Гончар А.И.
Анализ и моделирование финансового состояния предприятия на примере ООО «Золотодобывающая компания «НЕДРА»
Экономические преобразования в России, трансформация бухгалтерского учета вновь обратили внимание науки и практики на такой важнейший элемент аналитической работы, как финансовый анализ. Основными исполнителями которого выступают финансовые менеджеры и бухгалтеры,Наиболее интересен финансовый анализ как основа для моделирования финансового состояния с целью выявления сильных и слабых мест в политике предприятия.
Процесс моделирования финансового состояния предприятия был рассмотрен в аспекте реализации следующих этапов:
1. Анализ влияния факторов на финансовое положение предприятия.
2. Построение матриц влияния показателей бухгалтерской финансовой отчетности на платежеспособность и финансовую устойчивость предприятия, влияния показателей бухгалтерской.
3. Расчет построения уравнения зависимости между отдельными показателями бухгалтерской финансовой отчетности посредством использования экономико-математического инструментария.
4. Механизм реализации информационных моделей анализа финансового состояния.
Моделирование особенно актуально сегодня, когда сокращается доступность и объемы внешнего финансирования, увеличиваются риски потери ликвидности и устойчивости бизнеса и важнейшим условием для его развития становится рост операционной эффективности.
В процессе моделирования финансового состояния предприятия было рассмотрено влияние факторов на финансовое положение, таких как денежные средства, запасы, дебиторская задолженность, внеоборотные активы, кредиторская задолженность, займы и кредиты, собственный капитал, выручка от продажи товаров, продукции, работ, услуг, себестоимость проданных товаров, продукции, работ, услуг.
В данной отрасли достаточно сложные условия для деятельности и просто необходимо постоянное прогнозирование и анализ деятельности, и безусловно не только в сфере геологии, но и финансирования
Последние годы были весьма успешными для предприятия, «ЗДК «НЕДРА» перевыполнило годовой план по добыче драгоценного металла, В 2009-2010 г. оно находилось на третьем месте по добыче золота в Ягоднинском районе Магаданской обл.Им было добыто 180, 200 кг. золота.
На основе проведенного анализа были составлены матрицы влияния показателей бухгалтерской отчетности на платежеспособность и финансовую устойчивость предприятия, и эффективность деятельности предприятия. Ввиду большого числа данных в качестве примера приведен фрагмент матрицы влияния показателей бухгалтерской финансовой отчетности на деловую активность предприятия (Таблица 1.).
Таблица 1.
Влияние показателей бухгалтерской отчетности на на деловую активность предприятия (фрагмент)
Показатель |
Активы |
Оборотные активы |
Запасы |
Дебитор-ская задолженность |
Денежные средства |
Внеоборот-ные активы |
Основные средства |
Собственный капитал | |
Коэффициент общей оборачиваемости капитала |
* |
* |
* |
* |
* |
* |
* | ||
Коэффициент оборачиваемости оборотных средств |
* |
* |
* |
* | |||||
Фондоотдача |
* | ||||||||
Коэффициент отдачи собственного капитала |
* |
* | |||||||
Коэффициент оборачиваемости запасов |
* | ||||||||
Коэффициент оборачиваемости денежных средств |
* |
* |
На следующем этапе был проведен расчет построения уравнений зависимости на основе статистических методов:
— собственного капитала от величины оборотных активов, внеоборотных активов;
— между величиной заемного капитала и оборотными активами;
Перед тем как составить уравнения регрессии выборка была приведена к однородному состоянию, о ее однородности можно судить визуально, построив поле корреляции. Для того, чтобы сделать выборку достаточно однородной был высчитан коэффициент вариации (Таблица 2.) и проведена корректировка выборки на основании полученных результатов.
Таблица 2.
Статистические показатели
Коэф. вариации до корректировки |
Коэф. вариации после корректировки |
Коэф. корреляции | |
Зависимость собственного капитала от оборотных активов |
VX = 71.99 VY = 73.17 |
VX = 31.73 VY = 11.74 |
KK = - 0.77 |
Зависимость собственного капитала от внеоборотных активов |
VX = 15.72 VY = 73.79 |
VX = 13.39 VY = 11.74 |
KK = - 0.04 |
Зависимость оборотных активов от заемных средств |
VX = 37,39 VY = 37,52 |
VX = 30.87 VY = 27,99 |
KK = 0.16 |
Зависимость краткосрочных займов от краткосрочной дебиторской задолженности |
VX = 28.81 VY = 75.79 |
VX = 15.54 VY = 22.28 |
KK = - 0.13 |
В исследуемой ситуации качественные показатели за период оказались относительно неоднородны т.к. ООО «ЗДК-НЕДРА» является золотодобывающей компанией и ее деятельность носит сезонный характер, то необходимо исключить некоторые аномальные значения показателей.
Из проведенного анализа можно сделать вывод, что слабая связь прослеживается между собственным капиталом и внеоборотными активами, а сильная между величиной собственных средств и оборотных активов (Таблица 2.).
Уравнения зависимости имеют вид линейных моделей парной регрессии, составленные на основе информации за предыдущие годы (Таблица 3.).
Таблица 3.
Модели взаимосвязи отдельных показателей бухгалтерской отчетности
Модель |
Обозначение |
Расшифровка |
Y = 8810883 - 0,095 X |
Y -собственный капитал организации X - оборотные активы |
При увеличении оборотного капитала на 1 млн.руб. собственный капитал предприятия снизится на 0,095 млн. руб. |
Y = 6630462 -0,024 X |
Y - собственный капитал организации X - внеоборотные активы |
При увеличении внеоборотных активов на 1 млн. руб. собственный капитал снизится на 0,024 млн. руб. |
Y = 19136823 + 0,18 X |
Y - оборотные активы X - заемный капитал организации |
При увеличении заемных средств на 1 млн. руб. оборотные активы организации возрастает на 0,18 млн. руб. |
Y = 9356172 + 0,012 X |
Y - краткосрочные займы и кредиты X - краткосрочная дебеторская задолженность |
При увеличении краткосрочной дебиторской задолженности на 1млн. руб. краткосрочные займы возрастают на 0,012 млн. руб. |
Данные модели взаимосвязи можно использовать в прогнозировании финансового состояния предприятия. Подобные тенденции характерны для предприятий рассыпной золотодобычи, так как они в большой степени полагаются на краткосрочные займы и кредиты в приобретении необходимых активов и имеют сезонный характер деятельности.
В данной работе рассмотрен лишь один аспект деятельности предприятия, но при необходимости можно составить прогноз и в других сферах функционирования предприятия.
Для того, чтобы уточнить взаимоотношение средств предприятия и их источников, был составлен шахматный баланс предприятия в виде матрицы с использованием усредненных данных за 3 предшествующих года. (Таблица 4.)
Таблица 4.
Шахматный баланс ООО «ЗДК - НЕДРА» (тыс. туб.)
Активы |
Источники их покрытия | |||
Долгосрочные кредиты и займы |
Собственный капитал |
Краткосрочные обязательства |
Итого активов | |
Внеоборотные активы |
0 |
13338 |
- |
13338 |
0% |
100% |
100% | ||
Оборотные активы |
- |
5019 |
8164 |
13183 |
- |
38% |
62% |
100% | |
Итого источников |
0 |
18357 |
8164 |
26521 |
Из него видно, что внеоборотные активы в большей мере финансируются из краткосрочных заемных средств, что характерно для данной отрасли, так как прибыль они начинают получать только в конце лета при реализации добытой руды, несмотря на го, что геологические работы начинаются уже весной. ( Вскрышные, подготовительные работы ).
Следующим этапом стало проведение моделирования различных финансовых ситуаций.
Сначала было рассмотрено увеличение суммы краткосрочных пассивов. Для закупки топлива и запчастей для ремонта тяжелой землеройной техники на начало промышленного сезона предприятию был взят кредит 10 млн. руб.
В связи с этим коэффициент текущей ликвидности упадет с 4, до 1,5 пункта, т.е. ниже минимально разрешимого значения, что говорит о том, что для того, чтобы предприятие расплатилось по своим долгам, должно увеличить выручку, если не будут снижены объемы добычи в 2012г. В сложившейся ситуации естественным будет то, что абсолютная ликвидность упадет примерно на две трети. При этом коэффициент утраты платежеспособности и показатель восстановления платежеспособности упадут ниже 1 пункта, тем самым переведя предприятие из устойчивого состояния в проблемное.
На эту же сумму увеличим краткосрочной дебиторской задолженности, так как полученный банковский кредит будет направлен на оплату ТМЦ, что увеличит краткосрочную дебиторскую задолженность. При этом оборачиваемость средств в расчетах ускорится в разы, маневренность собственных оборотных средств вырастет втрое и значительно вырастет общий показатель ликвидности баланса. При этом увеличится самый ликвидный элемент активов – денежные средства, естественно увеличится коэффициент абсолютной ликвидности и общий показатель ликвидности баланса а коэффициент общей оборачиваемости капитала снизится на 0,8 пункта до 9,5.
Таким образом, после проведения заключительного этапа, а именно финансовый анализ изменившегося положения предприятия, был сделан вывод, что увеличение размеров кредиторской задолженности может слишком опасно отразиться на положении предприятия, а самым выгодной из предложенных ситуаций является получение большего объема выручки предприятия за счет увеличения цен на ценные металлы на рынке.
Таким образом моделирование показывает, как можно повлиять на финансовое состояние и спланировать его изменения. При глубоком рассмотрении экономического состояния предприятия и применении к нему определенных математических методов прогнозирования возможно предсказать тенденции развития предприятия и повлиять на них. При этом не стоит забывать о том, что любое предприятие напрямую воздействует с внешней социально-экономической средой, что вызывает необходимость постоянного анализа ее изменений и увеличивает степень относительности внутрифирменных прогнозов.