Курсовая работа: Аналіз ефективності використання основних фондів на підприємствах харчової промисловості (на прикладі ЗАТ "Фудс Компані")

Коефіцієнт співвідношення кредиторської та дебіторсько заборгованості показує здатність підприємства розрахуватися з кредиторами за рахунок дебіторів протягом року. Рекомендоване значення цього показника 1. Розраховане значення для аналізованого підприємства свідчить про не виважену політику стосовно власних дебіторів.

Коефіцієнт абсолютної ліквідності характеризує готовність підприємства негайно ліквідувати короткострокову заборгованість. Нормативне значення цього показника знаходиться в межах 0,20 – 0,35. У 1 кв. значення цього коефіцієнта відповідало нормативному, проте в подальшому, внаслідок різкого скорочення грошових коштів у підприємства, значення коефіцієнта становили 0,08 для 2 кв. та 3 кв., що є значно меншим за нормативне. Проте ймовірність того, що всі кредитори забажають відразу отримати борг від підприємства є досить низькою.

1.3 Діагностика банкрутства підприємства

Невід'ємною рисою підприємництва в ринковій економіц ризик, пов'язаний з можливістю банкрутства підприємства. Ризик поширюється не тільки на особу чи фірму, що понесли збитки як результат своєї господарсько діяльності, але і на осіб, що надали їм засоби в тій чи іншій формі (через купівлю акцій, комерційний чи грошовий кредит і т.п.).

Очевидно, не викликає сумнівів той факт, що, чим раніш буде виявлена тенденція, що веде підприємство до банкрутства, і, відповідно, чим раніш будуть початі визначені процедури по порятунку підприємства, тим більше мовірність виходу компанії з кризи. Отже, виникає питання про визначення показників, здатних прогнозувати розвиток подій на ранніх стадіях.

У той час як інститут банкрутства давно і з успіхом працю за рубежем, у нашій країні ця проблема стала актуальної тільки порівняно недавно. Оскільки  система, що існувала, не допускала банкрутств, те прогнозувати було нічого.

Питанням прогнозування неплатоспроможності завжди займалися як академічні кола, так і бізнес-консультанти. Тому, можна говорити як про теоретичний, так і практичному підході до проблеми.

Перші досвіди по оцінці стану компанії були початі ще в дев'ятнадцятому столітті. Показник кредитоспроможності був, мабуть, першим показником, що застосовувався для подібних цілей. Особливо активними в цій області були купці, будучи особливо зацікавленими, у визначенні потенційно платоспроможності своїх клієнтів. У 1826 році побачив світло перший дайджест компаній, що відмовилися платити за своїми обов'язками, згодом відомий як Stubbs Gazette.

Однак тільки в двадцятому столітті фінансові й економічн показники стали широко використовуватися, причому не тільки для прогнозування банкрутства, як такого, але і для прогнозування різних фінансових утруднень.

Таким чином, до дійсного моменту існує більш сотні різним робіт, присвячених прогнозуванню банкрутства підприємства. Однак, практично ус відомі автору роботи були виконані на заході (в основному в США). Відповідно питання про їхню застосовність в українських умовах як і раніше залишається відкритим.

Також слід зазначити, накопичений досвід показує, що модел прогнозування банкрутства, як правило, складаються з різних коефіцієнтів з деякими вагами. Причому, які саме коефіцієнти входять у модель, визначається або на основі статистичних, або експертних оцінок.

Таким чином, на нинішньому етапі розвитку українсько економіки виявлення несприятливих тенденцій розвитку підприємства, прогнозування банкрутства здобувають першорядне значення. Так, в Україн розроблена і діє Методика проведення поглибленого аналізу фінансово-господарського стану неплатоспроможності підприємств та організацій, затверджена наказом Агентства з питань запобіганні банкрутству підприємств та організацій від 27 червня 1997 [8].

Основним завданням аналізу є оцінка результатів господарської діяльності за попередній та поточний роки, виявлення факторів, які позитивно чи негативно вплинули на кінцеві показники роботи підприємства, прийняття рішення про визначення підприємства платоспроможним 9неплатоспроможним) та подання пропозиції щодо доцільності внесення цього підприємства до Реєстру неплатоспроможних підприємств і організацій.

Дослідження методами мультиплікативного дискримінантного аналізу зв’язку між значеннями показників фінансового стану і подальшої дол (розквіту чи занепаду) підприємств дали змогу отримати регресивні рівняння для прогнозування ймовірності банкрутства.

Найпоширенішими нині методи діагностики банкрутства запропонував у 1968 р. відомий західний економіст Е. Альтман – Z – моделі [21]. За двофакторною моделлю ймовірність банкрутства (індекс Z) визначається коефіцієнтом покриття Кп і коефіцієнтом автономії (фінансово незалежності) Кавт за формулою:

Z = - 0,3877 – 1,0736 * Кп + 0,0579 * Кавт

         Для підприємств, у яких Z = 0, імовірність банкрутства становить 50%. Від’ємн значення Z свідчать про зменшення ймовірності банкрутства. Якщо Z>0, то ймовірність банкрутства перевищує 50% і підвищується зі збільшенням Z.

         Ця модель проста, не потребує великого обсягу вихідної інформації, але недостатньо точно прогнозує ймовірність банкрутства. Похибка ∆ Z =  0,65.

         За даними фінансової звітності ЗАТ „Фудс Компані” розрахуємо індекс Z для аналізованого підприємства станом на 3 кв. 2006 року:

Z = -0,3877 – 1,0736 * 0,99 + 0,0579 * 0,07 = -0,3877 – 1,062864 + 0,004053 = -1,45462

Отже, ймовірність банкрутства для підприємства не перевищує 50%.

         Для того щоб прогноз був точніший, у західній практиці фінансового аналізу застосовують п’ятифакторну модель визначення індексу Z:

Z = 3,3*К1 + 1,0*К2 + 0,6*К3 + 1,4*К4 + 1,2*К5

де

К1 = ;

К2 = ;

К3 =;

К4=

К5 =.

         Критичне значення Z = 2,675. Із цим значенням порівнюється розрахункове значення Z для конкретного підприємства. Якщо Z < 2,675, підприємству в найближчі два-три роки загрожує банкрутство; якщо Z > 2,675, це свідчить про сталий фінансовий стан підприємства.

         Незважаючи на привабливість методики, за допомогою якої можна просто отримати кількісну характеристику такого складного поняття, як банкрутство, застосування індексу стотно обмежується вимогою мати ринкову оцінку власного капіталу К3. Це можливо лише для великих корпорацій, акції яких вільно котируються на фондових біржах. Враховуючи недостатню розвиненість фондового ринку в Україні, звертання переважної більшості українських підприємств до індексу Альтмана буде некоректним.

         Українськ підприємства можуть застосовувати тест, запропонований Е.Альтманом у 1983р. [19].

Z83 = 3,107*К1 + 0,995*К2 + 0,42*К13 + 0,847*К4 + 0,717*К5

де К13 = .

         Граничне значення індексу Z83 дорівнюватиме 1,23. Якщо Z83 < 1,23, підприємству в найближчі два-три роки загрожує банкрутство; якщо Z83 > 1,23, це свідчить про сталий фінансовий стан підприємства.

         Розрахуємо ндекс Z83 для ЗАТ „Фудс Компані” за 3 кв. 2006 року:

Z83 = 3,107* 0,01083 + 0,995* 3,82945 + 0,42* 0,15144 + 0,847* 0,00057 + 0,717* (-0,0074) = 3,94791

         Як бачимо індекс свідчить про сталий фінансовий стан досліджуваного підприємства.

         Крім ндексу Альтмана у зарубіжних країнах використовують показник діагностики платоспроможності Конана і Гольдера:

Z = 0,16х1 – 0,22 х2 + 0,87 х3 + 0,10 х4 – 0,24 х5,

де

х1 = ;

х2 = ;

х3 =

х4 = ;

х5 = .

         Наведен рівняння були отримані методами кореляційного аналізу статистичної вибірки даних щодо 95 малих і середніх промислових підприємств. Наведемо вірогідност затримки платежів для різних значень Z (табл. 1.5).

Таблиця 1.5

Вірогідність затримки платежів для різних значень Z

         Розрахуємо показник діагностики платоспроможності Конана і Гольдера для ЗАТ „Фудс Компан за 3 кв. 2006 року:

Z = 0,16* 0,36446 – 0,22 * 0,07027 + 0,87 * 0,00315 + 0,10 * 0,05399 – 0,24 * 0,02333 = 0,04539

         Згідно даного показника вірогідність затримки платежів для ЗАТ „Фудс Компані” склада 80%, проте цей показник не використовується у вітчизняній практиці аналізу фінансового стану тому, що він враховує специфіки української економіки і його значення не є об’єктивним.

         У зарубіжній практиці фінансового аналізу відомі також тести на ймовірність банкрутства Лису (Zл) та Таффлера (ZТ).

Zл = 0,063х1 + 0,092х2 + 0,057х3 + 0,001х4,

де

х1 = ;

х2 = ;

х3 =

х4 = .

         Граничне значення Zл = 0,037. При Zл > 0,037– підприємство ма добрі довгострокові перспективи, при Zл < 0,037– є ймовірність банкрутства.

         Розрахуємо показник Лису для ЗАТ „Фудс Компані” за 2003 рік:

Zл = 0,063* 0,92229 + 0,092* 0,00758 + 0,057* 0,00057 + 0,001* 0,15144 = 0,05899

         Таким чином, за показником Лису підприємство має добрі довгострокові перспективи.

ZТ = 0,03х1 + 0,13х2 + 0,18х3 + 0,16х4,

х1 = ;

х2 = ;

х3 =

х4 = .

         Якщо ZТ > 0,3 – підприємство має добрі довгострокові перспективи, при ZТ < 0,2 – є ймовірність банкрутства.

         Розрахуємо показник Таффлера для ЗАТ „Фудс Компані” за 3 кв. 2006 року:

ZТ = 0,03* 0,0388 + 0,13* 0,9223 + 0,18* 0,1952 + 0,16* 3,8294 = 0,7689

         Тест Таффлера також свідчить про добрий фінансовий стан підприємства.

Таким чином, можна зробити висновок, що об'єктивні труднощ в одержанні відповідної інформації роблять створення дієвої модел прогнозування банкрутства на підставі статистичних даних в Україн проблематичним.

Однак, наявність великої кількості робіт, виконаних у русл розглянутої проблеми, дозволяє нам зовсім по-особливому підійти до побудови своєї моделі. Ми можемо розглядати всіх працювавших до нас у цій област дослідників як  експертів.

Користаючись цим накопиченим колективним досвідом, ми зможемо і відібрати показники, що найбільше часто зустрічалися в аналогічних моделях, і визначити ваги, з якими ці показники повинні входити в модель.

Робота припускає 2 кроки.

Усі показники можна розділити на 5 груп:

(1) показники ліквідності

(2) показники рентабельності

(3) показники структури балансу

(4) показники оборотності

(5) інші показники

Визначаються порівняльні ваги різних груп показників, виходячи з частоти їхнього включення в моделі різних дослідників. Тут ми припускаємо, що кожен дослідник до нас уключав той чи інший показник у сво моделі, керуючись своїми уявленнями про його значимість. Чим більше дослідників уключали даний показник у свою модель, тим, отже, більше значимість цього показника, тим більшу питому вагу він повинний мати.

Спочатку, як уже вказувалося, ми визначимо ваги окремих груп показників із зазначених 5 груп. Далі при зважуванні показників їх досить класифікувати по зазначеним 5 групам, привласнити кожному показнику відповідну вагу і трансформувати його так, щоб сума ваг дорівнювала 100.

Проблема виникне, якщо в модель включаються два чи більш показники з однієї групи. Ми вважаємо, що їхня сумарна вага повинна дорівнювати вазі групи, а їхні частки ваги визначаються або, виходячи з їхніх відносних ваг у групі, або з розумінь дослідника.

Аналіз показав, що в різних роботах зустрічається всього 45 показників. Причому по зазначених групах вони розподіляються в такий спосіб (табл.1.6)

Таблиця 1.6

Аналіз показників для моделі прогнозування банкрутства

Таким чином, показник, що відноситься до групи показників ліквідності, ввійде в будь-яку систему показників з вагою 29%. Якщо ж цих показників буде два чи більше, те ця величина і буде їхньою сумарною вагою. 

Дана універсальна система зважування показників може бути використана для зважування будь-яких показників, використовуваних для прогнозування неплатоспроможності підприємства.

Однак, користаючись тією же ідеєю, можна спробувати побудувати свою модель стосовно до українських умов. Для цього ми відберемо показники, що найбільше часто зустрічаються в моделях інших дослідників, додамо м ваги відповідно до  того, що було описано вище, а потім уточнимо модель перевіримо її "розділові" здібності на матеріалах українських підприємств.

У таблиці 3.3 представлені ті ж показники, тільки тепер вони розміщені в порядку убування їхньої зустрічальності в моделі. В останньому стовпчику зустрічальність показана наростаючим підсумком.

Як бачимо з таблиці, на перші 5 показників приходиться 37% сумарної зустрічальності, а на перші 10 показників - уже 55%. Причому 10-м показником є відношення грошового потоку до короткострокової заборгованості.

Таблиця 1.7

Аналіз зустрічальності показників

Вісім показників дають 50% сумарної зустрічальності. Представляється, що на основі 8 показників і варто будувати модель. Можливо, серед них є зайві, однак ці зайві будуть "відсічені" у результат перевірки всієї системи на мультіколлинеарність. Як виняток в якості восьмого показника візьмемо не відношення власного капіталу до загальної величини капіталу підприємства, а відношення грошового потоку до короткостроково заборгованості. На наш погляд, цей показник є надзвичайно важливим, а його відносна непопулярність, на наш погляд, обумовлена деякими труднощами в одержанні відповідних даних з одного боку, і порівняльною новизною самого показника з іншого.

У результаті в модель спочатку включаються наступн показники:

·        Коефіцієнт покриття

·        Відношення робочого капіталу до активів. Під робочим капіталом розуміється різниця між оборотними активами короткостроковими зобов'язаннями.

·        Відношення чистої вартості власного капіталу до загальної величини заборгованості

·        Рентабельність продажів

·        Рентабельність власного капіталу

·        Рентабельність активів

·        Коефіцієнт оборотності активів

·        Відношення грошового потоку до короткостроково заборгованості

На основі даних по 17 українських підприємствах різних галузей промисловості розрахуємо значення зазначених вище коефіцієнтів. З цих підприємств 6 класифіковані як банкрути, 11 - як благополучні.

Для того, щоб оцінити наскільки сильно розрізняються ц показники в благополучних підприємств і підприємств-банкрутів побудуємо довірч нтервали з рівнем значимості 95% (табл.1.8).

Таблиця 1.8

Аналіз показників по групам підприємств

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5