Основные направления улучшения финансового состояния предприятия

Масштабная приватизация государственной собственности проведена в большинстве латиноамериканских стран (Чили, Аргентина, Бразилия и др.).

В Бразилии осуществлена приватизация в нефтяной промышленности и др. Тем не менее государственные предприятия длительное время доминировали в базовых отраслях: горнодобывающих, нефтехимии, металлургии, химии и фармацевтической промышленности.

В Мексике проведена распродажа убыточных государственных предприятий. В программу приватизации включены крупнейшие предприятия горнорудной промышленности, черной металлургии, авиационного транспорта, принадлежавшие как федеральному правительству, так и местным органам власти [31 c. 44].

Для успешного функционирования предприятий России необходимо чтобы сложность и скорость принятия решений на предприятии соответствовали сложности и скорости изменений, происходящих во внешней среде. Чтобы противостоять кризисным ситуациям, предприятию необходимо строить системы управления быстрого реагирования.

Рассмотрев различные подходы стран мира к антикризисному управлению, мы можем выделить некоторые из них. В США антикризисное управление проявляется в совершенствовании законодательства в области занятости, а также развивается всесторонняя научно обоснованная координация усилий различных государственных ведомств по разработке и проведению экономической политики. В Японии ведется активная политика государства по демонополизации экономики. В структурной политике Европейского союза превалирует такой подход, направленный на стимулирование деятельности конкретных компаний. В ряде стран государственные органы разрабатывают программы приватизации, и их осуществление рассматривается как антикризисные меры. Одной из главных тенденция развития в области антикризисного развития является разнообразие форм собственности. Мировой опыт показывает, что собственность используется наиболее эффективно в тех странах, где степень либерализации хозяйственной деятельности выше, если это сочетается с высокой эффективностью государственных институтов, а также активной государственной поддержкой предпринимательства и политикой поощрения конкуренции на внутреннем рынке.

 

3.2 Зарубежный опыт оценки  финансового состояния предприятия

 

За рубежом проблемой оценки финансового состояния коммерческого предприятия занимаются многие ученые: Коробоу Л., Штур О., Мартин Д., Браун М. и многие другие. На основе создания ими систем комплексного анализа деятельности фирмы практически каждый желающий сможет без особых усилий получить интересующие его данные о функционировании предприятия.

На западе интерес к финансовым данным компаний очень высок . это связано с тем, что различные категории пользователей информации в той или иной степени заинтересованы в результатах финансовой деятельности компании.

Пользователи финансовых отчетов делятся на внутренних и внешних. К первым относят администрацию ко вторым – кредиторов и инвесторов. Кредиторы предоставляют займы, принимают векселя или покупают облигации, по которым получают проценты. Они рассчитывают на погашение займов в соответствии с заключенным соглашением. Инвесторы покупают акции в расчете на получение дивидендов и на увеличении их рыночной стоимости те и другие подвергают себя риску: кредитор тем, что должник может и не вернуть долга, инвестор, что высоких дивидендов или вообще или рыночная цена на акции упадет.

Чтобы свести риск к минимуму при осуществлении вложений анализируют финансовое положение каждого отдельного предприятия.

Результаты деятельности фирмы в прошлом часто являются хорошим индикатором перспектив развития. По этому инвестора или кредитора интересуют имевшие место в прошлом тенденции реализации товаров и услуг, издержек, движений денежных средств и прибыли от осуществленных инвестиций. Кроме того, анализ текущего состояния компании позволяет оценить положение на данный момент, например, состояние и структуру активов, денежных средств, соотношение между задолженностью компании и ее капиталом, разумность величины материально – производственных запасов и дебиторской задолжности. Знание финансового состояния фирмы в прошлом и настоящем является необходимым для выполнения другой задачи анализа финансового положения – оценки перспектив развития компании.

Многие аналитики используют приблизительные оценки определения важнейших финансовых коэффициентов. Например, долгое время считалось, что если текущий коэффициент (отношения оборотных средств к краткосрочным обязательствам) равен 2, то это хорошо. Хотя подобные показатели помогают при подготовке дальнейших исследований, нельзя утверждать, что они подходят любой компании. Фирма с текущим коэффициентом большим, чем 2:1, может иметь слабое финансовое положение: слишком большая дебиторская задолженность, значительные, несоответствующие требованиям времени материальные запасы, слабый контроль за денежными операциями. Другая компания имеет коэффициент покрытия меньше 2:1, но благодаря хорошему управлению находиться в прекрасном финансовом состоянии, таким образом, подобные оценки должны применяться с большой осторожностью.

Метод сравнения финансовых результатов одной и той же компании за определенный период времени имеет преимущество перед приемом, рассмотренным выше. Этот прием позволяет увидеть изменения в лучшую или худшую сторону, а также прогнозировать будущие тенденции развития. Однако в переломные периоды деятельности следует осторожно делать прогнозы на будущее. Другой недостаток заключается в том, что хорошие результаты в прошлом могут оказаться неприемлемыми в настоящем или будущем, например, даже если доходы с инвестиций выросли с 3 до 4 %, уровень доходов в 5 % может оказаться недостаточным в отраслевых показателей необходимо учитывать следующее отчетном периоде.

Использование отраслевых показателей, в какой-то степени позволяет устранить негативные стороны предшествующих способов оценки. Этот метод предполагает сопоставление итогов деятельности фирмы с другими компаниями той же отрасли. При использовании Во-первых, хотя две компании действуют в одной отрасли промышленности, они могут несопоставимы. Во-вторых, большинство крупных компаний действуют больше чем в одной отрасли. Некоторые из них диверсифицировали свою деятельность, превратились в конгломераты, функционирующие во многих не связанных отраслях. Различные подразделения такой компании имеют не одинаковые уровни рентабельности и риска. При применении сводных финансовых отчетов для финансового анализа часто становится невозможным использовать в качестве ориентира отраслевые показатели.

Но, несмотря на все эти недостатки, при отсутствии данных о деятельности компании в прошлом наилучшим является использование отраслевых показателей для оценки текущей деятельности.

Внешний анализ осуществляется на основе данных публикуемых отчетов компаний, информации комиссии по ценным бумагам и биржевым операциям, экономической периодики и консультаций фирм, оказывающих услуги по вопросам кредитования и осуществления инвестиций [39, c. 122].

Методика проведения зарубежного анализа во многом схожа с принципами оценки финансового состояния в отечественной практике.

Различия наблюдаются в информационном обеспечении лиц, проводящих анализ. За рубежом практически каждое заинтересованное лицо может получить информацию о деятельности любой фирмы.

В зарубежной экономической литературе предлагается большое количество всевозможных методик и математических моделей диагностики финансового состояния предприятий. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. В связи с отсутствием статистики банкротства предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране затруднены собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства [38, с.65]. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные У. Бивером и Э. Альтманом. Финансовым аналитиком У. Бивером была предложена своя система показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства. Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые обязательства. У. Бивер создал базу данных, которую использовал потом в своей модели для статистического тестирования надежности 30 коэффициентов. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем, сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились. Система показателей Бивера приведена в таблице 9.

В оценке вероятности банкротства (американская практика) используется двухфакторная модель. Для нее выбирают два ключевых показателя, по которым оценивается вероятность банкротства организации. В американской практике для определения итогового показателя вероятности банкротства (Z2) используют показатель текущей ликвидности и показатель удельного веса заемных средств в активах. Они умножаются на соответствующие константы – определенные практическими расчетами весовые коэффициенты (α, β, γ). В результате получается следующая формула:

Z2 = α + β * Коэффициент текущей ликвидности + γ * Удельный вес заемных средств в активах (в долях единицы) (34)

где α = - 0,3877;

β = - 1,0736;

γ = + 0,0579.

Если в результате расчета значение Z2 < 0, то вероятность банкротства не

 

Таблица 9-Система показателей Бивера, применительно к российской отчетности

Показатель	Расчет	Значение показателя
		Группа 1: нормальное финансовое положение	Группа 2: среднее (неустойчивое) финансовое положение	Группа 3: кризисное финансовое положение
Коэффициент Бивера	(Чистая прибыль + Амортизация) / Заемный капитал	Больше 0,4	Около 0,2	До – 0,15
Коэффициент текущей ликвидности (L4)	Оборотные активы / Текущие обязательства	2 ≤ L4 ≤ 3,2 и более	1 ≤ L4 ≤ 2	L4 ≤ 1
Экономическая рентабельность (R4)	(Чистая прибыль / Баланс) *100%	6÷8 и более	5÷2	От 1% до -22%
Финансовый леверидж	(Чистая прибыль / Баланс) * 100%	Меньше 35%	40% - 60%	80% и более
Коэффициент покрытия оборотных активов собственными оборотными средствами	(Собственный капитал  – Внеоборотные активы) / Оборотные  средства	0,4 и более	0,3 ÷ 0,1	Менее 0,1 (или отрицательное значение)

 

велика. Если же Z2 > 0, то существует высокая вероятность банкротства анализируемого предприятия. Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель - рентабельность активов. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям - банкротам в России не были определены. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов [13, с.19].

Исходя, из формулы № 34 рассчитаем двухфакторную модель Альтмана на примере ОАО «НМУ-3» за 2007 – 2009 год.

Z2007 = -0,3877 + (-1,0736 * 2,32) + (0,0579 * 0,12) = (-0,3877) + (-2,49) +0,007 = -2,9;

Z2008 = -0,3877 + (-1,0736 * 5,3) + (0,0579 * 0,16) = (-0,3877) + (-5,7) + 0,01 = -6,1;

Z2009 = -0,3877 + (-1,0736 * 2,7) + (0,0579 * 0,28) = (-0,3877) + (-2,8) + 0,01 = -3,2.

Таким образом, рассчитав двухфакторную модель на примере ОАО «НМУ-3» следует, что в 2007 году Z = -2,9, в 2008 году -6,1, в 2009 году – -3,2. Следовательно, для данного предприятия вероятность банкротства невелика.

Двухфакторная модель не обеспечивает комплексной оценки финансового положения организации. Поэтому зарубежные аналитики используют пятифакторную модель (Z5) Альтмана. Она представляет собой линейную дискриминантную функцию.

Z5 = 1,2((Текущие активы – Текущие обязательства) / Все обязательства) + 1,4(Нераспределенная прибыль / Все активы) + 3,3(Прибыль до уплаты процентов и налогов / Все активы) + 0,6(Рыночная стоимость обыкновенных и привилегированных акций / Все активы) + 1,0(Объем продаж / Все активы)

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах (-14, +22). В зависимости от значения «Z – счета» по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

если Z5 < 1,8 – вероятность банкротства очень высока;

1,81 < Z5 < 2,7 – вероятность банкротства средняя;

2,8 < Z5 < 2,9 – банкротство возможно, но при определенных обстоятельствах;

Z5 > 3,0 – очень малая вероятность банкротства.

Итоговый показатель – «показатель Z» Альтмана является результатом дискриминантной функции. Очевидно, что «более здоровыми» являются компании, у которых больше «число Z». Профессор Альтман установил, что предприятия, у которых «показатель Z» превышал 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в их деятельности каких – либо осложнений не наблюдалось. Фирмы у которых данный показатель был меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно приходили к банкротству. Лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с показателем между 1,81 и 2,99 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз.

При этом Z – коэффициент имеет общий серьезный недостаток - по существу, его можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Существует и другая модель Альтмана, которую можно использовать для расчетов не только в акционерных обществах открытого типа. В нее также включены пять показателей, но с другими константами.

ZF = 0,717 х1 + 0,847 х2 + 3,107 х3 + 0,42 х4 + 0,995 х5 (36)

где х1 – отношение собственного оборотного капитала к величине активов предприятия;