Отчет по практике в ООО «Анима»

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 09 Января 2012 в 16:09, отчет по практике

Описание работы

Цель производственной практики - овладение аналитическими и управленческими навыками будущего специалиста в сфере экономики и менеджмента на основе проведения комплексной диагностики (экспресс-анализа) и исследования проблем производственно-экономической деятельности конкретного хозяйствующего субъекта.
При прохождении производственной практики были поставлены и выполнены следующие задачи:
изучение теоретических основ и составление библиографии по выбранной теме / направлению;
сбор и обработка информационных материалов диагностики экономической и управленческой деятельности объекта исследования (данных статистики, правоустанавливающих финансовых, учредительных документов и др.

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ 3
РАЗДЕЛ I. Характеристика предприятия и анализ отрасли 4
РАЗДЕЛ II. Анализ финансового состояния предприятия и диагностика риска банкротства 6
2.1. Анализ имущественного положения предприятия 6
2.2. Анализ ликвидности и платежеспособности 9
2.3. Анализ финансовой устойчивости 12
2.4. Оценка деловой активности 14
2.5. Анализ прибыли и рентабельности 16
2.6. Диагностика риска банкротства 18
РАЗДЕЛ III. Анализ экономических результатов предприятия 20
3.1. Анализ основных средств 20
3.2. Анализ оборотных средств предприятия 21
3.3. Анализ трудовых ресурсов 23
РАЗДЕЛ IV. Проект мероприятий по предотвращению кризиса на предприятии 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 30

Скачать архив (47.48 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

Отчет по производственной практике И-44614..doc

— 345.00 Кб (Скачать файл)
 

     Снижение  собственных средств предприятия на 01.01.2010г. по сравнению прошлым периодом произошло в основном за счет отсутствия нераспределенной прибыли. Стоимость уставного капитала осталась на прежнем уровне и составила 10,0 тыс. руб. Сумма непокрытого убытка возросла на 71,0 тыс.руб. За анализируемый период в составе заемных средств наиболее значительно снизилась сумма краткосрочных займов и кредитов – на 9,85%. В структуре кредиторской задолженности заметно снизилась сумма задолженности перед персоналом – на 67,0 тыс.руб., по налогам и сборам – на 9,0 тыс. руб., задолженность перед прочими кредиторами – на 243,0 тыс.руб. Величина источников средств два последних периода снизилась на 1040,0 тыс. руб., или на 40,7%. Это обусловлено, главным образом, снижением краткосрочных обязательств предприятия на 1149,0 тыс. руб., или на 14,9%.  
 
 

     2.2. Анализ ликвидности  и платежеспособности 

     В таблице 3 приведены результаты расчетов основных показателей ликвидности.

      Таблица 3

      Основные  показатели коэффициентов ликвидности 

      ООО «Анима» за 2008-2010 гг.

Коэффициенты Среднеотраслевое  значение на 01.01.09г. на 01.01.10г. на 01.01.11г.
Коэффициент 1,5 1,075 0,98 1,00
текущей ликвидности.. Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, нтегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (Uniform National Data Set), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областя .. Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, нтегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (Uniform National Data Set), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областя.
Коэффициент быстрой ликвидности.. Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, нтегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (Uniform National Data Set), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областя .. Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, нтегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (Uniform National Data Set), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областя. 0,75 0,62 0,47 0,18
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,25 0,1 0,0011 0,02
Чистый  оборотный капитал >0 639 -175 -25,00
Дебиторская задолженность/кредиторская задолженность 0,9 0,63 0,55 0,17
 

     Коэффициент текущей ликвидности характеризует  способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт оборотных активов. Иногда называется коэффициентом покрытия (англ. Current ratio, CR)

     Это один из важнейших финансовых коэффициентов. Чем выше показатель, тем лучше платежеспособность предприятия. Хорошим считается значение коэффициента более 2. С другой стороны, значение более 3 может свидетельствовать о нерациональной структуре капитала, это может быть связано с замедлением оборачиваемости средств, вложенных в запасы, неоправданным ростом дебиторской задолженности.

     Расчет  коэффициента текущей ликвидности  произведем по данным баланса (Форма 1):

     На 01.01.2009г.: 9141 тыс.руб./(1696 тыс.руб.+6807 тыс.руб.)=1,075.

     На 01.01.2010: 7489 тыс.руб./(1174 тыс.руб.+6491 тыс.руб.)=0,98.

     На 01.01.2011: 6490 тыс.руб. / (86 тыс.руб.+6429 тыс.руб.)=1,0.

     Коэффициент быстрой (срочной) ликвидности характеризует способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт оборотных активов. Он сходен с коэффициентом текущей ликвидности, но отличается от него тем, что в состав используемых для его расчета оборотных средств включаются только высоко- и среднеликвидные текущие активы (деньги на оперативных счетах, складской запас ликвидных материалов и сырья, товаров и готовой продукции, дебиторская задолженность с коротким сроком погашения).

     Расчета коэффициента быстрой ликвидности  произведем по данным баланса (Форма 1):

     На 01.01.2009г.: (890 тыс.руб.+4307 тыс.руб.)/8502 тыс.руб. = 0,62.

     На 01.01.2010: (9 тыс.руб.+3579 тыс.руб.)/7664 тыс.руб.= 0,47.

     На 01.01.2011: (104 тыс.руб.+1092 тыс.руб.)/6515 тыс.руб.=0,18.

     Коэффициент абсолютной ликвидности характеризует  способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт денежных средств, средств на расчетный  счетах и краткосрочных финансовых вложений.

     Это один из самых важных финансовых коэффициентов. Нормальным считается значение коэффициента более 0.2. Чем выше показатель, тем лучше платежеспособность предприятия.

     Расчет  коэффициента абсолютной ликвидности  произведем по данным баланса (Форма 1):

     На 01.01.2009г.: 890 тыс.руб./8502 тыс.руб.=0,1

     На 01.01.2010: 9 тыс.руб./7664 тыс.руб.=0,0011.

     На 01.01.2011: 104 тыс.руб./6515 тыс.руб.= 0,02.

     Чистый  оборотный капитал - разность между оборотными активами предприятия и его краткосрочными обязательствами.

     Чистый  оборотный капитал необходим  для поддержания финансовой устойчивости предприятия, поскольку превышение оборотных средств над краткосрочными обязательствами означает, что предприятие не только может погасить свои краткосрочные обязательства, но и имеет резервы для расширения деятельности.

     Оптимальная сумма чистого оборотного капитала зависит от особенностей деятельности компании, в частности от ее масштабов, объемов реализации, скорости оборачиваемости материальных запасов и дебиторской задолженности. Недостаток оборотного капитала свидетельствует о неспособности предприятия своевременно погасить краткосрочные обязательства.

     Значительное  превышение чистого оборотного капитала над оптимальной потребностью свидетельствует  о нерациональном использовании  ресурсов предприятия. Важное аналитическое  значение имеет рассмотрение темпов роста собственного оборотного капитала предприятия на фоне темпов инфляции.

     Чистый  оборотный капитал:

     На 01.01.2009г.: 9141 тыс.руб.-8502 тыс.руб.=639 тыс.руб..

     На 01.01.2010г.: 7489 тыс.руб.-7664 тыс.руб.=-175 тыс.руб..

     На 01.01.2011г.: 6490 тыс.руб.-6515 тыс.руб.=-25 тыс.руб..

     Дебиторская задолженность/кредиторская задолженность:

     На 01.01.2009г.: 4307 тыс.руб./6807 тыс.руб.=0,63.

     На 01.01.2010г.: 3579 тыс.руб./6491 тыс.руб.=0,55.

     На 01.01.2011г.: 1092 тыс.руб./6429 тыс.руб.=0,17.

     Коэффициент текущей ликвидности (коэффициент покрытия) в течение всего рассматриваемого периода ниже среднеотраслевого значения. Анализ этого коэффициента показывает неблагоприятную тенденцию. Поэтому нужно отметить, что предприятие не способно погасить свои текущие обязательства.

      Коэффициент быстрой ликвидности в динамике также оказался ниже среднеотраслевого  значения. Предприятие  не способно быстро расплатиться по своим текущим  обязательствам.

      Коэффициент абсолютной ликвидности показывает неблагоприятную тенденцию, связанную с его значительным снижением. Анализ ЧОК (чистый оборотный капитал) показывает, что его значение на 01.01.2009 г.-01.01.2010г. – находилось на отметке ниже среднеотраслевого значения, что указывает на то, что у предприятия отсутствуют собственные оборотные средства и возможность погасить краткосрочные обязательства.

      Анализ  соотношения дебиторской задолженности  к кредиторской задолженности показывает, что в течение всего рассматриваемого периода наблюдается не совсем благоприятная  тенденция данного показателя, связанная с его значительным снижением. Данное соотношение в динамике лет всегда ниже допустимой нормы (0,9). Это может свидетельствовать о невысокой доле невыплаченных долгов.

     В целом на предприятии ликвидность неудовлетворительна, поскольку все коэффициенты ликвидности ниже нормативного значения, а показатель ДЗ/КЗ имеет неблагоприятную тенденцию и значение, которое ниже по сравнению со среднеотраслевыми. Все это может говорить только о невозможности исполнения предприятием своих текущих обязательств и нехватки для этого собственных оборотных средств. Поэтому повышается риск работы предприятия с точки зрения возврата долгов. 

     2.3. Анализ финансовой  устойчивости 

     В таблице 4 приведены результаты показателей финансовой устойчивости предприятия.

      Таблица 4

      Анализ  коэффициентов финансовой устойчивости ООО «Анима»

      за 2008-2010 гг.

Коэффициенты Среднеотраслевое  значение на 01.01.09г. на 01.01.10г. на 01.01.11г.
Коэффициент автономии ≥0,55 0,085 -0,008 0,007
Коэффициент долгосрочной финансовой независимости 0,5-0,8 0,085 -0,008 0,007
Коэффициент маневренности собственного капитала ≥0,5 0,8 2,87 -0,521
 

     Рост  коэффициента автономии свидетельствует  об увеличении финансовой независимости  предприятия, акционерного общества снижении риска финансовых затруднений в будущем, повышении гарантии погашения своих обязательств.

     Расчет  коэффициента автономии произведем по данным форм 1 и 2:

     На 01.01.2009г.: 798 тыс.руб. /9300 тыс.руб.=0,085

     На 01.01.2010: -61 тыс.руб./7603 тыс.руб.=-0,008

     На 01.01.2011: 48 тыс.руб./6563тыс.руб.=0,007

     Коэффициент автономии в течение всех рассматриваемых  периодов намного меньше значения 0,55. Это свидетельствует о том, что  собственный капитал ООО «Анима» меньше  суммы заемного капитала и не достаточен для создания необходимой финансовой устойчивости, то есть состояние коэффициента автономии крайне неудовлетворительное. Таким образом, можно утверждать, что в течение анализируемого периода общество не соблюдало установленного целевого соотношения собственного и заемного капитала - 55:45. Предприятие не сохранило возможность привлекать заемный капитал под выгодный процент.

     Коэффициент финансовой независимости характеризует  зависимость фирмы от внешних  займов. Чем ниже значение коэффициента, тем больше займов у компании, тем  выше риск неплатежеспособности. Низкое значение коэффициента отражает также потенциальную опасность возникновения у предприятия дефицита денежных средств. Интерпретация этого показателя зависит от многих факторов: средний уровень этого коэффициента в других отраслях, доступ компании к дополнительным долговым источникам финансирования, особенности текущей производственной деятельности.

     Расчет  коэффициента долгосрочной финансовой независимости произведем по формам 1 и 2:

     На 01.01.2009г.: 798 тыс.руб./9300тыс.руб.=0,085

     На 01.01.2010г.: -61 тыс.руб./7603тыс.руб.=-0,008

     На 01.01.2011г.: 48 тыс.руб./6563тыс.руб.=0,007

     Коэффициент долгосрочной финансовой независимости  равен коэффициенту автономии в  течение всего анализируемого периода. Это свидетельствует о том, что  в общей сумме заемного капитала акционерного общества доли долгосрочных пассивов нет.

     Расчет  коэффициента маневренности собственного капитала произведем по формам 1 и 2:

     На 01.01.2009г.: (9141 тыс.руб.-8502 тыс.руб.)/798 тыс.руб.=0,80

Информация о работе Отчет по практике в ООО «Анима»