t = 2К-(п+1)
По формулам (26) и (27) вычислим а0и а1:
а0 =
а1 =
Уравнение прямой будет иметь вид:
= 16,222 + 1,457∙t
Подставляя в данное уравнение последовательно значения t, равные -9, -7, -5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, находим выровненные уровни
.По данным таблицы на основе исчисленного ранее уравнения экстраполяции можно определить ожидаемую рентабельность в 2014 г. при t = 16:
= 16,222 + 1,457∙16 = 39,534.
Рассчитаем прогнозируемые доверительные интервалы рентабельности на 2014 г.
Если п = 10 и т = 2, то число степеней свободы равно 8. Тогда при доверительной вероятности, равной 0,95 (т.е. при уровне значимости случайностей α = 0,05), коэффициент доверия tα = 2,306 (по таблице Стьюдента).
Тогда
.Зная точечную оценку прогнозируемого значения рентабельности
= =39,534, определяем вероятностные границы интервала по формуле ():39,534 – 2,306∙7,983≤упр≤39,534 + 2,306∙7,983
21,125≤упр≤57,943
Следовательно, с вероятностью, равной 0,95, можно утверждать, что рентабельность в 2014 году будет не менее, чем 21,125%, но и не более, чем 57,943%.
3.4 Статистическое прогнозирование суммы прибыли на основе модели регрессии
Построение регрессионной модели позволяет осуществить прогнозирование прибыли на дальнейшую перспективу.
На основе корреляционно-регрессионного анализа спрогнозируем прибыль предприятия, если затраты на оплату труда составят 30000 рублей.
Доверительные границы результативного признака при определенном значении признака-фактора выглядят следующим образом:
(28) - средняя квадратическая ошибка уравнения. (29)Величина множителя
вычисляется в зависимости от данного значения х.а0и а1 – параметры уравнения регрессии
- дисперсия для признака х [4]. (30)Для расчетов воспользуемся значениями, полученными в пункте 3.2:
Пусть х = 30000 т.р, тогда
= 3729,3 + 1,57х = 3729,3 + 1,57∙30000= = 50829,3 т.рНа основе данных расчетов получим следующие границы:
12086,5≤ух≤89572,1
Таким образом можно полагать с вероятностью 95%, что прибыль предприятии при сумме затрат на оплату труда равной 30000 тыс. руб. будет не меньше 12086, 5 тыс. руб. и не более 89572,1 тыс. руб.
3.5 Построение многофакторных прогнозных моделей оценки вероятного банкротства предприятия
Методика анализа финансового положения неплатежеспособности предприятия имеет характерные особенности, поскольку цель такого анализа – выявление конкретных причин финансового кризиса и обоснование политики финансового оздоровления.
Для оценки вероятности банкротства и кредитоспособности используют показатели бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и убытках [14].
Финансовые показатели для оценки кредитоспособности и вероятности банкротства приведены в таблице 21.
Таблица 21–Финансовые показатели для оценки кредитоспособности и вероятности банкротства Колпнянского райпо
Показатель | 2006 | 2007 | Тенденция | 2008 | Тенденция |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Абсолютная ликвидность | 0,015 | 0,02 | Положительная | 0,05 | Положительная |
Критическая ликвидность | 0,06 | 0,16 | Положительная | 0,08 | Отрицательная |
Текущая ликвидность | 1,06 | 1,04 | Отрицательная | 1,14 | Положительная |
Продолжение таблицы 21
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Соотношение собственных и заемных средств | 1,65 | 1,08 | Отрицательная | 1,93 | Положительная |
Рентабельность продаж | 16,45 | 16,53 | Положительная | 15,43 | Отрицательная |
Так как есть отрицательные тенденции, то можно сказать, что предприятие по всем оценочным финансовым показателям не выглядит с точки зрения прогноза кредитоспособности весьма положительно.
Для прогнозирования вероятности банкротства используют зарубежные методики. Наибольшую популярность приобрела методика, разработанная американским ученом Альтманом. Он предположил несколько вариантов методик расчета индекса «Z-score» (индекс кредитоспособности) для оценки вероятности банкротства фирмы на основе мультидискриминантного метода анализа. Этот индекс позволяет оценить потенциальную угрозу банкротства в отношении хозяйствующих субъектов по данным доступной финансовой информации.
Формулы для анализа потенциального банкротства в соответствии с разработками Э.Альтмана:
А) Двухфакторная модель:
Z2 = 0,3877 – 1,0736∙
, (31)где ОА – оборотные активы,
КО – краткосрочные обязательства;
ЗК – заемный капитал;
А – активы.
Если Z˂0, вероятно, что предприятие остается платежеспособным, при Z˃0, вероятно банкротство.
Z2 = 0,3877 – 1,0736∙
=0,3877 – 1,2196 + 0,036 = -0,7959Z2 = -0,7959˂0 – значит, предприятие платежеспособно.
Б) Пятифакторная модель:
Z5=
, (32)где ЧОА – чистые оборотные активы;
А – активы;
П – прибыль от основной деятельности;
НК – накопленный капитал;
УК – уставной капитал;
О – обязательства;
В – выручка от продаж.
В таблице 22 приведена шкала вероятности банкротства предприятия
Таблица 22 – Шкала определения вероятности наступления банкротства предприятия [14]
Значения Z-score | Вероятность банкротства |
1 | 2 |
Менее 1,8 | Очень высокая (дефолт) |
Продолжение таблицы 22
1 | 2 |
1,81-2,7 | Высокая (зона неопределенности) |
2,71-2,99 | Возможна (зона неопределенности) |
Более 3,0 | Очень низкая (перспектива платежеспособности) |
Рассчитаем Z5 для Колпнянского райпо:
Z5 =
∙1 = 0,7188 + 0,329 + 0,434 + 0,00477 + 6,452 = 7,94По шкале Колпнянское райпо относиться к категории компаний, вероятность банкротства которых очень низка.
3.6 Основные направления улучшения финансового состояния Колпнянского райпо
Для современной экономики России характерна нестабильность. Для устранения негативных тенденций экономического развития в целях повышения стабильности деятельности хозяйствующих субъектов необходимо сконцентрировать внимание на обеспечении устойчивого развития организации как основного структурного элемента экономической системы РФ.
Поэтому в таких условиях рыночной экономики перед любым предприятием стоят задачи улучшения своего финансового состояния.
Проблема банкротств многих существующих предприятий становится достаточно актуальной на данный момент времени. Сотни фирм, особенно мелких и средних, уже прекратили свое существование. Анализ показал, что главной причиной этого оказалось неумелое управление ими, т. е. низкая квалификация большинства менеджеров как среднего, так и высшего звена.