Зміст
Введення
ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА
Модель Альтмана. Розрахунок індексу кредитоспроможності стосовно російських умов
ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА
Завдання № 1
Завдання № 2
Завдання № 3
Висновок
Список використаної літератури
За статистичними даними проведених обстежень більшість російський організацій сьогодні, отримуючи певний прибуток, тим не менш, фінансово нестійкі і в значній мірі схильні до банкрутства. Для того, щоб визначити подальші перспективи розвитку подібних організацій, необхідно, перш за все, провести оцінку їх фінансового стану та ймовірності банкрутства, а потім на підставі отриманих результатів зробити ряд висновків і запропонувати заходи щодо усунення причин фінансової нестабільності і фінансового оздоровлення. Тому актуальність обраної теми дипломної роботи є цілком очевидною.
Метою даної роботи є вивчення зарубіжної методики оцінки ймовірності банкрутства і її застосування в російських умовах, а також використання методів фінансового аналізу при вирішенні конкретних ситуацій.
Завдання роботи:
1) розглянути методику оцінки ймовірності банкрутства в моделі Альтмана;
2) розглянути особливості моделі Альтмана у російських умовах;
3) застосувати методи економічного аналізу при вирішенні конкретних господарських ситуацій.
Однак, на основі такого аналізу зробити висновок, що дане підприємство збанкрутувати або, навпаки, виживе зазвичай неможливо. Висновки про ймовірність банкрутства можна зробити тільки на основі зіставлення показників даного підприємства та аналогічних підприємств, що збанкрутували або, навпаки, які уникли банкрутства. Проте підшукати в кожному випадку відповідний аналог не завжди представляється можливим або такого аналога взагалі може не існувати.
Завдання прогнозування банкрутства може бути вирішена методом дискримінантного аналізу. Останній являє собою розділ факторного статистичного аналізу, за допомогою якого вирішуються задачі класифікації, тобто розбиття деякої сукупності аналізованих об'єктів на класи шляхом побудови так званої классифицирующей функції у вигляді кореляційної моделі.
В основі зарубіжної практики діагностики загрози банкрутства лежить модель Альтмана, або Z-рахунок Альтмана. Модель Альтмана визначає інтегральний показник загрози банкрутства. В основі розрахунку лежить п'ятифакторна модель, що представляє комплексний коефіцієнтний аналіз. Альтман визначив коефіцієнти значущості окремих факторів в інтегральній оцінці ймовірності банкрутства. Модель Альтмана має такий вигляд:
Z = 0,012 X1 +0,014 X2 +0,033 X3 +0,006 X4 +0,999 X5, (1)
де Z-інтегральний показник рівня загрози банкрутства;
X1-відношення власних оборотних активів (чистого оборотного капіталу) до суми активів;
X2-рентабельність активів (нерозподілений прибуток до суми активів);
X3-відношення прибутку до суми активів;
X4-коефіцієнт співвідношення власного і позикового капіталу;
X5-оборотність активів, або відношення виручки від реалізації до суми активів.
Якщо коефіцієнти приймаються у вигляді часток, то формула (1) буде мати вигляд:
Z = 1,2 X1 +1,4 X2 +3,3 X3 +0,6 X4 +1,0 X5, (2)
Зона невідання знаходиться в інтервалі від 1,81 до 2,99. Чим більше значення Z, тим менше ймовірність банкрутства протягом двох років.
Рівень загрози банкрутства в моделі Альтмана оцінюється згідно з таблицею 1.
Таблиця 1
Оцінка рівня загрози банкрутства в моделі Альтмана
Ця модель застосовна в умовах Росії тільки для акціонерних товариств, акції яких вільно продаються на ринку цінних паперів, тобто мають ринкову вартість. Тому замість моделі Альтмана іноді доцільно використовувати двухфакторную модель в частині прогнозування ймовірності банкрутства. Для цього вибирають два ключові показники, від яких залежить імовірність банкрутства організації, наприклад, показник поточної ліквідності та питомої ваги позикових коштів в активах. Вони множаться на відповідні постійні вагові коефіцієнти [3, с. 37].
Припустимо, що факт банкрутства визначають два показники: коефіцієнт покриття, тобто відношення поточних активів до короткострокових зобов'язань, і коефіцієнт фінансової незалежності, тобто відношення позикових коштів до загальної вартості активів.
Перший показник характеризує ліквідність, другий - фінансову стійкість. Очевидно, що за інших рівних умов імовірність банкрутства тим менше, їм більше коефіцієнт покриття і менший коефіцієнт фінансової залежності. І, навпаки, підприємство напевно стане банкрутом при низькому коефіцієнті покриття високому коефіцієнті фінансової залежності. Завдання полягає в тому, щоб знайти емпіричне рівняння якоїсь дискримінантної кордону, яка поділить всі можливі поєднання зазначених показників на два класи [4, с. 46]:
1) поєднання показників, при яких підприємство збанкрутує;
2) поєднання показників, при яких підприємству банкрутство не загрожує.
Дане завдання було вирішене американським економістом Е. Альтманом. За певний період були зібрані дані про фінансовий стан 19 підприємств. За вказаними двома показниками становище підприємств було нестійким: одна половина підприємств збанкрутувала, а інша - змогла вижити. Далі прийомами дискримінантного аналізу розраховувалися параметри кореляційної лінійної функції, яка описує становище дискримінантної кордону між двома класами підприємств:
гдеZ-показник классифицирующей функції
a0 - постійний параметр
a1 - параметр, що показує ступінь впливу коефіцієнта покриття на ймовірність банкрутства
Кп - коефіцієнт покриття
а2 - параметр, що показує ступінь впливу коефіцієнта фінансової залежності на ймовірність банкрутства
Кфз - коефіцієнт фінансової залежності
В результаті статистичної обробки даних була отримана наступна кореляційна залежність [2, c.50]:
При Z = 0 маємо рівняння дискримінантної кордону. Для підприємств, у яких Z = 0, імовірність збанкрутувати 50%. Для підприємств, у яких Z <0, імовірність банкрутства менше 50% і далі знижується в міру зменшення Z. Якщо Z> 0, то ймовірність банкрутства більше 50% і зростає зі зростанням Z.
Знаки параметрів а1 і а2 классифицирующей функції пов'язані з характером впливу відповідних показників. Параметр а1 має знак «мінус», тому чим більше коефіцієнт покриття, тим менше показник Z і тим менше ймовірність банкрутства підприємства. У той же час параметр а2 має знак «плюс», тому чим вище коефіцієнт фінансової залежності, тим більше Z і, отже, вище ймовірність банкрутства підприємства [1, с. 156].
Розглянемо методику застосування двофакторної моделі Альтмана на конкретному прикладі.
Вихідні дані для розрахунку представлені в таблиці 2.
Таблиця 2
Вихідні дані та результати розрахунки ймовірності банкрутства підприємств
У силу того, що двофакторна модель не повністю описує фінансове становище підприємства, розрахункові та фактичні показники можуть розходитися. Та, підприємство 8 мало Z = -0,649, тобто не повинно було б збанкрутувати (ймовірність банкрутства близько 20%), насправді ж зазнало банкрутство. У той же час підприємства 9 і 12 мали позитивні значення Z, але вони зуміли уникнути банкрутства.
На малюнку 1 представлено кореляційне поле і положення на ньому дискримінантної лінії для двох показників - коефіцієнта покриття і коефіцієнта фінансової залежності.
\ S
Рис. 1. Дискримінантний лінія на кореляційному полі показників покриття та фінансової стійкості.
З малюнка 1 видно, що підприємства, які мають значення показників коефіцієнта покриття і коефіцієнта фінансової незалежності розташовуються нижче і правіше дискримінантної лінії, найімовірніше збанкрутують (ймовірність їх банкрутства перевищує 50%). При цьому, чим далі відстоїть точка показників від дискримінантної лінії, тим вище ймовірність банкрутства. Для підприємств, у яких сполучення значень показників фінансової стійкості та покриття знаходиться вище і лівіше дискримінантної лінії, майже немає загрози банкрутства. Наприклад, точка 2 розташована над дискримінантної лінією і досить далека від неї, вона відображає стан підприємства 2, у якого коефіцієнт покриття дорівнює 3, а коефіцієнт фінансової залежності дорівнює 20%. Підприємство 19 має високу ймовірність банкрутства (близько 98%), і воно дійсно збанкрутувало.
Вище зазначалося, що з практичних даними встановлені значення для коефіцієнта покриття не нижче одиниці, а для коефіцієнта фінансової залежності не вище 50%. Якщо підставити наведену вище двухфакторную модель Альтмана ці значення (Кп = 1 і Кфз = 50%), то отримаємо Z = 1,, тобто пошт з 90 - відсотковою вірогідністю можна стверджувати, що таке підприємство в російських умовах обов'язково збанкрутує.
Прогнозування банкрутства з використанням двофакторної моделі в російських умовах не забезпечує високої точності. це пояснюється тим, що дана модель не враховує впливу на фінансовий стан підприємства інших найважливіших факторів і показників, що характеризують, наприклад, рентабельність, віддачу активів, ділову активність підприємства і так далі [9, с. 67]. Дискримінантний межа між банкрутами і небанкротамі має вигляд не тонкої лінії, а розмитою смуги. Помилка прогнозу за допомогою двофакторної моделі оцінюється інтервалом Δ Z =
При використанні моделі Альтмана можливі два типи помилок [8, с. 156]:
- Прогнозується збереження платоспроможності підприємства, а в дійсності відбувається банкрутство;
- Прогнозується банкрутство підприємства, а воно зберігає платоспроможність.
На думку Альтмана, за допомогою пятифакторную моделі прогноз банкрутства на горизонті один рік можна встановити з точністю до 95%. При цьому помилка першого типу можлива в 6%, а помилка другого типу - в 3% випадків. Спрогнозувати банкрутство на горизонті в 2 роки вдається з точністю до 83%, при цьому помилка першого роду має місце в 28% випадках, а помилка другого роду має місце в 6% випадків.
У 1977 році Альтман зі своїми колегами розробив більш точну семи факторну модель. Ця модель дозволяє спрогнозувати банкрутство на горизонті в 5 років з точністю до 70%. У моделі в якості змінних використовуються наступні показники [10, с. 178]:
- Рентабельність активів;
- Мінливість або динаміка прибутку;
- Коефіцієнт покриття відсотків по кредитах;
- Кумулятивна прибутковість;
- Коефіцієнт покриття або ліквідності;
- Коефіцієнт автономії;
- Сукупні активи.
У таблиці 3 наведено відомості про точність прогнозування банкрутства за допомогою пятифакторную і семи факторної моделі Альтмана.
Таблиця 3
Точність прогнозу банкрутства
При проведенні фінансового аналізу практично до будь-якого оціночним показником потрібно підходити критично. Разом з тим значення показника Z слід сприймати як сигнал небезпеки. У цьому випадку необхідний глибокий аналіз причин, що викликали зниження цього показника.
Таким чином, розроблені на Заході моделі прогнозування ймовірності банкрутства досить застосувати й у сучасних російських умовах, але, тим не менше, мають ряд особливостей і характерних рис.
Вихідні дані задачі представлені у таблиці 4, де Х - готова продукція на складі підприємства, У - виручка від реалізації продукції. Введення
ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА
Модель Альтмана. Розрахунок індексу кредитоспроможності стосовно російських умов
ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА
Завдання № 1
Завдання № 2
Завдання № 3
Висновок
Список використаної літератури
Введення
Питання виживання в умовах ринкової економіки для більшості підприємств стає дуже актуальним. Керівництву організації більше не на кого покластися при вирішенні поточних проблем, всі рішення доводиться приймати самостійно, більше того, необхідно нести за них відповідальність. Питання в тому, як приймати раціональні рішення, щоб досягти успіху і процвітання, а не потрапити у фінансову залежність до кредиторів і стати банкрутом.За статистичними даними проведених обстежень більшість російський організацій сьогодні, отримуючи певний прибуток, тим не менш, фінансово нестійкі і в значній мірі схильні до банкрутства. Для того, щоб визначити подальші перспективи розвитку подібних організацій, необхідно, перш за все, провести оцінку їх фінансового стану та ймовірності банкрутства, а потім на підставі отриманих результатів зробити ряд висновків і запропонувати заходи щодо усунення причин фінансової нестабільності і фінансового оздоровлення. Тому актуальність обраної теми дипломної роботи є цілком очевидною.
Метою даної роботи є вивчення зарубіжної методики оцінки ймовірності банкрутства і її застосування в російських умовах, а також використання методів фінансового аналізу при вирішенні конкретних ситуацій.
Завдання роботи:
1) розглянути методику оцінки ймовірності банкрутства в моделі Альтмана;
2) розглянути особливості моделі Альтмана у російських умовах;
3) застосувати методи економічного аналізу при вирішенні конкретних господарських ситуацій.
ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА
Модель Альтмана. Розрахунок індексу кредитоспроможності
стосовно російських умов
Отримана в результаті техніко-економічного аналізу діяльності підприємств система показників дозволяє виявити слабкі місця в економіці підприємства, охарактеризувати стан справ даного підприємства (його ліквідність, фінансову стійкість, рентабельність, віддачу активів і так далі).Однак, на основі такого аналізу зробити висновок, що дане підприємство збанкрутувати або, навпаки, виживе зазвичай неможливо. Висновки про ймовірність банкрутства можна зробити тільки на основі зіставлення показників даного підприємства та аналогічних підприємств, що збанкрутували або, навпаки, які уникли банкрутства. Проте підшукати в кожному випадку відповідний аналог не завжди представляється можливим або такого аналога взагалі може не існувати.
Завдання прогнозування банкрутства може бути вирішена методом дискримінантного аналізу. Останній являє собою розділ факторного статистичного аналізу, за допомогою якого вирішуються задачі класифікації, тобто розбиття деякої сукупності аналізованих об'єктів на класи шляхом побудови так званої классифицирующей функції у вигляді кореляційної моделі.
В основі зарубіжної практики діагностики загрози банкрутства лежить модель Альтмана, або Z-рахунок Альтмана. Модель Альтмана визначає інтегральний показник загрози банкрутства. В основі розрахунку лежить п'ятифакторна модель, що представляє комплексний коефіцієнтний аналіз. Альтман визначив коефіцієнти значущості окремих факторів в інтегральній оцінці ймовірності банкрутства. Модель Альтмана має такий вигляд:
Z = 0,012 X1 +0,014 X2 +0,033 X3 +0,006 X4 +0,999 X5, (1)
де Z-інтегральний показник рівня загрози банкрутства;
X1-відношення власних оборотних активів (чистого оборотного капіталу) до суми активів;
X2-рентабельність активів (нерозподілений прибуток до суми активів);
X3-відношення прибутку до суми активів;
X4-коефіцієнт співвідношення власного і позикового капіталу;
X5-оборотність активів, або відношення виручки від реалізації до суми активів.
Якщо коефіцієнти приймаються у вигляді часток, то формула (1) буде мати вигляд:
Z = 1,2 X1 +1,4 X2 +3,3 X3 +0,6 X4 +1,0 X5, (2)
Зона невідання знаходиться в інтервалі від 1,81 до 2,99. Чим більше значення Z, тим менше ймовірність банкрутства протягом двох років.
Рівень загрози банкрутства в моделі Альтмана оцінюється згідно з таблицею 1.
Таблиця 1
Оцінка рівня загрози банкрутства в моделі Альтмана
| Значення Z | Вірогідність банкрутства |
| Менш 1,81 | дуже висока |
| Від 1,81 до 2,7 | висока |
| Від 2,7 до 2,99 | вірогідність невелика |
| Більше 2,99 | ймовірність незначна, дуже низька |
Припустимо, що факт банкрутства визначають два показники: коефіцієнт покриття, тобто відношення поточних активів до короткострокових зобов'язань, і коефіцієнт фінансової незалежності, тобто відношення позикових коштів до загальної вартості активів.
Перший показник характеризує ліквідність, другий - фінансову стійкість. Очевидно, що за інших рівних умов імовірність банкрутства тим менше, їм більше коефіцієнт покриття і менший коефіцієнт фінансової залежності. І, навпаки, підприємство напевно стане банкрутом при низькому коефіцієнті покриття високому коефіцієнті фінансової залежності. Завдання полягає в тому, щоб знайти емпіричне рівняння якоїсь дискримінантної кордону, яка поділить всі можливі поєднання зазначених показників на два класи [4, с. 46]:
1) поєднання показників, при яких підприємство збанкрутує;
2) поєднання показників, при яких підприємству банкрутство не загрожує.
Дане завдання було вирішене американським економістом Е. Альтманом. За певний період були зібрані дані про фінансовий стан 19 підприємств. За вказаними двома показниками становище підприємств було нестійким: одна половина підприємств збанкрутувала, а інша - змогла вижити. Далі прийомами дискримінантного аналізу розраховувалися параметри кореляційної лінійної функції, яка описує становище дискримінантної кордону між двома класами підприємств:
гдеZ-показник классифицирующей функції
a0 - постійний параметр
a1 - параметр, що показує ступінь впливу коефіцієнта покриття на ймовірність банкрутства
Кп - коефіцієнт покриття
а2 - параметр, що показує ступінь впливу коефіцієнта фінансової залежності на ймовірність банкрутства
Кфз - коефіцієнт фінансової залежності
В результаті статистичної обробки даних була отримана наступна кореляційна залежність [2, c.50]:
При Z = 0 маємо рівняння дискримінантної кордону. Для підприємств, у яких Z = 0, імовірність збанкрутувати 50%. Для підприємств, у яких Z <0, імовірність банкрутства менше 50% і далі знижується в міру зменшення Z. Якщо Z> 0, то ймовірність банкрутства більше 50% і зростає зі зростанням Z.
Знаки параметрів а1 і а2 классифицирующей функції пов'язані з характером впливу відповідних показників. Параметр а1 має знак «мінус», тому чим більше коефіцієнт покриття, тим менше показник Z і тим менше ймовірність банкрутства підприємства. У той же час параметр а2 має знак «плюс», тому чим вище коефіцієнт фінансової залежності, тим більше Z і, отже, вище ймовірність банкрутства підприємства [1, с. 156].
Розглянемо методику застосування двофакторної моделі Альтмана на конкретному прикладі.
Вихідні дані для розрахунку представлені в таблиці 2.
Таблиця 2
Вихідні дані та результати розрахунки ймовірності банкрутства підприємств
| Номер підприємства | Коефіцієнт покриття,% | Коефіцієнт фінансової незалежності,% | Показник Z | Вірогідність банкрутства,% | Фактичне становище |
| 1 | 3,6 | 60 | -0,78 | 17,2 | немає |
| 2 | 3,0 | 20 | -2,451 | 0,8 | немає |
| 3 | 3,0 | 60 | -0,135 | 42 | немає |
| 4 | 3,0 | 76 | 0,791 | 81,8 | та |
| 5 | 2,8 | 44 | -1,841 | 15,5 | немає |
| 6 | 2,6 | 56 | 0,062 | 51,5 | та |
| 7 | 2,6 | 68 | 0,757 | 80,2 | та |
| 8 | 2,4 | 40 | -0,649 | 21,1 | та |
| 9 | 2,4 | 60 | 0,509 | 71,5 | немає |
| 10 | 2,2 | 28 | -1,129 | 9,6 | немає |
| 11 | 2,0 | 40 | -0,221 | 38,1 | немає |
| 12 | 2,0 | 48 | 0,244 | 60,1 | немає |
| 13 | 1,8 | 60 | 1,153 | 89,7 | та |
| 14 | 1,6 | 20 | -0,948 | 13,1 | немає |
| 15 | 1,6 | 44 | 0,441 | 68,8 | та |
| 16 | 1,2 | 44 | 0,871 | 83,5 | та |
| 17 | 1,0 | 24 | -0,072 | 45 | немає |
| 18 | 1,0 | 32 | 0,391 | 66,7 | та |
| 19 | 1,0 | 66 | 2,012 | 97,9 | та |
На малюнку 1 представлено кореляційне поле і положення на ньому дискримінантної лінії для двох показників - коефіцієнта покриття і коефіцієнта фінансової залежності.
Рис. 1. Дискримінантний лінія на кореляційному полі показників покриття та фінансової стійкості.
З малюнка 1 видно, що підприємства, які мають значення показників коефіцієнта покриття і коефіцієнта фінансової незалежності розташовуються нижче і правіше дискримінантної лінії, найімовірніше збанкрутують (ймовірність їх банкрутства перевищує 50%). При цьому, чим далі відстоїть точка показників від дискримінантної лінії, тим вище ймовірність банкрутства. Для підприємств, у яких сполучення значень показників фінансової стійкості та покриття знаходиться вище і лівіше дискримінантної лінії, майже немає загрози банкрутства. Наприклад, точка 2 розташована над дискримінантної лінією і досить далека від неї, вона відображає стан підприємства 2, у якого коефіцієнт покриття дорівнює 3, а коефіцієнт фінансової залежності дорівнює 20%. Підприємство 19 має високу ймовірність банкрутства (близько 98%), і воно дійсно збанкрутувало.
Вище зазначалося, що з практичних даними встановлені значення для коефіцієнта покриття не нижче одиниці, а для коефіцієнта фінансової залежності не вище 50%. Якщо підставити наведену вище двухфакторную модель Альтмана ці значення (Кп = 1 і Кфз = 50%), то отримаємо Z = 1,, тобто пошт з 90 - відсотковою вірогідністю можна стверджувати, що таке підприємство в російських умовах обов'язково збанкрутує.
Прогнозування банкрутства з використанням двофакторної моделі в російських умовах не забезпечує високої точності. це пояснюється тим, що дана модель не враховує впливу на фінансовий стан підприємства інших найважливіших факторів і показників, що характеризують, наприклад, рентабельність, віддачу активів, ділову активність підприємства і так далі [9, с. 67]. Дискримінантний межа між банкрутами і небанкротамі має вигляд не тонкої лінії, а розмитою смуги. Помилка прогнозу за допомогою двофакторної моделі оцінюється інтервалом Δ Z =
При використанні моделі Альтмана можливі два типи помилок [8, с. 156]:
- Прогнозується збереження платоспроможності підприємства, а в дійсності відбувається банкрутство;
- Прогнозується банкрутство підприємства, а воно зберігає платоспроможність.
На думку Альтмана, за допомогою пятифакторную моделі прогноз банкрутства на горизонті один рік можна встановити з точністю до 95%. При цьому помилка першого типу можлива в 6%, а помилка другого типу - в 3% випадків. Спрогнозувати банкрутство на горизонті в 2 роки вдається з точністю до 83%, при цьому помилка першого роду має місце в 28% випадках, а помилка другого роду має місце в 6% випадків.
У 1977 році Альтман зі своїми колегами розробив більш точну семи факторну модель. Ця модель дозволяє спрогнозувати банкрутство на горизонті в 5 років з точністю до 70%. У моделі в якості змінних використовуються наступні показники [10, с. 178]:
- Рентабельність активів;
- Мінливість або динаміка прибутку;
- Коефіцієнт покриття відсотків по кредитах;
- Кумулятивна прибутковість;
- Коефіцієнт покриття або ліквідності;
- Коефіцієнт автономії;
- Сукупні активи.
У таблиці 3 наведено відомості про точність прогнозування банкрутства за допомогою пятифакторную і семи факторної моделі Альтмана.
Таблиця 3
Точність прогнозу банкрутства
| Кількість років до банкрутства | Прогноз по пятифакторную моделі | Прогноз по семи факторної моделі | ||
| Банкрут | Небанкрот | Банкрут | Небанкрот | |
| 1 | 93,9 | 97 | 96,2 | 89,7 |
| 2 | 71,9 | 93,9 | 84,9 | 93,1 |
| 3 | 48,3 | - | 74,5 | 91,4 |
| 4 | 28,6 | - | 68,1 | 89,5 |
| 5 | 36 | - | 69,8 | 82,1 |
Таким чином, розроблені на Заході моделі прогнозування ймовірності банкрутства досить застосувати й у сучасних російських умовах, але, тим не менше, мають ряд особливостей і характерних рис.
ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА
Завдання № 1
ВИХІДНІ ДАНІ ЗАВДАННЯ № 1:РІШЕННЯ:
1) Знайдемо параметри рівняння регресії методом найменших квадратів.
Передбачається наявність лінійного зв'язку між Х і У, тобто регресійна модель описується функцією:
Уi '= а0 + а1 х, (5)
Де Уi '- значення результативної ознаки;
а0 і а1 - параметри рівняння регресії, що визначаються з системи рівнянь:
Для знаходження параметрів рівняння регресії за методом найменших квадратів, складемо розрахункову таблицю (таблиця 4)
Таблиця 4
Розрахункова таблиця для знаходження параметрів рівняння регресії
| № п / п | Х | У | Х2 | ХУ | У ' | Уi - У ' | / Уi - У '/ / Уi |
| 1 | 18,7 | 5,5 | 349,69 | 102,85 | 6,399 | -0,899 | 0,163455 |
| 2 | 15,2 | 4,5 | 231,04 | 68,4 | 5,454 | -0,954 | 0,212 |
| 3 | 15 | 5 | 225 | 75 | 5,4 | -0,4 | 0,08 |
| 4 | 26,8 | 7,6 | 718,24 | 203,68 | 8,586 | -0,986 | 0,129737 |
| 5 | 22,3 | 10,5 | 497,29 | 234,15 | 7,371 | 3,129 | 0,298 |
| 6 | 24,6 | 7,8 | 605,16 | 191,88 | 7,992 | -0,192 | 0,024615 |
| 7 | 27,1 | 7,8 | 734,41 | 211,38 | 8,667 | -0,867 | 0,111154 |
| 8 | 35,8 | 10,1 | 1281,64 | 361,58 | 11,016 | -0,916 | 0,090693 |
| 9 | 36,2 | 11,8 | 1310,44 | 427,16 | 11,124 | 0,676 | 0,057288 |
| 10 | 23,2 | 7,4 | 538,24 | 171,68 | 7,614 | -0,214 | 0,028919 |
| 11 | 21,3 | 6,8 | 453,69 | 144,84 | 7,101 | -0,301 | 0,044265 |
| 12 | 23,2 | 6,4 | 538,24 | 148,48 | 7,614 | -1,214 | 0,189688 |
| 13 | 27,2 | 8 | 739,84 | 217,6 | 8,694 | -0,694 | 0,08675 |
| 14 | 18,7 | 6,2 | 349,69 | 115,94 | 6,399 | -0,199 | 0,032097 |
| 15 | 23,6 | 7,2 | 556,96 | 169,92 | 7,722 | -0,522 | 0,0725 |
| 16 | 28 | 8,7 | 784 | 243,6 | 8,91 | -0,21 | 0,024138 |
| 17 | 23,9 | 7,4 | 571,21 | 176,86 | 7,803 | -0,403 | 0,054459 |
| 18 | 28,9 | 9,4 | 835,21 | 271,66 | 9,153 | 0,247 | 0,026277 |
| 19 | 19,6 | 6,5 | 384,16 | 127,4 | 6,642 | -0,142 | 0,021846 |
| 20 | 23,4 | 9,2 | 547,56 | 215,28 | 7,668 | 1,532 | 0,166522 |
| 21 | 28,9 | 6,1 | 835,21 | 176,29 | 9,153 | -3,053 | 0,500492 |
| 22 | 25,9 | 7,9 | 670,81 | 204,61 | 8,343 | -0,443 | 0,056076 |
| 23 | 25,9 | 9,4 | 670,81 | 243,46 | 8,343 | 1,057 | 0,112447 |
| 24 | 27,8 | 10,5 | 772,84 | 291,9 | 8,856 | 1,644 | 0,156571 |
| 25 | 32,9 | 9,6 | 1082,41 | 315,84 | 10,233 | -0,633 | 0,065938 |
| 26 | 30,9 | 11,5 | 954,81 | 355,35 | 9,693 | 1,807 | 0,15713 |
| 27 | 18,3 | 6,6 | 334,89 | 120,78 | 6,291 | 0,309 | 0,046818 |
| 28 | 21,6 | 7,2 | 466,56 | 155,52 | 7,182 | 0,018 | 0,0025 |
| 29 | 15,7 | 5,6 | 246,49 | 87,92 | 5,589 | 0,011 | 0,001964 |
| 30 | 22,4 | 9,5 | 501,76 | 212,8 | 7,398 | 2,102 | 0,221263 |
| Разом | 733 | 237,7 | 18788,3 | 6043,81 | 238,41 | - | 3,235601 |
З першого рівняння висловлюємо а0, підставляємо в друге рівняння і отримуємо відповідне значення:
а1 = 0,27 і а0 = 1,33
Тоді шукане рівняння регресії має вигляд:
Уi '= 1,33 + 0,27 Х.
2) Для перевірки адекватності визначимо середнє відносне лінійне відхилення за формулою (7)
Підставляючи значення з таблиці 4 у формулу (7), отримаємо:
Е = 0,10 або 10%.
Так як Е менше 15%, то зв'язок між факторною та результативною ознаками досить тісний.
Отримане рівняння регресії придатне для прогнозних значень, так як значення Е менше 15%.
Середньорічне значення Х = 24,43 млн. руб., Тоді при середньорічної величини готової продукції на сладе 24, 43 млн. рублів, передбачувана виручка від реалізації на наступний рік, відповідно до рівняння регресії, складе: 7,93 млн. рублів.
3) Складемо бюджет руху грошових коштів і визначимо «критичний період» у діяльності підприємства. в якості вихідних даних приймаємо такі сценарні умови функціонування підприємства в наступному році. Обсяги продажів збільшуються з темпом приросту в місяць 1,5% від базового місяця. Підприємство проводить індивідуальну збутову політику на основі застосування різних видів реалізації при різних умовах оплати: 25% виробів реалізується за готівку, 75% з відстрочкою платежу на умовах 3 / 10 брутто 30, 80% сплачується в наступному місяці, з них 25% зі знижкою , а 20% сплачується з затримкою ще на 1 місяць.
З урахуванням прогнозного значення виручки від реалізації 7,93 млн. рублів бюджет руху грошових коштів організації представлена на малюнку 2.
Сировина закуповується у розмірі потреби наступного місяця, оплата постачальникам проводиться через місяць.
Витрати визначаються у відсотках від виручки: 40% - умовно-змінні витрати, 15% - заробітна плата, 10% - оренда, 5% - інші. Прогнозоване збільшення цін на сировину-3%. Рівень інфляції - 2% на місяць. Оренда і зарплата виплачуються на місяць, наступний за місяцем їх виникнення. Єдиний соціальний податок становить 35,6% від зарплати. Ставка податку на прибуток 24%.
В кінці кожного кварталу (березень, червень, вересень, грудень) планується вкладати в модернізацію виробництва 31 000 рублів. Інший варіант передбачає витрати підприємства, пов'язані з реконструкцією технологічних ліній в наступному розмірі: березень - 100000 рублів, червень, вересень, грудень за 310 тисяч рублів. Залишок грошових коштів на 1 січня складає 17890 рублів. Цієї суми недостатньо і вирішено матимуть цільовий залишок у розмірі 34000 рублів. Його величина коливається в наступні місяці пропорційно темпу інфляції.
У таблиці 5 представлено перший варіант бюджету руху грошових коштів організації.
Таблиця 5
Бюджет руху грошових коштів організації, руб. (1 варіант)
| Показник | Вихідні дані | Січень | Лютий | Березень | Квітень | Травень | Червень | Липень | Серпень | Вересень | Жовтень | Листопад | Грудень |
| 1. Реалізація | |||||||||||||
| Виручка | 660833 | 670745,5 | 680806,7 | 691018,8 | 701384,1 | 711904,8 | 722583,4 | 733422,1 | 744423,5 | 755589,8 | 766923,7 | 778427,5 | 790103,9 |
| Витрати на сировину | 276347,1439 | 280492,4 | 284699,7 | 288970,2 | 293304,8 | 297704,4 | 302169,9 | 306702,5 | 311303 | 315972,6 | 320712,1 | 325522,8 | 330405,7 |
| Заробітна плата | 99124,95 | 101107,4 | 103129,6 | 105192,2 | 107296 | 109442 | 111630,8 | 113863,4 | 116140,7 | 118463,5 | 120832,8 | 123249,4 | 125714,4 |
| Нарахування (ЄСП) | 35288,4822 | 35994,25 | 36714,14 | 37448,42 | 38197,39 | 38961,34 | 39740,56 | 40535,37 | 41346,08 | 42173 | 43016,46 | 43876,79 | 44754,33 |
| Оренда | 66083,3 | 67404,97 | 68753,07 | 70128,13 | 71530,69 | 72961,3 | 74420,53 | 75908,94 | 77427,12 | 78975,66 | 80555,17 | 82166,28 | 83809,6 |
| Інші витрати | 33041,65 | 33702,48 | 34376,53 | 35064,06 | 35765,34 | 36480,65 | 37210,26 | 37954,47 | 38713,56 | 39487,83 | 40277,59 | 41083,14 | 41904,8 |
| Операційний прибуток | 150947,4739 | 152044 | 153133,6 | 154215,7 | 155289,8 | 156355,2 | 157411,3 | 158457,5 | 159493 | 160517,3 | 161529,5 | 162529,1 | 163515,1 |
| Податок на прибуток | 36227,39373 | 36490,56 | 36752,07 | 37011,78 | 37269,56 | 37525,25 | 37778,72 | 38029,79 | 38278,33 | 38524,15 | 38767,09 | 39006,98 | 39243,63 |
| Чистий прибуток | 114720,0801 | 115553,4 | 116381,5 | 117204 | 118020,3 | 118830 | 119632,6 | 120427,7 | 121214,7 | 121993,1 | 122762,5 | 123522,1 | 124271,5 |
| 2. Витрати на сировину | |||||||||||||
| Придбання | 284699,7 | 288970,2 | 293304,8 | 297704,4 | 302169,9 | 306702,5 | 311303 | 315972,6 | 320712,1 | 325522,8 | 330405,7 | 340317,8 | |
| Оплата | 276347,1 | 280492,4 | 284699,7 | 288970,2 | 293304,8 | 297704,4 | 302169,9 | 306702,5 | 311303 | 315972,6 | 320712,1 | 325522,8 | |
| 3. Грошовий потік | |||||||||||||
| 3.1. Приплив коштів | |||||||||||||
| Готівковий розрахунок | 167686,4 | 170201,7 | 172754,7 | 175346 | 177976,2 | 180645,8 | 183355,5 | 186105,9 | 188897,5 | 191730,9 | 194606,9 | 197526 | |
| Кредит минулого місяця | 393518,2 | 399421 | 405412,3 | 411493,5 | 417665,9 | 423930,9 | 430289,9 | 436744,2 | 443295,4 | 449944,8 | 456694 | 463544,4 | |
| Кредит позаминулого місяця | 80291,21 | 99124,95 | 100611,8 | 102121 | 103652,8 | 105207,6 | 106785,7 | 108387,5 | 110013,3 | 111663,5 | 113338,5 | 115038,6 | |
| Разом надходжень | 641495,8 | 668747,6 | 678778,8 | 688960,5 | 699294,9 | 709784,3 | 720431,1 | 731237,6 | 742206,1 | 753339,2 | 764639,3 | 776108,9 | |
| 3.2. Залишок коштів | |||||||||||||
| Оплата сировини | 276347,1 | 280492,4 | 284699,7 | 288970,2 | 293304,8 | 297704,4 | 302169,9 | 306702,5 | 311303 | 315972,6 | 320712,1 | 325522,8 | |
| Виплата зарплати | 99124,95 | 101107,4 | 103129,6 | 105192,2 | 107296 | 109442 | 111630,8 | 113863,4 | 116140,7 | 118463,5 | 120832,8 | 123249,4 | |
| Сплата ЕСН | 35288,48 | 35994,25 | 36714,14 | 37448,42 | 38197,39 | 38961,34 | 39740,56 | 40535,37 | 41346,08 | 42173 | 43016,46 | 43876,79 | |
| Оплата оренди | 66083,3 | 67404,97 | 68753,07 | 70128,13 | 71530,69 | 72961,3 | 74420,53 | 75908,94 | 77427,12 | 78975,66 | 80555,17 | 82166,28 | |
| Сплата податків | 36227,39 | 36490,56 | 36752,07 | 37011,78 | 37269,56 | 37525,25 | 37778,72 | 38029,79 | 38278,33 | 38524,15 | 38767,09 | 39006,98 | |
| Інші витрати | 33702,48 | 34376,53 | 35064,06 | 35765,34 | 36480,65 | 37210,26 | 37954,47 | 38713,56 | 39487,83 | 40277,59 | 41083,14 | 41904,8 | |
| Модернізація виробництва | 0 | 0 | 31000 | 0 | 0 | 31000 | 0 | 0 | 31000 | 0 | 0 | 31000 | |
| Разом відтік | 546773,8 | 555866,1 | 596112,7 | 574516,1 | 584079,1 | 624804,5 | 603695 | 613753,5 | 654983 | 634386,4 | 644966,8 | 686727,1 | |
| Салда грошового потоку | 94722,05 | 112881,5 | 82666,16 | 114444,4 | 115215,8 | 84979,88 | 116736,1 | 117484 | 87223,1 | 118952,8 | 119672,5 | 89381,82 | |
| 4. Надлишок (дефіцит) коштів на рахунку | |||||||||||||
| Залишок на початок місяця | 17890 | 112612,1 | 225493,6 | 308159,7 | 422604,1 | 537820 | 622799,8 | 739536 | 857020 | 944243,1 | 1063196 | 1182868 | |
| Залишок на кінець місяця | 112612,1 | 225493,6 | 308159,7 | 422604,1 | 537820 | 622799,8 | 739536 | 857020 | 944243,1 | 1063196 | 1182868 | 1272250 | |
| Цільове сальдо | 34000 | 34680 | 35373,6 | 36081,07 | 36802,69 | 37538,75 | 38289,52 | 39055,31 | 39836,42 | 40633,15 | 41445,81 | 42274,73 | |
| Надлишок (дефіцит) | 78612,05 | 190813,6 | 272786,1 | 386523,1 | 501017,3 | 585261,1 | 701246,4 | 817964,7 | 904406,7 | 1022563 | 1141423 | 1229976 |
Таблиця 6
Бюджет руху грошових коштів організації, руб. (2 варіант)
| Показник | Вихідні дані | Січень | Лютий | Березень | Квітень | Травень | Червень | Липень | Серпень | Вересень | Жовтень | Листопад | Грудень |
| 1. Реалізація | |||||||||||||
| Виручка | 660833 | 670745,5 | 680806,7 | 691018,8 | 701384,1 | 711904,8 | 722583,4 | 733422,1 | 744423,5 | 755589,8 | 766923,7 | 778427,5 | 790103,9 |
| Витрати на сировину | 276347,1439 | 280492,4 | 284699,7 | 288970,2 | 293304,8 | 297704,4 | 302169,9 | 306702,5 | 311303 | 315972,6 | 320712,1 | 325522,8 | 330405,7 |
| Заробітна плата | 99124,95 | 101107,4 | 103129,6 | 105192,2 | 107296 | 109442 | 111630,8 | 113863,4 | 116140,7 | 118463,5 | 120832,8 | 123249,4 | 125714,4 |
| Нарахування (ЄСП) | 35288,4822 | 35994,25 | 36714,14 | 37448,42 | 38197,39 | 38961,34 | 39740,56 | 40535,37 | 41346,08 | 42173 | 43016,46 | 43876,79 | 44754,33 |
| Оренда | 66083,3 | 67404,97 | 68753,07 | 70128,13 | 71530,69 | 72961,3 | 74420,53 | 75908,94 | 77427,12 | 78975,66 | 80555,17 | 82166,28 | 83809,6 |
| Інші витрати | 33041,65 | 33702,48 | 34376,53 | 35064,06 | 35765,34 | 36480,65 | 37210,26 | 37954,47 | 38713,56 | 39487,83 | 40277,59 | 41083,14 | 41904,8 |
| Операційний прибуток | 150947,4739 | 152044 | 153133,6 | 154215,7 | 155289,8 | 156355,2 | 157411,3 | 158457,5 | 159493 | 160517,3 | 161529,5 | 162529,1 | 163515,1 |
| Податок на прибуток | 36227,39373 | 36490,56 | 36752,07 | 37011,78 | 37269,56 | 37525,25 | 37778,72 | 38029,79 | 38278,33 | 38524,15 | 38767,09 | 39006,98 | 39243,63 |
| Чистий прибуток | 114720,0801 | 115553,4 | 116381,5 | 117204 | 118020,3 | 118830 | 119632,6 | 120427,7 | 121214,7 | 121993,1 | 122762,5 | 123522,1 | 124271,5 |
| 2. Витрати на сировину | |||||||||||||
| Придбання | 284699,7 | 288970,2 | 293304,8 | 297704,4 | 302169,9 | 306702,5 | 311303 | 315972,6 | 320712,1 | 325522,8 | 330405,7 | 340317,8 | |
| Оплата | 276347,1 | 280492,4 | 284699,7 | 288970,2 | 293304,8 | 297704,4 | 302169,9 | 306702,5 | 311303 | 315972,6 | 320712,1 | 325522,8 | |
| 3. Грошовий потік | |||||||||||||
| 3.1. Приплив коштів | |||||||||||||
| Готівковий розрахунок | 167686,4 | 170201,7 | 172754,7 | 175346 | 177976,2 | 180645,8 | 183355,5 | 186105,9 | 188897,5 | 191730,9 | 194606,9 | 197526 | |
| Кредит минулого місяця | 393518,2 | 399421 | 405412,3 | 411493,5 | 417665,9 | 423930,9 | 430289,9 | 436744,2 | 443295,4 | 449944,8 | 456694 | 463544,4 | |
| Кредит позаминулого місяця | 80291,21 | 99124,95 | 100611,8 | 102121 | 103652,8 | 105207,6 | 106785,7 | 108387,5 | 110013,3 | 111663,5 | 113338,5 | 115038,6 | |
| Разом надходжень | 641495,8 | 668747,6 | 678778,8 | 688960,5 | 699294,9 | 709784,3 | 720431,1 | 731237,6 | 742206,1 | 753339,2 | 764639,3 | 776108,9 | |
| 3.2. Залишок коштів | |||||||||||||
| Оплата сировини | 276347,1 | 280492,4 | 284699,7 | 288970,2 | 293304,8 | 297704,4 | 302169,9 | 306702,5 | 311303 | 315972,6 | 320712,1 | 325522,8 | |
| Виплата зарплати | 99124,95 | 101107,4 | 103129,6 | 105192,2 | 107296 | 109442 | 111630,8 | 113863,4 | 116140,7 | 118463,5 | 120832,8 | 123249,4 | |
| Сплата ЕСН | 35288,48 | 35994,25 | 36714,14 | 37448,42 | 38197,39 | 38961,34 | 39740,56 | 40535,37 | 41346,08 | 42173 | 43016,46 | 43876,79 | |
| Оплата оренди | 66083,3 | 67404,97 | 68753,07 | 70128,13 | 71530,69 | 72961,3 | 74420,53 | 75908,94 | 77427,12 | 78975,66 | 80555,17 | 82166,28 | |
| Сплата податків | 36227,39 | 36490,56 | 36752,07 | 37011,78 | 37269,56 | 37525,25 | 37778,72 | 38029,79 | 38278,33 | 38524,15 | 38767,09 | 39006,98 | |
| Інші витрати | 33702,48 | 34376,53 | 35064,06 | 35765,34 | 36480,65 | 37210,26 | 37954,47 | 38713,56 | 39487,83 | 40277,59 | 41083,14 | 41904,8 | |
| Модернізація виробництва | 0 | 0 | 100000 | 0 | 0 | 31000 | 0 | 0 | 31000 | 0 | 0 | 31000 | |
| Разом відтік | 546773,8 | 555866,1 | 665112,7 | 574516,1 | 584079,1 | 624804,5 | 603695 | 613753,5 | 654983 | 634386,4 | 644966,8 | 686727,1 | |
| Салда грошового потоку | 94722,05 | 112881,5 | 13666,16 | 114444,4 | 115215,8 | 84979,88 | 116736,1 | 117484 | 87223,1 | 118952,8 | 119672,5 | 89381,82 | |
| 4. Надлишок (дефіцит) коштів на рахунку | |||||||||||||
| Залишок на початок місяця | 17890 | 112612,1 | 225493,6 | 239159,7 | 353604,1 | 468820 | 553799,8 | 670536 | 788020 | 875243,1 | 994195,9 | 1113868 | |
| Залишок на кінець місяця | 112612,1 | 225493,6 | 239159,7 | 353604,1 | 468820 | 553799,8 | 670536 | 788020 | 875243,1 | 994195,9 | 1113868 | 1203250 | |
| Цільове сальдо | 34000 | 34680 | 35373,6 | 36081,07 | 36802,69 | 37538,75 | 38289,52 | 39055,31 | 39836,42 | 40633,15 | 41445,81 | 42274,73 | |
| Надлишок (дефіцит) | 78612,05 | 190813,6 | 203786,1 | 317523,1 | 432017,3 | 516261,1 | 632246,4 | 748964,7 | 835406,7 | 953562,7 | 1072423 | 1160976 |
Варіант перший показав, що в організації завжди спостерігається надлишок грошових коштів з урахуванням цільового сальдо. У другому варіанті аналогічно в організації спостерігається надлишок грошових коштів в усі місяці.
ВИСНОВКИ:
Використання бюджетування в управлінні фінансами позволяет6 заздалегідь оцінити економічну спроможність, забезпечуючи фінансову стійкість суб'єкта господарювання; зробити господарську діяльність «прозорою», тобто більш привабливою для інвесторів; виявити і залучити до справи непрацюючі і неефективні активи, оптимізувати їх структуру. Управління фінансами являє собою процес, який має на меті нарощування виробничого потенціалу підприємства і досягнення певних результатів.
Скласти звіт про прибутки і збитки для фірм А, С і К і на підставі зіставлення коефіцієнтів PMOS, BEP, ROE, ROI оцінити адекватність проведених фінансових політик різним станам економіки. Податок на прибуток 24%. Сценарні умови функціонування фірм та інші показники представлені в таблиці 7
Таблиця 7
Вихідні дані для розрахунку, руб.
РІШЕННЯ:
1) Складаємо звіт про прибутки і збитки для фірми А при різних станах економіки в таблиці 8
Таблиця 8
Звіт про прибутки і збитки фірми. А, руб.
2) далі розраховуємо коефіцієнти рентабельності для фірми А в таблиці 9
Таблиця 9
Коефіцієнти рентабельності фірми А,%
3) складаємо звіт про прибутки і збитки для фірми С в таблиці 10
Таблиця 10
Звіт про прибутки та збитки для фірми С, руб.
Таблиця 11
Коефіцієнти рентабельності для фірми С,%
4) далі складаємо звіт про прибутки і збитки для фірми К
Таблиця 12
Звіт про прибутки та збитки для фірми К, руб.
Таблиця 13
Коефіцієнти рентабельності для фірми К,%
ВИСНОВКИ:
При заданих сценарних умовах коефіцієнти рентабельності показують: якщо економіка перебуває в стані піднесення, то найбільш ефективна політика у фірми А, якщо в економіці спостерігається спад, то всі фірми несуть збитки.
Недоліком агресивної політики є більш високий рівень ризику, тому що фірма може потрапити в таку ситуацію, що буде змушена погодитися з підвищенням процентної ставки при поновленні кредиту в разі неможливості його повернення. Основною метою інших стратегій є мінімізація ризику того, що фірма виявиться не в змозі розрахуватися за своїми зобов'язаннями. Тому підлога критерієм мінімізації ризику краще консервативна фінансова політика.
Потрібно побудувати дерево рішень для оцінки ризику і визначити привабливість інвестиційного проекту, розрахованого на 2 роки. Проект вимагає початкових вкладень 185000 $ і фінансується за рахунок банківської позики. Очікується, що процентна ставка буде змінюватися по роках наступним чином: 14%, 16%. Розподіл ймовірностей грошового потоку представлено в таблиці 14
Таблиця 14
Розподіл ймовірностей грошового потоку проекту
РІШЕННЯ:
Дерево рішень цього проекту представлено на малюнку 3
0,32
0,35
0,33
0,330,37
0,41
0,340,22
0,330,320,39
0,29
Визначимо сумарний грошовий потік проекту в таблиці
Таблиця 15
Розрахунок сумарного грошового потоку проекту
Значення Pvi розраховане за формулою (8):
Значення Р1, 2i визначають за формулою (9)
Сумарна очікувана PV визначена як сума творів Pvi на спільні ймовірності:
Вона дорівнює 2010,5 $.
ВИСНОВКИ:
Так як сумарна очікувана PV позитивна, за відсутності інших альтернатив проект можна прийняти. У загальному випадку перевагу слід віддати проекту з більшою сумарною PV.
З ростом числа періодів реалізації проекту навіть при незмінній кількості альтернатив структура дерева сильно ускладнюється.
1) модель Альтмана була запропонована економістом Е. Альтманом, в якій була вирішена задача знаходження емпіричних рівнянь якоїсь дискримінантної кордону, яка поділяє всі можливі поєднання показників фінансової стійкості на два класи: підприємства-банкрути та підприємства-небанкроти.
2) у загальному вигляді модель Альтмана - це п'ятифакторна модель, у якої входять п'ять показників, що характеризують різні сторони фінансового положення організації: частка оборотних коштів в активах; рентабельність активів, обчислена за нерозподіленого прибутку, рентабельність активів, обчислена за балансового прибутку; коефіцієнт покриття; віддача від усіх активів;
3) стосовно російських умов модель Альтмана дещо спрощується і включає всього два показники: коефіцієнт покриття і фінансової незалежності організації;
4) при вирішенні завдання № 1 ми з'ясували, що використання бюджетування в управлінні фінансами підприємства дозволяє організації заздалегідь оцінювати економічну спроможність, забезпечуючи стійкість господарюючого суб'єкта;
5) при вирішенні завдання № 2, ми прийшли до висновку, що найбільш придатною політикою для організацій є політика «Агресора» у зростаючій та стабільній економіці. Проте в умовах спаду практично всі організації несуть збитки.
6) При оцінці впроваджуваних проектів в загальному випадку слід віддавати перевагу тим проектом, у якого значення наведеної вартості найбільше.
2) Ковальов О.П. Діагностика банкрутства. - М.: Финстатинформ, 1995. - 96 с.
3) Латушкіна Н.М. Теорія економічного аналізу. - Тюмень: Вид-во ТГУ, 2003. - 152 с
4) Левін А.Є. Техніко-економічний аналіз діяльності організацій: Навч. посіб. - М.: МІКХіС, 2002. - 56с
5) Пястолов С.М. Аналіз фінансово-господарської діяльності підприємства: Учеб. - М.: Майстерність, 2001. - 336 с.
6) Довідковий посібник директору виробничого об'єднання (підприємства) У 2 т. / За ред. Е.А. Єгіазаряна і А.Д. Шеремета. - М.: Економіка, 1997
7) Шеремет А.Д., Сайфулін Р.С. Фінанси підприємства. - М.: Инфра-М, 1997. - 343 с.
8) Шеремет А.Д., Сайфулін Р.С. Методика фінансового аналізу. - М.: Инфра-М, 1996. - 176 с.
9) Фінанси: Учеб .- М.: ИД ФБК-Прес, 2000. - 760 с.
10) Черкасова І.О. Аналіз господарської діяльності. - СПб.: Нева, 2003. - 192 с.
ВИСНОВКИ:
Використання бюджетування в управлінні фінансами позволяет6 заздалегідь оцінити економічну спроможність, забезпечуючи фінансову стійкість суб'єкта господарювання; зробити господарську діяльність «прозорою», тобто більш привабливою для інвесторів; виявити і залучити до справи непрацюючі і неефективні активи, оптимізувати їх структуру. Управління фінансами являє собою процес, який має на меті нарощування виробничого потенціалу підприємства і досягнення певних результатів.
Завдання № 2
УМОВА ЗАВДАННЯ:Скласти звіт про прибутки і збитки для фірм А, С і К і на підставі зіставлення коефіцієнтів PMOS, BEP, ROE, ROI оцінити адекватність проведених фінансових політик різним станам економіки. Податок на прибуток 24%. Сценарні умови функціонування фірм та інші показники представлені в таблиці 7
Таблиця 7
Вихідні дані для розрахунку, руб.
| Показник | Фірма А | Фірма З | Фірма До |
| Виручка при підйомі економіки | 1440 | 1500 | 1560 |
| Виручка при стабільній економіці | 1080 | 1200 | 1380 |
| Виручка при спаді економіки | 840 | 960 | 1260 |
| Акціонерний капітал | 180 | 240 | 300 |
| Короткострокові кредити (18,5%) | 240 | 120 | 60 |
| Довгострокові кредити (24,5%) | - | 120 | 240 |
| Витрати на реалізацію | 240 + 0,7 У | 324 + 0,65 В | 462 + 0,6 У |
1) Складаємо звіт про прибутки і збитки для фірми А при різних станах економіки в таблиці 8
Таблиця 8
Звіт про прибутки і збитки фірми. А, руб.
| Показник | Стан економіки | ||
| Підйом | Стабільне | Спад | |
| Виручка від реалізації | 1440 | 1080 | 840 |
| Витрати на реалізовану продукцію | 1248 | 996 | 828 |
| Прибуток до вирахування відсотків | 192 | 84 | 12 |
| Відсотки до сплати | 44,4 | 44,4 | 44,4 |
| Прибуток до вирахування податків | 147,6 | 39,6 | -32,4 |
| Податок на прибуток (24%) | 35,424 | 9,504 | 0 |
| Чистий прибуток | 112,176 | 30,096 | 0 |
Таблиця 9
Коефіцієнти рентабельності фірми А,%
| Показник | Позначення | Розрахунок | Стан економіки | ||
| Підйом | Стабільне | Спад | |||
| Коефіцієнт рентабельності реалізованої продукції | PMOS | чиста прибутку до виручки | 7,79 | 2,8 | - |
| Коефіцієнт генерування доходів | BEP | прибуток до вирахування відсотків і податків до суми активів | 45,7 | 20 | 2,9 |
| Коефіцієнт рентабельності активів | ROA | чистий прибуток до суми активів | 26,7 | 7,2 | - |
| Коефіцієнт рентабельності власного капіталу | ROE | чистий прибуток до власного капіталу | 62,32 | 16,72 | - |
| Коефіцієнт рентабельності інвестованого капіталу | ROI | чистий прибуток і відсотки до загального капіталу | 122,7 | 40,7 | - |
Таблиця 10
Звіт про прибутки та збитки для фірми С, руб.
| Показник | Стан економіки | ||
| Підйом | Стабільне | Спад | |
| Виручка від реалізації | 1500 | 1200 | 960 |
| Витрати на реалізовану продукцію | 1290 | 1080 | 912 |
| Прибуток до вирахування відсотків | 210 | 120 | 48 |
| Відсотки до сплати | 44,4 | 44,4 | 44,4 |
| Прибуток до вирахування податків | 165,6 | 75,6 | 3,6 |
| Податок на прибуток (24%) | 39,744 | 18,144 | 0 |
| Чистий прибуток | 125,856 | 57,456 | 0 |
Коефіцієнти рентабельності для фірми С,%
| Показник | Позначення | Розрахунок | Стан економіки | ||
| Підйом | Стабільне | Спад | |||
| Коефіцієнт рентабельності реалізованої продукції | PMOS | чистий прибуток до виручки | 8,9 | 7,1 | - |
| Коефіцієнт генерування доходів | BEP | прибуток до вирахування відсотків і податків до суми активів | 47,5 | 36,3 | 28,8 |
| Коефіцієнт рентабельності активів | ROA | чистий прибуток до суми активів | 29,1 | 20,5 | - |
| Коефіцієнт рентабельності власного капіталу | ROE | чистий прибуток до власного капіталу | 58,1 | 41,0 | - |
| Коефіцієнт рентабельності інвестованого капіталу | ROI | чистий прибуток і відсотки до загального капіталу | 148,8 | 107,7 | - |
Таблиця 12
Звіт про прибутки та збитки для фірми К, руб.
| Показник | Стан економіки | ||
| Підйом | Стабільне | Спад | |
| Виручка від реалізації | 1560 | 1380 | 1260 |
| Витрати на реалізовану продукцію | 1332 | 1206 | 1122 |
| Прибуток до вирахування відсотків | 228 | 174 | 138 |
| Відсотки до сплати | 44,4 | 44,4 | 44,4 |
| Прибуток до вирахування податків | 183,6 | 129,6 | 93,6 |
| Податок на прибуток (24%) | 44,064 | 31,104 | 0 |
| Чистий прибуток | 139,536 | 98,496 | 0 |
Коефіцієнти рентабельності для фірми К,%
| Показник | Позначення | Розрахунок | Стан економіки | ||
| Підйом | Стабільне | Спад | |||
| Коефіцієнт рентабельності реалізованої продукції | PMOS | чистий прибуток до виручки | 8,9 | 7,1 | - |
| Коефіцієнт генерування доходів | BEP | прибуток до вирахування відсотків і податків до суми активів | 38,0 | 29,0 | 23,0 |
| Коефіцієнт рентабельності активів | ROA | чистий прибуток до суми активів | 23,3 | 16,4 | - |
| Коефіцієнт рентабельності власного капіталу | ROE | чистий прибуток до власного капіталу | 46,5 | 32,8 | - |
| Коефіцієнт рентабельності інвестованого капіталу | ROI | чистий прибуток і відсотки до загального капіталу | 146,9 | 105,9 | - |
При заданих сценарних умовах коефіцієнти рентабельності показують: якщо економіка перебуває в стані піднесення, то найбільш ефективна політика у фірми А, якщо в економіці спостерігається спад, то всі фірми несуть збитки.
Недоліком агресивної політики є більш високий рівень ризику, тому що фірма може потрапити в таку ситуацію, що буде змушена погодитися з підвищенням процентної ставки при поновленні кредиту в разі неможливості його повернення. Основною метою інших стратегій є мінімізація ризику того, що фірма виявиться не в змозі розрахуватися за своїми зобов'язаннями. Тому підлога критерієм мінімізації ризику краще консервативна фінансова політика.
Завдання № 3
УМОВА ЗАВДАННЯ:Потрібно побудувати дерево рішень для оцінки ризику і визначити привабливість інвестиційного проекту, розрахованого на 2 роки. Проект вимагає початкових вкладень 185000 $ і фінансується за рахунок банківської позики. Очікується, що процентна ставка буде змінюватися по роках наступним чином: 14%, 16%. Розподіл ймовірностей грошового потоку представлено в таблиці 14
Таблиця 14
Розподіл ймовірностей грошового потоку проекту
| CF1 = 91400 P1 = 0,33 | CF1 = 123500 P1 = 0.34 | CF1 = 143800 P1 = 0.33 | |||
| CF2i | P2i | CF2i | P2i | CF2i | P2i |
| 96400 | 0,32 | 127800 | 0.37 | 135900 | 0.32 |
| 113100 | 0,35 | 131600 | 0.41 | 137800 | 0.39 |
| 137200 | 0,33 | 135600 | 0.22 | 141700 | 0.29 |
Дерево рішень цього проекту представлено на малюнку 3
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Визначимо сумарний грошовий потік проекту в таблиці
Таблиця 15
Розрахунок сумарного грошового потоку проекту
| Шлях | CF1i | Р1i | CF2i | P2i | PVi | P1, 2i | PV * P1, 2i |
| 1 | 91400 | 0,33 | 96400 | 0,32 | -46926,8 | 0,1056 | -4955,47 |
| 2 | 91400 | 0,33 | 113100 | 0,35 | -34298,2 | 0,1155 | -3961,45 |
| 3 | 91400 | 0,33 | 137200 | 0,33 | -16073,8 | 0,1089 | -1750,44 |
| 4 | 123500 | 0,34 | 127800 | 0,37 | 4975,802 | 0,1258 | 625,9558 |
| 5 | 123500 | 0,34 | 131600 | 0,41 | 7849,365 | 0,1394 | 1094,201 |
| 6 | 123500 | 0,34 | 135600 | 0,22 | 10874,17 | 0,0748 | 813,3878 |
| 7 | 143800 | 0,33 | 135900 | 0,32 | 28908,05 | 0,1056 | 3052,69 |
| 8 | 143800 | 0,33 | 137800 | 0,39 | 30344,83 | 0,1287 | 3905,379 |
| 9 | 143800 | 0,33 | 141700 | 0,29 | 33294,01 | 0,0957 | 3186,237 |
| РАЗОМ | 2010,496 |
Значення Р1, 2i визначають за формулою (9)
Сумарна очікувана PV визначена як сума творів Pvi на спільні ймовірності:
Вона дорівнює 2010,5 $.
ВИСНОВКИ:
Так як сумарна очікувана PV позитивна, за відсутності інших альтернатив проект можна прийняти. У загальному випадку перевагу слід віддати проекту з більшою сумарною PV.
З ростом числа періодів реалізації проекту навіть при незмінній кількості альтернатив структура дерева сильно ускладнюється.
Висновок
У ході виконання роботи була досягнута її основна мета, поставлена у вступі. Була вивчена модель Альтмана та особливості її застосування в сучасних російських умовах, а також використані методи фінансового аналізу при вирішенні конкретних господарських ситуацій. На закінчення зробимо кілька основних висновків:1) модель Альтмана була запропонована економістом Е. Альтманом, в якій була вирішена задача знаходження емпіричних рівнянь якоїсь дискримінантної кордону, яка поділяє всі можливі поєднання показників фінансової стійкості на два класи: підприємства-банкрути та підприємства-небанкроти.
2) у загальному вигляді модель Альтмана - це п'ятифакторна модель, у якої входять п'ять показників, що характеризують різні сторони фінансового положення організації: частка оборотних коштів в активах; рентабельність активів, обчислена за нерозподіленого прибутку, рентабельність активів, обчислена за балансового прибутку; коефіцієнт покриття; віддача від усіх активів;
3) стосовно російських умов модель Альтмана дещо спрощується і включає всього два показники: коефіцієнт покриття і фінансової незалежності організації;
4) при вирішенні завдання № 1 ми з'ясували, що використання бюджетування в управлінні фінансами підприємства дозволяє організації заздалегідь оцінювати економічну спроможність, забезпечуючи стійкість господарюючого суб'єкта;
5) при вирішенні завдання № 2, ми прийшли до висновку, що найбільш придатною політикою для організацій є політика «Агресора» у зростаючій та стабільній економіці. Проте в умовах спаду практично всі організації несуть збитки.
6) При оцінці впроваджуваних проектів в загальному випадку слід віддавати перевагу тим проектом, у якого значення наведеної вартості найбільше.
Список використаної літератури
1) Ковальов А.І., Привалов В.П. Аналіз фінансового стану підприємства. - 4 видавництва., Испр., Доп. - М.: Центр економки та маркетингу, 2000. - 208 с.2) Ковальов О.П. Діагностика банкрутства. - М.: Финстатинформ, 1995. - 96 с.
3) Латушкіна Н.М. Теорія економічного аналізу. - Тюмень: Вид-во ТГУ, 2003. - 152 с
4) Левін А.Є. Техніко-економічний аналіз діяльності організацій: Навч. посіб. - М.: МІКХіС, 2002. - 56с
5) Пястолов С.М. Аналіз фінансово-господарської діяльності підприємства: Учеб. - М.: Майстерність, 2001. - 336 с.
6) Довідковий посібник директору виробничого об'єднання (підприємства) У 2 т. / За ред. Е.А. Єгіазаряна і А.Д. Шеремета. - М.: Економіка, 1997
7) Шеремет А.Д., Сайфулін Р.С. Фінанси підприємства. - М.: Инфра-М, 1997. - 343 с.
8) Шеремет А.Д., Сайфулін Р.С. Методика фінансового аналізу. - М.: Инфра-М, 1996. - 176 с.
9) Фінанси: Учеб .- М.: ИД ФБК-Прес, 2000. - 760 с.
10) Черкасова І.О. Аналіз господарської діяльності. - СПб.: Нева, 2003. - 192 с.