Финансовый анализ предприятия

Первый подход связан с деятельностью так называемой «школы эмпирических прагматиков» (Empirical Pragmatists School). Ее представители — профессиональные аналитики, которые, работая в области анализа кредитоспособности компаний, пытались обосновать набор относительных показателей, пригодных для такого анализа. Таким образом, их цель состояла в отборе таких индикаторов, которые могли бы помочь аналитику ответить на вопрос: сможет ли компания расплатиться по своим краткосрочным обязательствам? Этот аспект анализа деятельности компании рассматривался ими как наиболее важный, именно поэтому все аналитические выкладки строились на использовании показателей, характеризующих оборотные средства, собственный оборотный капитал, краткосрочную кредиторскую задолженность. Наиболее удачливые представители этой школы сумели убедить компании, специализирующиеся в оценке, анализе и управлении финансовыми ресурсами и кредитной политикой, в целесообразности такого подхода. В качестве примера можно привести разработки Роберта Фоулка (Robert Fouike), сделанные им в начале 50-х годов для крупнейшей в мире информационной компании «Дан энд Брэдстрит» (The Dun & Bradstreet Corporation). Эта компания, основанная в 1841 г., имеет в своем банке данных сведения о 30 млн. компаний мира; объем продаж составляет около 5 млрд. дол. в год [16]. Основным вкладом представителей этой школы в разработку теории САФО, по мнению Пола Барнса (Paul Bames), является то, что они впервые попытались показать многообразие аналитических коэффициентов, которые могут быть рассчитаны по данным бухгалтерской отчетности и являются полезными для принятия управленческих решений финансового характера.

Второй подход обусловлен деятельностью школы «статистического финансового анализа» (Ratio Statisticians School). Появление этой школы связывают с работой Александра Уолла (Alexander Wall), посвященной разработке критериев кредитоспособности и опубликованной в 1919 г. Основная идея представителей этой школы заключалась в том, что аналитические коэффициенты, рассчитанные по данным бухгалтерской отчетности, полезны лишь в том случае, если существуют критерии, с пороговыми значениями которых-эти коэффициенты можно сравнивать. Разработку подобных нормативов для коэффициентов предполагалось делать в разрезе отраслей, подотраслей и групп однотипных компаний путем обработки распределений этих коэффициентов с помощью статистических методов. Обоснованное обособление однотипных компаний в страты, для каждой из которых могли бы быть разработаны индивидуальные аналитические нормативы, было одной из основных задач, обсуждаемых представителями школы. Начиная с 60-х годов, в рамках этого направления проводятся исследования, посвященные коллинеарности и устойчивости коэффициентов. В частности, исследования показали, что коэффициентам характерна временная и пространственная мультиколлинеарность, что обусловило появление новой актуальной задачи — классификации всей совокупности коэффициентов на группы: показатели одной и той же группы коррелируют между собой, но показатели разных групп относительно независимы.

Третий подход ассоциируется  с деятельностью школы «мультивариантных аналитиков» (Multivariate Modellers School). Представители этой школы исходят из идеи построения концептуальных основ САФО, базирующихся на существовании несомненной связи частных коэффициентов, характеризующих финансовое состояние и эффективность текущей деятельности компании (например, валовой доход, оборачиваемость средств в активах, запасах, расчетах и др.), и обобщающих показателей финансово-хозяйственной деятельности (например, рентабельность авансированного капитала). Это направление связано с именами Джеймса Блисса (James Bliss), Артура Винакора (Arthur Н. Winakor) и др., работавших над этой проблемой в 20-е годы. Основную задачу представители этой школы видели в построении пирамиды (системы) показателей. Определенное развитие это направление получило в 70-е годы в рамках построения компьютерных имитационных моделей взаимосвязи аналитических коэффициентов и рыночной цены акций.

Четвертый подход связан с появлением «школы аналитиков, занятых прогнозированием возможного банкротства компаний» (Distress Predictors School). В отличие от первого подхода представители этой школы делают в анализе упор на финансовую устойчивость компании (стратегический аспект), предпочитая перспективный анализ ретроспективному. По их мнению, ценность бухгалтерской отчетности определяется исключительно ее способностью обеспечить предсказуемость возможного банкроства. Первые попытки анализа деятельности фирм-банкротов были предприняты в 30-е годы А. Винакором и Рэймондом Смитом (Raymond F. Smith); в наиболее законченном виде методика и техника прогнозирования банкротства представлены в работах Эдварда Альтмана (Edward Altman).

Наконец, пятый подход, представляющий собой самое новое  по времени появления направление в рамках САФО, развивается с 60-х годов представителями школы «участников фондового рынка» (Capital Marketers School). Так, по мнению Джорджа Фостера (George Foster), ценность отчетности состоит в возможности ее использования для прогнозирования уровня эффективности инвестирования в те или иные ценные бумаги и степени связанного с ним риска. Ключевое отличие этого направления от вышеописанных состоит в его излишней теоретизированности; не случайно оно развивается главным образом учеными и пока еще не получило признания у практиков.

Что касается дальнейших перспектив развития САФО, то его связывают  прежде всего с разработкой новых  аналитических коэффициентов, а  также с расширением информационной базы анализа. Достаточно очевидно, что аналитические расчеты, в особенности перспективного характера, не могут быть выполнены по данным только бухгалтерской отчетности, аналитические возможности которой, безусловно, ограничены.

 

 

 

 

 

 

 

 

                    Глава 2. Анализ финансового состояния  предприятия

2.1 Показатели  и модели оценки имущественного  положения

 

Оценка эффективности  использования материальных ресурсов осуществляется в практике экономической работы через систему показателей и моделирование их взаимосвязи. Показатели эффективности использования материальных ресурсов делятся на обобщающие и частные.

К обобщающим показателям  относятся: материалоемкость продукции; материалоотдача; удельный вес материальных затрат в себестоимости продукции; коэффициент использования материальных ресурсов [20].

Частные показатели эффективности  материальных ресурсов используются для характеристики эффективности потребления отдельных элементов материальных ресурсов, а также для оценки материалоемкости отдельных изделий. Удельная материалоемкость отдельных изделий может исчисляться в стоимостном, натурально-стоимостном и натуральном выражении.

Рассмотрим порядок  определения и тенденции изменения  обобщающих показателей.

Материалоемкость  продукции определяется как отношение суммы материальных затрат к стоимости произведенной продукции и показывает материальные затраты, приходящиеся на каждый рубль выпущенной продукции:

где m - материальные затраты; Ng - объем выпуска продукции в стоимостных или натуральных показателях.

Материалоотдача - показатель, обратный материалоемкости, характеризует выпуск продукции на 1 руб. потребленных материальных ресурсов:

Такая металлоемкость вызывает соответствующие расходы сырья, топлива, энергии, значительные капитальные вложения в отрасли по их производству, которые в 3,1 раза превышают создание соответствующих мощностей в металлообработке. Поэтому создание экономичных, а также принципиально новых конструкционных материалов и изделий, новых видов технологических систем и способов воздействия на предметы труда остается актуальнейшей задачей.

Удельный вес  материальных затрат в себестоимости  продукции ~ показатель, характеризующий отношение материальных затрат к полной себестоимости:

где С - полная себестоимость продукции.

Коэффициент использования материальных ресурсов — это отношение суммы фактических материальных затрат к величине материальных затрат, рассчитанной по плановым калькуляциям и фактическому выпуску и ассортименту продукции. Это показатель соблюдения норм расхода материалов:

Если коэффициент использования  больше 1, это означает перерасход материалов; значение Ки меньше 1 свидетельствует об экономии материальных ресурсов.

В экономической литературе рекомендуется несколько методик  анализа обобщающих показателей, основанных на разных типах факторных систем. Наиболее объективную оценку использования материальных ресурсов дает показатель материалоемкости. Материалоемкость определяет сумму материальных затрат: рост материалоемкости увеличивает сумму материальных затрат, снижение материалоемкости — уменьшает. Материальные затраты при калькулировании себестоимости продукции учитываются как прямым путем (в статье «Сырье и материалы»), так и в комплексных статьях расходов (расходы на содержание и эксплуатацию оборудования, цеховые, общезаводские расходы). В связи с этим их называют прямыми и общими.

Повышение эффективности  использования материальных ресурсов обусловливает сокращение материальных затрат на производство продукции, снижение ее себестоимости и рост прибыли.

Анализ материалоемкости проводится по аддитивной, кратной или мультипликативной факторной системе.

На изменение уровня материальных затрат на отдельные изделия (удельную материалоемкость) оказывают влияние мероприятия инновационной деятельности. Основные из них: совершенствование конструкторских характеристик изделий; внедрение новой техники; внедрение новых прогрессивных видов сырья, материалов, топлива; повышение уровня квалификации работников и др.

Результаты анализа  материальных затрат используются при  нормировании расходов сырья и материалов на изготовление продукции, а также при определении общей потребности в материальных ресурсах на выполнение производственной программы.

Условием бесперебойной  работы предприятия является полная обеспеченность материальными ресурсами. Потребность в материальных ресурсах определяется потребностью на выполнение производственной программы, на капитальное строительство, на непромышленные нужды и необходимыми запасами материальных ресурсов на конец периода.

Потребность в материальных ресурсах на образование запасов  на конец периода определяется в трех оценках:

1) в натуральных единицах  измерения, что необходимо для  установления потребности в складских  помещениях;

2) по стоимости - для  выявления потребности в оборотных  средствах; 

3) в днях обеспеченности - в целях планирования и контроля за выполнением графика поставки.

Обеспеченность предприятия  запасами в днях исчисляется по формуле:

где Здц — запасы сырья  и материалов в днях; 3 — запасы 1-го виза материальных ресурсов в натуральных или стоимостных показателях; Р — однодневный расход i-го вида материальных ресурсов в тех же единицах измерения.

Среднедневной расход материалов определяется делением суммарного расхода i-го вида материальных ресурсов за анализируемый  период на количество календарных дней в периоде.

В процессе анализа обеспеченности материальными ресурсами выявляют:

1) степень обеспеченности  потребности в материальных ресурсах  договорами на их поставку и фактическое их выполнение;

2) ритмичность поставок  и влияние нарушений в поставке  на выполнение предварительной  программы;

3) соответствие фактической  обеспеченности товарными запасами  плановой;

4) снижение объема  производства в связи с недостаточной  обеспеченностью материальными ресурсами.

Степень обеспеченности потребности в материальных ресурсах договорами на их поставку оценивается с помощью следующих показателей:

• коэффициент обеспеченности по плану К об.пл:

Анализ приведенных  коэффициентов проводится по каждому  виду материалов.

Проверяется количество полученных материалов от поставщиков, соответствие их стандартам, техническим условиям и условиям договора.

Для оценки ритмичности  поставок используются показатели: среднеквадратичное отклонение фактического объема поставки по дням (декадам, месяцам) от среднего объема поставки; коэффициент неравномерности поставок и коэффициент вариации;

• коэффициент неравномерности  поставок материалов определяется по формуле:

где х, — процент выполнения плана поставки по периодам (дням, декадам, месяцам);

• коэффициент вариации определяется по формуле:

где Да - отклонение объема поставки по периодам от плана; k - количество анализируемых периодов; b - средний объем поставки материалов за период.

Неритмичная поставка сырья  и материалов порождает простои  оборудования, потери рабочего времени, необходимость сверхурочных работ. Простои не по вине рабочих им оплачиваются, сверхурочные работы оплачиваются по повышенной тарифной ставке. Все это увеличивает себестоимость выпускаемой продукции и соответственно снижает прибыль предприятия.