Использование информационных технологий финансового анализа в менеджменте организаций рыбопромыслового флота

Л.А. Горюнова,
Камчатский государственный технический университет,
Петропавловск-Камчатский, 683003
А.А. Михайлов
Дальневосточный государственный аграрный университет,
Благовещенск, 675005
Национальная (всероссийская) научно-практическая конференция
«Природные ресурсы, их современное состояние,
охрана, промысловое и техническое использование»
№XI 2020

Рассмотрены информационные системы экономического анализа. На примере системы Audit Expert смоделирована деятельность рыбохозяйственного предприятия. Выявлены характерные противоречия между показателями ликвидности и показателями рентабельности. Применены скоринговые методики для оценки вероятности банкротства. Определен рейтинг кредитоспособности предприятия как заемщика.

В работе менеджера значительное место занимает финансовый анализ. Правильно организованный, он позволяет ответить на вопрос, в каком финансовом состоянии находится предприятие и каковы возможные перспективы его деятельности. Своевременно и со всей полнотой проведенный финансовый анализ дает возможность вовремя диагностировать проблемы финансовой устойчивости, а возможно, и банкротства (неплатежеспособности) предприятия и принять упреждающие меры. Это справедливо для всех отраслей экономики, в том числе рыбопромысловых предприятий.

Чтобы эффективно проводить финансовый анализ, необходимо использование информационных технологий и систем, учитывая трудоемкость и рутинность расчетов. Рассматривая рынок программного обеспечения, можно выделить несколько программных разработок, удовлетворяющих целям финансового анализа. Среди них наибольшую популярность получили программный комплекс Audit Expert фирмы «Expert Systems» и программа АФСП (Анализ финансового состояния предприятия) фирмы «ИНЭК» [1]. Наша статья основана на применении последней (четвертой) версии программы Audit Expert.

Использование данных программ обеспечивает:

1. Автоматический расчет финансовых показателей с использованием наиболее популярных в научной литературе методик финансового анализа и методик, установленных нормативными документами. Практически во всех программах заложено использование классических, выработанных теорией экономического анализа и положительно зарекомендовавших себя в практике предприятий (финансовые показатели, матрица финансовых стратегий, многофакторный анализ рентабельности собственности собственного капитала). Скоринговые методики имеют основным назначением выявление вероятности банкротства организаций, их несостоятельности. Практическое применение этих методик позволяет выявить негативные тенденции в деятельности предприятия, принять упреждающие меры по экономическому оздоровлению. Методики анализа кредитоспособности обеспечивают заключение по кредитному рейтингу предприятия и используются кредитными организациями в целях решения вопросов, связанных с предоставлением кредита. Наконец, регламентированные методики анализа разработаны органами государственного управления и обязательны к применению в определенных условиях (оценка стоимости чистых активов, методика проведения финансового анализа арбитражным управляющим и другие).

2. Формирование экспертных заключений по результатам анализа, в которых отражаются не только результаты расчета в виде таблиц. Структурными элементами экспертного заключения являются также графики и диаграммы и подготовленные программой выводы. Выводы полезны, когда аналитик не способен самостоятельно разобраться в финансовом состоянии предприятия. Они содержательно и лаконично содержат информацию о финансовой устойчивости и помогают финансовому менеджеру взвешенно и объективно подойти к принятию управленческих решений.

3. Проведение консолидации и рейтинговой оценки предприятий, при которой пользователь может построить консолидированную (сводную) финансовую отчетность предприятий, входящих в единый хозяйственный комплекс. Используя различные критерии ранжирования, программа позволяет провести сравнительный анализ финансового состояния различных предприятий, относящихся, например, к одной и той же отрасли (например, рыбохозяйственные), или одинаковых по размерам.

4. Составление прогноза основных финансовых показателей с использованием различных методик прогнозирования. Применяя различные функции по критерию минимума суммы квадратов отклонений фактических значений от значений, рассчитанных по уравнению тренда, можно выявить прогнозные сценарии поведения финансового состояния предприятия.

5. Расчет и обмен полученными данными в режиме реального времени. Доступен в сетевых версиях программы, в том числе известных типах архитектуры типа файл-сервер и клиент-сервер [2].

Покажем все возможности программы Audit Expert на примере крупнейшего рыбопромыслового предприятия Камчатского края ПАО «Океанрыбфлот» [3]. По состоянию на 2018 г. выручка данного предприятия от реализации составила 15,4 млрд руб., чистая прибыль 1,6 млрд руб.

Вся процедура финансового анализа любого предприятия в программе Audit Expert 4 включает:

  1. Импорт данных бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах из бухгалтерской программы, в которой ведется учет на рассматриваемом предприятии.
  2. Приведение данных бухгалтерской отчетности к сопоставимому виду. Это достигается с помощью внутренних процедур и обработок программы.
  3. Выбор моделей для проведения анализа, доступных в программе, или, если они не устраивают пользователя, с использованием формульного языка Audit Expert разработка собственных моделей.
  4. Проведение процедуры расчета.
  5. Анализ расчетных таблиц.
  6. Построение графиков и диаграмм, экспертных заключений.

Основная классическая модель финансового анализа «Финансовые показатели» для предприятия ПАО «Океанрыбфлот» представлена на рис. 1.

Реализация модели финансовые показатели для пао Океанрыбфлот

Рис. 1. Реализация модели «Финансовые показатели» для ПАО «Океанрыбфлот»

Необходимо обратить внимание, что большинство показателей инвертированы цветом в зависимости от принимаемых значений. Это связано с тем, что программа сравнивает их значения с нормативными уровнями и выбирает тот или иной цвет. Например, удовлетворительные значения выделены зеленым цветом, неудовлетворительные - красным, критические - серым. Для ПАО «Океанрыбфлот» характерно за весь рассматриваемый период (2016-2018 гг.) противоречие между показателями ликвидности и показателями структуры капитала, с одной стороны, и показателями рентабельности и деловой активности, с другой. Рентабельность - доходность (прибыльность) ресурсов или затрат предприятия. ПАО «Океанрыбфлот», как уже отмечалось, прибыльное предприятие. По уровню рентабельности предприятие находится в зеленой зоне, но вместе с тем динамика рентабельности отрицательная.

С 2016 г. по 2018 г. рентабельность активов снижается на 26,6; рентабельность внеоборотных активов на 64,6; рентабельность инвестиций на 98,9 процентных пункта. В 2018 г. рассматриваемым предприятием на каждые 100 руб. выручки от реализации получено 22,7 руб. чистой прибыли. В отношении активов этот показатель составил 18,7 руб.; в отношении внеоборотных активов 40,9 руб. чистой прибыли.

Деловая активность ПАО «Океанрыбфлот» меняется разнонаправленно и находится в зеленой зоне. Это свидетельствует о достаточной интенсивности делового оборота и эффективности использования производственных ресурсов. В 2018 г. суммарные активы совершили 1,9 оборота; основные средства - 4,1 оборота; дебиторская задолженность - 7,5 оборота.

Красно-серая зона ПАО «Океанрыбфлот» характерна для показателей ликвидности и структуры капитала. Ликвидность (платежеспособность) указывает, что на протяжении 2016-2018 гг. предприятие не способно своевременно и в полном объеме покрывать текущие обязательства. В 2018 г. денежные средства и краткосрочные финансовые вложения составляли только 3% текущих обязательств. Вместе с дебиторской задолженностью эти активы достигают 27% текущих обязательств. И, наконец, все оборотные активы не превышают 90% текущих обязательств. Для сравнения: принятые нормы коэффициента абсолютной ликвидности 0,1; срочной ликвидности 1,0; текущей ликвидности 2,0 единиц. Текущие обязательства превышают оборотные активы в 2018 г. на 499,2 млн руб.

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

Возникает вопрос: почему при достаточном объеме чистой прибыли предприятие не в состоянии погашать свои долги? Это может быть связано с направлением чистой прибыли на финансирование инвестиционных проектов в ущерб текущим долгам. Анализируя баланс, в структуре оборотных активов мы видим значительные доли запасов и дебиторской задолженности. В связи с этим предприятию требуется обратить серьезное внимание на управление оборотными активами.

Аналогичные соображения возникают при анализе структуры капитала. Так, доля собственных средств в общем объеме источников финансирования в анализируемый период снизилась с 30 до 17% при норме в 50%. Коэффициенты структуры долгосрочных вложений и долгосрочного привлечения увеличиваются, что опять же подтверждает вывод о привлечении долгосрочных кредитов под инвестиционные проекты. Определенный оптимизм внушают положительные значения коэффициента покрытия процентов, который в 2018 г. показывает, что выручка от реализации обеспечивает покрытие процентов по кредитам и займам почти семь раз.

В связи с этим представляет интерес рассмотрение скоринговых методик экономического анализа и их интерпретации в программе. При помощи корреляционно-регрессионного анализа здесь показано, как совокупность финансовых показателей, рассмотренных в методике «Финансовые показатели» и других методиках, оказывает воздействие на процедуру банкротства.

Для ПАО «Океанрыбфлот» нами апробирована одна зарубежная и одна российская модель банкротства. На рис. 2 представлены результаты модели надзора за ссудами Чессера, в которой рассматриваемое предприятие только в 2016 г. не имеет признаков банкротства. Далее в динамике мы видим резко негативную тенденцию с критическим значением (0,52) в 2018 г.

Результаты модели надзора за ссудами чессера

Рис. 2. Результаты модели надзора за ссудами Чессера

Совсем другие результаты можно получить, используя модель Иркутской государственной экономической академии, представленные на рис. 3.

Результаты модели Иркутской ГЭА

Рис. 3. Результаты модели Иркутской ГЭА

Показатель R-счет весь анализируемый период находится в зеленой зоне, показывая очень низкую вероятность банкротства. Его динамика также положительна - показатель увеличивается с 0,89 до 1,19.

Противоречия различных моделей банкротства обусловлены выбором их авторами факторных показателей корреляционно-регрессионного анализа. Там, где во главу угла поставлены ликвидность и структура капитала, как в модели Чессера, предприятие проигрывает, находясь по этим показателям в красной и серой зонах. Предпочтения в некоторых моделях, в том числе Иркутской ГЭА, при выборе факторных показателей показателям рентабельности и деловой активности, находящимся в зеленой зоне, закономерно выводят предприятие на низкий уровень банкротства.

В этой связи при анализе банкротств нужно использовать как можно большее число моделей (в программе их представлено пять). Отдавать предпочтение нужно отечественным моделям, так как они учитывают российскую статистику банкротств и более адаптированы к современной российской экономике.

Нельзя не сказать о такой важной функции программы, как определение кредитоспособности заемщика. Она используется кредитными организациями при принятии решений, связанных с выдачей кредита. Для рассматриваемого предприятия пример данной методики представлен на рис. 4.

Анализ кредитоспособности для пао Океанрыбфлот

Рис. 4. Анализ кредитоспособности для ПАО «Океанрыбфлот»

Как показывают расчеты, ПАО «Океанрыбфлот» имеет самый высокий (третий) риск неликвидности в 2016-2017 гг. Динамика риска неликвидности положительна, и уже в 2018 г. составляет промежуточный (второй) риск по промежуточному коэффициенту покрытия и самый низкий (первый) риск по коэффициенту текущей ликвидности. Риски снижения финансовой устойчивости самые высокие на протяжении всего анализируемого периода. В противовес риски низкой рентабельности деятельности самые низкие. Используя совокупное значение рисков и их весовые коэффициенты, программа выставляет ПАО «Океанрыбфлот» промежуточный (второй) риск кредитоспособности.

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

Второй риск означает, что банки должны взвешенно подходить к таким клиентам при выдаче кредита. Очевидно, что в этом случае финансовый анализ не должен завершаться исследованием бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах. Здесь должна следовать количественная и качественная оценка каждой статьи имущественного потенциала и источников его формирования.

Наконец, завершающим результатом анализа является построение экспертного заключения, фрагмент которого в отношении финансовых результатов представлен на рис. 5.

Общее экспертное заключение для пао Океанрыбфлот фрагмент

Рис. 5. Общее экспертное заключение для ПАО «Океанрыбфлот» (фрагмент)

В коммерческой версии программы помимо общего экспертного заключения представлены экспертные заключения по анализу ликвидности; по матрице финансовых стратегий; по многофакторному анализу по методике Дюпон и другие.

Общее экспертное заключение помимо анализа финансовых результатов содержит:

  1. анализ состава и структуры актива и пассива баланса;
  2. анализ показателей ликвидности;
  3. анализ показателей финансовой устойчивости (структуры капитала);
  4. анализ показателей рентабельности;
  5. общие выводы по финансовому состоянию предприятия.

Таким образом, системы экономического анализа обеспечивают необходимыми данными для выработки обоснованных управленческих решений, позволяют провести диагностику экономических проблем предприятия и наметить эффективные способы их решения.

Литература

1. Информационные системы в экономике / Под ред. Г.А. Титоренко. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2017. - 463 с.

2. AUDIT EXPERT Система для анализа финансового состояния предприятия: Руководство пользователя. - М., 2014. - 235 с.

3. Официальный сайт Росстат - федеральная служба государственной статистики. - URL: http://www.rosstatistika.ru (gks.ru) (дата обращения: 29.01.2020).

Журнал Арбитражный управляющий
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