всё о финансовом анализе
+7(902) 408-47-00
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности Скачать ФинЭкАнализ

Развитие методов анализа, моделирования и прогнозирования в антикризисном управлении

А.А. Гаврилов, В.В. Суворова

В современной экономике значительное внимание необходимо уделять развитию методов анализа, моделирования и прогнозирования, на основе использования которых должны формироваться программы и конкретные мероприятия по антикризисному управлению предприятиями, отраслями, территориальными образованиями. В статье приведены основные научно-методические экономические разработки, выполненные в последние годы. При этом большинство из них успешно апробировано и внедрено в Краснодарском крае, Южном федеральном округе и других регионах и субъектах Российской Федерации.

Разработана «Автоматизированная система экспресс-диагностики, моделирования и прогнозирования финансово-экономической деятельности предприятия», которая зарегистрирована Российским агентством по патентам и товарным знакам и удостоена бронзовой медали II Московского Международного салона инноваций и инвестиций. Система рекомендована для практического использования комитетом по финансово-экономическому анализу и санации (оздоровлению) предприятий при Кубанской палате аудиторов. Она позволяет ускорить и повысить качество проведения финансового анализа предприятия арбитражными управляющими, аудиторами, экономистами, бухгалтерами и сделать его комплексным. Основу системы составляют следующие блоки: анализ сравнительного аналитического баланса; анализ ликвидности баланса; анализ платежеспособности; анализ рыночной (финансовой) устойчивости; анализ деловой активности; анализ прибыли; анализ рентабельности; расчет эффекта финансового рычага; анализ движения денежных средств; анализ кредитоспособности предприятия по методике Сбербанка РФ; расчет чистых активов; анализ состояния и воспроизводства основных средств; оценка добавленной стоимости; матричный анализ; анализ эффективности управления долями и акциями; анализ для целей арбитражного управления (в соответствии с постановлением Правительства РФ № 367 от 26 июня 2003 г.); расчет показателей фиктивного или преднамеренного банкротства; определение финансовой устойчивости должника - сельскохозяйственного товаропроизводителя; экспресс-анализ для администраций районов (муниципальных образований).

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2017 для анализа деловой активности и большого количества финансово-экономических коэффициентов.

Особый интерес представляет блок, связанный с моделированием балансов и финансовых результатов, который позволяет формировать несколько информационно-бухгалтерских моделей балансов и финансовых результатов, исходя из моделируемых (прогнозируемых) объемов продаж, затрат, кредитных ставок и ставок налогов и других условий. Сравнение фактически сложившихся финансовых результатов, отраженных в фактической отчетности и прогнозных, позволяет определить действия аудитора и менеджера (руководителя предприятия, арбитражного управляющего). Опыт показал, что для моделирования финансовых результатов и балансов необходимо на предприятиях значительное внимание уделять формированию плановых (прогнозных) объемов продаж, или так называемых портфелей заказов, а также делать оценку прогнозного изменения себестоимости продукции посредством более детального анализа роста цен на ресурсы, тарифов на транспорт и электроэнергию и банковских процентных ставок.

Система позволяет получать все необходимые расчеты в форме аналитических таблиц и графиков, а также выводы. Она учитывает существующие нормативы и уровень инфляции.

В Краснодарском крае основными пользователями данной системы являются более 250 предприятий и организаций, в том числе ОАО «Южная телекоммуникационная компания»; ОАО «Сатурн»; ЗАО «Александрия»; ОАО «Краснодаркрайгаз»; ОАО «Мясокомбинат „Сочинский"»; Тимашевский сахарный завод «Изумруд»; ОАО «Приват-Инвест»; ОАО «Автобан» и др.; администрации Тимашевского, Абинского, Северского, Приморско-Ахтарского, Кавказского, Крыловского районов; администрации городов Белореченска, Анапы, Туапсе, Гулькевичи, Темрюка; Департамент промышленности и лесного хозяйства администрации Краснодарского края; 40 аудиторских фирм Краснодарского края, 10 арбитражных управляющих.

Кроме этого пользователями системы являются Министерство государственного имущества Кабардино-Балкарской Республики, предприятия и аудиторские фирмы городов Москвы, Санкт-Петербурга, Омска, Хабаровска.

Опыт использования данной системы изучен и обобщен Торгово-промышленными палатами Краснодарского и Ставропольского краев.

Экономическая практика показала, что анализа и прогнозирования динамики финансовых показателей в настоящее время недостаточно. В антикризисном управлении и аудите представляет интерес не только анализ традиционных показателей динамики и структуры активов и пассивов, движения денежных средств, ликвидности баланса, платежеспособности, деловой активности, финансовой (рыночной) устойчивости, оценки кредитоспособности, прибыли, рентабельности, но и разложение финансового результата на внутренние (в области экстенсивного и интенсивного использования ресурсов) и внешние (инфляционную, ценовую) составляющие.

Исследования показали, что проблема современного анализа заключается в большой доле внешних факторов, не зависящих от предприятия и влияющих на прибыль. Поэтому выработана концепция, в соответствии с которой более целесообразно делать акценты на динамике и уровне внутренних затрат предприятия, а не только совокупной прибыли. Необходимо изучать и анализировать соотношения между различными внутренними показателями. Поэтому значительное внимание уделяется различным формам матричного анализа. Его применение позволяет получать блочные и интегрированные оценки эффективности. Положительной стороной матричного анализа, реализованного в процессе проведенных исследований, является то, что все показатели, используемые в матричной модели, имеют двоякую трактовку: с одной стороны, они являются результатами деятельности, с другой - представляют собой факторы, влияющие на другие результаты.

В целом с помощью созданных алгоритмов выделены следующие блоки, которые имеют существенное значение в плане расширения комплексности анализа: взаимосвязей между результатами хозяйственной деятельности; преобразования ресурсов и затрат в конечные результаты; взаимосвязей между ресурсами и затратами.

Для адаптации матричной модели к условиям российской экономики, т. е. для ее применения к убыточным предприятиям, внесены необходимые корректировки в традиционную матричную систему, в расчет индексных значений показателей, а также блочных и интегрированных оценок.

В настоящий момент матричная система анализа применяется на предприятии ОАО «Краснодарсельмаш». На примере финансовой и статистической отчетности этого предприятия была апробирована система расчета показателей матрицы индексных значений при наличии убытка по основной деятельности.

Преимущества матричного анализа:

- во-первых, он позволяет более детально провести внутренний анализ предприятия, определить уровень использования внутренних ресурсов и их влияние на конечные результаты работы предприятия;

-во-вторых, с помощью компьютерной программы можно строить практически неограниченную матрицу показателей, т.е. набор показателей в зависимости от целей и задач анализа можно менять, соответственно расширять или сужать аналитичность, комплексность анализа.

Особенностью этого вида анализа является то, что он требует постоянного учета внутренних показателей работы предприятия, развития системы учета затрат, прежде всего по экономическим элементам.

Недостаток этого вида анализа- его высокая трудоемкость, необходимость привлечения экспертов, знающих специфику того или иного производства, для отбора показателей, на основе которых составляются матрицы показателей.

В настоящее время разработана компьютерная программа, с помощью которой значительно снижена трудоемкость проведения этого вида анализа, позволяющая строить матрицы размером

8x8 показателей и результаты анализа формировать в виде аналитических таблиц и соответствующего текста с выводами.

В настоящее время блок матричного анализа является составной частью программы «Автоматизированная система экспресс-диагностики, моделирования и прогнозирования финансово-экономической деятельности предприятия», разработанной специалистами кафедры антикризисного управления, налогов и налогообложения.

Важный аспект - развитие методик анализа и прогнозирования, связанных с учетом фактора добавленной экономической стоимости. В частности, с учетом российской действительности на примере ОАО «Краснодарсельмаш» выполнена довольно громоздкая система корректировок первоначальных данных баланса предприятия. Их цель- отразить экономическую стоимость активов с большей точностью, чем это делается обычно в учетном балансе.

Кроме этого в процессе адаптации этого показателя к российской действительности проведены расчеты значений добавленной экономической стоимости:

-на основе прогнозных финансово-бухгалтерских показателей, с учетом сложившихся тенденций работы предприятия;

-на основе прогнозных финансово-бухгалтерских показателей, с учетом сложившихся тенденций работы предприятия с выходом на абсолютную ликвидность;

- на основе прогнозных финансово-бухгалтерских показателей, с учетом параметров, заданных персоналом (менеджерами) предприятия.

Таким образом, сделана попытка формирования различных методик определения прогнозных значений добавленной экономической стоимости.

Применение этого показателя позволяет принимать более обоснованные решения о целесообразности инвестирования средств в предприятия. При этом в инвестировании следует применять интегрированный подход на основе как операционной прибыли, так и добавленной экономической стоимости.

В процессе исследований сделан вывод о целесообразности совмещения методик анализа финансово-экономического состояния предприятия с методиками оценки стоимости предприятия в рамках создания единой автоматизированной аналитической системы. Опыт показал, что для российских предприятий целесообразно применять подход, в соответствии с которым стоимость предприятия равна сумме стоимости его чистых активов и текущей добавленной экономической стоимости за все время существования предприятия.

Проведена также адаптация к российским условиям и методик определения добавленной стоимости собственного (акционерного) капитала.

Внедрение добавленной стоимости собственного капитала в практику оценки эффективности деятельности предприятия позволит обеспечить двустороннюю связь между собственниками и управленческим звеном компании и повысить качество корпоративного управления.

Результаты исследований позволяют сделать вывод, что в условиях России концепцию добавленной экономической стоимости было бы целесообразно применять не только на отдельных предприятиях во внутренних системах оценки эффективности и т.п., но и на государственном уровне, скажем, в качестве критерия при принятии решения относительно передачи части государственной собственности в управление.

В Краснодарском крае появилась необходимость и в построении экономико-математических моделей, характеризующих движение финансовых ресурсов между регионально-отраслевыми группами предприятий. Это необходимо для снижения риска принятия инвестиционных решений в условиях разбалансированности системы платежей. Известно, что значительной проблемой развития промышленности края является недостаток оборотных средств, отсутствие инвестиций и в связи с этим значительный износ основных средств, низкий уровень использования мощностей. Поэтому для выработки приоритетов кредитования и финансовой поддержки различных отраслей промышленности в ходе разработки программы экономического и социального развития Краснодарского края на 2002-2005 гг., проведен программный модельный эксперимент, в ходе которого определена связь уровня обеспеченности собственными и заемными оборотными средствами с различными параметрами предприятия.

Получены аналитические модели, на основе которых сделаны выводы о том, что в Краснодарском крае в современных макроэкономических условиях увеличение собственных оборотных средств целесообразно только в случае направления их в ликвидные запасы сырья и материалов либо вложений в очень перспективные быстроокупаемые технологии. Наиболее привлекательными, с позиции расширения собственного капитала, являются предприятия следующих отраслей промышленности: машиностроительной и металлообрабатывающей; маслосыромолочной; мясной; консервной; мебельной и деревообрабатывающей; текстильной и швейной.

Модельный эксперимент показал, что в наибольшей степени инвестиционно привлекательными, с позиции привлечения заемных средств, т.е. банковского и бюджетного кредитования (покрытия части платы за кредит из бюджета края), являются предприятия сахарной и мясной промышленности, в этих отраслях они практически полностью используются в обороте предприятий.

Приведенные выводы необходимо учитывать при принятии инвестиционных решений.

В ходе исследования по анализируемым отраслевым и подотраслевым группам промышленных предприятий также определена связь трех важнейших параметров работы предприятия в современных условиях: выручки от продаж, задолженности бюджету, задолженности поставщикам и подрядчикам. Анализ их параметров позволяет сделать следующие выводы.

Из всего объема выручки от продаж и среднегодового объема задолженности перед бюджетом в машиностроительной и металлообрабатывающей отрасли 85%, в маслосыромолочной промышленности 70 %, в консервной 98%, в текстильной и швейной 78,4%, в мебельной и деревообрабатывающей промышленности 81% используется для формирования ресурсов, направляемых на выпуск продукции. Соответственно остальные 15, 30, 2, 21,6, 19% неоплаченных ресурсов поставщиков и подрядчиков используются на предприятиях в сферах, прямым образом не связанных с выпуском продукции. Это свидетельствует о том, что либо региональный рынок уже в значительной степени насыщен продукцией указанных предприятий (в противном случае более значительная часть ресурсов направлялась бы на выпуск продукции), либо на этих предприятиях имеется острая необходимость отвлечения части неоплаченных ресурсов поставщиков и подрядчиков в другие сферы.

Очевидно, что выручки от продаж недостаточно для покрытия задолженности поставщикам и подрядчикам за сырье, материалы, выполненные работы и услуги, и, как следует из моделей, эти предприятия используют для кредитования задолженность перед бюджетом, т.е. часть задолженности перед бюджетом «перетекает» в оплату задолженности поставщикам. Поэтому покрытие части платы за кредит из бюджета края для этих предприятий является средством косвенного кредитования поставщиков сырья, материалов, услуг.

Модельный эксперимент также показал, что часть предприятий предпочитает формировать необходимые им запасы ресурсов и осуществлять часть затрат в том числе и за счет средств, предназначенных для оплаты труда и социального страхования работников. Это характерно для предприятий машиностроительного комплекса, текстильной и швейной, мебельной и деревообрабатывающей промышленности; для предприятий сахарной, мясной, маслосыромолочной и консервной промышленности данная тенденция не характерна.

В целом ресурсное кредитование предприятий машиностроительного комплекса имеет следующие пропорции: за счет бюджета - на 39,3%; за счет поставщиков и подрядчиков - на 39,3%; за счет оплаты труда и социального страхования- 21,4%. Кроме этого, в машиностроительной и металлообрабатывающей отрасли, в консервной промышленности имеется связь между среднегодовым объемом задолженности кредитной системе и среднегодовым объемом задолженности прочим кредиторам, что, возможно, свидетельствует о нецелевом использовании кредитных ресурсов.

Из модельного эксперимента также следует, что из всего объема краткосрочной задолженности кредитной системе в машиностроительной и металлообрабатывающей отрасли 67,3%, а в консервной промышленности 80,9% перетекает в прочую кредиторскую задолженность, т.е. используется не на прямые производственные нужды.

Приведенные результаты и обобщения позволяют принимать более обоснованные решения при реализации различных инвестиционных программ, в частности при выборе приоритетов в инвестиционный политике- инвестировании средств в определенные отрасли и предприятия, а также при принятии решений о погашении части платы за кредит из краевого бюджета, выборе форм финансовой поддержки предприятий, принятии решений о расширении уставных капиталов предприятий.

Данные подходы применялись также в санаторно-курортной сфере, которая будучи одной из базовых в экономике Краснодарского края в значительной степени определяет состояние краевого бюджета. В ходе анализа, проведенного по 10 предприятиям санаторно-курортной сферы г. Сочи за 1998-2002 гг., разработаны экономико-математические модели, позволившие сделать вывод о том, что в макроэкономических условиях 1998-2000 гг. увеличение собственных оборотных средств было целесообразно только для тех предприятий санаторно-курортной сферы г. Сочи, у которых имелась возможность практически полной конвертации этих средств в запасы и затраты либо вложений их в очень перспективные, быстроокупаемые виды и формы санаторно-курортного обслуживания, которые должны иметь ликвидный характер. Исследование показало, что в 2001-2002 гг. взаимосвязь несколько изменилась. На эти годы приходится частичная переориентация системы финансирования с собственных на заемные средства. Универсальность предлагаемых моделей заключается в том, что они позволяют в отдельных случаях определять период смены форм финансирования и целесообразность использования кредитования и субсидирования.

Как выявлено в ходе исследования, практически весь объем средств, привлекаемых в санаторно-курортный комплекс г. Сочи в 1998 г. и 2000 г., использовался для расчетов в форме дебиторской задолженности. Таким образом, анализируемые предприятия в эти годы выделяли потребителям ссуды в форме услуг в основном за счет заемных и частично собственных средств. Из статистических показателей следует, что данный вид модели наиболее достоверен для 2000 г.

Исследование показало, что в 2001 г. и 2002 г. произошел переход от преимущественного кредитования потребителей услуг санаторно-курортной сферы за счет кредитов, направляемых в эту сферу, к использованию кредитных ресурсов в большей степени для нужд самих предприятий, что, несомненно, следует признать положительным явлением, способствующим принятию обоснованных решений по расширению уровня кредитования предприятий санаторно-курортной сферы.

В ходе исследования выявлено, что в 1998 г. большинство предприятий имело задолженность, значительно превышающую объемы реализации. В тот период среднегодовой выручки от реализации санаторно-курортных услуг было недостаточно для покрытия задолженности за поставленные материальные оборотные средства, оказанные услуги и выполненные работы, и, как следует из приведенной модели 1998 г., санаторно-курортные предприятия использовали для кредитования задолженность перед бюджетом, т. е. часть задолженности перед бюджетом перетекала в оплату задолженности поставщикам и подрядчикам.

Выявлено, что в 2001 г. и 2002 г. произошло изменение в закономерностях движения финансовых ресурсов санаторно-курортных предприятий г. Сочи. Это выразилось в утрате статистической связи между выручкой и средствами в виде задолженности бюджету, поставщикам и подрядчикам. При этом стала проявляться более выраженная связь между объемом выручки и запасами и затратами.

Из моделей и их статистических параметров следует, что при увеличении запасов и затрат на 1 % выручка в 2001 г. возросла на 0,90 %, а в 2002 г. - на 1,10 %. Следовательно, в 2002 г. несколько повысилась эффективность использования запасов и затрат, что следует признать положительным явлением. Исходя из указанных закономерностей, можно утверждать, что движение финансовых ресурсов в санаторно-курортном комплексе приобретает более цивилизованный рыночный сбалансированный характер. В 1998 г. закономерности использования части задолженности перед бюджетом для формирования запасов и затрат постепенно нивелировались, и в 2001 г. и 2002 г. запасы и затраты формировались уже в основном за счет выручки.

Апробация приведенных подходов проведена на санаторно-курортных предприятиях г. Сочи, в том числе в ЗАО «Санаторий Светлана», ЗАО «Пансионат Утро», ОАО «Пансионат отдыха Бургас», ЗАО «Пансионат Солнечный луч», ОАО КОТЭК «Пансионат Весна», ОАО «Санаторий Южное взморье», ЗАО СКО «Адлеркурорт», ЗАО «Санаторий Известия», ЗАО «Санаторий им. Мориса Тореза», ЗАО «Санаторий Фазатрон-С», а также в ряде вузов и НИИ Краснодарского края.

Приведенный подход, основанный на моделировании формирования, движения и использования финансовых ресурсов, целесообразно, во-первых, использовать наряду с традиционно применяемым коэффициентным финансовым анализом, во-вторых, распространить на другие региональные группы санаторно-курортных предприятий Краснодарского края, расположенные в Анапе, Темрюке, Геленджике, Ейске, Горячем Ключе и других курортных зонах края. Это позволит повысить комплексность финансового анализа и снизить риск принятия решений при антикризисном управлении предприятиями санаторно-курортной сферы.

На совещании в г. Анапе в марте 2005 г. по формированию перечня мероприятий второго этапа (2006-2007 гг.) краевой целевой программы «Развитие санаторно-курортного и туристического комплекса Краснодарского края на 2003-2010 годы» рекомендовано использовать наработанный опыт формирования указанных финансово-экономических моделей формирования, движения и использования финансовых ресурсов.

Важнейшим направлением исследований явилось создание системы оценки социально-экономического состояния локального территориально-хозяйственного образования (ЛТХО) на примере Геленджикской прибрежной зоны. При этом устойчивость локального территориально-хозяйственного образования воспринималась как свойство экономической системы находиться в сбалансированном социально-экономическом и экологическом взаимодействии. Применена методология, получившая одобрение и поддержку комиссии ООН по устойчивому развитию. Выбор наилучших сценариев развития ЛТХО при определении приоритета в инвестициях осуществляется на основе динамики интегрального показателя социально-экономического состояния ЛТХО, объединяющего четыре блока показателей: социальный, экономический, экологический, институциональный. Каждый блок включает набор показателей. Показатели трансформируются в балльную оценку. Для прогноза значений показателей разработана имитационная модель сценариев развития ЛТХО и прикладное программное обеспечение, сущность которого заключается в том, что имитируется финансирование в различные сценарии развития, при этом используются корреляционные связи между показателями системы, определяется ее поведение, в том числе устанавливаются конфликтные и проблемные ситуации. При этом число показателей, используемых в ЛТХО, не ограничено, может быть изменено, дополнено. Предусмотрен синтез поясняющего текста на компьютере, который указывает динамику показателей в анализируемом и прогнозируемом периодах, их среднее, максимальные и минимальные значения. Определяются тенденции последних 2-3 лет анализируемого периода, а также максимальные и минимальные значения по сценариям развития ЛТХО. При этом сценарии ЛТХО формируются в разрезе отраслей по каждому из блоков: социальному, экономическому, экологическому, институциональному. Особенность разработанной модели - определение поведения показателей, характеризующих ЛТХО в прогнозируемом периоде, не только на основе выявленных статистических тенденций, но и на основе сценариев инвестирования средств в объект.

Значительное внимание уделяется совершенствованию документооборота в работе арбитражных управляющих. Разработана «Автоматизированная система накопления данных и формирования документов в арбитражном управлении», предназначенная для автоматизации документооборота и отчётности в арбитражном управлении.

В системе реализуются следующие функции:

- накопление информации о предприятиях, кредиторах, регистрирующих органах, арбитражных управляющих и лицах, привлечённых в качестве помощников арбитражных управляющих;

- поиск в базе данных необходимой информации;

- составление документов на основе автоматического переноса соответствующих данных из имеющейся базы и транспортировки шаблонов документов в Word или Excel для окончательного редактирования.

Особый интерес представляет возможность автоматического формирования документов и отчётности:

- протокола собрания кредиторов, именных бюллетеней для голосования с автоматическим расчётом количества голосов, а также реестра требований кредиторов;

- писем (запросов) и уведомлений кредиторам с возможностью выбора адресата из базы данных;

- сводных таблиц предприятий (предприятие- процедура банкротства - назначенный арбитражный управляющий - дата и время следующего рассмотрения и др.;

- баз, накопленных на разных компьютерах, которые при объединении их в сеть взаимно дополняют друг друга.

Система позволяет значительно сократить трудозатраты при формировании документов и составлении отчётности арбитражными управляющими, а также даёт возможность одновременного ведения процедур несостоятельности (банкротства) большого числа предприятий.

Система используется арбитражными управляющими Краснодарского края. В 2005 г. на V Московском Международном салоне инноваций и инвестиций она удостоена диплома и бронзовой медали.

Представленные направления, методы и модели исследований позволяют значительно повысить эффективность работы предприятий и организаций, качество аналитических расчетов, проводимых арбитражными управляющими, экономистами, бухгалтерами, аудиторами, инвесторами.

Обратная связь
Реклама
Рейтинг@Mail.ru