Методика диагностики финансового-экономического состояния АПК и пути его улучшения

А.И. Смоленцева
магистрант 2 курса факультета заочного обучения
Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина,
В.М. Смоленцев
доцент, канд. экон. наук кафедры высшей математики
Кубанский государ­ственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина,
Вестник Академии знаний
№5 (34) 2019

Аннотация. В данной статье проведен экспресс-анализ финансово-экономического состояния агропромышленного предприятия. Рассчитаны основные коэффициенты ликвидности и платежеспособности, характеризующие устойчивость организации. Проведена общая оценка финансовых результатов и рекомендации по укреплению финансового положения предприятия.

Сегодня в условиях конкурентной борьбы финансово-экономический анализ деятельности организации особенно необходим и должен быть направлен на дальнейшее экономическое и социальное развитие предприятий, укрепление их финансового состояния, повышение эффективности использования хозяйственного потенциала.

Экономический анализ как наука постоянно совершенствует методику, широко используя при этом практику аналитической работы на основе ЭВМ, других новейших технических средств сбора и обработки информации, экономико-математические и иные рациональные методы исследования хозяйственных процессов. Повышение теоретического уровня анализа хозяйственной деятельности требует изучения, обобщения и использования современной аналитической работы.

Деятельность предприятий в условиях рыночной экономики связана с необходимостью повышать эффективность производства, конкурентоспособность продукции и услуг. Сделать это невозможно без систематического финансового анализа предприятия, который дает возможность выработать необходимую стратегию и тактику развития предприятия и на их основе сформировать оптимальную производственную программу, выявить резервы повышения эффективности производства. Одной из систем осуществления финансового анализа является экспресс-диагностика, цель, которой наглядная оценка финансового состояния и динамики развития организации. Выполнять экспресс-диагностику целесообразно в три этапа:

  • подготовительный - его целью является принятие решения о целесообразности и возможности анализа, что делается на основе знакомства с аудиторским заключением и проверки наличности всех форм и приложений;
  • предварительный обзор бухгалтерской отчетности и экономическое чтение, целью которого является рассмотрение показателей бухгалтерской отчетности, их изучение и отбор объектов для углубленного анализа;
  • анализ отчетности является основой экспресс-диагностики, его цель - обобщение результатов хозяйственной деятельности и оценка финансового состояния предприятия.

Следовательно, существенным преимуществом экспресс-диагностики является обнаружение негативных тенденций на ранних стадиях и разработка мер по их нейтрализации. Диагностика финансово-экономического состояния организации тесно связана с финансово-экономическим анализом.

Для предварительной оценки ликвидности организации привлекаются данные бухгалтерского баланса организации (форма №1), отчет о прибылях и убытках (форма №2). В целях более объективной оценки финансово-экономического состояния предприятия, используются показатели ликвидности и финансовой устойчивости.

Оценка платежеспособности осуществляется на основе характеристики ликвидности текущих активов. Ликвидность баланса предполагает изыскание платежных средств только за счет внутренних источников.

С целью экспресс-диагностики основных финансово-хозяйственных показателей деятельности организации воспользуемся данными бухгалтерской отчетности Учхоза «Кубань» в период с 2016-2018 гг. На основе таблицы 1, проведем оценку абсолютных показателей ликвидности баланса Учхоза «Кубань» за 2018 г.

Из анализа данных таблицы 1 следует, что труднореализуемые активы значительно меньше постоянных пассивов, что подтверждает наличие в организации собственных оборотных средств. На начало периода в 2018 г. наиболее ликвидные активы (Ai) значительно превышаю наиболее срочные обязательства (П1), в результате чего на начало года образовался платежный излишек - 67601 тыс. руб. Это, в свою очередь соответствует неравенству.

Таблица 1 — Оценка абсолютных показателей ликвидности баланса Учхоза «Кубань» за 2018 г.

Актив На начало периода На конец периода Пассив На начало периода На конец периода Платежный излишек или недостаток, тыс. руб.
На начало периода На конец периода
Наиболее ликвидные активы (A1) 69119 72871 Наиболее срочные обязательства (П1) 1518 9434 67601 63437
Быстрореализуемые активы2) 1775 10515 Краткосрочные пассивы2) - - - -
Медленно реализуемые активы3) 149292 145300 Долгосрочные пассивы3) - - - -
Труднореализуемые активы4) 5 5 Постоянные пассивы4) 284071 314768 -284066 -314763
Баланс 285589 324202 Баланс 285589 324202 x x

На конец года также наиболее ликвидные активы1) значительно превышаю наиболее срочные обязательства (П1), в результате чего на конец года образовался платежный излишек - 63437 тыс. руб. Соответственно, быстрореализуемые активы (А2) значительно превысили краткосрочные пассивы2), за счет отсутствия краткосрочных обязательств как на начало периода, так и на конец периода. Медленно реализуемые активы3 ) на начало года превысили долгосрочные пассивы3), за счет отсутствия долгосрочных обязательств. Труднореализуемые активы4) на начало года оказались меньше постоянных пассивов4), а на конец года четвертое неравенство не выполнилось, так как постоянные пассивы меньше труднореализуемых активов. В итоге к началу периода образовался недостаток - 284 066 тыс. руб., а к концу года - 314 763 тыс. руб. Таким образом, соблюдение всех неравенств говорит о том, что баланс Учхоза «Кубань» является абсолютно ликвидным.

Далее, в таблице 2 с абсолютными показателями ликвидности баланса проанализируем и относительные показатели, в числе которых коэффициенты текущей, быстрой и абсолютной ликвидности:

Таблица 2 — Показатели, характеризующие ликвидность и платежеспособность Учхоза «Кубань» в период с 2016 - 2018 гг.

Показатели Нормативное значение 2016 г. 2017 г. 2018 г. Абсолютное отклонение (+;-)
Денежные средства и краткосрочные финансовые вложения, тыс. руб. - 75932 69119 72871 -3061
Дебиторская задолженность, тыс. руб. - 1718 1775 10515 8797
Оборотные активы, тыс. руб. - 209062 220186 228686 19624
Внеоборотные активы, тыс. руб. - 51215 65403 95516 44301
Собственный капитал, тыс. руб. - 253370 284071 314768 61398
Текущие обязательства, тыс. руб. - 6907 1518 9434 2527
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,2-0,3 11 45,53 7,72 -3,27
Коэффициент «критической оценки» 0,7-1,0 11,25 46,70 8,84 -2,41
Коэффициент текущей ликвидности > 2,0 30,28 145,05 24,24 -6,04
Доля оборотных средств в активах ≥ 0,5 0,80 0,77 0,71 -0,10

На основе данных таблицы 2, стоит отметить, что денежные средства в период с 2016 - 2018 гг. снизились на 3061 тыс. руб. Кроме того, дебиторская задолженность значительно повысилась на 8797 тыс. руб. Что касается оборотных и внеоборотных активов, они аналогично характеризуются положительной динамикой развития. Так, оборотные активы за три года выросли на 19624 тыс. руб., а внеоборотные на 44301 тыс. руб. Стоит отметить, что и собственный капитал организации заметно вырос на 61398 тыс. руб.

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2024 для расчета коэффициента абсолютной ликвидности и других финансово-экономических коэффициентов.

Из анализа данных таблиц следует, что все коэффициенты ликвидности значительно превышают нормативные значения. А именно коэффициент текущей ликвидности за отчетный период времени снизился на 6,04 пунктов в 2018 г. по сравнению с 2016 г., что определенно выше рекомендуемой нормы. Аналогичная ситуация характерна и для коэффициента абсолютной ликвидности, который снизился на 3,27 пункта. Аналогично коэффициент «критической оценки» снизился на 2,41 пункта.

В нижеприведенной таблице 3 представлены относительные показатели платежеспособности и финансовой устойчивости организации.

Таблица 3 — Относительные показатели платежеспособности и финансовой устойчивости Учхоза «Куба»

Показатель Нормативное значение На конец года Абсолютное отклонение (+,-)
2016 г. 2017 г. 2018 г. 2018 г от 2016 г. 2018 г от 2016 г.
Валюта баланса, тыс. руб. - 260277 285589 324202 63925 38613
Краткосрочный заемный капитал, тыс. руб. - 6907 1518 9434 2527 7916
Долгосрочный заемный капитал, тыс. руб. - - - - - -
Собственный капитал, тыс. руб. - 253370 284071 314768 61398 30696
Внеоборотные активы, тыс. руб. - 51215 65403 95516 44301 30113
Коэффициент капитализации не выше 1,5 0,02 0,005 0,03 0,01 0,02
Коэффициент финансовой автономии ≥ 1,5 0,97 0,99 0,97 0 -0,02
Коэффициент обеспеченности собственными источниками финансирования ≥ 0,5 нижняя граница 0,1 0,96 0,99 0,95 -0,01 -0,04
Коэффициент финансирования ≥0,7 36,6 187,1 33,3 -3,3 -153,8
Коэффициент финансовой устойчивости ≥0,6 0,97 0,99 0,97 0 -0,02

Из анализа данных таблицы 3, стоит сказать, что валюта баланса в период с 2016 - 2018 гг. выросла на 63925 тыс. руб., а за последний год на 38613 тыс. руб. Краткосрочный заёмный капитал отразил динамичное развитие за последние три года. К примеру, в базисном году его показатель составил - 6907 тыс. руб., а к отчетному году данный показатель вырос на 4045 тыс. руб. Если говорить о собственном капитале, то он заметно возрос как в 2012 г. на 61398 тыс. руб., так и в 2013 г. на 30696 по отношению базисному году. Помимо этого, внеоборотные активы за три года увеличились на 44301 тыс. руб.

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2024 для расчета коэффициента обеспеченности собственными источниками финансирования и других финансово-экономических коэффициентов.

Что касается коэффициента капитализации данной организации, за рассматриваемый период он вырос всего на 0,01%. Однако коэффициент финансовой автономии не вошел в данный предел - ≥ 1,5%, оставаясь на уровне - 0,97%. Коэффициент обеспеченности собственными источниками финансирования соответствует данному нормативному значению, но выражает отрицательное абсолютное отклонение, равное - 0,01%.

Кроме того, коэффициент финансирования также соответствовал значению ≥ 0,7, но характеризовал отрицательную динамику, снизившись на 3,3%. А коэффициент финансовой устойчивости особо не изменился в своих значениях за последние три года, лишь в 2013 г. повысился на 0,02% по сравнению с отчетным годом.

Далее, хотелось бы отразить полностью все коэффициенты финансовой устойчивости организации на конец 2018 г., которые отражены в таблице 4.

Таблица 4 — Коэффициенты финансовой устойчивости организации в период с 2016 - 2018 гг.

Показатели Методика расчета 2016 г. 2017 г. 2018 г.
Коэффициент автономии (≥ 0,5) СК / ВБ 0,97 0,99 0,97
Коэффициент финансовой зависимости ВБ / СК 1,02 1 1,02
Коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств ДКЗ / (СК + ДКЗ) 0,02 0,05 0,03
Коэффициент структуры заемного капитала ДКЗ / (ДО + КО) 6907 1518 9434
Коэффициент маневренности собственного капитала (≥ 0,5) СОК / ОК 0,79 0,76 0,69
Индекс постоянного актива(< 0,5) ОК / ССК 0,25 0,24 0,30
Коэффициент реальной стоимости основных средств и имущества (0,5) Окост / ВБ 0,19 0,22 0,29
Коэффициент капитализации (плечо финансового рычага), не выше 1,5 ЗК / СК 0,02 0,06 0,30
Коэффициент финансовой устойчивости (≥0,6) (СК + ДО) / ВБ 0,95 0,94 0,95

Из анализа данной таблицы 4, хотелось бы отметить, что коэффициент финансовой зависимости особо не менялся в течение трех лет, лишь в 2017 г. снизился на 0,02%. А коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств выразил динамичное развитие, сначала уменьшился на 0,03% в 2017 г., затем снова снизился на 0,02% к отчетному году. Коэффициента маневренности собственного капитала снизился к 2018 г. всего на 0,1 %, однако показатель реальной стоимости основных средств и имущества вырос на 0,1%. Кроме того, индекс постоянного актива увеличился на 0,05%.

Сегодня устойчивость любой организации на рынке зависит от качества и своевременности информации о ее экономическом состоянии, что позволяет не только находить пути решения финансовых проблем. Отсюда, большое внимание уделяется совершенствованию механизма прогнозирования несостоятельности организации с целью предотвращения банкротства. Так, практикой финансового анализа выработано достаточно большое количество методик прогнозирования несостоятельности организации.

Наиболее известными многофакторными моделями прогнозирования несостоятельности организации являются: Модель Альтмана; Модель Таффлера; Модель Лиса; Модель Честера; Пятифакторная модель Сайфулина и Кадыкова и т.д. Итак, проведем оценку вероятности банкротства организации с помощью модели «Z -схема Альтмана».

Методика расчета пятифакторной модели Альтмана представлена в формуле 1:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 (1)

где: X1 - оборотный капитал к сумме активов предприятия. Показатель оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам.
X2 - не распределенная прибыль к сумме активов предприятия, отражает уровень финансового рычага компании.
X3 - прибыль до налогообложения к общей стоимости активов. Показатель отражает эффективность операционной деятельности компании.
X4 - рыночная стоимость собственного капитала / бухгалтерская стоимость всех обязательств.
Х5 - объем продаж к общей величине активов предприятия, характеризует рентабельность активов предприятия.

Для начала прогнозирования банкротства предприятия воспользуемся следующими данными таблицы 5, в которой представлен расчет коэффициентов «Z - схема Альтмана» для организации, 2018 г.

Из анализа данных таблицы 5, следует сказать, что коэффициент ликвидности к концу года снизился на 120,8%, коэффициент рентабельности активов по чистой прибыли на 0,02%, коэффициент соотношения собственного и заемного капитала увеличился всего на 0, 03, однако коэффициент оборачиваемости активов тоже вырос на 0,19%.

Отсюда следует, что значения Z-показателя как на начало, так и на конец года оказались меньше 1,81 что свидетельствует об очень высокой вероятности банкротства.

Таблица 5 — Расчет коэффициентов «Z-счета Альтмана» для прогнозирования банкротства организации, за 2018 г.

Показатели На начало года На конец года
Оборотный капитал, тыс. руб. 220816 228686
Стоимость активов, тыс. руб. 255589 324202
Собственный капитал, тыс. руб. 284071 314768
Долгосрочные обязательства, тыс. руб. - -
Краткосрочные обязательства, тыс. руб. 1518 9434
Денежная выручка, тыс. руб. 198936 285404
Прибыль до выплаты процентов и налогов, тыс. руб. - -
Чистая прибыль, тыс. руб. 31668 32086
Коэффициент ликвидности (x1) 145,0 24,2
Коэффициент рентабельности активов по чистой прибыли (x2) 0,11 0,09
Коэффициент рентабельности активов по прибыли до выплаты процентов и налогов (x3) - -
Коэффициент соотношения собственного и заемного капитала (x4) 0,02 0,005
Коэффициент оборачиваемости активов (x5) 0,69 0,88
Z-схема Альтмана на начало года 1,01
Z-схема Альтмана на конец года 0,9

Таким образом, финансовое состояние является важнейшей характеристикой деловой активности и надежности предприятия. Оно определяет его конкурентоспособность и потенциал в деловом сотрудничестве, выступает гарантом реализации экономических интересов всех участников хозяйственной деятельности.

Источники:

1. Дьяков С.А. Использование матрицы БКГ как ключевого инструмента для анализа конкурентной позиции организации (ОАО «Кубань») / Дьяков С.А., Писецкая А.И // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. - № 6-2 (50). - С. 83-86.

2. Попова О.Г., Смоленцев В.М. Управление качеством в условиях конкуренции//Экономика сельского хозяйства России. - 2006. - № 12. С. 18.

3. Попова О.Г. Стандартизация, сертификация и метрология в сельском хозяйстве / О.Г. Попова, А.В. Попова, В.М. Смоленцев. - Краснодар: КубГАУ, - 2004. - С. 83.

4. Prodanova N.A., Smolentsev V.M., Norkina A.N., Shukshina Y.A., Polyanskaya O.A. Formation of system of internal control and features its functioning in the innovative development of industrial enterprises // International Journal of Applied Business and Economic Research. - 2017. Т. 15. - № 13. - С. 179-189.

5. Sergey M. Reznichenko, Viktor O. Shishkin, Rustem A. Shichiyakh, Vitaly M. Smolentsev (2016), Theoretical and methodological foundations of the management by objectives for the regional socio-economic systems development. International review of management and marketing, 6(6S), pp. 90-94.

6. Smolentsev V.M., Demin S.S., Mezentseva L.V., Litvinenko I.L., Tupchienko V.A. Industrial clusters development in the regional economic system // Espacios. - 2018. Т. 39. - № 31. - С. 5.

7. Smolentsev V.M., Ksenofontov A.A., Gridchina A.V., Nekrasova E.G., Skvortsov I.P., Mineeva V.M. Process approach to management - the concept of enhancing efficiency of company's economic activity // International Journal of Applied Business and Economic Research. - 2017. Т. 15. - № 13. - С. 111-121.

8. Смоленцев В.М. Моделирование конкурентоспособности агропредприятий с учетом качества производимой продукции / В.М. Смоленцев // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. - 2006. - №4. - С. 169-172.

9. Смоленцев В.М. Роль среды организации в менеджменте качества / В.М. Смоленцев, А.И. Писецкая // Экономика и предпринимательство. - 2017. - № 8-4 (85). - С. 1215-1218.

10. Шичиях Р.А. Современный стратегический анализ: учебное пособие для обучающихся в высших учебных заведениях по направлению подготовки 38.04.02 "Менеджмент" (квалификация (степень) "магистр") / Р.А. Шичиях, С.Н. Сычанина, В.М. Смоленцев // Краснодар: КубГАУ, 2015, с. 252.

Метки
Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ для анализа финансового состояния предприятия, позволяющая рассчитывать большое количество финансово-экономических коэффициентов.
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ