Размещено на http://www.allbest.ru/

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Економічний факультет

Курсова робота на тему:

Дискримінантна модель оцінки фінансового стану підприємств промислової галузі

Київ - 2005

Зміст

фінансовий прогнозування кризовий банкрутство дискримінантний

• Вступ
• Розділ 1. Фінансовий аналіз стану підприємства
• 1.1 Суть та значення фінансового аналізу
• 1.2 Прогнозування кризового фінансового розвитку підприємства
• Розділ 2. Дискримінантний аналіз
• 2.1 Застосування дискримінантного аналізу
• 2.2 Дискримінантні моделі прогнозування банкрутства
• 2.3 Математичний апарат
• Розділ 3. Побудова дискримінантної моделі
• 3.1 Підбір даних
• 3.2 Вибір коефіцієнтів
• 3.3 Створення дискримінантної моделі для окремих кластерів підприємств
• Розділ 4. Аналіз отриманих результатів
• 4.1 Функціонування галузі промисловості та динаміка z-показника
• 4.2 Перспективи застосування та вдосконалення моделі
• Висновки
• Список використаних джерел

Вступ

В умовах ринкових відносин виключно велика роль приділяється аналізу фінансової діяльності підприємства. Це пов'язано з тим, що підприємства набирають самостійності і несуть повну відповідальність за результати своєї виробничо-фінансової діяльності перед співвласниками (акціонерами), робітниками, банком, кредиторами, державою. Фінансовий стан підприємства є найважливішою характеристикою діяльності господарюючого суб'єкта. Стабільний фінансовий стан - це гарантія подальшого ефективного функціонування підприсмства, отримання доходу

Для повноцінного управління підприємством, для стабільності його функціонування, необхідно наперед передбачувати можливий кризовий розвиток, наближення банкротства. Це зумовлено тим, що в даний час досить велика кількість підприємств України знаходиться в скрутному фінансовому становищі. Взаємні неплатежі між господарськими суб'єктами, високі податкові і банківські ставки призводять до того, що підприємства стають неплатоспроможними. Крім того багато фінансових шахраїв для приховання злочинів часто використовують імітацію банкрутства (фіктивне банкрутство). Тому для об'єктивної оцінки фінансового стану підприємства з метою своєчасного виявлення факту їх фінансової неспроможності, а також попередження злочинів, пов'язаних з фіктивним банкрутством, необхідна система науково обґрунтованих моделей. Також такий аналіз необхідний для інвесторів, які планують вкласти кошти у підприємство, для акціонерів, для банків під час видачі кредитів. Використання науково обґрунтованих моделей прогнозування фінансової неспроможності та банкрутства необхідне для ведення раціонального антикризового управління підприємством, допомагає розробити заходи, необхідні для підтримання його успішного функціонування.

Проблема оцінки ефективності діяльності підприємств, зокрема й оцінки ймовірності банкрутства підприємств неодноразово досліджувалась і аналізувалась багатьма вченими світової науки. Дана проблема не є новою, і вже з середини 20-го століття опрацьовується в розвинутих західних країнах. Зараз існує кілька систем аналізу для оцінки фінансового стану підприємств, прогнозування ймовірності їхньої неплатоспроможності та банкрутства. Кожна з них враховує специфіку і особливості економічної системи тієї країни, в якій вони були створені. Одні з найпоширеніших в аналізі є дискримінантні моделі прогнозування. Але, на жаль, в Україні ще не розроблені власні дієві методики прогнозування банкрутства.

Тому метою даної роботи постає задача побудови власної моделі на основі дискримінантного аналізу за фінансовими показниками вибіркової сукупності підприємств промислової галузі. Дана модель відповідатиме вітчизняним умовам економіки, враховуватиме галузеву специфіку і дасть можливість правильно оцінити ймовірність фінансової кризи підприємств та ефективність їхньої діяльності.



Розділ 1. Фінансовий аналіз стану підприємства

1.1 Суть та значення фінансового аналізу

Оцінка фінансового стану підприємства в умовах ринкових відносин особливо важлива для вирішення конкуренції і фінансової стабільності, надійності підприємства як партнера. У значній мірі втрачає значення контроль виконання планів, які регламентують діяльність підприємств, зростає потреба в оцінці фінансового стану та аналізі ліквідності (платоспроможності) підприємства.

Фінансовий аналіз -- це спосіб оцінювання і прогнозування фінансового стану підприємства на підставі його бухгалтерської звітності. Фінансовий стан -- це важлива характеристика економічної діяльності підприємства у зовнішньому середовищі. Він значною мірою визначає конкурентоспроможність підприємства, його потенціал у діловій співпраці, оцінює, якою мірою гарантовані економічні інтереси самого підприємства і його партнерів з фінансових та інших відносин. Фінансовий стан - це результат взаємодії всіх елементів системи фінансових відносин підприємства і тому визначається сукупністю виробничо-господарських факторів. Інформаційною базою для оцінювання фінансового стану підприємства є дані бухгалтерського балансу (форма 1) та додатків до нього (форма 2), статистична та оперативна звітність.

Цілі, з якими здійснюють аналіз та оцінку фінансового стану підприємства, будуть різними у підприємства та кредиторів й інвесторів. Якщо підприємство, як правило, здійснює оцінку свого фінансового стану з метою виявлення резервів підвищення ліквідності, платоспроможності та прибутковості, розробки прогнозів фінансового стану на перспективу чи його оздоровлення, то кредитори й інвестори оцінюють фінансовий стан з метою мінімізації своїх ризиків.

Основними завданнями аналізу фінансового стану підприємства є:

- оцінка динаміки змісту і структури активів, їх стан і рух;

- оцінка динаміки змісту і структури джерел власного і позичкового капіталу, їх стан і рух;

- аналіз абсолютних і відносних показників фінансової стабільності підприємства і оцінка зміни її рівня;

- аналіз платоспроможності підприємства і ліквідності активів його балансу.

Слід відмітити, що фінансовий аналіз підприємства включає велику кількість різних видів оцінок результату його діяльності. Він залежить, перш за все , від поставленої мети: визначення доходності фірми для зрівняння її з аналогічними показниками інших підприємств або оцінка підприємства з точки зору його ринкової вартості. Необхідно розрізняти бухгалтерський і ринковий підхід до даного питання.

Оцінка також залежить і від часу проведення аналізу: в період функціонування або ліквідації підприємства.

Всестороння оцінка фінансового стану підприємства з використанням комплексу аналітичних прийомів, методів і показників дозволяє не тільки реально оцінити фінансове становище підприємства, але й відшукати конкретні шляхи покращення використання фінансових ресурсів підприємства.

Оцінка кризисних факторів фінансового розвитку та прогнозування можливого банкрутства підприємства здійснюється задовго до прояву його явних ознак. Така оцінка та прогнозування являються предметом діагностики банкрутства, яка представляє собою систему цільового фінансового аналізу, спрямованого на виявлення параметрів кризисного розвитку підприємства, які представляють загрозу його банкрутству в майбутньому.

Дослідження фінансового стану підприємства з метою раннього виявлення ознак його кризового розвитку, що викликають можливість банкрутства, є складовою частиною загального фінансового аналізу. Разом з тим, цей блок фінансового аналізу має певні особливості, як по об'єктах, так і по методах його проведення.

Об'єктами спостереження можливого "кризового поля", що реалізує загрозу банкрутства, є в першу чергу показники поточного й перспективного потоку платежів і показники формування чистого грошового потоку по виробничій, інвестиційній і фінансовій діяльності підприємства.

Методи інтегральної оцінки загрози банкрутства, реалізовані у дискримінантних моделях, засновані на комплексному розгляді фінансових показників.

1.2 Прогнозування кризового фінансового розвитку підприємства

Першим застосовувати аналіз співвідношень фінансових коефіцієнтів, як метод фінансового аналізу з метою виявлення можливих ознак кризового розвитку, почав В. Х. Бівер . У своїх дослідженнях він по одному порівнював показники неплатоспроможних фірм із такими ж коефіцієнтами фірм, що нормально працюють, і виявив, що ще задовго до краху різниця між ними разюча. Обидві групи складалися з 79 підприємств і вже за п'ять років до кризи були помітні ознаки, що дозволяли припускати його наближення.

У кожному зі схожих досліджень були дані пропозиції, які з коефіцієнтів варто взяти до уваги і які висновки можна зробити, спостерігаючи за їхніми змінами в часі. Однак, вони не могли визначити ймовірність краху, оскільки спроби вирішити проблему за допомогою лише одного-двох коефіцієнтів часто приводили до фальшивих або суперечливих результатів.

Після порівняльних методів Бівера народжувалося усе більше способів рішення проблеми. Найбільш популярним є дискриминантный аналіз. Починаючи із середини 80-х років, застосовується також метод логістичної регресії - Logit. Поява даних методів у пророкуванні краху обумовлена тим, що в процесі їхнього застосування з'явилася можливість дати відповіді на питання, перед якими традиційні методики були неспроможні, а саме:

· Які фінансові коефіцієнти найбільш важливі в процесі визначення шансів господарської одиниці на крах.

· У яких пропорціях потрібно брати до уваги дані коефіцієнти.

· Яким методом можна виявити дані коефіцієнти і їхні співвідношення один з одним.

Автори моделей дали різні відповіді. У цьому немає нічого дивного, оскільки дослідження проводилися в різний час, у різній ринковій обстановці, на різних вибірках підприємств і різними способами

У процесі аналізу окремих сторін кризового фінансового розвитку підприємства використаються наступні стандартні його методи:

· горизонтальний (трендовий) фінансовий аналіз;

· вертикальний (структурний) фінансовий аналіз;

· порівняльний фінансовий аналіз;

· аналіз фінансових коефіцієнтів, аналіз фінансових ризиків;

· інтегральний фінансовий аналіз, оснований на "Моделі Дюпона".

Розділ 2. Дискримінантний аналіз

2.1 Застосування дискримінантного аналізу

Одним із найважливіших інструментів системи раннього попередження та прогнозування банкрутства підприємств є дискримінантний аналіз. Зміст дискримінантного аналізу полягає в тому, що за допомогою математично-статистичних методів будується функція та розраховується інтегральний показник, на підставі якого можна з достатньою ймовірністю передбачити банкрутство суб'єкта господарювання.

Дискримінантний аналіз базується на емпірично-індуктивному дослідженні фінансових показників великої кількості підприємств, одні з яких збанкрутіли а інші - успішно продовжують свою діяльність. При цьому широко застосовуються елементи економетричного моделювання. Він має дві фази: фазу виведення дискримінантної функції та фазу класифікації (групування об'єктів відповідно до значення інтегрального показника). Отже, головне завдання багатофакторного дискримінантного аналізу в контексті оцінки фінансового стану підприємств зводиться до побудови оптимальної функції (моделі), завдяки якій можна з достатньо високим ступенем ймовірності здійснювати класифікацію аналізованих підприємств за рівнем їх фінансового стану.

У процесі аналізу добирається ряд показників (коефіцієнтів), для кожного з яких визначається питома вага в так званій "дискримінантній функції". Окремі величини характеризують різний вплив показників (змінних) на значення пояснюваної змінної, яка в інтегральному вигляді репрезентує фінансовий стан підприємства. Базовий алгоритм лінійної багатофакторної дискримінантної функції можна представити в такій формі:



Z=a₀+a₁x₁+a₂x₂+a₃x₃+…+a_px_p

де Z - залежна змінна (інтегральний показник фінансового стану підприємства); x₁, x₂,…,x_p - незалежні змінні (проказники) дискримінантної моделі; а1, а2,…,ар - параметри дискримінантної моделі; а₀ - вільний член дискримінантної функції, призначення якого полягає в приведенні критичного значення показника Z (лінії поділу) до заздалегідь визначеної величини, наприклад нуля.

Як і граничне значення вибраних показників, вагомість може коригуватися. Вона залежить від галузі, до якої належить підприємство, загальної економічної та політичної ситуації в країні, рівня інфляції та інших факторів. Залежно від величини інтегрального показника, який є результатом розв'язання дискримінантної функції робиться висновок про належність об'єкта аналізу до групи підприємств-банкрутів, чи до групи таких, що успішно функціонують. Прослідкувавши динаміку інтегрального показника, можна аналізувати діяльність підприємства протягом певного періоду, виявити певні тенденції діяльності.

На сьогоднішній день можна визначити значну кількість методів, які дають можливість прогнозування банкрутства або кризового розвитку підприємств. Одним з цих моделей притаманний фундаментальний підхід, іншим - суто технічне вирішення проблеми.

Фундаментальний підхід заснований на тому, що аналітик збирає й аналізує всю доступну інформацію про підприємство з внутрішніх та зовнішніх по відношенню до підприємства джерел. На підставі зовнішньої інформації оцінюється поточна та перспективна ситуація в галузі, до якої належить дане підприємство, загальний розвиток кон'юнктури тощо. В свою чергу внутрішні джерела інформації та фінансові плани досліджуваного підприємства дають можливість прогнозувати результати його господарської діяльності на найближчий період.

Технічний же підхід ґрунтується на аналізі даних звітності - показників балансу та звіту про прибутки і збитки. Саме цей підхід є найбільш зручним та надійним засобом прогнозування банкрутства при аналізі великої сукупності підприємств, хоча, безумовно, він має значні обмеження щодо достовірності отриманих результатів, оскільки при цьому підході аналізується лише частина показників діяльності підприємств.

2.2 Дискримінантні моделі прогнозування банкрутства

На цей час розроблено велика кількість моделей, розроблених на основі дискримінантного аналізу, оцінки ймовірності банкрутства підприємств. Найпоширенішою є п'ятифакторна модель Альтмана, розроблена у 1968 р. (Edward I. Altman). Індекс кредитоспроможності побудований за допомогою апарата мультиплікативного дискримінантного аналізу (Multiple-discriminant analysis - MDA) і дозволяє в першому наближенні розділити господарські суб'єкти на потенційних банкрутів і небанкрутів.

При побудові індексу Альтман обстежив 66 підприємств, половина яких збанкрутувала в період між 1946 і 1965 р., а половина працювала успішно, і досліджував 22 аналітичних коефіцієнта, що могли бути корисні для прогнозування можливого банкрутства. З цих показників він відібрав п'ять найбільш значимих і побудував багатофакторне регресійне рівняння. Таким чином, індекс Альтмана являє собою функцію від деяких показників, що характеризують економічний потенціал підприємства і результати його роботи за минулий період. У загальному вигляді індекс кредитоспроможності (Z-рахунок) має вигляд:

Z=1,2X1+1,4X2+3,3X3+0,6X4+X5 (1),

де величини Х1 ...Х5 являють собою відношення певних показників діяльності підприємства:

Х1 - оборотний капітал/сума активів;

Х2 - нерозподілений прибуток/сума активів;

Х3 - операційний прибуток/сума активів;

Х4 - ринкова вартість акцій/заборгованість;

Х5 - виторг/сума активів.

Результати чисельних розрахунків по моделі Альтмана показали, що узагальнюючий показник Z може приймати значення в межах [-14, +22], при цьому підприємства, для яких Z>2,99 попадають у число фінансово стійких, підприємства, для яких Z<1,81 є безумовно-неспроможними, а інтервал [1,81-2,99] складає зону невизначеності.

Z-коефіцієнт має загальний серйозний недолік - власне кажучи його можна використовувати лише у відношенні великих компаній, що котують свої акції на біржах, оскільки саме для таких компаній можна одержати об'єктивну ринкову оцінку власного капіталу.

Коефіцієнт Альтмана відноситься до числа найбільш розповсюджених. Однак, при уважному його вивченні видно, що він складений некоректно: член Х1 пов'язаний із кризою управління, Х4 характеризує настання фінансової кризи, у той час як решта показників - економічної. З погляду системного підходу даний показник використовувати недоцільно.

Узагалі, відповідно до цієї формули, підприємства з рентабельністю вище деякої границі стають „занадто сильними". В українських умовах рентабельність окремого підприємства значною мірою піддається небезпеці зовнішніх коливань. Очевидно, ця формула в наших умовах повинна мати менш високі параметри при різних показниках рентабельності.

Модель Спрінгейта була побудована в університеті Симона Фрейзера в 1978 році за допомогою покрокового дискримінантного аналізу методом, що розробив Едуард И. Альтман у 1968 році. При створенні моделі Спрігейт використовував дані 40 підприємств і досяг 92,5 процентної точності пророкування неплатоспроможності на рік уперед, проте з часом цей показник зменшується. Пізніше Бодерас, використовуючи модель Спрінгейта на даних 50 підприємств із середнім балансом у 2,5 мільйони доларів, досяг 88-процентної точності пророкування.

У процесі створення моделі з 19 фінансових коефіцієнтів в остаточному варіанті залишилося тільки чотири.

Z = 1,03*X1 + 3,07*X2 + 0,66*X3 + 0,4*X4 (1.3)

Тут X1 - оборотні активи / загальна вартість активів;

X2 - прибуток до виплат / загальна вартість активів;

X3 - прибуток до виплат / поточні зобов'язання;

X4 - виручка / загальна вартість активів.

Якщо Z < 0,862, то підприємство є потенційним банкрутом.

Британський учений Таффлер (Taffler) запропонував у 1977 р. чотирьохфакторну прогнозну модель, в якій при використанні комп'ютерної техніки на першій стадії обчислюються 80 відношень за даними збанкрутілих і платоспроможних компаній. Потім, використовуючи статистичний метод, відомий як аналіз багатомірного дискримінанта, можна побудувати модель платоспроможності, визначаючи частки співвідношення, що якнайкраще виділяють дві групи компаній і їхні коефіцієнти. Такий вибірковий підрахунок співвідношень є типовим для визначення деяких ключових вимірів діяльності корпорації, таких, як прибутковість, відповідність оборотного капіталу, фінансовий ризик і ліквідність. Поєднуючи ці показники і зводячи їх відповідним чином, модель платоспроможності робить точну картину фінансового стану корпорації. Типова модель для аналізу компаній має вигляд:

Z=0,53*X1+0,13*X2+0,18*X3+0,16*X4 (1.4),

де X1=прибуток до виплат / поточні зобов'язання

X2=поточні активи / зобов'язання

Х3=поточні зобов'язання / загальна вартість активів

X4=відсутність інтервалу кредитування

Якщо Z>0,3, то у фірми хороші довгострокові перспективи.

Відомі також інші моделі, такі як модель Creditmen, універсальна дискримінантна функція, модель R та ін. Усі вони допомагають заздалегідь виявити ознаки кризового розвитку підприємства. Проте, вони найбільш ефективні в тих країнах, де були розроблені. В Україні ж їх застосування може призвести до помилкових результатів, оскількі національні особливості підприємств вносять свої корективи у трактування та значимість певних коефіцієнтів.

2.3 Математичний апарат

Усі розрахунки, необхідні для побудови моделі, здійснено за допомогою Microsoft Excel.

При побудові дискримінантної моделі використовується коваріаційний аналіз залежності коефіцієнтів.

Коваріаційний аналіз (analysis of covariance - ANCOVA) - це спеціальний метод аналізу дисперсій, в якому ефекти однієї чи більше незалежних змінних, виражених в метричній шкалі, видаляють із залежної змінної перед проведенням дисперсійного аналізу.

Результатом коваріаційного аналізу є матриця, розмір якої дорівнює кількості векторів незалежних змінних, на діагоналях якої знаходяться дисперсії відповідних змінних.



Розділ 3. Побудова дискримінантної моделі

3.1 Підбір даних

Базуючись на статистичних даних по підприємствах України за 2002-2003 роки необхідно побудувати дискримінантну модель інтегральної оцінки діяльності промислових підприємств. А також потрібно проаналізувати ефективність діяльності підприємств України у 2003 році на основі динаміки z-показника.

Випадковим чином формуємо сукупність досліджуваних підприємств. У нашому випадку - це майже 150 підприємств України. При цьому відомий в першу чергу баланс, що оформлений за Положенням(Стандарт) Бухгалтерського Обліку 2 [3], та фінансова звітність, що оформлена за П(С)БО 3 [4], даних підприємств.

Типовим недоліком більшості методик прогнозування банкрутства є неврахування галузевих та інших особливостей. Таким чином нашу вибірку формують підприємства лише промислової галузі. Зрозуміло, що значення окремих фінансових показників можна інтерпретувати, абстрагуючись від галузі, до якої належить підприємство. До таких показників належать: коефіцієнт покриття необоротних активів довгостроковим капіталом; коефіцієнт абсолютної ліквідності; проміжний коефіцієнт покриття та ін. Поряд з тим значення окремих показників слід інтерпретувати у прив'язці до галузевої належності підприємства. Йдеться, в першу чергу, про показники, що характеризують структуру капіталу й оборот) та розробка для них індивідуальних дискримінантних моделей дозволяє більш точно оцінити їх фінансовий стан. Інші обов'язкові передумови правильного формування груп (та підгруп) для дискримінантного аналізу можна сформулювати так:

· показники одного підприємства не повинні одночасно фігурувати в різних групах;

· кількість підприємств, що формують одну групу, має перевищувати кількість змінних, включених у дискримінантну функцію.

Всю сукупність обраних підприємств ми ділимо на сім кластерів в залежності від обсягу статутного капіталу:

1. Підприємства зі статутним капіталом до 10 000 грн.

2. Статутний капітал становить від 10 000 до 50 000 грн.

3. 50 000 - 100 000 грн.

4. 100 000 - 500 000 грн.

5. 500 000 - 1 000 000 грн.

6. 1 000 000 - 10 000 000 грн.

7. Статутний капітал перевищує 10 000 000 грн.

Такий підхід дозволить побудувати більш адекватну модель для кожної групи підприємств, за допомогою якої можна буде визначити перелік тих підприємств, що мають найбільшу схильність до банкрутства, і тих, які є стабільними у фінансово-економічному відношенні. Також потрібно реалізувати алгоритм для порівняння й аналізу отриманих результатів.

3.2 Вибір коефіцієнтів

При побудові моделі необхідно, перш за все чітко вибрати перелік коефіцієнтів, які мають найбільший вплив на фінансовий стан підприємства.

З економічної точки зору банкрутство є неспроможністю продовження суб'єктом своєї підприємницької діяльності внаслідок її економічної нерентабельності, безприбутковості. Банкрутство також пов'язане з недостатністю активів у ліквідній формі, неспроможністю юридичної особи -- суб'єкта підприємницької діяльності задовольнити в установлений для нього строк пред'явлені до нього кредиторами вимоги і виконати зобов'язання перед бюджетом.

Проблема полягає в тому, щоб обрати з величезної кількості наявних показників ті, які дозволять зробити кваліфіковані висновки щодо потенційної фінансової спроможності підприємства. Тому для добору необхідних для багатофакторного дискримінантного аналізу фінансових індикаторів використовувались наступні критерії:

1. рівень кореляційного зв'язку (мультиколінеарність) між окремими показниками, які включаються в дискримінанту функцію, має бути мінімальним;

2. кожна із змінних, що включається в дискримінантну функцію, має репрезентувати певну групу показників, які характеризують той чи інший параметр фінансового стану підприємства;

3. значення показників мають істотно коливатися у разі відповідних змін фінансового стану підприємства (тобто вони залежать від групи об'єкта дослідження) і бути максимально наближеними при внутрішньогруповому порівнянні;

4. показники мають відбивати реальний фінансовий стан підприємства (критерій об'єктивності).

У цьому контексті заслуговує також на увагу висунута німецькими економістами гіпотеза, згідно з якою дискримінантна функція має включати максимум 5 - 7 показників .

Успішному застосуванню методології дискримінантного аналізу для прогнозування банкрутства вітчизняних підприємств перешкоджає серйозна проблема, пов'язана з тим, що деякі показники фінансової звітності суб'єктів господарювання є викривленими (проблематика "подвійної бухгалтерії"). Це стосується перш за все показників витрат, прибутковості, рентабельності. Прагнення підприємств приховати реальні доходи від оподаткування призводить до того, що реальні показники не мають нічого спільного з тими, які випливають з фінансової звітності. Саме тому вирішальним критерієм добору системи фінансових показників для здійснення дискримінантного аналізу має бути їх об'єктивність. Слід враховувати ті показники фінансової звітності, значення яких найбільш реальні, тобто ймовірність маніпуляцій якими є мінімальною. Також обрані показники повинні позитивно впливати на зростання показника Z.

Таким чином виведено дискримінантну функцію з 6 змінними. Економічний зміст змінних дискримінантної функції можна сформулювати так:

X₁ - коефіцієнт покриття: оборотні активи / поточні зобов'язання. Характеризує рівень дотримання "золотого правила" фінансування, тобто здатність підприємства забезпечити фінансову рівновагу (отже, платоспроможність);

Х₂ - коефіцієнт фінансової незалежності (автономії): власний капітал / залучений капітал. Належить до групи показників, що характеризують структуру капіталу підприємства, його незалежність від позикових коштів. Показує частку власного капіталу в загальній сумі джерел фінансування. Чим більше у підприємства власних коштів, тим легше йому справлятись з негараздами економіки, і це добре розуміють кредитори підприємства та його керівники. Ось чому останні намагаються збільшувати з року в рік абсолютну суму власного капіталу підприємства. Такі можливості є насамперед у добре функціонуючих підприємств. Вважається, що чим більшим є значення цього показника, тим більш фінансове незалежним є підприємство, проте рекомендовані значення структури капіталу тісно пов'язані з галузевою приналежністю підприємства

Х₃ - рентабельність активів за Cash-flow: Cash Flow / активи. Показує величину чистого грошового потоку (Cash-flow) від операційної та інвестиційної діяльності, який припадає на одиницю активів підприємства

Х₄ - частка оборотних засобів в активах: (оборотні активи - короткострокові зобов'язання) / валюта балансу [4]

Х₅ - прибутковість активів: виручка від реалізації / активи. Показує обсяг виручки, що припадає на одиницю активів.

Х₆ - рентабельність виробництва: чистий прибуток / сумарні витрати. Цей показник є дуже важливим в процесі аналізу фінансового становища. Він свідчить про окупність витрат, тобто який обсяг прибутку припадає на одиницю витрат. Якщо даний показник менший за одиницю, то виробництво є збитковим.

3.3 Створення дискримінантної моделі для окремих кластерів підприємств

Оскільки ми виділили зі сукупності досліджуваних підприємств 7 кластерів ( за статутним капіталом ), то побудову дискримінантної моделі будемо здійснювати для кожного кластера окремо. Схема побудови однакова, тому варто описати її лише для однієї групи підриємств (для решти - аналогічно). Усі дані, необхідні для створення дискримінантної моделі взято у бухгалтерській звітності - №1 "Баланс підприємства" та №2 "Звіт про фінансові результати підприємства" за 2003 рік.

1. До групи підриємств зі статутним капіталом від 50000 до 100000 грн. належить 25 об'єктів. Спочатку розраховуємо обрані фіанансові коефіцієнти для кожного підприємства і формуємо вектори по кожному показнику таким чином:

X₁ = (X_{1 1} , X_{1 2} , … , X_{1 25}),

X₂ = (X_{2 1} , X_{2 2} , … , X_{2 25}),

… ,

X₆ = (X_{6 1} , X_{6 2} , … , X_{6 25}),

де перший індекс відповідає за номер коефіцієнта, а другий - за номер підприємства. Також необхідно розрахувати вектор середніх значень: Х_с= (Х_1с , Х_2с , … , Х_6с), де Х_іс - середнє значення і - го коефіцієнта для даного кластера.

2. Наступним етапом побудови моделі є знаходження дисперсійно - коваріаційної матриці W (6X6) значень незалежних змінних. На головних діагоналях цих матриць знаходяться дисперсії відповідних незалежних змінних (табл. 1).

Таблиця 1

57,67	0	0	0	0	0
141,53	435,66	0	0	0	0
-0,25	-0,62	0,04	0	0	0
1,15	2,11	0,002	0,075	0	0
-2,56	-8,78	-0,06	-0,09	2,58	0
-0,34	1,001	0,026	-0,002	-0,16	0,13

Знайдену матрицю потрібно інвертувати, тобто знайти обернену матрицю W^-1.

3. Перемноживши одержану інвертовану матрицю (W^-1) на вектор середніх значень незалежних змінних (Х_с), дістаємо вектор дискримінантних коефіцієнтів, елементами якого будуть відповідні ненормовані коефіцієнти (табл.2).

Таблиця 2

a1	a2	a3	a4	a5	a6
0,082	0,002	2,847	0,541	0,530	1,765

4. Нормуємо отримані дискримінантні коефіцієнти, використовуючи формулу:

, де

Знайдені таким чином коефіцієнти позначаються як канонічні або нестандартизовані. Саме вони і будуть параметрами дискримінантної моделі:



а1=0,0657, а2=0,0013, а3=2,2789, а4=0,4331, а5=0,4244, а6=1,4126

5. Розраховуємо вільний член дискримінантної функції. Для цього використовуємо формулу:

=

Підставивши відповідні значення, отримаємо а0 = 1,249.

6. Враховуючи знайдені параметри виведена дискримінантна модель інтегральної оцінки фінансового стану набуде такого вигляду:

Z = 0,0657Х₁ + 0,0013Х₂ + 2,2789Х₃ + 0,4331Х₄ + 0,4244Х₅ + 1,4126Х₆ + 1,249

На основі цієї моделі можна знайти інтегральний показник фінансового стану аналізованого підприємства та оцінити ймовірність його банкрутства.

7. Необхідно визначити критерії, за якими буде здійснюватися порівняння показника Z для підприємств даного кластера. Для цього обчислимо скоригований показник Z' для кожного підприємства за формулою:

Z'=(1 - Z/Zmax )100%,

де Zmax - максимальне значення інтегрального показника в групі. У даній групі Zmax = 4,7254.

Таким чином Z' показує, на скільки, у відсотковому виразі дане підприємство наближене до кризового фінансового стану по відношенню до найуспішнішого підприємства в даній групі. Зрозуміло, що у найкращого підприємства цей показник буде рівний нулю. Результати обрахунків наведені в таблиці 3.

Таблиця 3

1	2	3	4	5	6	7	8	9
45,05%	9,86%	59,42%	32,09%	63,35%	26,54%	57,15%	58,31%	55,56%
10	11	12	13	14	15	16	17	18
0,00%	67,06%	61,26%	47,19%	6,85%	59,17%	63,06%	45,97%	42,89%
19	20	21	22	23	24	25
37,03%	70,58%	44,59%	54,03%	62,63%	57,84%	50,68%

Найкращим підприємством серед усіх з групи зі статутним капіталом від 50000 до 100000 грн. є Відкрите акціонерне товариство "Богуславський завод продтоварів".

Розділ 4. Аналіз отриманих результатів

4.1 Функціонування галузі промисловості та динаміка z-показника

Після проведених розрахуків отримані наступні результати:

1 кластер: до 10 000 грн. Виведена дискримінантна функція має вигляд:

Z = 1,762+0,029X₁+0,00089X₂+3,5654X₃+1,914X₄+0,474X₅+4,053X₆.

Таким чином, найвпливовішим показником на фінансовий стан підприємства у даній групі є рентабельність виробництва. Це пояснюється тим, що в дану групу входять невеликі підприємства, в яких визначальним фактором є отриманння максимального прибутку з вкладених коштів.

Zmax = 4, 419. Значення показника Z' наведені у таблиці 4.

Таблиця 4

1	2	3	4	5	6	7
29,068%	54,638%	0,000%	21,142%	8,841%	23,549%	3,914%

Слід зазначити, що найкращим підприємством даної групи є ВАТ "Іссон", а найменш успішним - ВАТ "Дубноремтранссервіс".

Обрахуємо показник Z на основі виведеної моделі для даних по цим підприємствам за 2002 рік. Zmax = 4, 342. Значення показника Z' представлені в таблиці 5.

Таблиця 5

1	2	3	4	5	6	7
34,982%	10,867%	0,000%	10,091%	5,414%	0,551%	0,219%



Отже, максимальне значення інтегрального показника у 2003 році є кращим, ніж у 2002, проте середні значення цього показника становлять 3,528 у 2003 і 3,957 у 2002 роках. Тому можна говорити лише про більш успішну діяльність лише окремих підприємств у 2003 році порівняно з попереднім.

2 кластер: 10 000 - 50 000 грн. Дискримінантна функція для даного кластера має вигляд: Z = 1,559 + 0,006X₁ + 0,01X₂ + 1,65X₃ + 0,39X₄ + 0,94X₅ + 1,82X_6. Як видно з рівняння, у цій групі підприэмств, так само, як і в попередній, найважливішим фактором залишається рентабельність виробництва. Zmax = 5,209. Імовірність погіршення фінансового стану для підприємств представлена в таблиці 6.

Таблиця 6

1	2	3	4	5	6	7	8
6,30%	49,97%	43,80%	26,91%	61,81%	57,41%	55,14%	52,37%

9	10	11	12	13	14	15	16	17
41,23%	52,89%	0,00%	27,08%	1,48%	54,74%	52,34%	40,70%	57,86%

У даній групі підприємств у найкрашому фінансовому становищі знаходиться ВАТ "Приборжавське заводоуправління будматеріалів", а найгіршим підприємством є Відкрите акціонерне товариство "Еко-Дніпро". В цілому по групі середня ймовірність кризового фінансового розвитку складає близько 40%, що означає, що дані обєкти гірші від найкращого в групі майже у два рази по інтегральному показнику Z.

Що стосується порівняння фінансового стану підприємств у даній групі з попереднім періодом, то однозначних висновків зробити не можемо. Хоч Zmax у 2003 є меншим (у 2002 Zmax= 6,2133), проте середнє значення показника зросло з 2,9003 до 3,1192. обчислені Z' для попереднього періоду представлені в таблиці 7.



Таблиця 7

1	2	3	4	5	6	7	8
23,20%	56,51%	60,72%	52,14%	45,67%	61,27%	64,31%	58,50%

9	10	11	12	13	14	15	16	17
58,06%	63,21%	0,00%	52,79%	59,24%	73,63%	57,98%	59,32%	59,90%

3 кластер: 50 000 - 100 000 грн. На прикладі даного кластера була показана схема побудови дискримінантної моделі. Можна нагадати виведену дискримінантну функцію:

Z = 1,249 + 0,066Х₁ + 0,0013Х₂ + 2,279Х₃ + 0,433Х₄ + 0,424Х₅ + 1,413Х₆

У цій групі підприємств най вагомішим в оцінці фінансового стану є показник рентабельності активів за Cash-flow. Zmax = 4,725 у 2003, тоді як у минулому році - 6,479. В даному випадку це свідчить про погіршення фінансового становища у даній групі підприємств, що доводить також зменшення середнього значення Z з 2,649 до 2,499 у 2003 році. 4 кластер: 100 000 - 500 000 грн. Виведена дискримінантна функція:

Z = 1,689 + 0,066Х₁ + 0,0046Х₂ + 1,913Х₃ + 0,098Х₄ + 0,481Х₅ + 4,002Х₆

Оскільки ця група налічує найбільшу кількість підприємств, то для нагляднішого порівняння зобразимо результати обрахунків показника Z' у 2002 та 2003 роках у вигляді гістограми.



Гістограма 1

Zmax у 2003 перевищило даний показник за попередній рік (7,417 та 7,067), середнє значення Z' у 2003 році також вище, ніж у попередньому (3,34 та 3,38). Отже, підприємства даного кластера покращили у 2003 році своє фінансове становище і стали більш привабливими для інвесторів.

5 кластер: 500 000 - 1 000 000 грн. Для даного кластера інтегральний показник обчислюється за формулою:

Z = 1,953 + 0,375Х₁ + 0,041Х₂ + 9,023Х₃ + 1,109Х₄ + 0,416Х₅ + 2,907Х₆

Першочергова вага у передбачуванні банкрутства та оцінці фінансового становища належить показнику рентабельності активів за Cash-flow. Zmax = 6,095. Обчислення імовірності фінансової кризи зображено на гістограмі 2. З даного зображення можна однозначно стверждувати, що імовірність настання банкрутства на підприємствах значно зменшилась у 2003 році відносно до попереднього періоду. Проте, це не свідчить про абсолютне, а лише про відносне покращення їхньої діяльності щодо найкращого підприємства. Адже значення Zmax = 10,897 у 2002 році значно перевищує максимальне значення даного показника у наступному році. Слід також зазначити, що найкращим у 2002 році у групі стало Відкрите акціонерне товариство "Ужгородський фурнітурний завод" (воно і показало такий високий рівень показника Z у даному періоді), а у 2003 році ініціативу лідера перейняло на себе Відкрите акціонерне товариство "Одеський завод інженерного устаткування".

Гістограма 2

6 кластер: 1 000 000 - 10 000 000 грн. Знайдена дискримінантна функція для оцінки фінансового стану представлена так: Z = 2,332 + 0,059Х₁ + 0,0044Х₂ + 12,664Х₃ + 0,874Х₄ + 0,697Х₅ + 7,962Х₆. Для цієї групи підприємств, як і в попередньому випадку, найважливішим для оцінки фінансового стану є рентабельність активів за Cash-flow, тоді як найменш значимим виявився показник фінансової незалежності. Це можна пояснити тим, що великі підприємства залучають значні інвестиції і це не завжди означає погіршення фінансового стану даного підприємства.

У даному кластері Zmax = 6,486. Значення Z' наведені у таблиці 8.

Таблиця 8

1	2	3	4	5	6	7	8
43,57%	46,09%	31,81%	41,40%	34,60%	11,69%	11,69%	36,27%
9	10	11	12	13	14	15	16
46,90%	31,60%	48,96%	23,74%	47,72%	28,51%	44,06%	0,00%

Середня імовірність настання кризи становить 33%, що є досить хорошим результатом. Найкращим виявилось ВАТ "Завод залізобетонних виробів і дорожно-будівельних матеріалів", найменш успішне в дпній групі ВАТ "Завод "Вимпел"". У 2002 році Zmax = 14,57, що є одним з найбільших показників не лише по групі, а й по усій вибірці. Такий результат показало ВАТ "Одеська фабрика нетканих матеріалів". Оскільки Zmax є великим, то і імовірності кризи підприємств відносно цього лідера також будуть високими. Розрахунок Z' наведений у таблиці 9.

Таблиця 9

1	2	3	4	5	6	7	8
57,91%	73,80%	64,88%	76,04%	72,58%	61,91%	61,91%	0,00%
9	10	11	12	13	14	15	16
67,75%	68,31%	74,45%	56,48%	45,35%	78,46%	63,37%	64,03%

Порівнюючи 2003 та 2002 роки слід зазначити, що не лише зменшився максимальний показник Z, а й середній (5,58 у 2002 та 4,34 у 2003). Тому діяльність даної групи підприємств стала менш успішною, і необхідно вжити певні заходи щодо стабілізації фінансового становища.

7 кластер: більше 10 000 000 грн. Формула для обчислення показника Z має вигляд:

Z = 5,448 + 0,845Х₁ + 0,118Х₂ + 4,842Х₃ + 1,428Х₄ + 0,755Х₅ + 0,183Х₆

Так як найвпливовіший на фінансовий стан показник залишається таким самим як в попередньму кластері (рентабельність активів за Cash-flow), і найменш значимий теж - показник фінансової незалежності, то можна зробити висновок, що значимість даних показників залежить від розміру підприємства, і для усіх великих підприємств промислової галузі буде зберігатися така тенденція. У даній групі Zmax = 10,047. Незважаючи на досить високе значення цього показника, середня по групі ймовірність кризи на підприємстві досягає лише 20%. Це свідчить про успішну діяльність підприємств даного кластера. Найкращим підприємством у цій групі стало ВАТ "Дніпропетровський тепловозоремонтний завод". В таблиці 10 наведені значення Z'.

Таблиця 10

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
34,5%	0,0%	22,7%	17,9%	19,1%	25,0%	23,1%	20,2%	30,8%	25,6%

У попередньому році Zmax становило лише 8,99, а значення імовірностей настання кризи можна побачити з таблиці 11.

Таблиця 11

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
11,2%	0,0%	22,3%	7,4%	6,6%	17,9%	7,3%	1,8%	12,7%	23,1%

Для порівняння динаміки середнього значення показника за два роки, а також для наочного аналізу зміни імовірності настання кризи на підприємстві, зобразимо ці дані по всіх кластерах у вигляді двох гістограм.

Гістограма 3



Гістограма 4

Перспективи застосування та вдосконалення моделі

У перспективі викладений методологічний підхід можна використати:

· банківський сектор - при оцінці платоспроможності позичальників, зокрема НБУ, - для прийняття рішень щодо рефінансування комерційних банків під заставу векселів та облігацій підприємств;

· страхові компанії - у разі страхування предметів застави, які є кредитним забезпеченням, страхування від простоїв виробництва внаслідок страхової події, страхування комерційних кредитів, здійснення інвестиційної діяльності тощо;

· державні фінансові органи - при оцінці підприємств у разі прийняття рішення щодо надання державних гарантій підприємствам чи їх кредитування;

· суб'єкти господарювання - в разі прийняття рішення щодо надання комерційних позик партнерам;

· інвестори, власники підприємств - для моніторингу фінансового стану суб'єктів господарювання.

Крім цього, зазначений підхід є доцільним для контролінгових служб підприємства при розбудові ефективної системи раннього запобігання фінансовій кризі.

Коректність моделі можна поліпшити, розглядаючи більшу кількість підприємств та кластеризуючи їх не лише за статутним капіталом, а й за іншими ознаками.

Також результати аналізу можна перевірити, застосовуючи побудовану модель до збанкрутілих підприємств, що дозволить порівняти величину Z - показника збанкрутілих та нормально функціонуючих підприємств.

Висновки

Дана робота є спробою побудувати певну дискримінантну модель, яка була б адаптована до специфіки української економіки, враховувала галузеві особливості. В результаті побудови було виведено сім дискримінантних функцій, що відповідають певній групі підприємств. Таким чином було враховано також розмір статутного капіталу, що, в першу чергу, впливає на коефіцієнти моделі.

Побудована модель оцінки фінансового стану дозволяє:

1. Цілісно проаналізувати стан підприємств, прослідкувати тенденції розвитку як окремого підприємства, так і галузі в цілому.

2. Вчасно попередити можливість кризового розвитку та прийняти відповідні управлінські рішення.

3. Проранжувати підприємства на більш та менш успішні. Це значною мірою полегшить інвесторам вибір обєкта інвестування, а також зменшить їхні ризики щодо вкладених коштів.

4. Визначити, які з фінансових показників є більш та менш впливовими на оцінку фінансового стану підприємства.

Також дану модель можна широко використовувати для опрацювання методики оцінки кредитоспроможності позичальника, інвестиційної привабливості підприємств, їх санаційної спроможності (в тому числі в рамках санаційного аудиту) тощо.

Необхідно зауважити також, що даний спосіб аналізу є універсальний, тобто модель можна використовувати в різних сферах нашого життя. Проте, для створення моделі, яка давала б найбільш точні результати, перешкоджає серйозна проблема. Мається на увазі прагнення підприємств приховати реальні доходи від оподаткування, що призводить до того, що реальні показники не мають нічого спільного з тими, які випливають з фінансової звітності. Тому слід враховувати ті показники фінансової звітності, значення яких найбільш реальні, що значно ускладнює побудову моделі.

Не дивлячись на це, результати виконання курсової роботи є важливими для проведення фінансового аналізу підприємств. На жаль, в Україні ще не розроблені досконалі та ефективні моделі прогнозування кризового розвитку та банкрутства, тому дана проблема є актуальною для подальшого поглибленого дослідження.

Список використаних джерел

1. Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 2 „Баланс" від 21 червня 1999 р. із змінами і доповненнями, внесеними наказами Міністерства фінансів України.

2. Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 3 „Звіт про фінансові результати" від 21 червня 1999 р. із змінами і доповненнями, внесеними наказами Міністерства фінансів України.

3. Нахаба М.П., Шегда А.В. Економіка підприємства: Навчальний посібник. - К.,2002.

4. Верхогляд В., Коваленко А. Баланс как "зеркало" предприятия. // Баланс. - 2002. - №11(396). - с 43-53.

5. Парена В.А., Долгалев И.А. К вопросу о прогнозировании финансового состояния предприятия. - Аналитический банковский журнал, 2002, №3.

6. Мних Є.В., Буpяк П.Ю. Економічний аналіз на промисловому підприємстві - Львів: Світ, 1998.- 206с.

7. Шегда А.В., Литвиненко Т.М., Нахаба М.П. Економіка підприємства: Навчальний посібник. - К.: "Знання-Прес", 2002.

8. Покропивний С.Ф., Грещак М.Г., Колот В.М. та ін. Економіка підприємства: Структурно-логічний навч. посібник. - К.: КНЕУ, 2001.

9. Поддєрьогіна А.М. Фінанси підприємств. - К.: 1998.

10. Терещенко О.О. Фінансова санація та банкрутство підприємств: Навчальний посібник. - К.: КНЕУ, 2000.

11. Терещенко О.О. Дискримінантна модель інтегральної оцінки фінансового стану підприємства. - Економіка України №8, 2003, ст.38

12. www.istok.com

13. www.optim.ru

14. www.cfin.ru

Размещено на Allbest.ru