Курсовая работа: Методы финансового планирования и прогнозирования

Введение

В современной экономике вопросом первой необходимости является финансовое планирование и прогнозирование. Так на микроуровне важнейшей задачей для любого предприятия является разработка различных финансовых прогнозов, их оценка и последующее принятие одного из них в качестве конкретного плана, следуя которому можно будет достигнуть прогнозируемого результата. Аналогична последовательность действий и на макроуровне, разве что масштабы планирования и прогнозирования будут затрагивать не конкретный экономический субъект, а всю страну.

В связи с этим, необходимо получение определенных практических навыков, связанных с финансовым планированием и прогнозированием, а этого можно достичь лишь посредством изучения различных методик.

Исходя из этого, целью данной работы является изучение и оценка методов финансового планирования и прогнозирования.

Для достижения указанной цели, необходимо решить следующие задачи:

- анализ проблемы использования методов прогнозирования возможного банкротства предприятия;

- приобретение практических навыков, связанных с планированием деятельности предприятия по методу бюджетирования;

- построение прогноза по методу пропорциональных зависимостей (процента от продаж).

Выбор качественного метода прогнозирования возможного банкротства предприятия на сегодняшний день является значительной проблемой, которую необходимо изучить и найти пути ее решения, оценив эффективность применения различных западных и отечественных методик относительно российской экономической действительности.

Приобретение практических навыков в области бюджетирования является важнейшей задачей для любого финансиста, поскольку любая финансовая деятельность связана с составлением и оценкой различных финансовых планов (смет, бюджетов и т.д.). Нехватка подобных навыков может привести к ошибкам и искажениям данных в планируемых бюджетах, что повлечет за собой неверную оценку потенциального финансового результата в планируемом периоде. Как итог, план, ведущий к нерациональному использованию активов, может быть одобрен руководством, а более качественный его вариант ошибочно отклонен.

Также необходимо изучить метод пропорциональных зависимостей, который является своего рода альтернативным вариантом бюджетирования и, будучи куда менее трудоемким, применяется для получения приблизительных результатов деятельности предприятия в планируемом периоде.

1. Проблема использования методов прогнозирования возможного банкротства предприятия

1.1 Анализ применения зарубежных методов прогнозирования возможного банкротства предприятия для российской экономики

1.1.1 Возможности использования двухфакторной математической модели

Согласно Егорычеву И.Г. и Крюкову А.Ф. двухфакторная модель является наиболее простой из методик диагностики банкротства. В данной модели учитывается всего два фактора: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах, параметры которых были определены эмпирическим путем. Общий вид модели выглядит так:

,

где 0,3877 – постоянная величина;

X₁ – коэффициент текущей ликвидности;

X₂ – доля заемных средств в пассивах.

Определение вероятности банкротства предприятия связано со значением «С» данной модели:

- если С>0,3, то вероятность банкротства велика;

- если -0,3<C<0,3, то вероятность банкротства средняя;

- если С=0, то вероятность банкротства равна 50%;

- если С<0,3, то вероятность банкротства мала.

Егорычев И.Г. и Крюков А.Ф. также отмечают, что применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает целесообразным корректировку весовых коэффициентов применительно к российской экономике, а также добавление третьего фактора – рентабельности активов для повышения точности прогноза данной модели.[1]

Возможность применения модели относительно отечественных предприятий ставит под сомнение авторский коллектив в составе В.И. Орехова, К.В. Балдина и Н.П. Гапоненко, утверждая, что двухфакторная модель не способна обеспечить полноценную оценку финансового состояния предприятия, и имеется значительная вероятность отклонения прогноза, построенного по данной модели, от реальности, поэтому ввиду ограниченности данной модели использование ее нецелесообразно.[2]

С данным мнением солидарен аналитик А. Семеней. Он отмечает, что двухфакторная модель не учитывает влияние таких важных показателей, как рентабельность, отдача активов, деловая активность предприятия. А также ввиду устаревания модели она становится неадекватной применимо к современной специфике экономической ситуации в России.[3]

1.1.2 Целесообразность применения моделей Альтмана

Э. Альтман является одним из самых известных зарубежных экономистов, получивших признание за работы в области оценки кредитоспособности предприятий. Рассмотрим мнения различных авторов по поводу адекватности Z-счета Альтмана в современных экономических условиях.

Профессор кафедры теории кредита и финансового менеджмента СПБГУ В.В. Ковалев говорит о том, что Альтман, обследовав 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, провел анализ 22 аналитических коэффициента, которые теоретически могли иметь связь с прогнозированием возможного банкротства предприятий. После чего он отобрал 5 наиболее значимых для прогноза показателя и построил многофакторное регрессионное уравнение, которое имеет вид:

,

прогнозирование банкротство планирование эффективность

где – оборотный капитал / сумма активов;

–нераспределенная прибыль / сумма активов;

– прибыль до выплаты процентов, налогов / сумма активов;

– рыночная стоимость акций / заемные пассивы;

– выручка от реализации / сумма активов.

В.В. Ковалев отмечает, что в зависимости от значения Z – критерия по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

- если Z<1,81, то вероятность банкротства очень велика;

- если 1,81<Z<2,675, то вероятность банкротства средняя;

- если Z=2,675, то вероятность банкротства равна 0,5;

- если 2,675<Z<2,99, то вероятность банкротства невелика;

- если Z>2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

По мнению Ковалева, значимость методики Альтмана определяется техникой оценивания. А применение Z-критерия возможно лишь с большими оговорками, поскольку имеются различия в организации бизнеса отечественных и американских предприятий, данная методика не соответствует современной экономической ситуации, сложившейся во всем мире, и применима лишь к крупным предприятиям, котирующим свои акции на биржах.[4]

В ответ на это авторский коллектив в составе В.И. Орехова, К.В. Балдина и Н.П. Гапоненко отмечает, что позже данная пятифакторная модель была преобразована для фирм, чьи акции не котируются на бирже, и она имеет вид:

,

где в числителе параметра X₄ вместо рыночной стоимости акций используется их балансовая стоимость. Шкала для определения вероятности банкротства также была изменена:

- если Z<1,23, то вероятность банкротства велика;

- если Z>2,90, то банкротство мало вероятно.

Интервал 1,23Z2,90 был назван как «зона неопределенности», в которой весьма трудно точно утверждать о том, обанкротится ли предприятие.

Помимо данного вопроса, вышеназванный авторский коллектив расходится с мнением профессора Ковалева и по поводу параметров уравнения. Так значение коэффициента немодифицированного Z-критерия Альтмана при X₄ определяется равным 0,64, а не 0,6, а значение параметра при X₅ равно 0,999, а не 1,0. Данные разногласия в конечном итоге могут привести к расхождению расчетных результатов.[5]

Дискуссию по поводу определения коэффициентов Z-счета поддерживает аналитик издания «Люди Дела» А. Семеней. По его мнению, в отечественных условиях параметр при переменной X₄ теряет свой смысл, поскольку у большинства предприятий отсутствует информация о рыночной стоимости акций. Специалисты Экспертного института Российского союза промышленников и предпринимателей предлагают применять Z-счет без переменной X₄ , а российские банковские аналитики используют в числителе этого показателя стоимость основных фондов и нематериальных активов.

Также существует вариант замены рыночной стоимости акций на сумму уставного и добавочного капитала, поскольку рост стоимости активов ведет за собой либо увеличение уставного фонда путем увеличения номинала акций или их дополнительного выпуска, либо рост добавочного капитала при повышении курсовой стоимости акций в силу роста их надежности. Однако в данном случае не учитывается возможное изменение курса акций под влиянием экзогенных факторов и поведение инвесторов, способных расценить дополнительный выпуск акций как приближение эмитента к банкротству и отказаться от их приобретения, отрицательно воздействуя на их рыночную стоимость.[6]

Несмотря на значительные оговорки по поводу применения модели Альтмана относительно российских предприятий, существуют экономисты, которые считают, что немодифицированную методику расчета Z-счета вполне можно использовать в условиях отечественной экономики. Так Г.В. Федорова в своем методическом пособии ссылается на мнение Е.С. Стояновой о том, что модель применима и для российских акционерных компаний, а рыночная стоимость акций определяется как отношение суммы дивиденда к среднему уровню ссудного процента.[7]

Стоит также отметить, что, согласно Байдаусу П.В., Альтман позже разработал более точную семифакторную модель, позволяющую прогнозировать банкротство не на 2, а на 5 лет вперед с точностью 70%. Данная модель включает следующие показатели: рентабельность активов, динамика прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам, отношение накопленной прибыли к активам, коэффициент текущей ликвидности, доля собственных средств в пассивах, стоимость активов предприятия.[8]

1.1.3 Характеристика модели Бивера

Среди западных экспертов также известна работа У. Бивера, который, согласно Г.В. Федоровой, одним из первых попытался использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства. Он подверг анализу 20 коэффициентов по группе компаний, половина из которых обанкротилась, и построил свою прогнозную модель оценки вероятности банкротства фирм. Среди показателей Бивера Федорова выделяет коэффициент текущей ликвидности, финансовый леверидж, экономическую рентабельность и коэффициент Бивера. Горизонт прогнозирования банкротства по данной методике составляет 5 лет. Бивер разделил все фирмы на три группы: предприятия за один год до банкротства, предприятия за пять лет до наступления банкротства и благополучные предприятия, которым в ближайшие годы банкротство не грозит. Значения расчетных коэффициентов сравниваются с соответствующими нормативными величинами и, исходя из этого, определяется, обанкротится ли предприятие.[9]

Егорычев И.Г. и Крюков А.Ф. при определении показателей в методике Бивера помимо вышеназванных факторов также выделяют долю чистого оборотного капитала в активах. Они отмечают, что с учетом нестабильности и динамичности российской экономики горизонт прогнозирования по методике Бивера слишком большой.

1.1.4 Обобщение и оценка результатов анализа зарубежных методик прогнозирования вероятности банкротства предприятия

Проанализировав суждения различных авторов по поводу применения западных методов прогнозирования вероятности банкротства предприятий в современных экономических условиях, можно заметить, что большинство российских аналитиков сходится во мнении, что вышеназванные модели являются устаревшими и во многом не соответствуют экономической ситуации, сложившейся в стране. Они учитывают далеко не все факторы, отвечающие за способность предприятий удовлетворять требования кредиторов по денежным обязательствам и исполнять обязанности по уплате обязательных платежей в бюджет, а, следовательно, их применение не даст достоверных прогнозных результатов. Также неграмотное применение западных методов прогнозирования возможного банкротства в российских условиях зачастую дает неточные результаты.

На мой взгляд, необходимо применять данные методы прогнозирования банкротства предприятия в зависимости от конкретной ситуации.

Так использование пятифакторной модели Альтмана целесообразно лишь для крупных акционерных фирм и банков, которые котируют свои акции на рынке, либо есть какая-либо другая возможность определить рыночную стоимость акций. Поскольку российский фондовый рынок отстает в развитии от зарубежных аналогов, в данном случае, возможно, даже нет необходимости существенно корректировать коэффициенты при переменных факторной модели. Модифицированный вариант Z-счета оптимально подойдет для акционерных обществ, для которых затруднительно определить рыночную стоимость акций. Для получения максимально достоверных результатов горизонт прогнозирования по методике Z-счета желательно принимать равным одному году.

При полноте и доступности информации либо при проведении внутрифирменного обследования рационально использование семифакторной модели Альтмана, которая дает высокую точность прогноза и охватывает значительный объем факторов, влияющих на способность предприятия расплатиться по своим долгам. Для получения максимально достоверного прогноза желательна корректировка весовых коэффициентов в зависимости от отрасли, в которой функционирует предприятие.

Двухфакторная модель, по моему мнению, может применяться при необходимости в приблизительной оценке вероятности банкротства предприятия. В противном случае из-за неточности методики в плане недоучета большинства факторов определение вероятности банкротства фактически теряет всякий смысл. Как вариант, можно преобразовать данную модель до пяти-шестифакторной и определить параметры уравнения с учетом отраслевой спецификации деятельности предприятия, однако индивидуализация модели является сверхтрудоемким процессом, что экономически неэффективно (разве что при проведении крупномасштабных исследований отечественными аналитиками).

Методика Бивера, в принципе, может точно определить вероятность наступления банкротства. Она является вполне универсальной, поскольку связана с сопоставлением каждого из расчетных коэффициентов с нормативной величиной, а не с механической подставкой их значений в n-факторное уравнение. Однако горизонт прогнозирования в пять лет значительно уменьшает точность прогноза. В связи с этим, а, также учитывая динамичность экономической ситуации в стране, желательно горизонт прогнозирования сузить до одного года.

Стоит отметить, что помимо данных методик на западе разработано множество других как формализованных, так и неформализованных методов прогнозирования банкротства предприятий: модель Таффлера, коэффициент Фулмера, А-счет Аргенти, модель Лиса, модель Коннана-Гольдера и др., которые также изучаются и обсуждаются финансовыми аналитиками, как России, так и всего мира.

1.2 Анализ применения методов прогнозирования банкротства предприятия, разработанных российскими экономистами

1.2 1 Возможность применения шестифакторной модели Зайцевой

Согласно П.В. Байдаусу, относительно недавно была разработана шестифакторная математическая модель О.П. Зайцевой, в которой предлагается учитывать следующие факторы:

- К_уп – коэффициент убыточности предприятия, который рассчитывается как отношение чистого убытка к собственному капиталу (нормативная величина 0);

- К_з – соотношение кредиторской и дебиторской задолженности (нормативная величина 1);

- К_с – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, являющийся обратной величиной показателя абсолютной ликвидности (нормативное значение 7);

- К_ур – убыточность реализации продукции, равная отношению чистого убытка и объема реализации продукции (нормативное значение 0);

- К_фр – соотношение заемного капитала и собственного капитала;

- К_заг – коэффициент загрузки активов, равный обратному значению коэффициента оборачиваемости активов (определяется равным значению данного коэффициента в периоде, предшествующем текущему).

На основе данных показателей рассчитывается комплексный коэффициент банкротства:

При подстановке нормативных значений в уравнение получим нормативную величину комплексного коэффициента банкротства. Если фактическое значение данного агрегатного коэффициента окажется больше величины, установленной по нормативам, то из этого следует, что вероятность банкротства расценивается как высокая. Если же фактическое значение комплексного коэффициента меньше нормативного, то вероятность банкротства мала.[10]

Однако, несмотря на относительную новизну модели, Крюков А.Ф. и Егорычев И.Г. нашли в ней существенные недостатки. По их мнению, определение весовых коэффициентов в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, поскольку весовые коэффициенты в этой модели были определены без учета поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. Так нормативное значение показателя соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. Следовательно, даже незначительная динамика первого из упомянутых показателей приведет к изменениям агрегатной величины значительно более сильным, чем изменение коэффициентов убыточности. Также авторы считают, что было нецелесообразным использовать показатели, являющиеся обратными либо противоположными коэффициентам рентабельности собственного капитала, рентабельности реализации продукции, коэффициенту абсолютной ликвидности и коэффициенту оборачиваемости активов. К значительным недостаткам модели они относят наличие функциональной зависимости между коэффициентом убыточности предприятия, коэффициентом убыточности реализации продукции, отношением заемного и собственного капитала и коэффициентом загрузки активов. В данном случае коэффициент убыточности предприятия функционально зависит от трех других показателей, а, следовательно, из модели целесообразно исключить либо К_уп , либо К_ур , К_заг и К_фр .[11]

1.2.2 Характеристика четырехфакторной модели Иркутской государственной экономической академии

Орехов. В.И., Балдин К.В., Гапоненко Н.П. в своей работе рассматривают четырехфакторную модель Иркутской государственной экономической академии, которая имеет вид:

,

где К₁ – оборотный капитал / сумма активов;

К₂ – чистая прибыль / собственный капитал;

К₃ – выручка от реализации / сумма активов;

К₄ – чистая прибыль / затраты.

Вероятность наступления банкротства описывается следующей шкалой:

- – вероятность банкротства максимальная (90–100%);

- –вероятность банкротства высокая (60–80%);

- – вероятность банкротства средняя (35–50%);

- – вероятность банкротства низкая (15–20%);

- – вероятность банкротства минимальная (до 10%)

Основными достоинствами исследуемой модели авторский коллектив называет простоту в использовании и вполне подробное описание методики расчета агрегируемого показателя на основе приведенных факторов.[12]

Аналитик журнала «Люди дела» А. Семеней, отмечает, что по результатам практического применения данной модели появилась информация о том, что значение R-счета во многих случаях не коррелирует с результатами, полученными при помощи других методов и моделей. Так, например, при обследовании предприятия посредством метода Иркутской академии получаются значения, говорящие о наилучшем состоянии анализируемой организации, однако альтернативные модели дают положительный в плане приближения банкротства результат. Исходя из этого, можно предположить, что данная методика годится только для оценки кризисной ситуации при непосредственном наблюдении ее первоочередных признаков.[13]

Д. Хавин предлагает преобразовать данную модель, рассчитав весовые значения коэффициентов при переменных для каждой отрасли индивидуально. Тогда в общем виде модель Иркутской государственной экономической академии будет выглядеть так:

,

где С₁ …С₄ – весовые значения коэффициентов при переменных, которые корректируются для каждой отрасли индивидуально.

Автор провел эмпирическое исследование предприятия нефтехимической промышленности, для которого данная модель приняла вид:

При проведении расчетов данная модель оказалась высококоррелируемой с Z-счетом Альтмана, средне коррелируемой с методом Таффлера и менее всего с двухфакторной моделью.

Несмотря на приемлемый результат, Хавин упоминает, что при проведении анализа и прогнозировании банкротства практически к любому оценочному показателю следует подходить критически.[14]

1.2.3 Анализ официальной методики прогнозирования банкротства предприятий Российской Федерации

Федорова Г.В. в своей работе упоминает о том, что в целях реализации законодательства РФ о несостоятельности (банкротстве) и проведения государственной политики, направленной на предотвращение несостоятельности (банкротства) предприятий, Правительством РФ было принято постановление от 20.05.1994 №498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий». В данном постановлений утверждается система показателей, по мнению государственной власти, необходимых для определения неудовлетворительной структуры баланса неплатежеспособных предприятий.

Система критериев включает в себя следующие финансовые показатели, расчет которых, согласно «Методическим положениям по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса», принятым ФСФО от 12.08.1994 №31-р, ведется на основании данных бухгалтерской финансовой отчетности организации:

· коэффициент текущей ликвидности, равный отношению оборотных средств предприятия к краткосрочной кредиторской задолженности, характеризует общую обеспеченность предприятия оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств;

· коэффициент обеспеченности собственными средствами, рассчитываемый как отношение собственных оборотных средств к оборотным активам, определяет наличие собственных оборотных средств у предприятия, необходимых для его финансовой устойчивости;

Для данных коэффициентов были утверждены следующие нормативные значения: К_тл 2,0; К_сос 0,1, при соответствии которым рассчитывается коэффициент утраты платежеспособности (К_уп ):

где К_1к – коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного периода;

К_1н – коэффициент текущей ликвидности на начало отчетного периода;

К_норм – нормативное значение коэффициента текущей ликвидности;

3 – период утраты платежеспособности, мес.;

12 (9, 6, 3) – отчетный период, мес.

Иначе появляется необходимость в определении коэффициента восстановления платежеспособности (К_вп ):

,

где 6 – период восстановления платежеспособности, мес.[15] ;

Для данных показателей также определены нормативные величины: К_вп 1,0; К_уп 1,0. Если в первом случае коэффициент утраты платежеспособности соответствует нормативам, то предприятию в течение трех месяцев, согласно данной методике, банкротство не грозит. Во втором случае нормативное значение коэффициента восстановления платежеспособности отражает способность предприятия выйти из кризисного состояния за полугодовой период.

Федорова Г.В. отмечает, что в ходе практического использования данных показателей был выявлен ряд недостатков вышеуказанной системы (но данные недостатки в работе не упоминаются).[16]

Профессор Ковалев В.В., анализируя данную методику, пришел к выводу, что признание предприятия неплатежеспособным и имеющим неудовлетворительную структуру баланса вовсе не означает признание предприятия банкротом, и, следовательно, не меняет его юридического статуса. Расчет и оценка критериев носят профилактический характер, позволяя лишь констатировать собственникам имущества факт неустойчивости финансового состояния предприятия. Профессор также отмечает о значительной жесткости условия для коэффициента текущей ликвидности, которое вряд ли выполнимо для большинства отечественных компаний, поскольку норматив был заимствован из мировой учетно-аналитической практики без учета реальной ситуации, когда большинство предприятий продолжают работать, как и в условиях централизованно планируемой экономики, со значительным дефицитом собственных оборотных средств. В экономически развитых странах, по утверждению Ковалева, нормативные значения коэффициентов дифференцированы по отраслям и подотраслям и не используются для принятия волевых решений, а лишь служат средством анализа. Следовательно, целесообразно уточнить, а главное, дифференцировать значения показателя текущей ликвидности по отраслям и подотраслям, проведя соответствующие исследования.[17]

А. Семеней также подчеркивает неадекватные значения нормативных коэффициентов. Так значение коэффициента текущей ликвидности взято из мировой аналитической практики и не может полноценно отражать ситуацию на отечественных предприятиях, большинство которых работает с дефицитом собственных оборотных средств; также не учтены отраслевые особенности.[18]

1.2.4 Обобщение и оценка отечественных методик прогнозирования вероятности наступления банкротства предприятия

Все вышеперечисленные отечественные методики разработаны относительно недавно и, в принципе, должны вполне адекватно отражать сложившуюся экономическую ситуацию в стране. Однако большинство авторов считают, что многие из моделей российских экономистов содержат значительные ошибки, а также не всегда с их помощью удается предвидеть наступление банкротства. Так в модели Зайцевой, несмотря на приемлемое количество учтенных факторов, практическое ее применение в качестве прогнозной методики сводится на «нет» необоснованной величиной весовых коэффициентов при переменных, а также наличием мультиколлинеарности, которая связана с функциональной зависимостью между коэффициентом убыточности предприятия, коэффициентом убыточности реализации продукции, отношением заемного и собственного капитала и коэффициентом загрузки активов. В данном случае коэффициент убыточности предприятия функционально зависит от трех других показателей. Модель Иркутской государственной экономической академии, несмотря на относительную новизну и серьезный подход к подбору факторов, как выяснилось в ходе практических исследований (по А. Семенею), не всегда может определить вероятность наступления банкротства при внешне стабильной ситуации на предприятии. Официальная же методика прогнозирования банкротства не только фактически не является таковой, поскольку носит лишь профилактический характер, но и не совсем адекватно отражает ситуацию как в стране в целом, завышая коэффициент текущей ликвидности и не учитывая низкую обеспеченность собственными оборотными средствами на предприятиях России, так и в разрезе отдельных отраслей, поскольку не была произведена дифференциация данной методики для различных отраслей экономики страны.

Что касается применения описанных отечественных методик, то, по-видимому, из данных моделей допустимо использовать лишь модель Иркутской государственной экономической академии. Однако для более качественного и безошибочного прогноза эту модель, учитывая ее недостатки, а также скорректировав весовые коэффициенты относительно исследуемой отрасли, как это сделал Д. Хавин, желательно совмещать с одной из западных методик, которую, исходя из оценки ситуации, допустимо применять относительно анализируемого предприятия. Тогда, по сути, вероятность точного прогноза с горизонтом прогнозирования в 3 года (если, конечно, ситуация в экономике будет стабильна) значительно возрастает.

2. Планирование деятельности предприятия ОАО «Лидер» по методу бюджетирования

Баланс предприятия ОАО «Лидер» на 31 декабря отчетного года приведен в табл. 1.

Финансово-экономическое положение предприятия ОАО «Лидер» в отчетном году представлено в табл. 2.

Исходные данные для прогнозирования приведены в табл. 3 – 7. Предполагается, что предприятие производит два вида продукции: «А» и «Б». Технологический процесс изготовления каждого вида продукции состоит из двух комплексов технологических операций по подготовительному и машинному цехам предприятия.

В производстве используются два основных материала: X и Y. Материал X расходуется на производство продукции А, а материал Y – продукции Б. Финансовый прогноз составить на предстоящий год с разбивкой по кварталам.

2.1 Построение исходной информации

Таблица №1. Исходный баланс предприятия ОАО «Лидер», млн. руб.

Таблица №2. Финансово-экономическое положение предприятия ОАО «Лидер» в отчетном году, млн. руб.

Таблица №3. Прогноз реализации предприятия ОАО «Лидер» на предстоящий период

Таблица №4. Нормативы затрат на производственную рабочую силу

Таблица №5. Нормативы расхода материальных ресурсов

Таблица №6. Смета накладных расходов на прогнозируемый период, млн. руб.

Таблица №7. Объемы предстоящих капитальных вложений, млн. руб.

2.2 Составление прогноза по методу бюджетирования

Составим бюджет затрат на приобретение сырья и материалов. Для этого необходимо определить объем производства или необходимый выпуск:

Далее нужно определиться с потреблением материалов:

Также важно дать стоимостную оценку затрат, связанных с приобретением основных производственных материалов:

В построении данного бюджета необходимо исходить из того, что запасы готовой продукции на конец прогнозируемого периода на предприятии должны быть на уровне 50% ожидаемого объема продаж в следующем квартале. Для расчетов понадобятся данные из табл. 3 и табл. 5.

Результаты расчетов отразим в бюджете на приобретение сырья и материалов.

Таблица №8. Бюджет затрат на приобретение сырья и материалов

Составим бюджет прямых затрат на оплату труда. Для этого нужно определить величину затрат на оплату труда:

Для расчетов понадобятся данные бюджета затрат на приобретение сырья и материалов, а также данные табл. 4.

Таблица №9. Бюджет затрат на производственную рабочую силу (прямую оплату труда)

Составим бюджет накладных расходов. Постоянные накладные расходы списываются на себестоимость равными частями, поскольку их нельзя отнести к изготовлению какого-либо вида продукции. Переменные накладные расходы определяются по формуле:

Для расчетов понадобятся данные бюджета затрат на приобретение сырья и материалов, а также данные табл. 6.

Таблица №10. Бюджет накладных расходов, млн. руб.

Определим величину запасов на конец планового периода. Для этого необходимо определить запасы сырья и материалов и запасы готовой продукции на конец периода в денежном выражении. Расчетные формулы выглядят следующим образом:

прогнозирование банкротство планирование эффективность

Стоит отметить, что в состав средних переменных затрат на единицу продукции входят затраты на сырье и материалы, оплату труда, а также переменные накладные расходы, которые рассчитываются без учета необходимого выпуска:

Для определения запасов сырья и материала и готовой продукции на конец периода в денежном выражении понадобится информация из табл. 3 – 6.

Таблица №11. Средние переменные затраты, тыс. руб. / шт.

Таблица №12. Запасы на конец планового периода, млн. руб.

Далее необходимо определить себестоимость реализованной продукции в плановом периоде. Для этого воспользуемся информацией, полученной во всех выше приведенных бюджетах, а также информацией из табл. 1.

Таблица №13. Себестоимость реализованной продукции в плановом периоде, млн. руб.

Определим выручку от реализации продукции в плановом периоде, воспользовавшись табл. 3:

Таблица №14. Выручка от реализации продукции в плановом периоде, млн. руб.

Следующий шаг – построение бюджета движения денежных средств предприятия. Для его построения необходимо учесть, что:

- в прогнозируемом периоде 50% выручки от продаж оплачивается в квартале продаж, остальная асть в квартале, следующем за кварталом продаж;

- производственная рабочая сила, основные производственные материалы и переменные накладные расходы оплачиваются ежемесячно;

- постоянные накладные расходы и торговые и административные издержки, налоги, подлежащие оплате, оплачиваются ежеквартально равными суммами;

- капитальные вложения оплачиваются поквартально;

- при учете заводских накладных расходов амортизация не учитывается.

Таблица №15. Бюджет движения денежных средств предприятия, млн. руб.

Построим отчет о прибылях и убытках (ф. №2) для планового периода:

Таблица №16. Отчет о прибылях и убытках для планового периода, млн. руб.

Построим прогнозный бухгалтерский баланс (ф. №1), исходя из предпосылок:

- уставный капитал постоянный;

- дивиденды предприятием не выплачиваются;

- прочая кредиторская задолженность постоянна;

- величина долгосрочных кредитов в плановом периоде не изменилась.

Таблица №17. Прогнозный баланс предприятия, млн. руб.

2.3 Оценка эффективности деятельности предприятия в плановом периоде

Для оценки деятельности предприятия в плановом периоде воспользуемся несколькими базовыми относительными показателями, способными дать оценку эффективности функционирования фирмы.

Рассчитаем чистую рентабельность, экономическую рентабельность и рентабельность собственного капитала. Представим расчеты в табл. 18.

Таблица №18. Оценка эффективности экономической деятельности ОАО «Лидер» в плановом периоде

Наименование показателя	Значение показателя в отчетном периоде, %	Значение показателя в плановом периоде, %
Чистая рентабельность	16,91	24,42
Экономическая рентабельность	9,025	12,992
Рентабельность собств. кап.	9,675	13,870

Благодаря расчету различных показателей рентабельности удалось установить, что в плановом периоде эффективность деятельности предприятия ОАО «Лидер» значительно повысится. Об этом свидетельствует рост величин чистой, экономической рентабельности, а также рентабельности собственного капитала. Первый показывает рост величины чистой прибыли на единицу выручки от реализации (на 7 копеек с рубля реализованной продукции), второй говорит о том, что на предприятии возрастет отдача от использования активов (на 3 копейки с рубля активов), а третий свидетельствует о росте величины чистой прибыли предприятия в расчете на единицу собственного капитала (на 4 копейки с рубля собственного капитала).

3. Прогнозирование по методу пропорциональных зависимостей

Определить потребность в дополнительном внешнем финансировании предприятия ОАО «Лидер» на следующий за плановым год.

За базовые значения принять результаты расчета плановых величин баланса предприятия (см. табл. 19) и отчета о прибыли и убытках (см. табл. 20). В расчете прогноза необходимо учесть, что предполагаемое увеличение продаж составит 25%.

Также предположить полную загрузку производственных мощностей и необходимое увеличение прироста основных активов для обеспечения нового объема продаж составит также 25%_. В данном случае все статьи актива, включая основной капитал и текущие обязательства изменяются пропорционально объему продаж.

Норму распределения чистой прибыли на дивиденды принять 39%.

3.1 Построение исходной информации для прогнозирования

Таблица №19. Исходный баланс предприятия, млн. руб.

Таблица №20. Исходный отчет предприятия о прибылях и убытках, млн. руб.

3.2 Составление прогноза по методу пропорциональных зависимостей («процента от продаж»)

Исходя из вышеприведенных данных, воспользуемся следующими формулами:

;

;

;

Поскольку в исходной методической информации нет данных о величине чистой рентабельности продаж, воспользуемся значением, полученным при расчетах данного показателя предыдущего года 24,42%.

Также следует учесть, что уставный капитал, а также долгосрочные обязательства не изменяются.

Результаты расчетов представим в табл. 21.

Таблица №21. Прогнозный баланс предприятия с учетом ПДВФ, млн. руб.

Исходя из полученных результатов, можно утверждать, что для достижения 25%-го роста объема продаж, необходимо путем капитальных вложений повысить величину внеоборотных активов на 76,5 млн. руб. Также необходимо обеспечить рост текущих активов на 11,25 млн. руб. Для получения запланированного прироста активов величина текущих обязательств должна повыситься на 5,55 млн. руб. Что касается собственного капитала, то его величина с учетом абсолютного прироста нераспределенной прибыли, должна возрасти на 34,7677 млн. руб. Однако суммарной величины источников формирования имущества будет недостаточно для обеспечения запланированного прироста выручки от реализации продукции. Следовательно, возникнет потребность в дополнительном внешнем финансировании (ПДВФ) в сумме 47,4332 млн. руб. Для привлечения средств можно воспользоваться банковской сферой услуг.

Заключение

Проделав данную работу, была внесена некоторая ясность в проблему прогнозирования возможного банкротства предприятия. Анализ отечественных и зарубежных методик показал, что нет универсальных методов прогнозирования банкротства, а многие методики вообще имеют значительные ошибки и, следовательно, прогнозирование банкротства по ним даст заведомо ложный результат. Так критически была оценена модель Зайцевой, в которой весовые значения параметров при переменных, по мнению различных авторов, подобраны необоснованно, также большим недочетом в ней является наличие мультиколлинеарности, связанной с функциональной зависимостью между некоторыми факторами модели, исходя из чего для качественного применения модели необходимо исключить зависимые переменные и рационально определить значения коэффициентов.

Помимо методики Зайцевой, весьма сомнительно использование двухфакторной математической модели, так как в ней учтено минимум переменных, и прогнозирование по ней дает неточный результат. Следовательно, с помощью данной модели можно только лишь приблизительно определить вероятность банкротства исследуемого предприятия.

Также официальная методика прогнозирования банкротства предприятий России не совсем корректна, поскольку нормативные значения коэффициентов, использующихся в ней, заимствованы у запада и неточно отражают специфику отечественной экономики, и отсутствует дифференциация данных значений в разрезе отраслей. В добавок данная модель констатирует наличие неплатежеспособности, а не банкротства.

Однако в экономике существуют методики, при рациональном применении которых можно получить качественный прогноз. К ним можно отнести модели Альтмана со всеми их модификациями и преобразованиями (пятифакторная модель, модифицированная пятифакторная модель, а также семифакторная модель), методику Бивера и модель Иркутской государственной экономической академии.

Несмотря на значительный возраст пятифакторной модели, она может быть вполне применима относительно крупных российских компаний, котирующих акции на рынке. Ее модифицированный вариант широко используется при прогнозировании вероятности банкротства предприятий, относительно которых нет возможности определить рыночную стоимость акций, либо когда предприятие вовсе не является акционерным обществом. Более глубокий анализ можно провести посредством семифакторной модели, однако, как считают аналитики, ее применение ограничено отсутствием полноты и доступности информации об отечественных предприятиях. Разве что она вполне применима при внутрифирменном прогнозировании.

Модель Бивера также является вполне приемлемой, поскольку в ней все расчетные показатели сравниваются с нормативной величиной без определения агрегатной величины, что позволяет осуществить более детализированный анализ, по сравнению с эконометрическими моделями. Но нельзя не отметить, что нормативные значения рассчитаны относительно западных компаний, следовательно, их необходимо скорректировать для применения в отечественных условиях.

Модель Иркутской государственной экономической академии также может быть использована для определения угрозы банкротства предприятий, однако данную модель необходимо применять либо при наличии очевидных предпосылок ухудшения ситуации, либо совместно с другими методиками прогнозирования банкротства, чтобы получить более достоверный результат.

Что касается планирования деятельности предприятия по методу бюджетирования, данная методика, действительно, является очень трудоемкой и требует наличия определенных знаний и навыков работы с бюджетами и формами бухгалтерской финансовой отчетности. Однако с помощью данной методики, как это было показано в работе, можно получить точный результат и, оценив эффективность прогноза по базовым показателям оценки эффективности деятельности предприятия, принять прогнозный результат в качестве плана, если он удовлетворяет критериям эффективности, либо отклонить, если прогноз является явно пессимистичным.

Альтернативная бюджетированию методика – прогнозирование по методу пропорциональных зависимостей, также подтвердила ожидания, оказавшись куда более простой и менее трудоемкой. Но и прогнозные значения, естественно, имеют приблизительный, а, следовательно, менее точный характер. Плюсом данной методики, как показали практические расчеты, является возможность определения потребности в дополнительном внешнем финансировании при наличии прогнозного значения объема продаж, а также чистой рентабельности продаж и нормы распределения чистой прибыли на дивиденды, если фирмой предусмотрено ведение дивидендной политики, а показатели чистой прибыли весьма велики.

Список литературы

1. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 768 с.

2. Орехов В.И., Балдин К.В., Гапоненко Н.П. Антикризисное управление: учебное пособие. – М.: Инфра-М, 2008. – 544 с.

3. Федорова Г.В. Учет и анализ банкротств: учеб. пособие. – М.: Омега-Л, 2008. – 248 с.

4. Крюков А.Ф., Егорычев И.Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом – №2, 2001.

5. Рубан Т.Е., Байдаус П.В. Анализ методик прогнозирования банкротства на основе использования финансовых показателей // Сборник трудов магистров 2003 Донецкого национального технического университета. Выпуск 2. – Донецк: ДонНТУ Мин-ва обр. и науки Украины, 2003. – 387 с.

6. Семеней А. Проблемы прогнозирования банкротства на отечественных предприятиях // Люди дела XXL – №36, 2003.

7. Хавин Д. Влияние отраслевой принадлежности предприятий на формирования стратегии реструктуризации // Экономические стратегии – №5–6, 2004.

[1] Крюков А. Ф., Егорычев И. Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом. №2, 2001.

[2] Орехов В. И., Балдин К. В., Гапоненко Н. П.. Антикризисное управление: учебное пособие. – М.: Инфра-М, 2008., с 314

[3] Семеней А. Проблемы прогнозирования банкротства на отечественных предприятиях // Люди дела XXI. – 2003. - № 36

[4] Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 2006., с 76-77

[5] Орехов В. И., Балдин К. В., Гапоненко Н. П.. Антикризисное управление: учебное пособие. – М.: Инфра-М, 2008., с 282

[6] Семеней А. Проблемы прогнозирования банкротства на отечественных предприятиях // Люди дела XXI. – 2003. - № 36

[7] Федорова Г. В. Учет и анализ банкротств: учеб. пособие. – М.: Омега-Л, 2008., с. 87

[8] Рубан Т. Е., Байдаус П. В. Анализ методик прогнозирования банкротства на основе использования финансовых показателей. Сборник трудов магистрантов 2003 Донецкого национального технического университета. Выпуск 2. – Донецк, ДонНТУ Министерства образования и науки Украины, 2003.– с 18-19

[9] Федорова Г. В. Учет и анализ банкротств: учеб. пособие. – М.: Омега-Л, 2008., с. 86

[10] Рубан Т. Е., Байдаус П. В. Анализ методик прогнозирования банкротства на основе использования финансовых показателей. Сборник трудов магистрантов 2003 Донецкого национального технического университета. Выпуск 2. – Донецк, ДонНТУ Министерства образования и науки Украины, 2003.– с 21

[11] Крюков А. Ф., Егорычев И. Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом. №2, 2001

[12] Орехов В. И., Балдин К. В., Гапоненко Н. П.. Антикризисное управление: учебное пособие. – М.: Инфра-М, 2008., с 315

[13] Семеней А. Проблемы прогнозирования банкротства на отечественных предприятиях // Люди дела XXI. – 2003. - № 36

[14] Хавин Д. Влияние отраслевой принадлежности предприятий на формирование стратегии реструктуризации // Экономические стратегии. – №5-6-2004, с 90-92

[15] расшифровка остальных параметров была дана при определении формулы коэффициента утраты платежеспособности

[16] Федорова Г. В. Учет и анализ банкротств: учеб. пособие. – М.: Омега-Л, 2008., с. 90-91

[17] Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 2006., с 711-713

[18] Семеней А. Проблемы прогнозирования банкротства на отечественных предприятиях // Люди дела XXI. – 2003. - № 36