Главная Коллекция "Otherreferats" Бухгалтерский учет и аудит Влияние вуалирования бухгалтерской отчетности на показатели банкротства

Влияние вуалирования бухгалтерской отчетности на показатели банкротства

Расчет показателей банкротства предприятий пищевой промышленности Пермского края. Методики оценки вуалирования бухгалтерской отчётности. Анализ правдивости финансового баланса компании. Исправление ошибок хозяйственной деятельности в бухгалтерском учете.

Рубрика Бухгалтерский учет и аудит
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 13.07.2020
Размер файла 472,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Таблица 11

Горизонтальный анализ отчета о финансовых результатах предприятия АО "Пермский мукомольный завод" за 2016-2018гг.

Наименование

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Изменения

2017г. /2016г.

2018г. /2017г.

Выручка

2454547

2110044

2084014

-14,04

-1,23

Себестоимость продаж

2198358

1879991

1817008

-14,48

-3,35

Валовая прибыль (убыток)

256189

230053

267006

-10,20

16,06

Коммерческие расходы

90587

79879

88036

-11,82

10,21

Управленческие расходы

86728

82188

82732

-5,23

0,66

Прибыль (убыток) от продаж

78874

67986

96238

-13,80

41,56

Проценты к получению

1165

3648

1341

213,13

-63,24

Проценты к уплате

69695

42875

22774

-38,48

-46,88

Прочие доходы

43816

67357

17731

53,73

-73,68

Прочие расходы

13495

28249

16893

109,33

-40,20

Прибыль (убыток) до налогообложения

40665

67867

75643

66,89

11,46

Текущий налог на прибыль

8993

12627

16428

40,41

30,10

Изменение отложенных налоговых обязательств

-1524

-272

600

-82,15

-320,59

Изменение отложенных налоговых активов

3238

-4126

2328

-227,42

-156,42

Прочее

-3949

-7165

-18632

81,44

160,04

Чистая прибыль (убыток)

29437

43677

43511

48,37

-0,38

Оценка контрольных соотношений бухгалтерской отчетности показала, что по всем статьям финансовой отчетности предприятия АО "Пермский мукомольный завод" баланс строк соблюден.

Далее рассмотрим изменение статей бухгалтерского баланса предприятия ОАО "Милком" в таблице 12.

Таблица 12

Горизонтальный анализ бухгалтерского баланса предприятия ОАО «Милком» за 2016-2018гг.

Наименование

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Изменения

2017г. /2016г.

2018г. /2017г.

I. Внеоборотные активы

Нематериальные активы

7460

6909

5607

-7,39

-18,84

Основные средства

2124421

3097156

3446099

45,79

11,27

Финансовые вложения

11556

309

370382

-97,33

119764,72

Отложенные налоговые активы

14933

21280

24724

42,50

16,18

Прочие внеоборотные активы

23200

65545

217778

Итого по разделу I

2181570

3191199

4064590

46,28

27,37

II.Оборотные активы

Запасы

1064963

1602826

1643480

50,51

Налог на добавленную стоимость

113549

102130

112160

Дебиторская задолженность

1981747

2689158

2728524

Финансовые вложения

1947917

3644054

4729898

87,07

29,80

Денежные средства

78062

59810

89644

-23,38

49,88

Прочие оборотные активы

1693

335

5757

-80,21

1618,51

Итого по разделу II

5187931

8098313

9309463

56,10

14,96

Баланс

7369501

11289512

13374053

53,19

18,46

Пассив

III. Капитал и резервы

Уставный капитал

88865

88865

88865

0,00

0,00

Переоценка внеоборотных активов

20110

20026

19950

Резервный капитал

13330

13330

13330

0,00

0,00

Нераспределенная прибыль

1841918

2745418

3909036

49,05

42,38

Итого по разделу III

1964223

2867639

4031181

45,99

40,57

IV. Долгосрочные обязательства

Заемные средства

266916

1702485

4698282

537,84

175,97

Отложенные налоговые обязательства

98166

146489

158591

49,23

8,26

Прочие обязательства

322884

363597

298245

12,61

-17,97

Итого по разделу IV

687966

2212571

5155118

221,61

132,99

V. Краткосрочные обязательства

Заемные средства

3763744

5012289

3091682

33,17

-38,32

Кредиторская задолженность

903749

1134914

1017576

25,58

-10,34

Доходы будущих периодов

0

0

0

Оценочные обязательства

49819

62099

78496

24,65

26,40

Прочие обязательства

0

0

0

Итого по разделу V

4717312

6209302

4187754

31,63

-32,56

Баланс

7369501

11289512

13374053

53,19

18,46

Из таблицы 12 видим, что практически по врем статьям баланса имеется существенное отклонение.

Далее проведем оценку изменений статей отчета о финансовых результатах предприятия ОАО «Милком» в таблице 13.

Таблица 13

Горизонтальный анализ отчета о финансовых результатах предприятия ОАО «Милком» за 2016-2018гг.

Наименование

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Изменения

2017г. /2016г.

2018г. /2017г.

Выручка

14737362

16863370

19721975

14,43

16,95

Себестоимость продаж

11068472

12832586

14531263

15,94

13,24

Валовая прибыль (убыток)

3668890

4030784

5190712

9,86

28,78

Коммерческие расходы

1305442

1451536

1970318

11,19

Управленческие расходы

633766

762729

907226

20,35

18,94

Прибыль (убыток) от продаж

1729682

1816519

2313168

5,02

27,34

Проценты к получению

234244

264710

359334

13,01

35,75

Проценты к уплате

619465

624282

579703

-7,14

Прочие доходы

309737

127120

194073

-58,96

52,67

Прочие расходы

162465

273003

746894

68,04

173,58

Прибыль (убыток) до налогообложения

1491733

1311064

1539978

-12,11

17,46

Текущий налог на прибыль

229025

261614

411352

14,23

57,24

Изменение отложенных налоговых обязательств

-23253

-27500

-12102

18,26

-55,99

Изменение отложенных налоговых активов

2790

3179

3444

13,94

8,34

Прочее

5710

-23174

43959

-505,85

Чистая прибыль (убыток)

1247955

1001955

1163927

-19,71

16,17

Из таблицы 13 видим, что практически по врем статьям отчета о финансовых результатах имеется существенное отклонение.

Оценка контрольных соотношений бухгалтерской отчетности показала, что в 2016 году не по всем статьям финансовой отчетности предприятия ОАО «Милком» баланс строк соблюден.

Далее рассмотрим изменение статей бухгалтерского баланса предприятия АО "Пермалко" в таблице 14.

Таблица 14

Горизонтальный анализ бухгалтерского баланса предприятия АО "Пермалко" за 2016-2018гг.

Наименование

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Изменения

2017г. /2016г.

2018г. /2017г.

I. Внеоборотные активы

Нематериальные активы

12155

11042

27144

-9,16

145,83

Основные средства

80040

91737

109440

Финансовые вложения

86800

80000

43000

-7,83

-46,25

Отложенные налоговые активы

3412

2521

2730

-26,11

8,29

Прочие внеоборотные активы

744

11948

444

Итого по разделу I

183151

197248

182758

7,70

-7,35

II.Оборотные активы

Запасы

157179

212688

252397

35,32

18,67

Налог на добавленную стоимость

1549

3450

1004

Дебиторская задолженность

1170567

990879

1034424

Денежные средства и денежные эквиваленты

31176

18297

572

-41,31

-96,87

Итого по разделу II

1360471

1225314

1288397

-9,93

5,15

Баланс

1543622

1422562

1471155

-7,84

3,42

Пассив

III. Капитал и резервы

Уставный капитал

82297

82297

82297

0,00

0,00

Резервный капитал

12345

12345

12345

0,00

0,00

Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток)

484248

537482

500314

10,99

-6,92

Итого по разделу III

578890

632124

594956

9,20

-5,88

IV. Долгосрочные обязательства

Заемные средства

250000

0

0

-100,00

Отложенные налоговые обязательства

9073

3374

3082

-62,81

-8,65

Итого по разделу IV

259073

3374

3082

-98,70

-8,65

V. Краткосрочные обязательства

Заемные средства

36609

232352

251132

534,69

8,08

Кредиторская задолженность

649543

540133

605440

-16,84

12,09

Оценочные обязательства

19507

14579

16545

-25,26

13,49

Итого по разделу V

705659

787064

873117

11,54

10,93

Баланс

1543622

1422562

1471155

-7,84

3,42

Из таблицы 14 видим, что наибольшее отклонение динамики статей баланса по статье «Нематериальные активы» и «Заемные средства».

Далее проведем оценку изменений статей отчета о финансовых результатах предприятия АО "Пермалко" в таблице 15.

Таблица 15

Горизонтальный анализ отчета о финансовых результатах предприятия АО "Пермалко" за 2016-2018гг.

Наименование

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Изменения

2017г. /2016г.

2018г. /2017г.

Выручка

1252033

1389510

1383873

10,98

-0,41

Себестоимость продаж

726931

908268

954585

24,95

5,10

Валовая прибыль (убыток)

525102

481242

429288

-8,35

-10,80

Коммерческие расходы

250983

167333

193761

-33,33

15,79

Управленческие расходы

114154

116673

114764

2,21

-1,64

Прибыль (убыток) от продаж

159965

197236

120763

23,30

-38,77

Проценты к получению

14101

13147

7140

-6,77

-45,69

Проценты к уплате

13949

9048

7974

-35,14

-11,87

Прочие доходы

17545

48737

152360

177,78

212,62

Прочие расходы

147262

184163

197678

25,06

7,34

Прибыль (убыток) до налогообложения

30400

65909

74611

116,81

13,20

Текущий налог на прибыль

15568

18402

17056

18,20

-7,31

Изменение отложенных налоговых обязательств

3640

5583

292

53,38

-94,77

Изменение отложенных налоговых активов

1966

-803

208

-140,84

-125,90

Прочее

-3158

919

-1

-129,10

-100,11

Чистая прибыль (убыток)

17280

53206

58054

207,91

9,11

Из таблицы 15 видим, что наибольшее отклонение динамики статей отчета о финансовых результатах по статьям «Коммерческие расходы», «Проценты к получению».

Оценка контрольных соотношений бухгалтерской отчетности показала, что по всем статьям финансовой отчетности предприятия АО "Пермалко" баланс строк соблюден.

Таким образом, контрольные соотношения по абсолютным показателям бухгалтерской отчетности предприятий в основном соблюдаются.

Далее проведем исследование относительных показателей по методике Бениша в таблице 16.

Таблица 16

Исследование Бениша ряда предприятий пищевой промышленности Пермского края

АО "Молоко"

АО "Покровский хлеб"

АО "Пермский мукомольный завод"

ОАО "Милком"

АО "Пермалко"

DSRI

0,71

1,01

1,34

0,87

1,05

GMI

0,75

1,02

0,86

0,78

1,12

AQI

0,12

1,05

1,06

5,55

0,67

SGI

1,22

1,01

0,99

1,17

1,00

DEPI

0,14

0,64

0,26

4,06

0,76

SGAI

0,00

1,02

1,05

1,30

1,09

LVGI

0,85

0,63

1,16

0,95

1,07

TATA

1,27

1,31

0,71

2,75

0,99

М

3,02

3,80

0,94

12,46

2,05

Проводя исследование по методике Бениша установлено, что 100% из выбранных компаний манипулировали отчетностью. Тем не менее, данный коэффициент является лишь индикатором проблемы, и изучаемая отчетность требует дополнительной проверки.

В заключении стоит обозначить, что совокупность вертикального, горизонтального анализов, а также уравнение Бениша помогают обнаружить вуалирование и фальсификацию отчетности в большинстве случаев. Но не стоит забывать, что данные способы не являются доказательствами мошенничества, поэтому необходима тщательная проверка и выяснение причин отклонений.

Глава 3. Влияние вуалирования отчётности на показатели банкротства предприятия

3.1 Расчет показателей вуалирования отчётности по ряду предприятий пищевой промышленности Пермского края

Для расчета зависимости рассчитаем показатели вуалирования бухгалтерской отчетности по двадцати предприятиям пищевой промышленности Пермского края.

1. АО «Пермский мукомольный завод».

DSRI=(412724/2084014)/(311085/2110044)=1,34

GMI=(267006)/(230053)=0,86

AQI=(757041-734957)/1612223)/(749375-731085)/1410950)=1,05

SGI=(2084014)/(2110044)=0,98766376435752

DEPI=(0,001)/(0,005)=0,26

SGAI=(88036+82732)/(79879+82188)=1,05

LVGI=(82732+96238)/(82188+67986)=1,15

TATA=(0+600460+49177)/1612223)/(0+471438+20180)/1410950)=0,70

М=-4,84+0,92*1,34+0,528*0,86+0,404*1,05+0,892*0,98+0,115*0,26- 0,17*1,05+4,679*0,70-0,327*1,15=0,94

Представим свод расчетов в таблице 17.

Таблица 17

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия АО «Пермский мукомольный завод» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,34

GMI

0,86

AQI

1,06

SGI

0,99

DEPI

0,26

SGAI

1,05

LVGI

1,16

TATA

0,71

М

0,94

Таким образом показатель вуалирования по предприятию АО «Пермский мукомольный завод» на 2018гг. составил 0,94.

2. АО «Молоко».

DSRI=(10992/93117)/(12769/76622)=0,70

GMI=(25931)/(19501)=0,75

AQI=(26226-24915)/111348)/(36055-26727)/91675)=0,11

SGI=(93117)/(76622)=1,21; DEPI=(0,009)/(0,067)=0,13

SGAI=(0+0)/(0+0)=0; LVGI=(0+25931)/(0+19501)=0,84

TATA=(0+0+3500)/111348)/(0+0+3402)/91675)=1,27

М=-4,84+0,92*0,70+0,528*0,75+0,404*0,11+0,892*1,21+0,115*0,13- 0,172*0+4,679*1,27-0,327*0,84=3,02

Представим свод расчетов в таблице 18.

Таблица 18

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия АО «Молоко» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

0,71

GMI

0,75

AQI

0,12

SGI

1,22

DEPI

0,14

SGAI

0,00

LVGI

0,85

TATA

1,27

М

3,02

Таким образом показатель вуалирования по предприятию АО «Молоко» на 2018гг. составил 3,02.

3. АО «Покровский хлеб».

DSRI=(109935/2217718)/(108049/2195893)=1,00

GMI=(824939)/(845197)=1,02

AQI=(912709-498123)/2217720)/(905283-546755)/2015664)=1,05

SGI=(2217718)/(2195893)=1,00; DEPI=(0,05)/(0,08)=0,64

SGAI=(342922+117372)/(345238+104760)=1,02

LVGI=(117372+364645)/(104760+395199)=0,63

TATA=(0+0+163061)/2217720)/(0+0+233698)/2015664)=1,31

М=-4,84+0,92*1,00+0,528*1,02+0,404*1,05+0,892*1,00+0,115*0,64- 0,172*1,02+4,679*1,31-0,327*0,63=3,79

Представим свод расчетов в таблице 19.

Таблица 19

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия АО «Покровский хлеб» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,01

GMI

1,02

AQI

1,05

SGI

1,01

DEPI

0,64

SGAI

1,02

LVGI

0,63

TATA

1,31

М

3,80

Таким образом показатель вуалирования по предприятию АО «Покровский хлеб» на 2018гг. составил 3,80.

4. ОАО «Милком».

DSRI=(2728524/19721975)/(2689158/16863370)=0,86

GMI=(5190712)/(4030784)=0,77

AQI=(4064590-3446099)/13374053)/(3191199-3097156)/11289512)=5,55

SGI=(19721975)/(16863370)=1,16

DEPI=(0,45)/(0,11)=4,06

SGAI=(1970318+907226)/(1451536+762729)=1,29

LVGI=(907226+2313168)/(762729+1816519)=0,94

TATA=(4698282+3091682+1017576)/13374053)/(1702485+5012289+1134914)/11289512)=2,75

М=-4,84+0,92*0,86+0,528*0,77+0,404*5,55+0,892*1,16+0,115*4,06- 0,172*1,29+4,679*2,75-0,327*0,947140393135975=12,46

Представим свод расчетов в таблице 20.

Таблица 20

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ОАО «Милком» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

0,87

GMI

0,78

AQI

5,55

SGI

1,17

DEPI

4,06

SGAI

1,30

LVGI

0,95

TATA

2,75

М

12,46

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ОАО «Милком» на 2018гг. составил 12,46.

5. АО «Пермалко».

DSRI=(1034424/1383873)/(990879/1389510)=1,04

GMI=(429288)/(481242)=1,12

AQI=(182758-109440)/1471155)/(197248-91737)/1422562)=0,67

SGI=(1383873)/(1389510)=0,99

DEPI=(0,14)/(0,19)=0,75

SGAI=(193761+114764)/(167333+116673)=1,08

LVGI=(114764+120763)/(116673+197236)=1,07

TATA=(0+251132+605440)/1471155)/(0+232352+540133)/1422562)=0,98

М=-4,84+0,92*1,04+0,528*1,12+0,404*0,67+0,892*0,99+0,115*0,75- 0,172*1,08+4,679*0,98-0,327*1,07=2,04

Представим свод расчетов в таблице 21.

Таблица 21

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия АО «Пермалко» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,05

GMI

1,12

AQI

0,67

SGI

1,00

DEPI

0,76

SGAI

1,09

LVGI

1,07

TATA

0,99

М

2,05

Таким образом показатель вуалирования по предприятию АО «Пермалко» на 2018гг. составил 2,05.

6. АО «Кондитерская фабрика «Пермская».

DSRI=(200578/817442)/(248475/786841)=0,77

GMI=(174972)/(168560)=0,96

AQI=(200382-177930)/505195)/(176453-154027)/507840)=1,00

SGI=(817442)/(786841)=1,03

DEPI=(0,12)/(0,15)=0,82

SGAI=(86582+44478)/(81837+46313)=1,02

LVGI=(44478+43912)/(46313+40410)=0,95

TATA=(28017+160805+96389)/505195)/(95415+99054+105296)/507840)=0,30

М=-4,84+0,92*0,77+0,528*0,96+0,404*1,00+0,892*1,03+0,115*0,82- 0,172*1,027+4,679*0,30-0,327*0,951=-1,24

Представим свод расчетов в таблице 22.

Таблица 22

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия АО «Кондитерская фабрика «Пермская» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

0,78

GMI

0,96

AQI

1,01

SGI

1,04

DEPI

0,82

SGAI

1,02

LVGI

0,96

TATA

0,31

М

-1,25

Таким образом показатель вуалирования по предприятию АО «Кондитерская фабрика «Пермская» на 2018гг. составил -1,25.

7. МП ЧЕРДЫНЬ-ХЛЕБ.

DSRI=(372/124151)/(860/115163)=0,40

GMI=(22738)/(17681)=0,77

AQI=(3436-3436)/8731)/(1782-1782)/7058)=0

SGI=(124151)/(115163)=1,07

DEPI=(1,12903225806452)/(0,928170594837261)=1,21

SGAI=(13670+7354)/(9691+6221)=1,32

LVGI=(7354+1714)/(6221+1769)=1,27

TATA=(0+0+3287)/8731)/(0+0+2082)/7058)=0,59

М=-4,84+0,92*0,40+0,528*0,77+0,404*0+0,892*1,07+0,115*1,21-0,172*1,32+4,679*0,59-0,327*1,27=-0,80

Представим свод расчетов в таблице 23.

Таблица 23

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия МП ЧЕРДЫНЬ-ХЛЕБ на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

0,40

GMI

0,78

AQI

0,00

SGI

1,08

DEPI

1,22

SGAI

1,32

LVGI

1,28

TATA

0,60

М

-0,80

Таким образом показатель вуалирования по предприятию МП ЧЕРДЫНЬ-ХЛЕБ на 2018гг. составил -0,80.

8. ОАО «СМК».

DSRI=(30891/55279)/(24570/95048)=2,16

GMI=(-8866)/(-8684)=0,97

AQI=(73996-36203)/140454)/(80767-42974)/143453)=1,02

SGI=(55279)/(95048)=0,58

DEPI=(-0,138141269904938)/(-0,157560385349281)=0,87

SGAI=(0+0)/(0+0)=0

LVGI=(0+-8866)/(0+-8684)=1,07

TATA=(0+0+99440)/140455)/(0+0+94494)/143453)=1,01

М=-4,84+0,92*2,16+0,528*0,97+0,404*1,02+0,892*0,58+0,115*0,87- 0,172*0+4,679*1,01-0,327*1, 797=3,10

Представим свод расчетов в таблице 24.

Таблица 24

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ОАО «СМК» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

2,16

GMI

0,98

AQI

1,02

SGI

0,58

DEPI

0,88

SGAI

0,00

LVGI

1,07

TATA

1,02

М

3,10

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ОАО «СМК» на 2018гг. составил 3,10.

9. ОАО «ХлебПром».

DSRI=(1327702/11402885)/(1217811/12070926)=1,15

GMI=(4865255)/(6167620)=1,26

AQI=(3708357-3164585)/6306710)/(2524076-2387619)/5015224)=3,16

SGI=(11402885)/(12070926)=0,94

DEPI=(0,04)/(0,32)=0,13

SGAI=(3169556+644285)/(2725703+530318)=0

LVGI=(644285+1051414)/(530318+2911599)=1,04

TATA=(2140714+268201+1618409)/6306710)/(1400000+281450+1395110)/5015224)=1,04

М=-4,84+0,92*1,15+0,528*1,26+0,404*3,16+0,892*0,94+0,115*0,13- 0,172*0+4,679*1,04-0,327*1,04=3,59

Представим свод расчетов в таблице 25.

Таблица 25

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ОАО «ХлебПром» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,15

GMI

1,27

AQI

3,17

SGI

0,94

DEPI

0,14

SGAI

0,00

LVGI

1,04

TATA

1,05

М

3,60

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ОАО «ХлебПром» на 2018гг. составил 3,60.

10. ООО «Ашатли-Молоко».

DSRI=(823299/472194)/(435743/482349)=1,93

GMI=(196961)/(171740)=0,87

AQI=(10544-10285)/1218322)/(12318-12058)/682352)=0,55

SGI=(472194)/(482349)=0,97

DEPI=(-0,179895259470856)/(-0,147039310001659)=1,22

SGAI=(2921+82940)/(6690+94693)=0,84

LVGI=(82940+111100)/(94693+70357)=0,96

TATA=(0+312+1187090)/1218322)/(0+343+689472)/682352)=-1,02

М=-4,84+0,92*1,93+0,528*0,87+0,404*0,55+0,892*0,97+0,115*1,22- 0,172*0,841+4,679*-1,02-0,327*0,96=-6,63

Представим свод расчетов в таблице 26.

Таблица 26

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО «Ашатли-Молоко» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,93

GMI

0,87

AQI

0,56

SGI

0,98

DEPI

1,22

SGAI

0,85

LVGI

0,96

TATA

-1,03

М

-6,64

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО «Ашатли-Молоко» на 2018гг. составил -6,64.

11. ООО «Вемол».

DSRI=(69310/1013512)/(101384/1014464)=0,68

GMI=(220720)/(224509)=1,01

AQI=(122166-70272)/283249)/(71094-43169)/235105)=1,54

SGI=(1013512)/(1014464)=0,99

DEPI=(0,04)/(0,62)=0,07

SGAI=(113331+54194)/(111552+48322)=1,04

LVGI=(54194+53195)/(48322+64635)=1,04

TATA=(44867+34054+26735)/283249)/(28300+26699+28914)/235105)=0,94

М=-4,84+0,92*0,68+0,528*1,01+0,404*1,54+0,892*0,99+0,115*0,07- 0,172*1,04+4,679*0,94-0,327*1,04=1,73

Представим свод расчетов в таблице 27.

Таблица 27

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО «Вемол» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

0,68

GMI

1,02

AQI

1,54

SGI

1,00

DEPI

0,07

SGAI

1,05

LVGI

1,05

TATA

0,94

М

1,73

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО «Вемол» на 2018гг. составил 1,73.

12. ООО «ГУБАХАХЛЕБ».

DSRI=(14488/173658)/(13988/177627)=1,05

GMI=(47289)/(48927)=1,03

AQI=(20017-18845)/51047)/(21777-20591)/50511)=0,97

SGI=(173658)/(177627)=0,97

DEPI=(0,143309272626319)/(-0,0847943276188626)=1,69

SGAI=(43621+0)/(44332+0)=0,98

LVGI=(0+3668)/(0+4595)=0,92

TATA=(0+2790+15815)/51047)/(0+3500+16308)/50511)=1,3593

М=-4,84+0,92*1,05+0,528*1,03+0,404*0,97+0,892*0,97+0,115*1,69- 0,172*0,98+4,679*1,35-0,327*0,92=4,02

Представим свод расчетов в таблице 28.

Таблица 28

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО «ГУБАХАХЛЕБ» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,06

GMI

1,03

AQI

0,98

SGI

0,98

DEPI

1,69

SGAI

0,98

LVGI

0,93

TATA

1,36

М

4,03

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО «ГУБАХАХЛЕБ» на 2018гг. составил 4,03.

13. ООО «ДОБРЯНКА-ХЛЕБ».

DSRI=(129654/78805)/(132658/77649)=0,96

GMI=(5782)/(4564)=0,78

AQI=(30423-30423)/166883)/(32761-32761)/173204)=0

SGI=(78805)/(77649)=1,01

DEPI=(0,12)/(0,07)=1,71

SGAI=(0+0)/(0+0)=0

LVGI=(0+5782)/(0+4564)=1,05

TATA=(22597+64500+20886)/166883)/(22597+64871+18793)/173204)=0,89

М=-4,84+0,92*0,96+0,528*0,78+0,404*0+0,892*1,01+0,115*1,71- 0,172*0+4,679*0,89-0,327*1,05=1,42

Представим свод расчетов в таблице 29.

Таблица 29

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО «ДОБРЯНКА-ХЛЕБ» на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

0,96

GMI

0,79

AQI

0,00

SGI

1,01

DEPI

1,72

SGAI

0,00

LVGI

1,05

TATA

0,90

М

1,43

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО «ДОБРЯНКА-ХЛЕБ» на 2018гг. составил 1,43.

14. ООО "КАРАВАЙ".

DSRI=(22217/353260)/(18384/351087)=1,20

GMI=(73729)/(77003)=1,04

AQI=(39773-27949)/90451)/(39560-29315)/95702)=1,22

SGI=(353260)/(351087)=1,00

DEPI=(-0,151789589421602)/(-0,0465973051338905)=3,25

SGAI=(79414+0)/(67616+0)=1,17

LVGI=(0+-5685)/(0+9387)=1,07

TATA=(0+7081+93024)/90451)/(0+7216+91687)/95702)=1,01

М=-4,84+0,92*1,20+0,528*1,04+0,404*1,22+0,892*1,00+0,115*3,25- 0,172*1,17+4,679*1,01-0,327*1,07=2,79

Представим свод расчетов в таблице 30.

Таблица 30

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО "КАРАВАЙ" на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,20

GMI

1,04

AQI

1,22

SGI

1,01

DEPI

3,26

SGAI

1,17

LVGI

1,07

TATA

1,02

М

2,80

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО "КАРАВАЙ" на 2018гг. составил 2,8.

15. ООО "КЗК".

DSRI=(3134/159240)/(4034/169482)=0,82

GMI=(4645)/(37724)=8,12

AQI=(502-495)/9771)/(800-791)/11997)=0,95

SGI=(159240)/(169482)=0,93

DEPI=(0,53)/(0,37)=1,42

SGAI=(0+0)/(24794+1298)=0

LVGI=(0+4645)/(1298+11632)=1,16

TATA=(2561+365+6458)/9771)/(0+3200+6704)/11997)=0,29

М=-4,84+0,92*0,82+0,528*8,12+0,404*0,95+0,892*0,93+0,115*1,42- 0,172*0+4,679*0,29-0,327*1,16=2,57

Представим свод расчетов в таблице 31.

Таблица 31

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО "КЗК" на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

0,83

GMI

8,12

AQI

0,95

SGI

0,94

DEPI

1,42

SGAI

0,00

LVGI

1,16

TATA

0,29

М

2,58

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО "КЗК" на 2018гг. составил 2,58.

16. ООО "Красновишерский хлебокомбинат".

DSRI=(4179/29262)/(4464/33933)=1,08

GMI=(4392)/(3503)=0,79

AQI=(2700-2700)/9091)/(3174-3174)/9718)=0

SGI=(29262)/(33933)=0,86

DEPI=(0,10)/(0,14)=0,72

SGAI=(2799+0)/(2273+0)=1,23

LVGI=(0+1593)/(0+1230)=0,73

TATA=(0+0+1842)/9091)/(0+0+2681)/9718)=1,17

М=-4,84+0,92*1,08+0,528*0,79+0,404*0+0,892*0,86+0,115*0,721- 0,172*1,23+4,679*1,17-0,327*0,73=2,45

Представим свод расчетов в таблице 32.

Таблица 32

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО "Красновишерский хлебокомбинат" на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,09

GMI

0,80

AQI

0,00

SGI

0,86

DEPI

0,72

SGAI

1,23

LVGI

0,73

TATA

1,17

М

2,46

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО "Красновишерский хлебокомбинат" на 2018гг. составил 2,46.

17. ООО Маслозавод "Октябрьский".

DSRI=(565/41837)/(1268/133929)=1,42

GMI=(-5021)/(-1560)=0,31

AQI=(3725-3725)/5512)/(4105-4105)/15266)=0

SGI=(41837)/(133929)=0,31

DEPI=(0,07)/(0,09)=0,81

SGAI=(0+0)/(0+0)=0

LVGI=(0+-5021)/(0+-1560)=2,24

TATA=(0+13958+6194)/5512)/(0+13958+10901)/15266)=1,34

М=-4,84+0,92*1,42+0,528*0,31+0,404*0+0,892*0,31+0,115*0,81- 0,172*0+4,679*1,34-0,327*2,24=2,55

Представим свод расчетов в таблице 33.

Таблица 33

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО Маслозавод "Октябрьский" на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,43

GMI

0,31

AQI

0,00

SGI

0,31

DEPI

0,82

SGAI

0,00

LVGI

2,25

TATA

1,34

М

2,55

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО Маслозавод "Октябрьский" на 2018гг. составил 2,55.

18. ООО "Менделеевский хлеб".

DSRI=(5015/36848)/(1547/20772)=1,82

GMI=(4907)/(20)=0,004

AQI=(7108-7108)/14695)/(3636-3636)/6114)=0

SGI=(36848)/(20772)=1,77

DEPI=(0,25)/(0,95)=0,26

SGAI=(0+0)/(0+0)=0

LVGI=(0+4907)/(0+20)=0,66

TATA=(0+3488+9003)/14695)/(0+3644+4126)/6114)=1,04

М=-4,84+0,92*1,82+0,528*0,004+0,404*0+0,892*1,77+0,115*0,26- 0,172*0+4,679*1,04-0,327*0,66=3,12

Представим свод расчетов в таблице 34.

Таблица 34

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО "Менделеевский хлеб" на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,83

GMI

0,00

AQI

0,00

SGI

1,77

DEPI

0,26

SGAI

0,00

LVGI

0,67

TATA

1,04

М

3,12

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО "Менделеевский хлеб" на 2018гг. составил 3,12.

19. ООО "Молочный комбинат "Русь".

DSRI=(65/0)/(398/64)=0

GMI=(0)/(64)=0

AQI=(3360-3350)/3434)/(3474-3464)/3917)=1,14

SGI=(0)/(64)=0

DEPI=(0,07)/(0,03)=23,42

SGAI=(0+0)/(0+0)=0

LVGI=(0+0)/(0+64)=1,04

TATA=(57162+427+0)/3434)/(57162+5526+323)/3917)=0,06

М=-4,84+0,92*0+0,528*0+0,404*1,14+0,892*0+0,115*23,42- 0,172*0+4,679*0,06-0,327*1,04=-1,72

Представим свод расчетов в таблице 35.

Таблица 35

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО "Молочный комбинат "Русь" на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

0,00

GMI

0,00

AQI

1,14

SGI

0,00

DEPI

23,42

SGAI

0,00

LVGI

1,04

TATA

0,07

М

-1,72

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО "Молочный комбинат "Русь" на 2018гг. составил -1,72.

20. ООО "Нытвенский мясокомбинат".

DSRI=(7624/103707)/(6189/97691)=1,16

GMI=(1434)/(1414)=0,98

AQI=(8120-7903)/23752)/(8547-8547)/20630)=0

SGI=(103707)/(97691)=1,06

DEPI=(0,14)/(0,07)=1,92

SGAI=(1363+0)/(0+0)=0

LVGI=(0+71)/(0+1414)=1,17

TATA=(1020+5655+4384)/23752)/(0+4960+3234)/20630)=1,52

М=-4,84+0,92*1,16+0,528*0,98+0,404*0+0,892*1,06+0,115*1,92- 0,172*0+4,679*1,52-0,327*1,17=4,67

Представим свод расчетов в таблице 36.

Таблица 36

Динамика показателей вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия ООО "Нытвенский мясокомбинат" на 2018гг.

Показатели

2018 г.

DSRI

1,16

GMI

0,99

AQI

0,00

SGI

1,06

DEPI

1,93

SGAI

0,00

LVGI

1,17

TATA

1,53

М

4,67

Таким образом показатель вуалирования по предприятию ООО "Нытвенский мясокомбинат" на 2018гг. составил 4,67.

3.2 Расчет показателей банкротства по ряду предприятий пищевой промышленности Пермского края

Для расчета зависимости показателей вуалирования бухгалтерской отчетности и показателей банкротства рассчитаем показатели банкротства по двадцати предприятиям пищевой промышленности Пермского края.

Одним из показателей вероятности скорого банкротства организации является модель Таффлера[24], который рассчитывается по следующей формуле:

Z=0,53*К1+0,13*К2+0,18*К3+0,16*К4[24]

где:

K1 - Соотношение чистой прибыли и краткосрочных обязательств

K2 - Соотношение оборотных активов с суммой обязательств

K3 - Соотношение краткосрочных обязательств с активами

K4 - Соотношение выручки от реализации с активами[24]

Предполагаемая вероятность банкротства в зависимости от значения Z-счета Таффлера составляет:

0.2 и менее - высокая вероятность банкротства

от 0.2 до 0,3 - средняя вероятность банкротства

от 0,3 и выше - низкая вероятность банкротства

1. АО «Пермский мукомольный завод».

Таблица 37

Прогноз банкротства предприятия АО «Пермский мукомольный завод» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,027

0,014

T2

0,13

0,301

0,039

T3

0,18

0,4067

0,073

T4

0,16

1,29

0,206

Z-счет Таффлера

0,332

Для организации АО «Пермский мукомольный завод» значение Zсчета на 2018 составило 0.332. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

2. АО «Молоко».

Таблица 38

Прогноз банкротства предприятия АО «Молоко» по модели Таффлера за 2018г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,1937

0,103

T2

0,13

16,6638

2,166

T3

0,18

0,0433

0,008

T4

0,16

0,84

0,134

Z-счет Таффлера

2,411

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 2.411. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

3. АО «Покровский хлеб».

Таблица 39

Прогноз банкротства предприятия АО «Покровский хлеб» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,1479

0,078

T2

0,13

1,58

0,755

T3

0,18

0,084

0,015

T4

0,16

1

0,16

Z-счет Таффлера

1,008

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 1.008. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

4. ОАО «Милком».

Таблица 40

Прогноз банкротства предприятия ОАО «Милком» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,087

0,046

T2

0,13

0,5482

0,071

T3

0,18

0,3131

0,056

T4

0,16

01,01,1947

0,235

Z-счет Таффлера

0,408

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.408. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

5. АО «Пермалко».

Таблица 41

Прогноз банкротства предприятия АО «Пермалко» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,0395

0,021

T2

0,13

0,474

0,062

T3

0,18

0,5935

0,107

T4

0,16

0,94

0,15

Z-счет Таффлера

0,34

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.34. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

6. АО «Кондитерская фабрика «Пермская».

Таблица 42

Прогноз банкротства предприятия АО «Кондитерская фабрика «Пермская» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,0224

0,012

T2

0,13

0,1371

0,018

T3

0,18

0,5239

0,094

T4

0,16

1,62

0,259

Z-счет Таффлера

0,383

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.383. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

7. МП ЧЕРДЫНЬ-ХЛЕБ.

Таблица 43

Прогноз банкротства предприятия МП ЧЕРДЫНЬ-ХЛЕБ по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,0535

0,028

T2

0,13

0,6109

0,079

T3

0,18

0,3765

0,068

T4

0,16

14,22

2,275

Z-счет Таффлера

2,45

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 2.45. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

8. ОАО «СМК».

Таблица 44

Прогноз банкротства предприятия ОАО «СМК» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

-0,0566

-0,03

T2

0,13

-0,3317

-0,043

T3

0,18

0,708

0,127

T4

0,16

0,39

0,062

Z-счет Таффлера

0,116

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.116. Это означает, что вероятность банкротства предприятия высокая.

9. ОАО «ХлебПром».

Таблица 45

Прогноз банкротства предприятия ОАО «ХлебПром» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,0844

0,045

T2

0,13

0,1713

0,022

T3

0,18

0,2991

0,054

T4

0,16

1,81

0,29

Z-счет Таффлера

0,411

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.411. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

10. ООО «Ашатли-Молоко».

Таблица 46

Прогноз банкротства предприятия ООО «Ашатли-Молоко» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,007

0,004

T2

0,13

0,0172

0,002

T3

0,18

0,9746

0,175

T4

0,16

0,39

0,062

Z-счет Таффлера

0,243

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.243. Это означает, что вероятность банкротства предприятия средняя.

11. ООО «Вемол».

Таблица 47

Прогноз банкротства предприятия ООО «Вемол» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,1151

0,061

T2

0,13

0,9493

0,123

T3

0,18

0,2146

0,039

T4

0,16

3,58

0,573

Z-счет Таффлера

0,796

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.796. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

12. ООО «ГУБАХАХЛЕБ».

Таблица 48

Прогноз банкротства предприятия ООО «ГУБАХАХЛЕБ» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,0531

0,028

T2

0,13

0,6264

0,081

T3

0,18

0,3645

0,066

T4

0,16

3,4

0,544

Z-счет Таффлера

0,719

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.719. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

13. ООО «ДОБРЯНКА-ХЛЕБ».

Таблица 49

Прогноз банкротства предприятия ООО «ДОБРЯНКА-ХЛЕБ» по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,0271

0,014

T2

0,13

0,473

0,061

T3

0,18

0,5117

0,092

T4

0,16

0,47

0,075

Z-счет Таффлера

0,242

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.242. Это означает, что вероятность банкротства предприятия средняя.

14. ООО "КАРАВАЙ".

Таблица 50

Прогноз банкротства предприятия ООО "КАРАВАЙ" по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

-0,0729

-0,039

T2

0,13

-0,5929

-0,077

T3

0,18

1,1067

0,199

T4

0,16

3,91

0,626

Z-счет Таффлера

0,709

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.709. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

15. ООО "КЗК".

Таблица 51

Прогноз банкротства предприятия ООО "КЗК" по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,191

0,101

T2

0,13

0,2595

0,034

T3

0,18

0,6983

0,126

T4

0,16

16,13

2,608

Z-счет Таффлера

2,869

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 2.869. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

16. ООО "Красновишерский хлебокомбинат".

Таблица 52

Прогноз банкротства предприятия ООО "Красновишерский хлебокомбинат" по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,0236

0,013

T2

0,13

2,4696

0,321

T3

0,18

0,2026

0,036

T4

0,16

3,22

0,515

Z-счет Таффлера

0,885

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.885. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

17. ООО Маслозавод "Октябрьский".

Таблица 53

Прогноз банкротства предприятия ООО Маслозавод "Октябрьский" по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

-0,9131

-0,484

T2

0,13

-1,7455

-0,227

T3

0,18

3,656

0,658

T4

0,16

7,59

1,214

Z-счет Таффлера

1,161

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 1,161. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

18. ООО "Менделеевский хлеб".

Таблица 54

Прогноз банкротства предприятия ООО "Менделеевский хлеб" по модели Таффлера за 2018г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,2111

0,112

T2

0,13

-0,3701

-0,048

T3

0,18

0,85

0,153

T4

0,16

2,51

0,402

Z-счет Таффлера

0,619

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.619. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

19. ООО "Молочный комбинат "Русь".

Таблица 55

Прогноз банкротства предприятия ООО "Молочный комбинат "Русь" по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

1,4383

0,762

T2

0,13

-0,9467

-0,123

T3

0,18

0,1243

0,022

T4

0,16

0

0

Z-счет Таффлера

0,661

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.661. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

20. ООО "Нытвенский мясокомбинат".

Таблица 56

Прогноз банкротства предприятия ООО "Нытвенский мясокомбинат" по модели Таффлера за 2018 г.

Коэффициент

Множитель

Значение

Z-счет

T1

0,53

0,0105

0,006

T2

0,13

0,5057

0,066

T3

0,18

0,4227

0,076

T4

0,16

4,37

0,699

Z-счет Таффлера

0,847

Для организации значение Zсчета на 2018 составило 0.847. Это означает, что вероятность банкротства предприятия низкая.

Таким образом видим, что высокий уровень банкротства выявлен у одной организации ОАО «СМК» при этом показатель вуалирования у предприятия достаточно высокий.

3.3 Оценка взаимосвязи показателей вуалирования отчётности на показатели банкротства предприятий пищевой промышленности

Для выявления наличия связи показателей вуалирования отчётности на показатели банкротства предприятий пищевой промышленности Пермского края, ее характера и направления использовали такие описательные методы как метод приведения параллельных данных и графический метод.

Таблица 57

Зависимость показателей вуалирования отчётности и показателей банкротства ряда предприятий пищевой промышленности

Наименование предприятий

Показатели вуалирования отчетности

Показатели уровня банкротства

ООО «Ашатли-Молоко»

-6,64

0,243

ООО "Молочный комбинат "Русь"

-1,72

0,661

АО «Кондитерская фабрика «Пермская»

-1,25

0,383

МП Чердынь Хлеб

-0,8

2,45

АО «Пермский мукомольный завод»

0,94

0,332

ООО «Добрянка-хлеб»

1,43

0,242

ООО «Вемол»

1,73

0,796

АО «Пермалко»

2,05

0,34

ООО "Красновишерский хлебокомбинат

2,46

0,885

ООО Маслозавод "Октябрьский"

2,55

1,161

ООО "КЗК"

2,58

2,869

ООО "Каравай"

2,8

0,709

АО "Молоко"

3,02

2,411

ОАО "СМК"

3,1

0,116

ООО "Менделеевский хлеб"

3,12

0,619

ОАО" ХлебПром"

3,6

0,411

АО "Покровский хлеб"

3,8

1,008

ООО "Губахахлеб"

4,03

0,719

ООО "Нытвенский мясокомбинат"

4,67

0,847

ОАО "Милком"

12,46

0,408

Рассмотрим результаты приведения параллельных данных зависимости показателей вуалирования отчётности на показатели банкротства ряда предприятий пищевой промышленности в таблице 57.Таблица 57 наглядно демонстрирует, что в основном с увеличением показателя вуалирования отчетности снижается риск банкротства предприятия.

Графический метод используется для наглядного изображения формы связи между изучаемыми признаками (рис. 2).

Рис. 2. Зависимость показателей вуалирования отчётности на показатели банкротства предприятий пищевой промышленности

График, построенный по индивидуальным значениям признаков зависимости показателей вуалирования отчётности на показатели банкротства предприятий пищевой промышленности, указывает на то, что связь носит приблизительно линейный характер.

Уравнение имеет тенденцию к росту и имеет вид:

y = 0,0009x + 0,8786

где y - показатель вуалирования отчетности;

x - показатель уровня банкротства.

Таким образом можно говорить о том, что организации фальсифицируют отчетность для снижения уровня риска банкротства для возможного получения выгоды, к примеру, в виде повышения стоимости акций на рынке и др. Далее для выявления наличия связи показателей вуалирования отчётности на показатели банкротства предприятий пищевой промышленности Пермского края использовали аналитические методы исследования.

Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты и направления связи между двумя признаками. Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции, которые, давая количественную характеристику тесноты связи между признаками, позволяют определить «полезность» факторных признаков при построении уравнения множественной регрессии. Знаки при коэффициентах корреляции характеризуют направление связи между признаками.

Рассмотрим параметры уравнения регрессии.

Выборочные средние.

Выборочные дисперсии:

Среднеквадратическое отклонение

Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу (табл. 58).

Таблица 58

Расчетная таблица

№

x

ln(y)

x2

ln(y)2

x*ln(y)

1

-6,64

-1,415

44,09

2,001

9,394

2

-1,72

-0,414

2,958

0,171

0,712

3

-1,25

-0,96

1,563

0,921

1,2

4

-0,8

0,896

0,64

0,803

-0,717

5

0,94

-1,103

0,884

1,216

-1,036

6

1,43

-1,419

2,045

2,013

-2,029

7

1,73

-0,228

2,993

0,0521

-0,395

8

2,05

-1,079

4,203

1,164

-2,212

9

2,46

-0,122

6,052

0,0149

-0,301

10

2,55

0,149

6,503

0,0223

0,381

11

2,58

1,054

6,656

1,111

2,719

12

2,8

-0,344

7,84

0,118

-0,963

13

3,02

0,88

9,12

0,774

2,658

14

3,1

-2,154

9,61

4,64

-6,678

15

3,12

-0,48

9,734

0,23

-1,497

16

3,6

-0,889

12,96

0,791

-3,201

17

3,8

0,00797

14,44

6,300

0,0303

18

4,03

-0,33

16,241

0,109

-1,329

19

4,67

-0,166

21,809

0,0276

-0,775

20

12,46

-0,896

155,252

0,804

-11,17

Итого

43,93

-9,011

335,591

16,984

-15,209

Среднее значение

2,197

-0,451

16,78

0,849

-0,76

S(x)

3,458

0,804

-

-

-

S(x)2

11,955

0,646

-

-

-

Коэффициент корреляции b можно находить по формуле, не решая систему непосредственно:

или

или

Величина индекса корреляции R находится в границах от 0 до 1. Чем ближе она к единице, тем теснее связь рассматриваемых признаков, тем более надежно уравнение регрессии.

Полученная величина свидетельствует о том, что фактор x не существенно влияет на y

Чаще всего, давая интерпретацию индекса детерминации, его выражают в процентах.

т.е. в 0.68% случаев изменения х приводят к изменению y.

Таким образом приходим к выводу, что в исследуемой ситуации 0,68% общей вариабельности показатель вуалирования отчетности объясняется изменением показателя уровня банкротства.

Выдвинута гипотеза о том, что организации фальсифицируют свою бухгалтерскую отчетность для снижения уровня риска банкротства для возможного получения выгоды, к примеру, в виде повышения стоимости компании и акций на рынке и др.

В связи с тем, что правдивость и реальность баланса привлекательна и для инвесторов, и для партнеров, которые при приобретении акций планируют в будущем получить выгодные дивиденды и, учитывая наличие выявленной взаимосвязи уровня вуалирования отчетности к уровню банкротства рекомендуем при оценке финансового состояния предприятий инвесторами, партнерами и другими заинтересованными лицами рассматривать показатель вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия по уравнению Бениша.

Заключение

В результате изучения теоретических аспектов банкротства предприятий пришли к следующим выводам:

Банкротство предприятия - это такое его финансовое состояние, при котором должник не способен самостоятельно и в срок погасить свои долги и обеспечить нормальную финансово-хозяйственную деятельность предприятия.

Широкую популярность в нашей стране приобрели зарубежные методы диагностики банкротства.

Однако выявили, что по содержанию и набору факторов-признаков модель прогнозирования банкротства Р. Таффлера и Г. Тишоу ближе к российским реалиям, чем, например, модель британского ученого Р. Лиса, в совокупности коэффициенты модели Таффлера дают объективную картину о риске банкротства в будущем и платежеспособности на текущий момент.

Важным фактором является вуалирование, являющееся недостоверным отображением финансового состояния, искажением результатов деятельности компании путем приукрашивания положительных сторон бухгалтерской отчетности.

Фактор вуалирования тесно взаимосвязан с состоянием дебиторской и кредиторской задолженности, поэтому важно его учитывать при оценке вероятности банкротства, которая осуществляется по данным бухгалтерской отчетности.

Целями фальсификации и вуалирования балансов, по мнению Н. Р. Вейцмана, являются: «Преувеличение или преуменьшение результатов хозяйственной деятельности за истекший отчетный период, раздутие суммы собственных капиталов, приукрашивание картины финансового состояния предприятия, скрытие тех или иных особенностей в структуре предприятия».

Анализ вуалирования бухгалтерской отчётности ряда предприятий пищевой промышленности Пермского края по уравнению Бениша показал, что в 99% компаний из выбранных манипулировали бухгалтерской отчетностью.

В заключении анализа вуалирования бухгалтерской отчётности отметили, что совокупность вертикального, горизонтального анализов, а также уравнение Бениша помогают обнаружить вуалирование и фальсификацию отчетности в большинстве случаев.

Но не стоит забывать, что данные способы не являются доказательствами мошенничества, поэтому необходима тщательная проверка и выяснение причин отклонений.

В результате использования описательных методов оценки наличия связи показателей вуалирования отчётности и показателей банкротства предприятий пришли к выводу, что с увеличением показателя вуалирования отчетности снижается риск банкротства предприятия.

График, построенный по индивидуальным значениям признаков зависимости показателей вуалирования отчётности и показателей банкротства ряда предприятий пищевой промышленности, указывает на то, что связь носит приблизительно линейный характер.

В результате использования аналитических методов оценки наличия связи показателей вуалирования отчётности и показателей банкротства предприятий пищевой промышленности Пермского края пришли к выводу, что в исследуемой ситуации 0,68% общей вариабельности показатель вуалирования отчетности объясняется изменением показателя уровня банкротства.

Таким образом выдвинута теория о том, что организации фальсифицируют свою бухгалтерскую отчетность для снижения уровня риска банкротства для возможного получения выгоды, к примеру, в виде повышения стоимости компании и акций на рынке и др.

В связи с тем, что правдивость и реальность баланса привлекательна и для инвесторов, и для партнеров, которые при приобретении акций планируют в будущем получить выгодные дивиденды и в исследовании выявлена взаимосвязь уровня вуалирования отчетности и уровня банкротства рекомендуем при оценке финансового состояния предприятий инвесторами, партнерами и другими заинтересованными лицами рассматривать показатель вуалирования бухгалтерской отчетности предприятия по уравнению Бениша.

Список использованной литературы

Нормативные правовые акты

1. Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 27.12.2019) "О несостоятельности (банкротстве)" // Собрание законодательства РФ. 28.10.2002. № 43. Ст. 4190.

2. Федеральный закон от 06.12.2011 N 402-ФЗ (ред. от 26.07.2019) "О бухгалтерском учете" // Российская газета. № 278. 09.12.2011.

3. Приказ Минфина России от 28.06.2010 N 63н (ред. от 06.04.2015) "Об утверждении Положения по бухгалтерскому учету "Исправление ошибок в бухгалтерском учете и отчетности" (ПБУ 22/2010)" (Зарегистрировано в Минюсте России 30.07.2010 N 18008)// Российская газета. N 174. 06.08.2010.

4. Международный стандарт аудита 520 "Аналитические процедуры" (введен в действие на территории Российской Федерации Приказом Минфина России от 24.10.2016 N 192н) // Официальный интернет-портал правовой информации [Электронный ресурс] URL: http://www.pravo.gov.ru ( дата обращения: 11.11.2019)

5. Письмо ФНС России от 31.07.2019 N БА-4-1/15052 «О контрольных соотношениях для проверки достоверности сведений бухгалтерской отчетности, которые будут находиться в государственном информационном ресурсе бухгалтерской отчетности и формах представляемых в налоговые органы начиная с отчетности за отчетный период 2019 года»// Официальный интернет-портал правовой информации. [Электронный ресурс] URL: http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&ts=97107783105254354758083613&cacheid=B3B5E7A6625FB6879B26206E6CD0BC73&mode=splus&base=LAW&n=331182&rnd=EDF089D58AEA97019FADD84A0B76C48A#1zmest8huya ( дата обращения: 11.11.2019)

Специальная литература

6. Бондарева Я. Ю., Иванисова И. Е. Финансовая устойчивость как фактор обеспечения экономической безопасности предприятия // Кластерные инициативы в формировании прогрессивной структуры национальной экономики. 2016. № 3 (13). С. 103 -107.

7. Батаева П.С. Причины возникновения банкротства организации // В сборнике: Современные исследования в гуманитарных и естественнонаучных отраслях Сборник

8. Гринавцева Е.В., Шарова Т.А. Вуалирование и фальсификация финансовой отчетности: сходство и различие // Экономика, бизнес, инновации. 2018. С. 68-71.

9. Елисеева Ю.В., Исаева Г.В. Признаки, факторы и причины банкротства // В сборнике: Актуальные проблемы агропромышленного комплекса сб. трудов научно-практической конференции преподавателей, аспирантов, магистрантов и студентов Новосибирского ГАУ. 2019. С. 197-200.

10. Кулбужев Т.С. Оценка риска банкротства в системе обеспечения экономической безопасности предприятия // В сборнике: Экономическая безопасность: проблемы, перспективы, тенденции развития Материалы V Международной научно-практической конференции. 2019. С. 563-567.

11. Капин К.Д., Тютрин К.Н. Искажение финансовой отчетности и методы выявления // Прогнозирование инновационного развития национальной экономики в рамках рационального природопользования. 2018. С. 650-657.

12. Медведева Е.И., Сомова Р.С. Пути выявления вуалирования и фальсификации бухгалтерской финансовой отчетности // Актуальные вопросы права, экономики и управления. 2017. C. 137-140.

13. Ольховская О.А. Проблемы вуалирования и фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности // Образовательная система: структурные преобразования и перспективные направления развития научной мысли. 2019. С. 297-300.

14. Панина Е.Б. Анализ влияния себестоимости произведенной продукции на финансовые результаты коммерческой организации / Е.Б. Панина, Е.С. Часовская, Е.И. Якушова // Актуальные вопросы устойчивого развития АПК и сельских территорий: материалы Всероссийской науч.-практ. конференции, посвященной 50-летию со дня образования кафедры экономического анализа, статистики и прикладной математики. - Воронеж: ФГБОУ ВО Воронежский ГАУ, 2018. С. 185-190.

15. Панин С.И., Иманалиева И.И., Романова Ю.В. Использование моделей для оценки вероятности банкротства предприятия // В сборнике: Управление инновационным развитием агропродовольственных систем на национальном и региональном уровнях Материалы международной научно-практической конференции. В 2-х частях. Ответственные за выпуск: Е.В. Закшевская, Т.В. Сабетова. 2019. С. 135-139.

16. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2016. 410 с.

17. Фокина И.В. Гармонизация принципов бухгалтерского и управленческого учета как основа транспарентности финансовой отчетности предприятия // Студенчество России: век XXI. 2019. С. 456-464.

18. Чернышова Е.Р. Фальсификация и вуалирование финансовой отчетности // Проект. 2013. № 17. С. 18-22.

19. Шурыгин В.Н. Индекс Альтмана как метод оценки вероятности банкротства организации // В сборнике: Учетно-аналитическое и правовое обеспечение экономической безопасности организации Материалы Всероссийской студенческой научно-практической конференции. Министерство науки и высшего образования РФ, Воронежский государственный университет, Экономический факультет. 2019. С. 535-539.

20. Махмудова Г. Как обнаружить мошенничество с финансовой отчетностью, используя аналитические методы // Учет и аудит Казахстана. - 2011. [Электронный ресурс]. URL: http://anti-fraud.ru/fsfraud (дата обращения 01.11.2019)

21. Оценка вероятности потенциального банкротсва // Economy. Management. Law URL: https://dekanat.unecon.ru/DOCS/stud_files/307611/%D1%F2%E0%F2%FC%FF_13.pdf

22. Messod D. Beneish (1999) The Detection of Earnings Manipulation, Financial Analysts Journal, 55:5, 24-36

23. Edward I. Altman. Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting The Z-Score and ZETA Models,2000

24. Taffler,R.,& Tisshaw H. (1997). Going,going,gone-four factors which predict. Accountancy, March, 50-54

25. Springate, G.L.V.(1978, January). Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm. Unpublished M.B.A. Research Project, Simon Fraser University

26. Fulmer, J.,J. Moon, T. Gavin and J. Ervin. 1984. A bankruptcy classification model for smoll firms. The Journal of Commercial Bank Lending 66(11): 25-37

27.Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Аваль.(Сибирская финансовая школа).-1998-№ 11-12.-66-73 с.

28. Модель Савицкой прогнозирования банкротства предприятий URL-https://studopedia.net/4_20425_model-savitskoy-prognozirovaniya-bankrotstva-predpriyatiy-apk.html(дата обращения 19.01.2020)

29. Модели банкротства зарубежных предприятий с формулами расчета URL-https://finzz.ru/modeli-bankrotstva-zarubezhnyx-predpriyatij-4-mda-modeli.html (дата обращения 19.01.2020)

30. Модели прогнозирования банкротства предприятия URL- https://finzz.ru/modeli-prognozirovaniya-bankrotstva-rossijskix-predpriyatij-mda-modeli.html (дата обращения 19.01.2020)

Размещено на Allbest.ru

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2025, ООО «Олбест» Все наилучшее для вас