Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Ноября 2011 в 11:09, курсовая работа
Цели финансового анализа:
выявление изменений показателей финансового состояния;
выявление факторов, влияющих на финансовое состояние организации;
оценка количественных и качественных изменений финансового состояния;
оценка финансового положения организации на
определенную дату;
определение тенденций изменения финансового
состояния организации.
Введение………………………………………………………………………….2
Глава 1. Теоретические аспекты оценки финансового состояния предприятия и возможного банкротства………………………………………………………5
1.1. Сущность, значение и цели финансового анализа………………………..5
1.2. Методы и инструментарий финансового анализа……………………….9
1.3. Предварительная оценка финансового состояния организации и изменений ее финансовых показателей за отчетный период…………………11
1.4. Основные методы диагностики банкротства……………………………13
Глава 2. Пример проведения анализа финансового состояния организации и диагностика возможного банкротства ОАО «АПЗ» 23
2.1. Краткая характеристика предприятия……………………………………23
2.2. Предварительный анализ 27
2.3. Анализ финансовой устойчивости организации……………………….31
2.4. Анализ финансовых результатов 37
2.5. Диагностика вероятности банкротства …………………………………39
Глава 3. Пути совершенствования финансовой деятельности предприятии
3.1. Проблемы, существующие на предприятии…………………………….42
3.2. Основные направления улучшения финансового состояния предприятия………………………………………………………………………………43
Заключение……………………………………………………………………..46
Список использованных источников 51
К21 = (стр. 130 + стр. 135 + стр. 140 ф. № 1) : стр. 190 ф. № 1(20)
7. Показатели исполнения обязательств перед бюджетом и государственными внебюджетными фондами
-
Коэффициенты исполнения
Кi = Налоги (взносы) уплаченные : Налоги (взносы) начисленные(21)
Изучение
динамики данных показателей позволяет
довольно полно охарактеризовать финансовое
состояние предприятия и
Для
диагностики несостоятельности
хозяйствующих субъектов
Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 1940-х годов. Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (табл. 1.), позволяющую распределить предприятия по классам:
I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;
II класс - предприятия, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;
III класс - проблемные предприятия;
IV класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;
V
класс - предприятия высочайшего риска,
практически несостоятельные.
Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности
Показатель | Границы классов согласно критериям | ||||
I класс | 11 класс | 111 класс | IV класс | V класс | |
Рентабельность совокупного капитала, % | 30% и выше (50 баллов) | от 29,9 до 20% (от 49,9 до 35 баллов) | от 19,9 до 10% (от 34,9 до 20 баллов) | от 9,9 до 1% (от 19,9 до 5 баллов) | менее 1% (0 баллов) |
Коэффициент текущей ликвидности | 2,0 и выше (30 баллов) | от 1,99 до 1,7 (от 29,9 до 20 баллов) | от 1,69 до 1,4 (от 19,9 до 10 баллов) | от 1,39 до 1,1 (от 9,9 до 1 балла) | 1 и ниже (0 баллов) |
Коэффициент финансовой независимости | 0,7 и выше (20 баллов) | от 0,69 до 0,45 (от 19,9 до 10 баллов) | от 0,44 до 0,3 (от 9,9 до 5 баллов) | от 0,29 до 0,20 (от 5 до 1 балла) | менее 0,2 (0 баллов) |
Границы классов | 100 баллов и выше | от 99 до 65 баллов | от 64 до 35 баллов | от 34 до 6 баллов | 0 баллов |
Для оценки рейтинга субъектов хозяйствования и степени финансового риска довольно часто используются методы многомерного рейтингового анализа, методика которого выглядит следующим образом.
Этап
1. Обосновывается система показателей,
по которым будут оцениваться результаты
хозяйственной деятельности предприятий,
собираются данные по этим показателям
и формируется матрица исходных данных
(табл. 2.).
Матрица исходных данных
№ предприятия | Коэффициент ликвидности | Коэффициент оборачиваемости капитала | Рентабельность активов, % | Коэффициент финансовой независимости | Доля собственного капитала в оборотных активах, % |
Исходные данные могут быть представлены как в виде моментных показателей, отражающих состояние предприятия на определенную дату, так и темповых показателей, характеризующих динамику деятельности предприятия и представленных в виде коэффициентов роста. Возможно изучение одновременно и моментных и темповых показателей.
Этап 2. В таблице исходных данных определяется в каждой графе максимальный элемент, который принимается за единицу. Затем все элементы этой графы (аij) делятся на максимальный элемент предприятия-эталона (mах аij). В результате создается матрица стандартизированных коэффициентов (хij): Хij = аij : mах аij(22)
Если с экономической стороны лучшим является минимальное значение показателя (например, затраты на рубль товарной продукции), то надо изменить шкалу расчета так, чтобы наименьшему результату соответствовала наибольшая сумма показателя.
Этап 3. Все элементы матрицы координат возводятся в квадрат. Если задача решается с учетом разного веса показателей, тогда полученные квадраты умножаются на величину соответствующих весовых коэффициентов (К), установленных экспертным путем, после чего результаты складываются по строкам: Rnj = (К1*Хnj*Хnj)(23)
Этап 4. Полученные рейтинговые оценки (Rnj) размещаются по ранжиру и определяется рейтинг каждого предприятия. Первое место занимает предприятие, которому соответствует наибольшая сумма, второе место - предприятие, имеющее следующий результат, и т.д.
В
зарубежных странах для оценки риска
банкротства и
Наиболее
широкую известность получила модель
Альтмана:
Z=0,717
х1 +0,847 х2 +3,107 х3 +0,42 х4
+0,995 х5,(24)
где х1 -собственный оборотный капитал/сумма активов; х2 -нераспределенная прибыль/сумма активов; х3 - прибыль до уплаты процентов/сумма активов; х4 - балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал; х5 - объем продаж (выручка)/сумма активов.
Константа сравнения - 1,23. Если значение Z < 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z > 1,23 и более свидетельствует о малой его вероятности.
Дискриминантная
модель, разработанная Лис для
Великобритании, получила следующее выражение:
Z
=0,063х1, +0,092х2 +0,057х3 +0,001х4,(25)
Где х1 - оборотный капитал/сумма активов; х2 - прибыль от реализации/сумма активов; х3 - нераспределенная прибыль/сумма активов; х4 - собственный капитал/заемный капитал.
Здесь предельное значение равняется 0,037.
Таффлер
разработал следующую модель:
Z
= 0,53х1, +0,13х2 +0,18хз +0.16х4,(26)
где х1 - прибыль от реализации/краткосрочные обязательства; х2 - оборотные активы/сумма обязательств; хз - краткосрочные обязательства/сумма активов; х4 - выручка/сумма активов.
Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно. Однако следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Тестирование других предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала, а также из-за различий в законодательной и информационной базе.
По
модели Альтмана несостоятельные предприятия,
имеющие высокий уровень
Учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод о необходимости разработки собственных дискриминантных функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы. Для обоснования основных индикаторов риска банкротства и создания дискриминантной модели его оценки, Г.В.Савицкой была собрана информация по 200 производственным предприятиям России за 3 года и на основании ее рассчитаны 26 финансовых коэффициентов по каждому субъекту хозяйствования за каждый год [6.].
С
помощью корреляционного и
х1 - доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов, коэффициент; х2 - приходится оборотного капитала на рубль основного, руб.; х3 - коэффициент оборачиваемости совокупного капитала; х4 - рентабельность активов предприятия, %; х5 -коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в общей валюте баланса).
Данные показатели были положены в основу разработки дискриминантной факторной модели диагностики риска банкротства производственных предприятий, которая получила следующее выражение:
Z = 0,111х1 +13,239х2+1,676х3+0,515х4 +3,80х5(27)
Константа сравнения - 8. Если величина Z-счета больше 8, то риск банкротства малый или отсутствует. При значении Z-счета меньше 8 риск банкротства присутствует: от 8 до 5 - небольшой, от 5 до 3 - средний, ниже 3 - большой, ниже 1 - стопроцентная несостоятельность. Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъектов хозяйствования показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового состояния производственных предприятий и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.
2.1.
Краткая характеристика
предприятия
ОАО «Арзамасский приборостроительный завод» на протяжении 50 лет серийно выпускает авиационные датчики первичной информации, преобразователи расхода различного принципа действия, а также измерительные системы на их основе.
Информация о работе Пути совершенствования финансовой деятельности предприятии