Совершенствования системы планирования на примере предприятия ООО "Хлебсервис"

Первый этап анализа временных рядов -- построение графика данных.

Рисунок 7 Динамика объема продаж ООО «Хлебсервис»

за 2013-2015 гг.

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем -- сезонные компоненты. Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем -- сезонные компоненты. Временной ряд можно использовать для прогнозирования с помощью адаптивных и мультипликативных моделей.

Адаптивные модели прогнозирования - это модели дисконтирования данных, способные быстро приспосабливать свою структуру и параметры к изменению условий. Инструментом прогноза в адаптивных моделях, как и в кривых роста, является математическая модель с единственным фактором «время». Для построения прогноза будем использовать метод Хольта. Этот метод получил широкое применении главным образом для экономических показателей торгового процесса. Метод Хольта используется для прогнозирования величины выручки в супермаркетах.

Общий вид модели Хольта-Уинтерса:

.

Для оценки начальных значений а0 и а1 применим линейную модель к первым 8 значениям Y(t) из таблицы 1. Линейная модель имеет вид: Y(t) = a0 + a1*t. Коэффициенты линейного уравнения а0 и а1 можно определить по формулам:

где и - это средние значения моментов наблюдения и уровней ряда соответственно.

Но в нашем случае воспользуемся расчетами в ПП MS Office Excel. Надстройка Анализ данных --> Регрессия.

Рисунок 8 Расчеты в Excel

Уравнение с учетом полученных коэффициентов имеет вид Y(t) = 9201795,076 + 1650411,168*t. Из этого уравнения находим расчетные значения Yрасч(t) и сопоставляем их с фактическими значениями.

Такое сопоставление позволяет оценить приближенные значения коэффициентов сезонности кварталов F(-3), F(-2), F(-1) и F Эти значения необходимы для расчета коэффициентов сезонности первого года F, F, F, F и других параметров модели Хольта -Уинтерса.

Находим начальные оценки параметров (a0; a1) и мультипликативных индексов (F(0,1); F(0,2); F(0,3); F(0,4)) по первым восьми значениям признака.

F(0,1) = 0,622; F(0,2) = 0,654; F(0,3) = 0,682; F(0,4) = 0,705. Оценив значения а0 и а1, а также F(0,1), F(0,2), F(0,3), F(0,4) перейдем к построению адаптивной модели Хольта Уинтерса.

Рассчитаем значения Ypасч(t), a0(t), а1(t), F(t) для t=1 значения параметров сглаживания б1=0,3, б2=0,6, б3=0,3 по следующим формулам:

Из расчетов получаем значения параметров для последнего квартала 2015 года а0 = 38788844,881; а1 = 1642166,884. Тогда модель Хольта-Уинтерса будет иметь вид Y(t) = [38788844,881 + 1642166,884*k] * F(t-a).

Построим точечный прогноз на 4 шага вперед, то есть на 1 год. Рассчитав значения а0 и а1, определим значения Yпрог для t = 13, t = 14, t = 15, t = 16 по формуле:

Yпрог = Y (12+1) = [a0 + 1*a1]* F(12+1-4) = 22826984,44

Yпрог = Y (12+2) = [a0 + 2*a1 ]* F (12+2-4) = 28538136,06

Yпрог = Y (12+3) = [a0 + 3*a1 ]* F (12+3-4) = 31994076,32

Yпрог = Y (12+4) = [a0 + 4*a1 12)]* F (12+4-4) = 35823606,81

Отразим на графике фактические, расчетные и прогнозные данные.

Рисунок 9 Сопоставление фактических, расчетных и прогнозных данных

Таким образом, с применением адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса для прогнозирования временного ряда мы получили прогноз, что объем продаж ООО «Хлебсервис» на конец 2016 года составит 22826984,44 + 28538136,06 + 31994076,32 + 35823606,81 = 119182803,663 тыс. руб.

3.2 Прогнозирование финансового состояния

В условиях значительной самостоятельности хозяйствующих субъектов в осуществлении своей производственно-финансовой деятельности особую важность приобретает оценка финансового состояния, инвестиционной привлекательности предприятий, надежности их партнеров. В таких ситуациях практически значимым становится анализ финансовой устойчивости и платежеспособности организации. На нынешнем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение.

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели.

Согласно действующему Российскому законодательству, несостоятельность (банкротство) - признанная арбитражным судом или объявленная должником неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. На нынешнем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Рассмотрим наиболее популярные способы оценки близости предприятия к банкротству.

Расчет комплексного показателя.

Z-счет Альтмана

Известны двухфакторная, пятифакторная и семифакторная модели прогнозирования банкротства компаний, разработанные американскими специалистами во главе с Э.Альтманом.

Двухфакторная модель:

При прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, чем больше коэффициент текущей ликвидности и меньше коэффициент финансовой зависимости. Для компаний, у которых Z=0, вероятность банкротства = 50%. Если Z<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.

Пятифакторная модель:

,

где

=(Оборотный капитал/Активы),

= (Нераспределенная прибыль/Активы),

= (Прибыль до выплаты процентов и налогов/Активы),

= (Собственный капитал по рыночной стоимости/Заемный капитал),

= Объем продаж/Активы.

Семифакторная модель Э.Альтмана включает следующие показатели: рентабельность активов, динамика прибыли, коэффициент покрытия процентов прибылью, кумулятивная прибыльность, коэффициент покрытия (текущей ликвидности), коэффициент автономии, совокупные активы. Однако применение этой модели затруднено из-за сложности получения информации внешними пользователями.

В целом, критическое значение Z следует воспринимать как сигнал опасности, анализировать причины неудовлетворительного положения и устранять их.

Коэффициент У.Бивера - это отношение величины денежного потока предприятия к общей величине задолженности.

Коэффициент Чессера позволяет оценить не только вероятность риска банкротства, но и вероятность невыполнения обязательств по погашению задолженности по кредитам. Чем ближе значение данного показателя к нулю, тем устойчивее финансовое состояние анализируемого предприятия.

Модели прогнозирования финансовой устойчивости и банкротства могут применяться как для внутренних целей предприятия, так и анализа их бизнес-рисков деловыми партнерами - коммерческими банками, инвестиционными компаниями, поставщиками и пр. Вместе с тем, будучи полезным инструментом, диагностика банкротства на базе факторных моделей имеет ряд недостатков:

· Подобные модели не позволяют оценить причины попадания предприятия в «зону неплатежеспособности»;

· Нормативное содержание коэффициентов, используемых для рейтинговой оценки, не учитывает отраслевых особенностей предприятий;

· Для разных стран, отраслей коэффициенты при показателях моделей (константы) будут отличаться.

Воспользуемся счетом Альтмана для оценки близости предприятия к банкротству.

Z = 1,2*Х1 + 1,4*Х2 + 3,3*Х3 + 0,6*Х4 + 0,99*Х5

Х1 - оборотный капитал / активы

Х2 - нераспределенная прибыль / активы

Х3 - прибыль до выплаты процентов и налогов / активы

Х4 - собственный капитал / заемный капитал

Х5 - выручка от продаж / активы

Рассчитаем необходимые коэффициенты:

К12007 = 20007469 / 26235591 = 0,762

К12008 = 21361824 / 58392055 = 0,366

К12009 = 25128828 / 61781285 = 0,407

К22007 = 2698930 / 26235591 = 0,103

К22008 = 1359895 / 58392055 = 0,023

К22009 = 849309 / 61781285 = 0,014

К32007 = 3391861 / 26235591 = 0,129

К32008 = 1410529 / 42856 = 2,225

К32009 = 282883 / 61781285 = 0,004

К42007 = 142625 / 5861146 = 0,024

К42008 = 142625 / 27862580 = 0,005

К42009 = 142625 / 26726086 = 0,005

К52007 = 53063261 / 26235591 = 2,022

К52008 = 88568993 / 58392055 = 1,516

К52009 = 97521358 / 61781285 = 1,578

Z-счет Альтмана на конец 2007 года:

1,2*0,762 + 1,4*0,103 + 3,3*0,129 + 0,6*0,024 +0,99*2,022 = 0,914 + 0,144 + 0,426 + 0,014 + 2,002 = 3,5

Z-счет Альтмана на конец 2008 года:

1,2*0,366 + 1,4*0,023 + 3,3*2,225 + 0,6*0,005 + 0,99*1,516 = 0,439 + 0,032 + 7,342 + 0,003 + 1,500 = 9,316

Z-счет Альтмана на конец 2009 года:

1,2*0,407 + 1,4*0,014 + 3,3*0,004 + 0,6*0,005 + 0,9*1,578 = 0,488 + 0,019 + 0,013 + 0,003 + 1,420 = 1,943

Полученные значения сравниваются с данными таблицы:

Из проделанных расчетов следует, что вероятность банкротства у предприятия очень низкая.

Диагностика финансово-экономических факторов, приводящих предприятия к банкротству, может осуществляться различными методами: аналитическим (основан на операциях со статистическими данными, проведении диагностических исследований бесконтактными методами с помощью статистической информации, использовании методов комплексного анализа); экспертным (основан на обобщении оценок и информации, данной экспертами, использовании экспертных опросов); методами линейного и динамического программирования (для определения лучшей комбинации ресурсов), а также использованием имитационных моделей.

Распоряжением ФУДН -- федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) предприятий -- от 12.08.94 г. № 31-р (в редакции распоряжения ФУДН при Госкомимуществе РФ от 12.09.94 г. № 56-р) утверждены «Методические положения по оценке финансового состояния предприятий». Данное распоряжение относилось только к предприятиям, находящимся в государственной собственности. Поскольку для других предприятий не было никаких официальных методических рекомендаций, они также руководствовались этим документом. В 2001 году был издан приказ Федеральной Службы России по финансовому оздоровлению и банкротству от 23 января 2001 г. № 16 «Об утверждении методических указаний по проведению анализа финансового состояния организаций», однако в этих документах не указаны пределы количественных оценок финансового предкризисного состояния предприятия, поэтому до сих пор предприятия руководствуются в своей деятельности распоряжением от 12.08.94 г. № 31-р, в котором Федеральное управление по делам о несостоятельности ввело в практику оценки финансового состояния предприятия три показателя.

Коэффициент текущей ликвидности (КТЛк) на конец отчетного периода с нормативным значением не менее 2 определяется как отношение суммы всех оборотных активов к краткосрочной задолженности:

КТЛк = Аоб / Пкср ? 2

где Аоб - оборотные активы (из бухгалтерского баланса строка 290, итог раздела II «Оборотные активы»); Пкср - краткосрочная задолженность (из бухгалтерского баланса сумма строк 610 + 620 + 660).

Коэффициент обеспеченности собственными средствами (КОС) с нормативным значением не менее 0,1. Этот коэффициент исчисляется по формуле:

КОС = Пс/об / Аоб ? 0,1

где Пс/об - собственный оборотный капитал; Пс/об = Ксоб - Ав/об - капитал собственный (из бухгалтерского баланса итог раздела III «Капитал и резервы», строка 490); Ав/об - внеоборотные активы (из бухгалтерского баланса итог раздела I «Внеоборотные активы», строка 190).

Сопоставляя формулы коэффициентов текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами можно обнаружить тесную связь:

Аоб = КТЛк * Пкср,

Аоб = Пкср + Пс/об, если Пдср ? 0,

Пс/об = Аоб - Пкср,

КОС = (Аоб - Пкср) / Аоб = 1 - Пкср/Аоб = 1 - 1/КТЛк

Данное равенство непосредственно вытекает из структуры бухгалтерского баланса: стоимость оборотных активов (АОб) представляет собой сумму собственного оборотного капитала (ПС/Об) и краткосрочного заемного капитала (Пкср), при условии, что долгосрочные заемные средства (Пдср) ничтожно малы и ими можно пренебречь.

Коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности (КВП) с нормативным значением не ниже 1:

Считается, что предприятие, не имеющее удовлетворительного значения одного из двух коэффициентов - текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами, может восстановить платежеспособность через 6 месяцев, что прогнозируется с помощью экстраполяции наметившейся тенденции за отчетный период: в числителе дроби в скобках помещается разность значений коэффициента текущей ликвидности на конец отчетного периода (КТЛк) и на начало периода (КТЛн), которая взвешивается с коэффициентом по доле месяцев в полугодовом прогнозируемом периоде.

Таблица 13