,01595; 0,380912; 0,0037. Для нормального функционирования данный показатель должен быть больше 0,1 предприятие только 2018 году соответствовала этому показателю, так как прибегла долгосрочному займу. Следующий показатель Коэффициент обеспеченности материальных запасов собственными оборотными средствами 1,35565; 1,628741; 1,391145, хотя допустимая норма 0,6-0,8 так как не должно быть излишков запаса на складе, но и нехватка запасов останавливает производство. Как видно по
Scientific Journal Impact Factor
коэффициентам в предприятии простой товарно-материальных запасов. Коэффициент манёвренности собственного капитала (Км): 3,97028; 1,923426; 3,898923 данный коэффициент показывает насколько мобильны собственные источники средств организации с финансовой точки зрения. Оптимальный уровень Км равен 0,5.
Теперь рассчитаем показатели, характеризующие степень финансовой независимости, а именно коэффициент автономии: 0,198664116; 0,456460462; 0,204729368 Этот коэффициент свидетельствует о перспективах изменения финансового положения в ближайший период. Оптимальное значение коэффициента - 0,6. это означает, что сумма собственных средств предприятия составляет 60% от суммы всех источников финансирования. Высокий уровень коэффициента автономии отражает стабильное финансовое положение организации, благоприятную структуру её финансовых источников и низкий уровень финансового риска для кредиторов. Такое положение служит защитой от больших потерь в периоды депрессии и гарантией получения кредита для самой организации [1].
Ещё один коэффициент, характеризующий независимость — это коэффициент соотношения заёмных и собственных средств: 5,033621683; 2,190770248; 4,884497068, коэффициент показывает какая часть деятельности организации финансируется за счёт собственных средств, а какая - за счёт заёмных.
Повышение коэффициента свидетельствует о недостаточности собственных источников средств предприятий для покрытия своих потребностей в оборотных средствах. Принято считать, если коэффициент соотношения заёмных и собственных средств имеет значение больше единицы, то это свидетельствует о несостоятельности предприятия по этому показателю.
Кроме расчётов этих показателей очень часто рассчитывается коэффициент прогноза банкротства - показывает долю чистых оборотных активов в стоимости всех средств предприятия. Рассчитывается как отношение разности оборотных средств и краткосрочных пассивов к итогу баланса. Снижение показателя свидетельствует о том, что предприятие испытывает финансовые затруднения. Но есть и другие методы расчёта риска банкротства, как например модель Альтмана.
Впервые Z-моделъ Альтмана, для компаний, акции которых котируются на бирже, была опубликована в работе Э. Альтмана «Финансовые коэффициенты,
Scientific Journal Impact Factor
дискриминантный анализ и прогноз корпоративного банкротства» в 1968 году. Модель Альтмана за 1968 год включала данные финансового положения 66 предприятий, половина из которых обанкротилась, а другая половина продолжала успешно работать. В 1983 году в статье Э. Альтмана «Трудности корпоративных финансов» была опубликована модель для предприятий, у которых акции не котируются на бирже. В 1993 году Э. Альтман в своей книге «Трудности корпоративных финансов и банкротство» предоставил свою модель для непроизводственных компаний. В 2003 году вышла статья Альтмана «Управление кредитным риском: задача на новое тысячелетие», описывающая модель Альтмана для развивающихся рынков. В 2007 году Э. Альтман и Д. Сабато в статье «Моделирование кредитного риска для МСП: данные рынка США» была представлена logit-модель, разработанная на основе выборки 120 банкротов и 2010 не банкротов в США [3].
Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, двух лет — до 83%, что говорит о достоинстве данной модели. Недостаток этой модели заключается в том, что ее, по существу, можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах, для которых возможно получить объективную рыночную оценку собственного капитала (КА). Имеется опыт применения индекса Z для отечественных компаний нефтяного комплекса[4].
Z-модель Альтмана строится с применением аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis). В общем случае формула получения значения скоринга выглядит как обычный многочлен:
Где, А1...Ап - весовые коэффициенты, характеризующие значимость факторов риска; Х1...Хп - факторы риска, определяющие кредитоспособность заемщика; Ъ - значение оценки скоринга.
Эта формула применяется для расчета значения кредитного скоринга, или численного значения, характеризующего качество кредитоспособности заемщика. Именно такая (или аналогичная) формула - ядро практически любой существующей системы скоринга, в том числе и в модели Альтмана [5].
Z = A1X1 + A2X2 + ... + AnXn
Scientific Journal Impact Factor
Самая популярная модель Альтмана, именно она была опубликована ученым 1968 году. Формула расчета пятифакторной модели Альтмана имеет вид:
где х1 — оборотный капитал / сумма активов; x2 — нераспределенная прибыль / сумма активов; x3 — прибыль до уплаты налогов / сумма активов; x4 — рыночная стоимость акций/ заемный капитал; x5 — объем продаж / сумма активов.
В результате проведенных расчетов было обнаружено, что все фирмы, имеющие значение Ъ-счета больше 2,99, являются «устойчивыми», а фирмы, значение Ъ-счета которых меньше 1,81, — банкротами. Таким образом «зона неведения» или «зона ошибок» находится в интервале [1,81; 2,99]. На основании дальнейших расчетов была выведена средняя точка или оптимальная точка отсечения, равная 2,675, и правило классификации, которое гласит: чем выше значение Ъ-счета, тем меньше риск наступления банкротства: Ъ < 1,8 — высокая вероятность банкротства;
Ъ = (1,81-2,7) - средняя вероятность банкротства; Ъ = (2,71-2,9) - возможно банкротство;
Z > 2,9 — вероятность банкротства мала, предприятие характеризуется достаточно устойчивым финансовым положением. Однако при всех достоинствах данной модели следует отметить, что разработанные модели прогнозирования банкротства построены на основе изучения поведения фирм в условиях западного развития, что не соответствует условиям развития экономики стран Центральной Азии.
Построение подобных моделей для отечественной экономики является проблематичным, во-первых, из-за несовершенства нормативной базы банкротства предприятий; во-вторых, из-за отсутствия учета многих факторов, влияющих на финансовую устойчивость предприятий. Кроме того, наряду с профессионализмом и интуицией аналитика, исследующего предприятие, значительную роль играет качество финансово-отчетной документации и
Z = 1,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + Х5
Scientific Journal Impact Factor
степень информативности статистических данных и коэффициентов, на которые опираются модели.
Рассчитав показатели по модели Альтмана, получаем следующее: за 2017 год -2,282828021 это говорит о том, что вероятность того, что предприятие на грани банкротства высока.
За 2018 год-2,831916926, ситуация улучшилась; за 2019 год 2,356241296 предприятие вернулась к средней вероятности банкротства.
Часто говорят, что весовые коэффициенты и пороговые значения показателей в модели Альтмана рассчитаны на основе американских аналитических данных 1960- 70-х гг., в связи с чем они не соответствуют специфике современной экономике[6].
Можно отметить тот факт, что данная модель является не единственной для расчёта риска банкротства и, соответственно рассчитать несколькими моделями позволить получить более достоверную информацию.
Модель О.П. Зайцевой в данной модели рассматриваются Куп -коэффициент убыточности, Кз - соотношение кредиторской и дебиторской задолженности, Кс - соотношение краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов; Кур - убыточность реализации продукции, К фр -соотношение собственного и заемного капитала; Кзаг - коэффициент загрузки активов. Достоинствами данного метода является простота и понятность построения данной модели, но весовые коэффициенты являются не совсем обоснованными, так как определены без учета поправки на относительную величину значений отдельных коэффициентов [7].
Модель У. Бивера в данной модели участвуют показатели как: рентабельность активов, удельный вес заемных средств в пассивах, коэффициент текущей ликвидности, доля чистого оборотного капитала в активах, коэффициент Бивера. Данная модель дает максимальную возможность прогнозирования банкротства на временном интервале до 5 лет, но значения факторов существенно отличаются в силу особенностей экономик разных стран, поэтому механическое использование модели приводит к значительным отклонениям прогноза от реальности [8].
ВЫВОДЫ
Анализ финансовой устойчивости показал, что значение излишков и недостаток общей величины основных источников формирования запасов
Scientific Journal Impact Factor
затрат является отрицательным значением, что свидетельствует о неустойчивом финансовом состоянии предприятия. Рассчитанные значения коэффициента автономии для предприятия оказались меньше нормальной величины, что говорит о непривлекательности предприятия для инвесторов и кредиторов. Найденные значения коэффициента независимости свидетельствуют о том, что большая часть активов предприятия в виде различного имущества финансовых активов сформированы за счет привлечения заемных средств. Также расчёты по показателям Альтмана также, показывают склонность предприятия к банкротству, но необходимо учесть и те факторы, что данная модель может не точно отражать ситуацию из-за различий экономики западных стран и стран Азии.
Тем не менее предприятие должно пересмотреть план производства продукции учитывая ограниченность в материальных ресурсах.
1. Шагиясов Т.Ш., Сагдиллаева З.А. «Финансовый и управленческий анализ»: задачник и методические указания. Ташкент 2004
2. Красс М. С., Чупрынов Б. П.Математика в экономике. Математические методы и модели: учебник. М.: Финансы истатистика, 2007. 544 с.
3. https://ru.wikipedia.org/wiki
4. Шадрина Г. В., Богомолец С. Р., Косорукова И. В. Комплексный экономический анализорганизации. М. : Академический Проект, 2005.
5. http s: //afdanalyse.ru/publ/finansovyj _analiz/1 /bankrot_ 1 /
6. Журова Л.И., Шехтман А.Ю. «Банкротство предприятий: причины и методы прогнозирования», 2011
7. https://afdanalyse.ru/publ/finansovyj_analiz/1/model_zajcevoj/13 -1-0-108
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ (REFERENCES)
