Анализ зоны безопасности предприятия

Приведенные графики и аналитические расчеты показывают, что безубыточный объем продаж и зона безопасности зависят от суммы постоянных и переменных затрат, а также от уровня цен на продук­цию. При повышении цен нужно меньше реализовать продукции, чтобы получить необходимую сумму выручки для компенсации постоянных издержек предприятия, и наоборот, при снижении уровня цен безубыточный объем реализации возрастает. Увеличение же удель­ных переменных и постоянных затрат повышает порог рентабельно­сти и уменьшает зону безопасности.

Поэтому каждое предприятие стремится к сокращению постоян­ных издержек. Оптимальным считается такой план, который позво­ляет снизить долю постоянных затрат на единицу продукции, умень­шить безубыточный объем продаж и увеличить зону безопасности.

Для факторного анализа зоны безопасности предприятия можно использовать следующую модель:

Деление затрат на постоянные и переменные и использование категории маржинального дохода позволяет не только определить безубыточный объем продаж, зону безопасности и сумму прибыли по отчетным данным, но и прогнозировать уровень этих показателей на перспективу.

С помощью маржинального анализа можно установить критический уровень не только объема продаж, но и суммы постоянных зат­рат, а также цены при заданном значении остальных факторов.

Критический уровень постоянных затрат при заданном уровне маржи покрытия и объема продаж рассчитывается следующим об­разом:

Суть этого расчета состоит в том, чтобы определить максимально допустимую величину постоянных расходов, которая покрывается маржинальной прибылью при заданном объеме продаж, цены и уровня переменных затрат на единицу продукции. Если постоянные за­траты превысят этот уровень, то предприятие будет убыточным.

Критический уровень переменных затрат на единицу продукции (b)при заданном объеме продаж (VРП), цене (р) и сумме постоянных затрат (А) определяется следующим образом:

Критический уровень цены (р_кр) определяется из заданного объе­ма реализации и уровня постоянных и переменных затрат:

Основываясь на функциональной взаимосвязи затрат, объема продаж и прибыли, можно рассчитатьобъем реализации продукции, который дает одинаковую прибыль по различным вариантам управлен­ческих решений (различным вариантам оборудования, технологии, цен, структуры производства и т.д.).

Если сумму прибыли представить в виде формулы:

где неизвестной величиной является объем продаж в натуре (VРП), и приравнять прибыль по одному варианту к прибыли по второму ва­рианту

то объем продаж можно найти следующим образом:

23.Комплексный финансовый анализ неплатежеспособных организаций. Критерии оценки потенциального бакнротства организации

Основные методы диагностики, их положительные сто­роны и недостатки.

Для диагностики вероятности банкротства исполь­зуется несколько подходов, основанных на применении:

а) анализа обширной системы критериев и признаков;

б) ограниченного круга показателей;

в) интегральных показателей, рассчитанных с помощью: скоринговых моделей; многомерного рейтингового анализа; мультипликативного дискриминантного анализа и других.

Признаки банкротства при многокритериальном подходе в со­ответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практи­ки аудирования (Великобритания) обычно делят на две группы.

К первой группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкрот­ства в недалеком будущем:

повторяющиеся существенные потери в основной деятельно­сти, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокра­щении объемов продаж и хронической убыточности;

наличие хронически просроченной кредиторской идебитор­ской задолженности;

низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция их к снижению;

увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;

дефицит собственного оборотного капитала;

систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;

наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;

использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;

неблагоприятные изменения в портфеле заказов;

падение рыночной стоимости акций предприятия;

снижение производственного потенциала и т.д.

Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные зна­чения которых не дают основания рассматривать текущее фи­нансовое состояние как критическое, но сигнализируют о воз­можности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. К ним относятся:

чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;

потеря ключевых контрагентов;

недооценка обновления техники и технологии;

потеря опытных сотрудников аппарата управления;

вынужденные простои, неритмичная работа;

неэффективные долгосрочные соглашения;

недостаточность капитальных вложений и т.д.

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный под­ходы, а к недостаткам — более высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, ин­формативный характер рассчитанных показателей, субъектив­ность прогнозного решения.

Этот подход нами использован в параграфе 25.3 при ком­плексной оценке финансового состояния анализируемого пред­приятия, в результате чего установлено, что данное предприятие является и будет платежеспособным в ближайшей перспективе.

В соответствии с действующим законодательством о банкротстве предприятий для диагностики их несостоятельности приценяется ограниченный круг пока­зателей:

коэффициент текущей ликвидности,

коэффициент обеспеченности собственным оборотным капи­талом,

коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности.

Согласно данным правилам предприятие признается непла­тежеспособным при наличии одного из следующих условий:

коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного пе­риода ниже нормативного значения для соответствующей от­расли;

коэффициент обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами на конец отчетного периода ниже нор­мативного значения для соответствующей отрасли;

коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности < 1. В Республике Беларусь предприятие считается устойчи­во неплатежеспособным в том случае, если в течение послед­них четырех кварталов у него неудовлетворительная структура баланса. При этом для признания устойчиво неплатежеспособ­ного предприятия потенциальным банкротом необходимо нали­чие одного из следующих условий:

коэффициент финансовой зависимости (удельный вес заем­ных средств в общей сумме активов) на конец отчетного перио­да имеет значение выше нормативного (в РБ для всех отраслей не более 0,85);

доля просроченных финансовых обязательств в общей сумме активов предприятия на конец отчетного периода имеет значе­ние выше нормативного (в РБ для всех отраслей не более 0,5). Если величина данных коэффициентов превышает уровень нормативных значений, то это свидетельствует о критической ситуации, при которой предприятие не сможет рассчитаться по своим обязательствам, даже распродав все свое имущество. Та­кая ситуация может привести к реальной угрозе ликвидации предприятия посредством процедуры банкротства.

Данные табл. 26.1 показывают, что на анализируемом пред­приятии финансовая ситуация за отчетный период несколько ухудшилась, хотя угрозы банкротства нет.

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчиво­сти, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности пред­приятия и риска его банкротства, многие отечественные и зару­бежные экономисты рекомендуют производить интеграль­ную оценку финансовой устойчивости на основе ско-рингового анализа. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в на­чале 40-х годов.

Сущность этой методики заключается в классификации пред­приятий по степени риска исходя из фактического уровня пока­зателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показате­ля, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансо­выми показателями (табл. 26.2), позволяющую распределить предприятия по классам:

I класс— предприятия с хорошим запасом финансовой ус­тойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс— предприятия, демонстрирующие некоторую сте­пень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

III класс— проблемные предприятия;

IV класс—.предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кре­диторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс— предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Согласно этим критериям, определим, к какому классу отно­сится анализируемое предприятие (табл. 26.3).

Таким образом, по степени финансового риска, исчисленной с помощью данной методики, анализируемое предприятие и в про­шлом и в отчетном году относится ко второму классу. Причем за отчетный год оно несколько ухудшило свое положение.

Для оценки рейтинга, субъектов хозяйствования и степени финансового риска довольно часто использу­ются методы многомерного рейтингового анализа, ме­тодикакоторого подробно описана в параграфе 4.2.

В зарубежных странах для оценки риска банкротст­ва и кредитоспособности предприятий широко исполь­зуются факторные модели известных западных эконо­мистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разра­ботанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Наиболее широкую известность получила модель Альтмана:

где х1— собственный оборотный капитал/сумма активов; х2 — нераспределенная прибыль/сумма активов; x3 — прибыль до уп­латы процентов/сумма активов; х4 — балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал; х5— объем продаж (выручка)/сумма активов.

Константа сравнения — 1,23.

Если значение Z<1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z>1,23 и более свидетельству­ет о малой его вероятности.

На анализируемом предприятии величина Z-счета по модели Альтмана составляет:

на начало года

на конец отчетного периода

Следовательно, можно сделать заключение, что на данном предприятии вероятность банкротства мала.

Дискриминантная модель, разработанная Лис для Велико­британии, получила следующее выражение:

где Х1 — оборотный капитал/сумма активов; х2— прибыль от реализации/сумма активов; х3— нераспределенная прибыль/ сумма активов; х4 — собственный капитал /заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

По модели Лиса величина Z-счета для анализируемого пред­приятия равна:

Таффлер разработал следующую модель:

где х1 — прибыль от реализации /краткосрочные обязательст­ва; х₂ — оборотные активы/сумма обязательств; хз — кратко­срочные обязательства/сумма активов; х4— выручка/сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

По данной модели анализируемое предприятие выглядит сле­дующим образом:

Однако следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Тестирование других предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения инфляцион­ных факторов и разной структуры капитала, а также из-за раз­личий в законодательной и информационной базе.

По модели Альтмана несостоятельные предприятия, имею­щие высокий уровень четвертого показателя (собственный ка­питал/заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности. В связи с несовершенст­вом действующей методики переоценки основных фондов, ко­гда старым изношенным фондам придается такое же значение, как и новым, необоснованно увеличивается доля собственного капитала за счет фонда переоценки. В итоге сложилась нере­альное соотношение собственного и заемного капитала. Поэто­му модели, в которых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину.

Поэтому мы пришли к выводу о необходимости разработки собственных дискриминантных функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Бо­лее того, эти функции должны тестироваться каждый год на но­вых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы.

Для обоснования основных индикаторов риска банкротства и создания дискриминантной модели для его оценки нами собрана информация по 200 сельскохозяйственным предприятиям Рес­публики Беларусь за 1995-1998 гг. и на основании ее рассчита­ны 26 финансовых коэффициентов по каждому субъекту хозяй­ствования за каждый год.

С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа установлено, что наибольшую роль в изменении фи­нансового положения сельскохозяйственных предприятий иг­рают такие показатели:

х1 — доля собственного оборотного капитала в формирова­нии оборотных активов, коэффициент;

Х2 —приходится оборотного капитала на рубль основного, руб.;

х₃ — коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;

х4 — рентабельность активов предприятия;

х5 — коэффициент финансовой независимости (доля собст­венного капитала в общей валюте баланса).

Данные показатели положены нами в основу разра­ботки дискриминантной факторной модели диагности­ка риска банкротства сельскохозяйственных предпри­ятий, которая получила следующее выражение:

Константа сравнения — 8.

Если величина Z-счета больше 8, то риск банкротства малый или отсутствует. При значении Z-счета меньше 8 риск банкрот­ства присутствует: от 8 до 5 — небольшой, от 5 до 3 — сред­ний, ниже 3 — большой, ниже 1 — стопроцентная несостоя­тельность.

Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъ­ектов хозяйствования показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового состояния сель­скохозяйственных предприятий республики и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.