Научная статья на тему 'Рейтинг финансово-экономического состояния сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края на основе нечетких продукционных систем'

Рейтинг финансово-экономического состояния сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края на основе нечетких продукционных систем Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
712
83
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
РЕЙТИНГ / КРЕДИТОСПОСОБНОСТЬ / ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ / СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО / ИНТЕЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ / НЕЧЕТКИЕ ПРОДУКЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ / RATING / CREDITWORTHINESS / INVESTMENT ATTRACTIVENESS / AGRICULTURE / INTELLIGENT SYSTEMS / FUZZY PRODUCTION SYSTEMS

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Коваленко Анна Владимировна, Уртенов Махамет Хусеевич, Громов Владислав Владимирович

В статье дается обзор основных методик присвоения рейтинга кредитоспособности предприятий, описан алгоритм собственной методики оценки кредитоспособности и инвестиционной привлекательности сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края с использованием современных математических моделей. Представлен рейтинг 30 сельскохозяйственных предприятий различных форм собственности и масштаба

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Коваленко Анна Владимировна, Уртенов Махамет Хусеевич, Громов Владислав Владимирович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

RATING OF FINANCIAL AND ECONOMIC STATUS OF AGRICULTURAL ENTERPRISES OF KRASNODAR REGION BASED ON FUZZY PRODUCTION SYSTEMS

The article provides an overview of the basic rating methodologies, describes an algorithm of the own methodology for estimation the creditworthiness and investment attractiveness of the agricultural enterprises of Krasnodar region, using modern mathematical models. The rating of 30 agricultural enterprises of various patterns of ownership and scale is presented. The rating of 30 agricultural enterprises of various patterns of ownership and scale is presented

Текст научной работы на тему «Рейтинг финансово-экономического состояния сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края на основе нечетких продукционных систем»

УДК 658:338.43(470.620)

РЕЙТИНГ ФИНАНСОВОЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ПРОДУКЦИОННЫХ СИСТЕМ

UDC 658:338.43(470.620)

RATING OF FINANCIAL AND ECONOMIC STATUS OF AGRICULTURAL ENTERPRISES OF KRASNODAR REGION BASED ON FUZZY PRODUCTION SYSTEMS

Коваленко Анна Владимировна к.э.н., доцент.

Kovalenko Anna Vladimirovna Cand.Econ.Sci., assistant professor

Уртенов Махамет Хусеевич д.ф.-м.н., профессор

Громов Владислав Владимирович студент

Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия

В статье дается обзор основных методик присвоения рейтинга кредитоспособности предприятий, описан алгоритм собственной методики оценки кредитоспособности и инвестиционной привлекательности сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края с использованием современных математических моделей. Представлен рейтинг 30 сельскохозяйственных предприятий различных форм собственности и масштаба

Urtenov Mahaet Khuseevich Dr.Sci.(Phys.-Math.), professor

Gromov Vladislav Vladimirovich student

Kuban State University, Krasnodar, Russia

The article provides an overview of the basic rating methodologies, describes an algorithm of the own methodology for estimation the creditworthiness and investment attractiveness of the agricultural enterprises of Krasnodar region, using modern mathematical models. The rating of 30 agricultural enterprises of various patterns of ownership and scale is presented. The rating of 30 agricultural enterprises of various patterns of ownership and scale is presented

Ключевые слова: РЕИТИНГ, Keywords: RATING, CREDITWORTHINESS,

КРЕДИТОСПОСОБНОСТЬ, ИНВЕСТИЦИОННАЯ INVESTMENT ATTRACTIVENESS, ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ, СЕЛЬСКОЕ AGRICULTURE, INTELLIGENT SYSTEMS,

ХОЗЯЙСТВО, ИНТЕЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, FUZZY PRODUCTION SYSTEMS НЕЧЕТКИЕ ПРОДУКЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Показатели рейтинга в компактной и емкой форме характеризуют состояние и перспективные тенденции изменения деятельности предприятия, банка, региона, страны, играя роль индикаторов для принятия решений, установления и поддержания деловых отношений. Текущий уровень рейтинга и динамика его изменения служат сигналами для сохранения, расширения или свертывания сотрудничества. Таким образом, рейтинг создает портрет субъекта, написанный независимым и объективным наблюдателем.

Не располагая исчерпывающими данными о текущем состоянии предприятия, в особенности о его реальной кредитоспособности, потенциальные инвесторы воздерживаются от вложения средств в активы компании, а акционеры не имеют возможности правильно оценить риски.

В то же время на российском финансовом рынке теме кредитных рейтингов уделяется недостаточное внимание. Для привлечения западных и российских инвесторов предприятиям и регионам необходимо обеспечение информационной прозрачности, которое может быть достигнуто за счет системы рейтингов. Наличие независимой экспертной оценки необходимо в современных условиях для Российской экономики. Особенно актуально наличие рейтингов, оценочной системы, опирающейся на современный математический аппарат, современные информационные технологии, нелинейные математические модели и интеллектуальные системы.

Развитие агропромышленного комплекса является приоритетным направлением в развитии экономики Российской Федерации. Кубань уже давно и по праву называют «жемчужиной» России, ее главной житницей и лидером в агропромышленном комплексе страны. Сельское хозяйство является системообразующей отраслью Краснодарского края.

На фоне последнего экономического кризиса произошли значительные изменения в стратегии развития сельского хозяйства страны. Одним из приоритетных национальных проектов является «Развитие АПК». Это влияет на изменение взаимоотношений с собственниками, государством и контрагентами по сделкам, что, в свою очередь, влечет за собой расширение круга лиц, заинтересованных в проведении финансового анализа и оценки финансового состояния предприятий этого комплекса. Изменение ситуации должно вывести финансовый анализ на новую качественную ступень развития, что может быть достигнуто за счёт совершенствования содержания, методологии и методики оценки

финансового состояния предприятия, такими современными методами, как нечеткие продукционные системы.

Целью данной работы является проведение анализа основных методик построения рейтинга, разработка нечеткой продукционной системы «НПС Агро-23» для оценки финансово-экономического состояния сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края и создание эффективной и адекватной комплексной системы «AgroRate» для построения рейтингов с использованием нечетких множеств. Построение собственного рейтинга «Агро-23» сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края на основе разработанного программного комплекса.

Кредитный рейтинг решает следующие задачи:

Во-первых, раскрытие информации. Кредитный рейтинг — это источник информации для инвестора, расширяющий инвестиционные горизонты. В США практически всем публичным эмиссиям присваиваются рейтинги. С середины 70-х гг. использование рейтингов стало общепринятой практикой на других крупных рынках, в частности, в Великобритании, Франции, Германии, Испании, Швеции, Японии. В конце 80-х- начале 90-х гг. кредитные рейтинги распространились на многие страны Азии, Восточной Европы и Латинской Америки.

Во-вторых, установление ограничений на кредитный риск. Рейтинг используется инвесторами как точка отсчета для установления ограничений типа «да/нет» или «покупать/не покупать». Например, в западной практике одни пенсионные фонды обусловливают для управляющих своих портфелей покупку финансовых инструментов рейтингом определенного уровня, другие устанавливают, что либо менеджеры не должны покупать не имеющие рейтинга долговые обязательства либо должны ограничивать количество обязательств с низким рейтингом в их инвестиционном портфеле. Некоторые

инвестиционные институты формируют «buy lists» — листы покупок, где финансовые инструменты взвешены по рейтинговым категориям.

В-третьих, формирование объективной оценки компании-эмитента в глазах инвесторов и обеспечение доступа к капиталу. На современных мировых рынках рейтинг имеет эффект «кредитного паспорта», который может обеспечить доступ к международному фонду заемного капитала, и повысить ликвидность его долговых обязательств финансирования и расширение контроля за его условиями.

В-четвертых, использование рейтинга в качестве инструмента регулирования. В ряде стран существуют требования регулирующих органов, согласно которым наличие рейтингов является обязательным при эмиссии некоторых типов ценных бумаг. Так, например, в соответствии с требованиями американской Комиссии по ценным бумагам и биржам, портфели коммерческих бумаг фондов денежного рынка в США на 95% должны состоять из бумаг, имеющих рейтинги не ниже определенного уровня (в частности, А-l/Рrime-l).

Наиболее важными ориентирами для иностранных инвесторов являются международные кредитные рейтинги трех агентств - Standard & Poor's, Moody's Investors Service и Fitch Ratings. Каждое из этих агентств ведет постоянный мониторинг всех важных рыночных факторов, производит сбор экономических и политических данных, на основании анализа которых и присваивается рейтинг.

Долгосрочный рейтинг Standard & Poor's оценивает способность эмитента своевременно и в полном объеме исполнять свои долговые обязательства. Шкала долгосрочных рейтингов варьируется от наивысшей категории - ААА до самой низкой - D. Рейтинги в интервале от АА до ССС могут быть дополнены знаком "+" или "-", обозначающим промежуточные рейтинговые категории по отношению к основным категориям.

Краткосрочный рейтинг представляет собой оценку вероятности своевременного погашения краткосрочных обязательств. Краткосрочные рейтинги также имеют диапазон от А-l - для обязательств наивысшего качества до D - для обязательств самого никого качества. Рейтинги внутри категории А-l могут содержать знак "+" для выделения более надежных обязательств в данной категории.

Различным степеням риска соответствуют три группы рейтинга: инвестиционный, спекулятивный и дефолтный. Самой большой подгруппой является спекулятивная группа рейтингов. Прогноз рейтинга показывает возможное направление движения рейтинга в ближайшие 2-3 года.

Кредитный рейтинг компаний-заемщиков складывается из двух основных компонентов: анализ бизнеса и анализ финансового профиля. Рейтинг компании не сводится к простому расчету финансовых показателей.

Методика определения долгосрочных рейтингов по национальной шкале агентством Moody's Investors Service во многом схожа с системой рейтингов Standard & Poor's. Основными ориентирами для определения уровня рейтинга агентством Moody's являются следующие экономические условия:

• уровень поддержки суверенным правительством региональных администраций, в том числе предоставление гарантий по их обязательствам;

• состояние экономики регионов, способность местных

администраций генерировать доходы и обслуживать свой долг;

• финансовое состояние местной администрации; бюджетная

система регионов, структурная основа доходов и расходов;

• политическая ситуация.

Основной проблемой при использовании зарубежных методик присвоения рейтингов, на наш взгляд, является специфика российской сельскохозяйственной отрасли ???ссылка.

Помимо рейтингов международных рейтинговых агентств, в настоящее время активно развивается российская система рейтингования. Однако следует отметить, что ни у одного российского рейтингового агентства не сформировано настолько четкой и прописанной методологии, чтобы составить конкуренцию международным рейтингам.

Согласно методологии рейтингового агентства АК&М рейтинг кредитоспособности предприятия определяется в следующем порядке:

1. Определение рейтинговых баллов критериев кредитоспособности с учетом порогового значения и оценочной шкалы;

2. Определение рейтинговых баллов групп факторов кредитоспособности, на основании значений рейтинговых баллов входящих в данную группу критериев кредитоспособности;

3. Определение интегрального уровня кредитоспособности на основании значений рейтинговых баллов всех рассматриваемых в данной методике групп факторов;

4. Определение Рейтинга кредитоспособности предприятия на основании значения интегрального уровня кредитоспособности в соответствии с национальной рейтинговой шкалой.

В работе Л. В. Донцовой и Н. А. Никифоровой предложена следующая система показателей и их рейтинговая оценка, выраженная в баллах:

I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющем быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

III класс - проблемные предприятия. Здесь вряд ли существует риск потери средств, но полное получение процентов представляется сомнительным;

IV класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные;

VI класс - кризисные предприятия.

Общеэкономический рейтинг (Клуб «АГРО-300») определяется на основе двух показателей:

- выручка от реализации сельскохозяйственной продукции;

- прибыль от реализации сельскохозяйственной продукции.

Для того чтобы нивелировать влияние погодных условий на результаты хозяйствования, рейтинг рассчитывается на основе среднегодовых данных за три года. Сначала определяется место, которое занимает каждое сельхозпредприятие по каждому из приведенных показателей в отдельности. Для этого все крупные и средние сельхозпредприятия России ранжируются по каждому показателю. Затем места, занимаемые данным предприятием по каждому показателю, складываются, и проводится ранжировка всех сельхозпредприятий по сумме занимаемых мест.

При использовании отечественных методик присвоения рейтингов, по нашему мнению, следует отметить следующие недостатки:

• Несформированная методология построения рейтинга, которая составит конкуренцию международным рейтингам.

• Они иногда представляют собой то, что принято называть рэнкингом, т. е. простое ранжирование.

Для решения задачи оценки инвестиционной привлекательности и кредитоспособности предприятий сельскохозяйственной отрасли целесообразно использовать подходы, основанные на использовании современных математических моделей, таких как нечеткие продукционные системы.

Разработка нашей модели оценки финансово-экономического состояния предприятия на основе нечетких продукционных систем, состояла из 4 этапов.

Этап 1. Объект анализа. В качестве объекта исследования были взяты данные 150 предприятий агропромышленного комплекса Краснодарского края. Причем 80 из них являются предприятиями среднего и малого бизнеса.

В качестве анализируемых данных используется публичная бухгалтерская отчетность за 2007-2009 года:

-форма 1 (бухгалтерский баланс);

-форма 2 (отчет о прибылях и убытках).

Стоит отметить, что мы использовали как ежеквартальную, так и годовую отчетность. Заметим, что годовая отчетность представляет собой кумулятивные данные по выручке, себестоимости и чистой прибыли.

Этап 2. Финансовые коэффициенты. Для анализа финансовоэкономического состояния предприятия использовались 15 показателей, предложенные в работе [1]: Ь1 - быстрый коэффициент ликвидности, Ь3 -коэффициент покрытия запасов, Р1 - текущий коэффициент ликвидности, Б1 - коэффициент финансовой зависимости, Б2 - коэффициент автономии собственных средств, Б3 - обеспеченность запасов собственными оборотными средствами, Б4 - индекс постоянного актива, А2 -оборачиваемость активов, А4 - оборачиваемость кредиторской задолженности, А5 - оборачиваемость дебиторской задолженности, А6 -оборачиваемость запасов, R1 - общая рентабельность, R2 - рентабельность

активов, R3 - рентабельность собственного капитала, R4 - рентабельность продукции. Коэффициенты разбиты на 4 группы: ликвидность-

платежеспособность, финансовая устойчивость, деловая активность, рентабельность.

Специфика ведения российской финансовой отчетности такова, что данные по выручке, себестоимости и чистой прибыли оказываются совершенно несопоставимыми между собой в поквартальном разрезе для сельскохозяйственных предприятий. Соответственно необходимо производить предобработку полученных данных, переходя от результатов нарастающим итогом к поквартальным операционным результатам. Также есть смысл рассматривать годовую бухгалтерскую отчетность отдельным образом, т.е. проанализировать финансовые коэффициенты в разрезе годовых значений. Таким образом, независимо от вида отчетности, можно получить адекватную оценку финансового состояния предприятия.

Этап 3. Построение гистограмм и лингвистический анализ. Для каждого предприятия были рассчитаны, указанные выше 15 финансовых коэффициентов. Далее были построены гистограммы кластеризации для каждого финансового коэффициента. Гистограмма для коэффициента Ь3 (коэффициент покрытия запасов) приведена на рисунке 1.

L3

Рисунок 1 - Г истограмма коэффициента L3

Аналогично [3] мы выделили 5 нечетких классов: очень низкий уровень фактора (ОН) - низкий уровень фактора (Н) - средний уровень фактора (Ср) - высокий уровень фактора (В) - очень высокий уровень фактора (ОВ). Чтобы провести нечеткую классификацию, необходимо ввести классификатор, основанный на нечетких трапециевидных числах. Верхние основания трапеций характеризуют абсолютную уверенность эксперта в классификации, а наклонные ребра этих трапеций выражают снижение степени уверенности эксперта в классификации вплоть до нуля. Нечеткий классификатор представлен на рисунке 2.

Интервал значений

Рисунок 2 - Нечеткий классификатор Проведя нечеткую классификацию полученных гистограмм, и, учитывая среднеотраслевые значения коэффициентов (в силу того, что анализировались не все предприятия АПК края), были получены результаты, которые представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Классификатор по 15 факторам модели

Коэффициент ОН1 ОН2 Н1 Н2 С1 С2 В1 В2 ОВ1 ОВ2

Ь1 - быстрый коэффициент ликвидности 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,8 1,6 2 2,4 3

Ь3 - коэффициент покрытия запасов 0 20 40 60 80 120 160 200 280 300

Р1 - текущий коэффициент 0 0,3 0,7 1,4 2,1 2,7 3,4 4,1 4,7 5

ликвидности

Б1 - коэффициент финансовой зависимости 3 2,8 2,4 2 1,2 0,8 0,4 0,2 0,1 0

Б2 - коэффициент автономии собственных средств 0 0,13 0,26 0,39 0,53 0,66 0,79 0,87 0,93 1

Б3 - обеспеченность запасов собственными оборотными средствами 0 0,1 0,27 0,53 0,8 1,06 1,33 1,6 1,86 2

Б4 - индекс постоянного актива 2 1,5 1,33 1,16 1 0,8 0,6 0,5 0,33 0

А2 - оборачиваемость активов 0 0,05 0,09 0,13 0,17 0,22 0,25 0,3 0,33 1

А4 - оборачиваемость кредиторской задолженности 0 0,1 0,4 0,9 1,2 1,5 1,9 2,1 2,7 3

А5 - оборачиваемость дебиторской задолженности 0 0,6 0,95 1,29 1,6 1,9 2,3 2,5 2,8 3

А6 - оборачиваемость запасов 0 0,3 0,4 0,5 1 1,5 2 3 4 5

Ю - общая рентабельность 0 1 5 7 10 15 20 25 27 30

Я2 - рентабельность активов -2 -1 -0,5 0 1 2 2,5 3 4 5

Я3 - рентабельность собственного капитала -2 -1 0 0,5 1 1,5 2 2,9 4 5

Я4 - рентабельность продукции 0 1 5 12,5 15 20 27 35 40 50

Таблица 1 содержит значения трапециевидного нечеткого классификатора, представленного на рисунке 2. Столбцы ОН1 и ОН2 характеризуют верхнее основание трапециевидного нечеткого значение «очень низкое», столбец ОН1 содержит начальное значение, а столбец ОН2 конечное значение. Столбец Н1 и Н2 характеризуют класс «низкое значение» для каждого коэффициента, С1 и С2 - «среднее значение», В1 и В2 = «высокое значение», ОВ1 и ОВ2 - «очень высокое значение».

Этап 4. Построение НПС. Для данного исследования нами была построена нечеткая продукционная система «Агро-23» (рис. 3),

адаптированная к особенностям предприятий агропромышленного типа

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Краснодарского края. Эта продукционная система является экспертной системой, содержащей 3875 правил нечеткого вывода с трапицевидными функциями принадлежности. В работе [1] было показано, что эта система правил является полной и не противоречивой.

Система нечеткого вывода

Редактор правил

Редактор функции принадлежности

Средства просмотра нечеткой модели

Просмотр правил

Просмотр поверхности нечеткого вьвода

Рисунок 3 - Нечеткая продукционная система «Агро-23»

Нечёткие лингвистические продукционные правила основаны на нечётких множествах и нечётких отношениях, модифицирующих лингвистические переменные. Для создания системы нечёткого вывода ликвидности и платежеспособности было создано l25 (по трём входным переменным). Для модели финансовой устойчивости - 625 нечётких лингвистических продукционных правил. Аналогично для модели рентабельности и деловой активности, а так же системы нечёткого вывода интегрированного показателя по 625 правил в каждом. Структура базы нечётких продукционных правил имеет тип MISO (Multi Inputs - Single Output).

Нечеткая продукционная система «Агро-23» создана по принципу «двойной свертки» (рис. 2). Таким образом, НПС «Агро-23» содержит 5 нечетких продукционных систем, взаимодействие которых реализуется с помощью функции rate (рис. 3).

НПС

Rate

г \ \

НПС LP НПС F НПС А НПС R

- J v >

Рисунок 3. Структура «НПС Агро-23»

Результатом работы нечеткой продукционной системы является рейтинг - число от 0 до 1. Рейтинговая шкала полученной оценки представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Рейтинговая шкала

Интерва л Рейтинг Интерпрета ция Описание

Класс А

[Q.B-1] AAA Наивысшее финансовое состояние Компания с очень высокой вероятностью обеспечит своевременное выполнение всех финансовых обязательств как текущих, так и возникающих в ходе ее деятельности.

[0.7-0.8) AA Высокое финансовое состояние Компания с высокой вероятностью обеспечит своевременное выполнение всех финансовых

обязательств как текущих, так и возникающих в ходе ее деятельности.

[0.6-0.7) А Хорошее финансовое состояние В краткосрочной перспективе компания с высокой вероятностью обеспечит своевременное выполнение всех финансовых обязательств. Вероятность исполнения обязательств, требующих значительных выплат, в значительной мере зависит от стабильности макроэкономических и рыночных показателей.

Класс В

[0.5-0.6) ВВВ Приемлемо е финансовое состояние Достаточная способность своевременно и полностью выполнять свои долговые обязательства, однако более высокая чувствительность к воздействию неблагоприятных перемен в коммерческих, финансовых и экономических условиях.

[0.4-0.5) ВВ Удовлетворит ельное финансовое состояние Предприятие вне опасности в краткосрочной перспективе, более высокая уязвимость к воздействию неблагоприятных перемен в коммерческих, финансовых и экономических условиях.

[0.3-0.4) В Низкое финансовое состояние Высока вероятность невыполнения компанией возникающих в ходе ее деятельности крупных финансовых обязательств. Достаточно высока вероятность невыполнения обязательств в случае неблагоприятной конъюнктуры рынка.

Класс С

[0.1-0.3) С Очень низкое финансовое состояние Высокая вероятность невыполнения эмитентом своих долговых обязательств.

Таблица 3 - Продолжение

Интерва л Рейтинг Интерпрета ция Описание

Класс D

[0 - 0.1) D Неудовлетво рительная финансовое состояние/ Банкротство Компания не обеспечивает выполнение практически всех своих финансовых обязательств / Компания находится в стадии процедуры банкротства

В первом столбце таблицы 3 содержится интервал, в который может попасть результат НПС «Агро-23». В столбце «Рейтинг» указывается буквенная интерпретация полученного значения, которое может быть отнесено к одному из четырех классов: А, В — классы инвестиционного уровня и С,Б - классы спекулятивного уровня. В третьем и четвертом столбцах таблицы указываются интерпретация и описание соответствующего рейтинга.

Программный комплекс «AgroRate»

Надстройка MS Excel «Экспресс»

НПС «Агро-23» и НПС «Агро-23год»

Внешние обработки программы «1C: Предприятие 8»

Рисунок 4 - Программный комплекс «AgroRate»

С целью диагностики финансово-экономического состояния и присвоение рейтинга предприятиям агропромышленного комплекса Краснодарского края был создан программный комплекс «AgroRate» (рис. 4) , включающий в себя:

1. Надстройку под MS Excel, позволяющую быстро и оперативно производить расчет экономических коэффициентов, интегрировать данные

в МайаЬ, консолидировать полученные данные, получить экспресс-оценку предприятий, выводить итоговый рейтинг организации.

2. Нечеткую продукционную систему «Агро-23» и «Агро-23год», написанную в системе МайаЬ. Данная экспертная система была создана с учетом среднеотраслевых коэффициентов, региональных специфики аграрной отрасли. Были использованы данные 150 предприятий Краснодарского края для создания наиболее адекватной модели построения рейтинга.

3. Внешние обработки программы «1С: Предприятие 8» - «Баланс», «Отчет о прибылях и убытках», позволяющих проводить первичную обработку данных, использовать готовые модули для анализа и построения рейтинга.

С помощью разработанного комплекса «А^оЯа1е» был построен рейтинг сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края по итогам 2009 года (табл. 4).

Таблица 4 - Рейтинг «Агро23» 2009 год

№ Предприятие Значение Рейтинг Описание финансово- экономического состояния

1 ЗАО Агрокомплекс 0,72334 AA Высокое

2 ЗАО Сад-гигант 0,72329 AA Высокое

3 ОАО Агрофирма Южная 0,72324 AA Высокое

4 ОАО Агрокомбинат Тепличный 0,72268 AA Высокое

5 ЗАО Победа Брюховецк 0,72037 AA Высокое

6 Красноармейский Майстренко 0,69704 A Хорошее

7 СПК Колхоз Знамя Ленина 0,69367 A Хорошее

8 ОАО ДРУЖБА 0,68282 A Хорошее

9 ЗАО Агрофирма Дружба 0,66972 A Хорошее

№ Предприятие Значение Рейтинг Описание финансово- экономического состояния

10 ОАО Агросахар 0,66481 А Хорошее

11 ОАО РОДИНА 0,66223 А Хорошее

12 ОАО имени И.В. Мичурина 0,65944 А Хорошее

13 ЗАО Сыркомбинат Тихорецкий 0,58465 ВВВ Приемлемое

14 ОАО Кореновскагрохимия 0,54090 ВВВ Приемлемое

15 ОАО Россия 0,52298 ВВВ Приемлемое

16 ОАО Агрохимик 0,52129 ВВВ Приемлемое

17 ОАО Кубанская степь 0,49538 ВВ Удовлетворительное

18 ООО Васюринский МПК 0,48828 ВВ Удовлетворительное

19 ОАО агрофирма Нива 0,48247 ВВ Удовлетворительное

20 Племзавод Россия 0,44528 ВВ Удовлетворительное

21 ЗАО Агрофирма Родина 0,43481 ВВ Удовлетворительное

22 ЗАО Агрофирма-племзавод Победа 0,42251 ВВ Удовлетворительное

23 ЗАО АФ ИМ. ИЛЬИЧА 0,41644 ВВ Удовлетворительное

24 ОАО Нектар 0,39306 В Низкое

25 ОАО Ника 0,39077 В Низкое

26 ОАО ВОСХОД 0,37994 В Низкое

27 ЗАО Полтавская 0,37666 В Низкое

28 ОАО Колхоз Прогресс 0,37150 В Низкое

29 ОАО Агрофирма Кавказ 0,36710 В Низкое

30 ЗАО Кавказ 0,30699 В Низкое

Можно выделить 16 предприятий, которые чувствуют себя «хорошо», 7 предприятий, которые испытывают «небольшие трудности» и 7 предприятий, которые находятся в неблагоприятном положение в сложившихся экономических условиях.

Таким образом, исследовав финансово-экономическое состояние предприятий сельскохозяйственной отрасли Краснодарского края, можно

сделать вывод, что, в целом, состояние сельскохозяйственной отрасли «выше среднего».

Тройку лидеров занимают предприятия-лидеры агропромышленного комплекса Краснодарского края: ЗАО «Агрокомплекс», ЗАО «Сад-Гигант», ОАО «Южная».

Первую строчку в рейтинге занимает ЗАО «Агрокомплекс», получивший оценку АА - Высокое финансовое состояние. ЗАО «Агрокомплекс» входит в список, составленный Правительством РФ 25 декабря 2008 года, из 34 предприятий пищевой промышленности и сельского хозяйства, которые могут претендовать на господдержку. Главная задача государства - поддержание устойчивости таких предприятий, используя не только кредитные инструменты, но и другие меры, такие как государственные гарантии, субсидирование процентных ставок, реструктуризация налоговой задолженности, государственный заказ, таможенно-тарифная политика и т. д.

ЗАО фирма «Агрокомплекс» - это одно из самых рентабельных и продуктивных предприятий не только на Кубани, но и в России. ЗАО фирма «Агрокомплекс» объединяет в единую производственную структуру 9 сельскохозяйственных предприятий, в том числе сад (предприятие «Выселковское»), 9 птицеводческих фабрик, 2 элеватора, комбикормовый завод, мельничный комбинат, 2 маслозавода, крупяной завод, мясокомбинат, молокозавод, хлебозавод, кондитерский цех, консервный завод, кирпичный завод, склады готовой продукции, холодильное хозяйство, автопарк со специализированным транспортом для перевозки продуктов питания для розничной сети. Масштаб предприятия -8200 работников, 82390 га пашни. Выручка от реализации продукции и услуг, 4175577 тыс. руб., прибыль от реализации продукции 945794 тыс. руб. Показатели ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности, рентабельности находятся на уровне «высокие».

Таблица 5 - Основные показатели деятельности ЗАО

«Агрокомплекс» 2009 год

Ликвидность- Платежеспособность Финансовая устойчивость Деловая активность Рентабельность

0,73 0,738663574 0,752343833 0,735967485

Вторую строчку рейтинга занимает «ЗАО Сад-гигант». ЗАО "Агрофирма Сад-Гигант" является одним из крупнейших производителей фруктов в России. Обрабатывает 3,5 тыс. гектаров земли в Краснодарском крае, из которых 2 тыс. га занято плодовыми насаждениями. В состав хозяйства также входят фруктохранилища, цеха по товарной обработке и упаковке плодов. Ежегодное производство свежих фруктов достигает 30 тыс. тонн. Выручка от реализации продукции и услуг, 760049 тыс. руб., прибыль от реализации продукции 239459тыс. руб. «ЗАО Сад-гигант» входит в список предприятий, которые могут претендовать на предоставление государственной гарантийной поддержки - список Минрегионразвития РФ, августа 2009 г. [19]. Показатели ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности, рентабельности находятся на уровне «высокие».

Таблица 6 - Основные показатели деятельности ЗАО «Сад-Гигант» 2009 год

Ликвидность- Платежеспособность Финансовая устойчивость Деловая активность Рентабельность

0,7235528 0,734257516 0,737049 0,879141

23 строчку рейтинга и оценку ВВ (удовлетворительное финансовое состояние) неожиданно занимает ЗАО «АФ Им. Ильича». ЗАО «АФ Им. Ильича» является крупным сельскохозяйственным предприятием Выселковского района. Основными видами деятельности предприятия

являются выращивание зерновых и зернобобовых культур, разведение крупного рогатого скота. Выручка от реализации продукции и услуг, 482285 тыс. руб., прибыль от реализации продукции 149623тыс. руб. ЗАО «АФ Им. Ильича» входит в список предприятий, которые могут претендовать на предоставление государственной гарантийной поддержки

- список Минрегионразвития РФ ,августа 2009 г [19]. Низкий рейтинг данного предприятия объясняется низкой финансовой устойчивостью предприятия, несмотря на высокие показатели деловой активности и рентабельности. Показатель низкой финансовой устойчивости, говорит о слишком большой доля заемных средств, что можно считать оправданной стратегией в условиях приоритетного национального проекта «Развитие АПК». Поэтому рейтинг данного предприятия необходимо пересмотреть. Учитывая показатели ликвидности, деловой активности и рентабельности рейтинг предприятия можно повысить до уровня В - приемлемое финансовое состояние.

Таблица 7 - Основные показатели деятельности ЗАО «АФ ИМ. ИЛЬИЧА» 2009 год

Ликвидность- Платежеспособность Финансовая устойчивость Деловая активность Рентабельность

0,5 0,264336 0,733333 0,733333

Сравнительный анализ рейтинга «Агро-23» с рейтингом «Агро300» для предприятий Краснодарского края.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Используя разработанный программный комплекс «AgroRate», проведем сравнительный анализ разработанного рейтинга Агро-23 и рейтинга Агро-300 (рейтинга крупнейших сельхозтоваропроизводителей) за 2005 и за 2008 года. В рейтинге Агро-300 будем рассматривать только первые 21 предприятие Краснодарского края (в силу недостаточной

информационной базы). Соответственно рейтинг Агро-23 будем строить по аналогичным предприятиям за аналогичный период.

Специфика Агро-300 такова, что рейтинг рассчитывается на основе среднегодовых данных за три года. Поэтому рейтинг Агро-23 будет представлять собой как среднее годовых рейтингов за три года. Результат сравнения двух рейтингов приведен в табл. 9.

Таблица 8 - Сравнительный анализ построенного рейтинга

«Агро-23» с рейтингом «Агро-300» 2005 год

Наименование хозяйства Агро-300 Агро-23 Разница

АОЗТ "ПОБЕДА" 3 1 2

ЗАО "ХУТОРОК" 11 2 9

АОЗТ "АГРОКОМБИНАТ ТЕПЛИЧНЫИ" 4 3 1

КЛХ "ЗНАМЯ ЛЕНИНА" 8 4 4

ЗАО "АГРОКОМПЛЕКС" 1 5 -4

ЗАО "АГРОФИРМА "САД-ГИГАНТ" 5 6 -1

ПК СХК КОЛХОЗ "РОДИНА" 7 7 0

ОАО "ПЛЕМЗАВОД ИМ В.И. ЧАПАЕВА" 12 8 4

ААФ ПЛЕМЗАВОД "ПОБЕДА" 6 9 -3

ЗАО "АГРОФИРМА "ЮЖНАЯ" 2 10 -8

ПЛЕМЕННОЙ ЗАВОД - КЛХ "НАША РОДИНА" 16 11 5

ГП ИМ МАЙСТРЕНКО "КРАСНОАРМЕЙСКИЙ" 14 12 2

ЗАО ПЛЕМЗАВОД "КОЛОС" 18 13 5

ЗАО АФ "РУСЬ" 17 14 3

КЛХ "РОССИЯ" 15 15 0

ЗАО "ДРУЖБА" 10 16 -6

ЗАО "БЕЛОРЕЧЕНСКАЯ" 9 17 -8

ЗАО ПЛЕМЗАВОД "УРОЖАЙ" 13 18 -5

ООО ВАСЮРИНСКИЙ МПК 21 19 2

ЗАО "КУБАНСКИЙ БРОЙЛЕР" 20 20 0

ЗАО АФ ИМ.ИЛЬИЧА 19 21 -2

Столбец «Разница» означает разницу позиций между рейтингом Агро-23 и Агро-300. Таким образом, анализируя полученную таблицу, можно говорить о незначительном отклонении построенного рейтинга от

Агро-300. Большие отклонения замечены у агрофирм ЗАО «Хуторок», ЗАО «Агрофирма Южная» и ЗАО «Белореченская». В целом следует отметить, что большие разницы позиций предприятий сравниваемых рейтингов связаны с тем, что рейтинг Агро-300 учитывает только показатели прибыли.

ЗАО «Хуторок» по мнению ВИАПИ (Агро-300) занимает всего лишь одиннадцатое место в списке сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края. Хотя разработанный комплекс «AgroRate» ставит его на второе место по состоянию на 2005 год. Это объясняется тем, что рейтинг Агро-300 учитывает только показатели прибыли, хотя на тот момент у ЗАО «Хуторок» были высокие показатели ликвидности, деловой активности, финансовой устойчивости, но средний показатель рентабельности. Забегая вперед, следует отметить, что предприятие по итогам 2008 года входит в двадцатку прибыльных сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края по итогам рейтинга Агро-300. Но в силу отсутствия в сети Интернет отчетностей предприятия проанализировать его финансовое состояние не представляется возможным.

ЗАО «Белореченская» по мнению ВИАПИ (Агро-300) занимает девятое место в списке сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края. Хотя разработанный комплекс «AgroRate» ставит его на семнадцатое место по состоянию на 2005 год. Забегая вперед, следует отметить, что предприятие по итогам 2008 года не входит в рейтинг Агро-300. В силу отсутствия отчетностей предприятия проанализировать его финансовое состояние не представляется возможным.

Проведем аналогичный анализ рейтингов за 2008 год (табл. 9). Следует отметить меньшее отклонение построенного рейтинга Агро-23 от Агро-300. Большие отклонения замечены только у агрофирмы ЗАО «Им. Ильича».

Таблица 9 - Сравнительный анализ построенного рейтинга

«Агро-23» и рейтинга «Агро-300» 2008год

Предприятие Агро 300 Агро-23 Разница

ЗАО "АГРОКОМПЛЕКС" 1 1 0

ООО "БАСЮРИНСКИЙ МПК" 3 2 1

ЗАО "АГРОФИРМА "САД-ГИГАНТ" 4 3 1

ЗАО "ПОБЕДА" 7 4 3

ЗАО "АГРОФИРМА "ЮЖНАЯ" 2 5 -3

СПК (КОЛХОЗ) "ЗНАМЯ ЛЕНИНА" 6 6 0

ОАО "РОДИНА" 11 7 4

ЗАО "ТЕПЛИЧНЫЙ" 5 8 -3

ООО "АГРОСАХАР" 13 9 4

ОАО "ДРУЖБА" 12 10 2

ААФ ПЛЕМЗАВОД "ПОБЕДА" 10 11 -1

ПЛЕМЗАВОД "РОССИЯ" 15 12 3

СПК МАИСТРЕНКО 14 13 1

ЗАО "АГРОФИРМА "ПОЛТАВСКАЯ" 9 14 -5

ЗАО "НИВА" 17 15 2

ЗАО АФ ИМ. ИЛЬИЧА 8 16

ОАО "АГРОФИРМА "КАВКАЗ" 16 17 -1

Изменение рейтингов Агро-23 и Агро-300 2008 года по сравнению с 2005 годом приводится в таблице 10.

Таблица 10 - Сравнительное изменение рейтингов 2005 - 2008 год

Изменение Изменение

Наименование хозяйства Агро300 2008 год Агро-23 2008 год рейтинга Агро300 по рейтинга Агро-23 по

сравнению с 2005 годом сравнению с 2005 годом

ЗАО "АГРОКОМПЛЕКС" 1 1 0 4

ООО "ВАСЮРИНСКИЙ МПК" 3 2 18 17

ЗАО "АГРОФИРМА "САД-ГИГАНТ" 4 3 1 3

ЗАО "ПОБЕДА" 7 4 -4 -3

ЗАО "АГРОФИРМА "ЮЖНАЯ" 2 5 0 5

СПК (КОЛХОЗ) "ЗНАМЯ ЛЕНИНА" 6 6 2 -2

ОАО "РОДИНА" 11 7 -4 0

ЗАО "ТЕПЛИЧНЫЙ" 5 8 -1 -5

ООО "АГРОСАХАР" 13 9

ОАО "ДРУЖБА" 12 10 -2 6

ААФ ПЛЕМЗАВОД "ПОБЕДА" 10 11 -4 -2

ПЛЕМЗАВОД "РОССИЯ" 15 12 0 3

СПК МАЙСТРЕНКО 14 13 0 -1

ЗАО "АГРОФИРМА "ПОЛТАВСКАЯ" 9 14

ЗАО "НИВА" 17 15

ЗАО АФ ИМ. ИЛЬИЧА 8 16 11 5

ОАО "АГРОФИРМА "КАВКАЗ" 16 17

Красным цветом обозначены неблагоприятные тенденции (падение), зеленым - подъем.

Следует отметить бесспорное лидерство ЗАО «Агрокомплекс», которое поднялось на 4 строчки (Агро23). ЗАО «Агрокомплекс» улучшил свои показатели за счет стратегической политики предприятия, связанной с присоединением предприятий Выселковского района и увеличением площади пашни.

ООО "Васюринский МПК" совершил «взлет» за 3 года. По итогам рейтинга Агро23 он поднялся на 17 позиций вверх (на 18 позиций он поднялся по итогам рейтинга Агро300). В рамках реализации направления «Ускоренное развитие животноводства» Васюринский МПК получал крупные кредиты в 2007 году. Показатели предприятия на высоком уровне.

Также улучшили свои показатели предприятия-лидеры: ОАО

«Агрофирма Южная» и ЗАО «Сад-Гигант», поднявшись на пять и на три позиции вверх соответственно.

Таким образом, сравнив оба рейтинга, можно сделать следующие выводы:

1. В рейтинг Агро-300 попадают только крупные предприятия, оценку предприятиям малого и среднего бизнеса он не дает. Что, в свою очередь, представляется возможным, используя рейтинг Агро-23.

2. Рейтинг Агро-300 рассчитывается с помощью показателей прибыли и выручки, что не всегда позволяет давать адекватную оценку предприятию. Для расчета рейтинга Агро-23 используются современный математический аппарат - нечеткие продукционные системы, который позволяет оценивать состояние предприятия исходя из финансовых и экономических показателей.

3. Небольшое отклонение в результатах рейтингов, одинаковая тенденция изменения, что говорит об адекватности рейтинга Агро-23.

4. Рейтинг Агро-23 даёт более устойчивые результаты. Например, фирма ЗАО «Белореченская», которая по итогам рейтинга Агро300 2005 года входила в первую десятку, по итогам 2008 года не входит в список Агро300 вообще. Хотя по итогам рейтинга Агро23 она занимала одно из последних мест, и получила низкий рейтинг, обусловленный очень низкой финансовой устойчивостью.

Оценка финансово-экономического состояния отрасли сельского хозяйства, построение рейтинга сельскохозяйственных предприятий на основе комплексной оценки финансово-экономического состояния предприятия является в современных условиях актуальной научной и важной практической проблемой.

Таким образом, в данной работе были достигнуты следующие результаты:

Исследован как международный, так и отечественный опыт в области составления рейтингов компаний. Рейтинговые агентства-лидеры:

Moody’s, Fitch и Standard&Poor’s. Среди отечественных рейтинговых агентств следует выделить Эксперт РА и AK&M. Был отдельно отмечен рейтинг Агро300 - рейтинг лучших 300 сельскохозяйственных

предприятий РФ, составляемый ВИАПИ им. А. А. Никонова

Был разработан комплекс «AgroRate» для оценки, мониторинга финансового состояния предприятий сельскохозяйственной отрасли. Программный комплекс также позволяет присваивать рейтинг

предприятиям сельскохозяйственной отрасли.

На основе разработанного программного комплекса был построен рейтинг сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края за 2009 год, который включает в себя 30 предприятий. В целом следует отметить состояние сельскохозяйственной отрасли Краснодарского края «выше среднего».

Стоит заметить, что необходим более детальный анализ предприятий сельскохозяйственной отрасли, основанный, прежде всего, на форме собственности и учитывающий подоотраслевую принадлежность

предприятия. Необходимо выявить специфичные факторы и показатели, которые влияют на финансово-экономическое состояние предприятия сельскохозяйственной отрасли. Также необходимо провести

сопоставительный анализ сельскохозяйственной отрасли с другими регионами РФ.

Литература

1. Барановская, Т.П. Современные математические методы анализа финансово-экономического состояния предприятия: монография / Т.П. Барановская, А.В. Коваленко, В.Н. Кармазин, М.Х. Уртенов - Краснодар: КубГАУ, 2009. - 250 с.

2. Андрианова, Л.Н. Рейтинг ценных бумаг (Основы теории и практика): Дис... канд. экон. наук / Л.Н. Андрианова; Финансовая академия при правительстве РФ -Москва, 2002. - 188 с.

3. Недосекин, А. О. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 - 2003 гг. / А.О. Недосекин, Д.Н. Бессонов, А.В. Лукашев // Аудит и финансовый анализ. - 2005, - № 1. С. 53 - 60.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.