ROE = Чистая прибыль/Собственный капитал*100 % (5.2)
3. Коэффициент рентабельности текущих активов (ROA)показывает, сколько денежных единиц потребовалось фирме для получения одной денежной единицы прибыли, независимо от источника привлечения этих средств. Этот показатель является одним из наиболее важных индикаторов конкурентоспособности предприятия. Рассчитывается по формуле (5.3), делением чистой прибыли на среднегодовую стоимость активов предприятия [19].
ROA = Операционная прибыль/Активы*100 % (5.3)
Таблица 6
Показатели рентабельности
| Показатель | На начало периода | На конец периода | Изменение (+,-) |
| Рентабельность продукции | 6,04 | -0,95 | -0,11 |
| Рентабельность собственного капитала | 0,03 | 0,06 | 0,03 |
| Рентабельность текущих активов | 0,12 | 0,27 | 0,15 |
2.4. КОМБИНИРОВАННЫЙ МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
Комбинированный метод относится к методам, прогнозирующим формы отчетности и сочетает в себе приемы и алгоритмы нескольких из базовых [14].
В прогнозировании учитывается не только индивидуальная динамика статей, но и взаимосвязь между отдельными статьями как внутри одной формы отчетности, так и между различными формами. В ПРИЛОЖЕНИИ №1 показана связь данного метода с базовыми.
В качестве результата прогнозирования получают баланс и отчет о прибылях и убытках в предстоящем периоде в укрупненной номенклатуре статей.
Далее для описания комбинированного метода будут использованы следующие условные обозначения: ВА - внеоборотные активы; ТА - текущие активы; СК - собственный капитал; КЗ - величина кредиторской задолженности; ТТА - длительность оборота текущих активов; ТКЗ - средний срок погашения кредиторской задолженности; В - выручка от реализации; П - прибыль, остающаяся в распоряжении организации; n - последний отчетный период; n+1 - прогнозируемый период.
Размер прибыли рассчитывается по методу пропорциональных зависимостей(2.4.1).
Величина собственного капитала в будущем периоде определяется (2.4.2), как его величина в последнем отчетном периоде, увеличенная на величину прогнозируемой прибыли (детерминированный факторный метод):
СКn+1 = CКn + П (2.4.2)
Далее по формуле (2.4.3) определятся потребность в собственном оборотном капитале (ПСОК).
ПСОК = СК - ВА (2.4.3)
Фактически, здесь используется балансовый метод прогнозирования. Величина внеоборотных активов в прогнозном периоде определяется с помощью метода авторегрессии.
Следующим шагом будет определение величины кредиторской задолженности в прогнозном периоде КЗn+1, которая связана с величиной ПСОК. Величина потребности в кредиторской задолженности определяется временем между окончанием использования кредита поставщиков и окончанием производственно-коммерческого цикла (периода оборота текущих активов) (ТТА - ТКЗ), а также величиной предстоящих платежей в единицу времени П/Д(2.4.4).
ПСОК = (ТТА - ТКЗ)*П / Д (2.4.4)
Тогда средний срок погашения задолженности вычисли по формуле (2.4.5), где Д - длительность отчетного периода.
ТКЗ = Д/ ОбКЗ = КЗ*Д / П (2.4.4)
Исключая из формул величину П / Д, получим равенство (2.4.5).
ПСОК = КЗn+1*(ТТА - ТКЗ)/ ТКЗ (2.4.5)
Длительность оборота текущих активов представлена формулой (2.4.6), где Д - длительность отчетного периода. А прогнозная величина текущих активов определим по (2.4.7).
ТТА = Д/ ОбТА = *Д / В (2.4.6)
ТА(n+1) = 2* В*ТТА/ Д - ТА(n) (2.4.7).
Подставляя уже известные нам величины в правую часть формулы, мы определим прогнозную величину текущих активов ТА(n+1) (детерминированный метод).
Итак, для окончательного построения прогнозных форм отчетности в укрупненной номенклатуре статей нам осталось определить величины кредиторской задолженности и кредитов в пассиве баланса. Это делается по следующей схеме. Определяем величину валюты баланса как сумму величин текущих и внеоборотных активов. Затем рассматриваем определенную нами ранее по формуле максимальную величину кредиторской задолженности КЗn+1. В зависимости от ее величины, прогнозирование завершается одним из двух вариантов:
Если сумма КЗn+1 и величины собственного капитала превышает валюту баланса, то величина кредиторской задолженности уменьшается и принимается равной разности между валютой баланса и величиной собственного капитала. В этом случае предприятию достаточно собственных источников финансирования, поэтому в строке "Кредиты и займы" ставим нуль. Здесь нами снова используется базовый балансовый метод увязки показателей, являющийся составной частью описываемого комбинированного метода.
Если же собственных источников недостаточно для удовлетворения потребности в финансировании (сумма КЗn+1 и величины собственного капитала меньше валюты баланса), то погашение обязательств перед кредиторами возможно лишь при условии привлечения дополнительных финансовых ресурсов - кредитов банка. Это отразится на длительности производственно-коммерческого цикла. Исследуемый в данной главе комбинированный метод - один из многих принципиально возможных для построения прогнозных форм отчетности. Очевидно, что выводы по сравнению между собой различных методов финансового прогнозирования следует делать на основе сравнения точности получаемых прогнозов [19].
2.5.ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА
Состояние платежеспособности предприятия и ликвидность его средств являются определяющими показателями финансового состояния организации. Постоянный контроль этих коэффициентов помогает оценить вероятность банкротства и предположить возможные меры по снижению этой вероятности.
В теории финансового менеджмента используются разные методы оценки вероятности банкротства [15].
Двухфакторная модель Альтмана (1)является самой простой из методик диагностики банкротства, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах.
Z = -0,3877 – 1,0736 * Ктл + 0,579 * (ЗК/П) (1)
Ктл - коэффициент текущей ликвидности,
ЗК - заемный капитал,
П - пассивы.
Если Z < 0, вероятно, что предприятие остается платежеспособным, если Z > 0, вероятно банкротство.
В российских условиях, применение Z модели Альтмана было исследовано М.А. Федотовой, которая считает, что для повышения точности прогноза необходимо добавить к ней третий показатель - рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены [16].
Пятифакторная модель Альтмана (2) для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке. Она была разработана в 1968 году Эдвардом Альтманом на основании проведенных им исследований.
Z = 1,2 * Х1 + 1,4 * Х2 + 3,3 * Х3 + 0,6 * Х4 + Х5 (2)
Х1 = (стр.290 - 690 ф. №1) / стр. 300 ф. №1,
Х2 = стр. 190 ф. №1 / стр. 300 ф. №1,
Х3 = стр. 140 ф. №2 / стр. 300 ф. №1,
Х4 = стр. 490 ф. №1 / (стр. 590 + 690 ф. №1),
Х5 = стр. 010 ф. №2 / стр. 300 ф. №1.
Если Z < 1,81 ,то высока вероятность банкротства (от 80 до 100%).
Если 2,77 <= Z < 1,81 ,то вероятность банкротства средняя (от 35 до 50%).
Если 2,99 < Z < 2,77 , то вероятность банкротства не велика (от 15 до 20%).
Если Z <= 2,99, вероятность банкротства малая (до 10%).
Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года - 83%, что является ее достоинством. Недостатком же этой модели заключается в том, что ее по существу можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на фондовом рынке.
Модифицированный вариант пятифакторной модели Альтмана (модель Альтмана для предприятий, чьи акции не котируются на рынке) (3).
Z = 0,717 * Х1 + 0,847 * Х2 + 3,107 * Х3 + 0,42 * Х4 + 0,995 * Х5 (3)
Если Z < 1,23 степень банкротства высокая, если 1,23 < Z < 2,89 - средняя, Z => 2,89 - низкая степень вероятности банкротства.
Модель Альтмана может быть использована для диагностики риска банкротства и на более продолжительный срок более чем 1 год, но точность в этом случае будет снижаться.
Сравнивая результаты расчетов по всем моделям можно увидеть, что все модели риска банкротства практически одинаково воспроизводят изменение ситуации на предприятии. То есть практически все модели достаточно адекватно отражают ситуацию на предприятии.
Однако при этом, данные расчетов показывают что, в каждом случае решения будут различны, и иметь различные последствия. Более того, эти различные действия потребуют привлечения дополнительных материальных, интеллектуальных, денежных и трудовых ресурсов.
То есть, какая бы модель не была выбрана, есть громадный риск заблуждения в принятии решений, которые в свою очередь потребуют вложения материальных, денежных, интеллектуальных и трудовых ресурсов. Основной причиной заблуждений при выборе той или иной модели является собственно не сама модель (ситуацию на предприятии они воспроизводят аналогично), а те критерии, на основании которых и должно приниматься то или иное решение относительно фактического финансово-экономического состояния, определенные для каждой из моделей.
На основе вышеприведенных данных бухгалтерского баланса ООО «Газпроммежрегионгаз» произведем расчеты по двухфакторной модели Альтмана. (Приложение №3).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе проведенного мною исследования на тему методов прогнозирования финансовых показателей, можно сделать следующие краткие выводы:
Экономическое прогнозирование - это получение информации о состоянии экономических показателей анализируемого объекта с помощью системы методов.