Анализ финансово-хозяйственной деятельности организации ООО «Проект Монтаж»

5. Коэффициент оборачиваемости кредиторскй задолженности =

Данные расчетов сведены в табл.2.10.

Таблица 2.10

Значение показателей оборачиваемости

На основании анализа таблицы 2.10, можно сделать следующие выводы:

1.                 Коэффициент оборачиваемости активов на начало (конец) периода показывает, что активы обернулись 2,11 (2,71) раза, а продолжительность их оборота составила 173 (134) дней.

2.                 Коэффициент оборачиваемости оборотных активов на начало (конец) периода показывает, что активы обернулись 3,62 (4,63) раза, а продолжительность их оборота составила 100 (78) дней.

3.                 Коэффициент оборачиваемости запасов на начало (конец) периода показывает, что запасы обернулись 5,66 (7,25) раза, а продолжительность их оборота составила 64 (50) дней.

4.                 Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности на начало (конец) периода показывает, что дебиторская задолженность обернулась 17,8 (22,84) раза, а продолжительность ее оборота составила 20 (16) дней.

5.                 Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности на начало (конец) периода показывает, что кредиторская задолженность обернулась 13,30 (17,11) раза, а продолжительность ее оборота составила 27 (21) дней.

Таким образом, значение показателей оборачиваемости и длительности периода обращения на конец отчетного периода говорят о повышении деловой активности организации.

Далее в работе будет проведена оценка рентабельности деятельности организации.

На основании анализа таблицы 2.11 (Приложение 5), можно сделать следующие выводы:

1.                               На начало (конец) отчетного периода в каждом рубле выручки организация получила 0,17 (0,15) рублей прибыли от продаж.

2.                               На каждый рубль выручки организация получила 0,13 (0,09) рублей чистой прибыли.

3.                               На каждый рубль вложенного собственного капитала организация получила 0,49 (0,36) рублей  прибыли до налогообложения.

4.                               На каждый рубль вложенного собственного капитала организация получила 0, 93 (0,26) рублей чистой прибыли.

5.                               На каждый рубль активов организация получила 0,40 (0,31) рублей чистой прибыли.

6.                               На каждый рубль оборотных активов организация получила 0,71 (0,51) рублей  прибыли до налогообложения и 0,57 (0,37) рублей чистой прибыли.

7.                               На каждый рубль издержек организация получила 0,22 (0,19) рублей прибыли от продаж.

Из представленных расчетов видно, что показатели рентабельности предприятия за отчетный период снизились, однако организация способна своевременно производить платежи, финансировать свою деятельность. Это свидетельствует о ее хорошем финансовом состоянии, организации хватает денежных средств для погашения всех обязательств.

Итак, на основании проведенного анализа, можно сделать заключение о ликвидности и платежеспособности ООО «Проект Монтаж». Рассчитанные показатели говорят о том, что организации хватает денежных средств для погашения всех обязательств. Что касается рентабельности, то все рассчитанные показатели говорят об эффективной финансовой работе организации. При анализе было выявлено, что организация является прибыльной. Значение показателей оборачиваемости и длительности периода обращения на конец отчетного периода говорят о повышении деловой активности организации.

Глава 3. Проблема улучшения финансового состояния ООО «Проект Монтаж»

3.1. Анализ возможности банкротства

Основной целью хозяйственной деятельности любой коммерческой организации является получение максимальной прибыли, однако достичь ее бывает очень непросто, более того, под влиянием внешних и внутренних факторов организация может оказаться в состоянии, когда долгов больше, чем имущества и она не может во время расплатиться со своими кредиторами. Такое состояние предприятия есть несостоятельность или банкротство. Для определения характера несостоятельности предприятия и оценки вероятности угроз банкротства существуют определенные методики, которые будут рассмотрены в данной главе исследования.

В настоящее время известны два основных подхода к оценке вероятности банкротства организации. Один из них базируется на финансовых данных и включает оперирование коэффициентами, которые приобретают все большую известность, к ним можно отнести: Z-коэффициент Альтмана (США), коэффициент Таффлера (Великобритания), и другие, а также умение «читать баланс». Второй подход исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой организации.

Первый подход, по мнению В.Н. Эйтингона, бесспорно эффективный при прогнозировании банкротства, имеет три основных недостатка. Во-первых, организации, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, следовательно, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, даже если данные и обобщаются, они могут оказаться «творчески обработанными».

Для организаций в данной ситуации характерно стремление не показывать всю свою деятельность. Требуется особые знания и опыт, чтобы выделить и оценить степень спрятанной информации. Третья сложность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности организации, могут свидетельствовать о неплатежеспособности в то время,  как другие – давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении в ее состоянии. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии организации.

Второй подход основан на сравнении признаков уже обанкротившихся фирм с такими же признаками исследуемой организации. За последние года опубликовано множество списков обанкротившихся организаций, часть из них содержат их описание по некоторым показателям. Однако, большинство списков не упорядочивает эти данные по степени важности[13].

В отличие от описанных «количественных подходов к предсказанию банкротства в качестве самостоятельного можно выделить «качественны» подход, основанный на изучении отдельных характеристик, присущих бизнес, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемой организации характерно наличие подобных характеристик, можно сделать вывод о неблагоприятных тенденциях развития организации.

Факторные модели известных западных экономистов Э. Альтмана, Р. Таффлера, Г. Тишоу и др., разработаны с помощью многомерного (мультипликативного) дискриминантного анализа. Мультипликативный дискриминантный анализ использует методологию, рассматривающую объединенное влияние нескольких переменных (в рассматриваемой работе – финансовых коэффициентов). Цель дискриминантного анализа построение определенной условной линии, делящей все компании на две группы: если фирма расположена над линией, финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшее время не грозят, и наоборот. Эта линия разграничения называется дискриминантной функцией, или индексом Z.

Дискриминантная (дифференциальная) функция обычно представляется в линейном виде:

Z = а1Х1+ а2Х2+…+ аnХn,                                                                         (3.1)

где

Z – дифференциальный индекс (Z-счет);

Хi – независимая переменная (i=1,,,,n);

Ai – коэффициент переменной.

Для диагностики угрозы банкротства с учетом российской специфики можно применять следующие факторные модели:

1.      Двухфакторная модель оценки угрозы банкротства:

Z = - 0.3877 + (-1,0736) Ктл +0,579 ЗС / П,                                          (3.2)

где

Ктл – коэффициент текущей ликвидности:

Ктл= Оборотные активы (стр.290)/Краткосрочные пассивы (стр.690);

ЗС / П =Заемные средства (стр.590+ стр.690) /Общие пассивы(стр.700).

Если расчетные значения Z-счета меньше нуля, то угроза банкротства в течение ближайшего года для организации мала.

2.      Четырехфакторная модель оценки угрозы банкротства:

Z = 19,892 Х1 +0,047 Х2 + 0,7141 Х3 + 0,4860 Х4,                             (3.3)

где

Х1= Прибыль (убытки) до налогообложения / Материальные активы (стр.120 +стр.130 + стр.135 + стр.210);

Х2= Оборотные активы (стр.290) / Краткосрочные пассивы (стр.290);

Х3= Выручка (нетто) от продажи товаров, продукции, работ, услуг / Материальные активы (стр.120 +стр.130 + стр.135 + стр.210);

Х4= Операционные активы (стр.300-стр.130) / Операционные расходы (Себестоимость проданных товаров, коммерческие расходы, управленческие расходы).

Если Z >1,425, то 95% вероятность, что в ближайший год банкротства не произойдет, 79% вероятность, что не произойдет в течение 5 лет.

3. Пятифакторная модель оценки угрозы банкротства Альтмана.

Этот метод был предложен в 1968 году известным западным экономистом Альтманом. Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа и позволяет разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 г.г., а половина работала успешно, исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал 5 наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение.

Результаты расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах (-14; 22), при этом организации, для которых Z<1,81 являются безусловно-несостоятельными, а интервал (1,81-2,99) составляет зону неопределенности.

Z-коэффициент имеет недостаток, в частности, по существу его можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах.

Оригинальная модель Альтмана имеет вид:

Z = 1,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6 Х4 + 1,0Х5.                                          (3.4)

где

Х1 = Чистый оборотный капитал (стр.290-стр.690) /Общие активы (стр.300);

Х2 = Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток) (стр.470) / Общие активы (стр.300);

Х3 = Прибыль до налогообложения (стр.140) + Проценты к уплате (стр.070, ф.№2) / Общие активы (стр.300);

Х4 = Рыночная стоимость собственного капитала (стр. 490) /Стоимость общего долга (стр.590 +стр.690);

Х5 = Выручка (нетто) от продажи (стр.010, ф.№2) / Общие активы (стр.300).

В зависимости от полученного значения для Z-счета можно судить об угрозе банкротства (см. табл.3.1).

Таблица 3.1

Пограничные значения Z-счета для оригинальной модели Альтмана