Экономические науки /8. Математические методы в экономике

Ассистент кафедры экономики Гончар А.И.

Северо-Восточный Государственный Университет, Россия

Анализ и моделирование финансового состояния предприятия на примере ООО «Золотодобывающая компания «НЕДРА»

Экономические преобразования в России, трансформация бухгалтерского учета вновь обратили внимание науки и практики на такой важнейший элемент аналитической работы, как финансовый анализ. Основными исполнителями которого выступают финансовые менеджеры и бухгалтеры,

Наиболее интересен финансовый анализ как основа для моделирования финансового состояния с целью выявления сильных и слабых мест в политике предприятия.

Моделирование финансового состояния позволяет объективно и всесторонне определить возможные варианты дальнейшего развития предприятия в целях принятия эффективных управленческих решений в области финансовой политики.

Процесс моделирования финансового состояния предприятия был рассмотрен в аспекте реализации следующих этапов:

1. Анализ влияния факторов на финансовое положение предприятия.

2. Построение матриц влияния показателей бухгалтерской финансовой отчетности на платежеспособность и финансовую устойчивость предприятия, влияния показателей бухгалтерской.

3. Расчет построения уравнения зависимости между отдельными показателями бухгалтерской финансовой отчетности посредством использования экономико-математического инструментария.

4. Механизм реализации информационных моделей анализа финансового состояния.

Моделирование особенно актуально сегодня, когда сокращается доступность и объемы внешнего финансирования, увеличиваются риски потери ликвидности и устойчивости бизнеса и важнейшим условием для его развития становится рост операционной эффективности.

В процессе моделирования финансового состояния предприятия было рассмотрено влияние факторов на финансовое положение, таких как денежные средства, запасы, дебиторская задолженность, внеоборотные активы, кредиторская задолженность, займы и кредиты, собственный капитал, выручка от продажи товаров, продукции, работ, услуг, себестоимость проданных товаров, продукции, работ, услуг.

Несмотря на кризисное состояние экономики предприятия добывающей отрасли остаются столь же востребованными, а золотодобыча особенно. За основу моделирования было взято золотодобывающее предприятие ООО «Золотодобывающая компания «НЕДРА»

В данной отрасли достаточно сложные условия для деятельности и просто необходимо постоянное прогнозирование и анализ деятельности, и безусловно не только в сфере геологии, но и финансирования

Последние годы были весьма успешными для предприятия, «ЗДК «НЕДРА» перевыполнило годовой план по добыче драгоценного металла, В 2009-2010 г. оно находилось на третьем месте по добыче золота в Ягоднинском районе Магаданской обл.Им было добыто 180, 200 кг. золота.

На основе проведенного анализа были составлены матрицы влияния показателей бухгалтерской отчетности на платежеспособность и финансовую устойчивость предприятия, и эффективность деятельности предприятия. Ввиду большого числа данных в качестве примера приведен фрагмент матрицы влияния показателей бухгалтерской финансовой отчетности на деловую активность предприятия (Таблица 1.).

Таблица 1.

Влияние показателей бухгалтерской отчетности на на деловую активность предприятия (фрагмент)

Показатель	Выручка	Активы	Оборотные активы	Запасы	Дебитор-ская задолженность	Денежные средства	Внеоборот-ные активы	Основные средства	Собственный капитал
Коэффициент общей оборачиваемости капитала		*	*	*	*	*	*	*
Коэффициент оборачиваемости оборотных средств			*	*	*	*
Фондоотдача								*
Коэффициент отдачи собственного капитала	*								*
Коэффициент оборачиваемости запасов				*
Коэффициент оборачиваемости денежных средств	*					*

На следующем этапе был проведен расчет построения уравнений зависимости на основе статистических методов:

— собственного капитала от величины оборотных активов, внеоборотных активов;

— между величиной заемного капитала и оборотными активами;

Перед тем как составить уравнения регрессии выборка была приведена к однородному состоянию, о ее однородности можно судить визуально, построив поле корреляции. Для того, чтобы сделать выборку достаточно однородной был высчитан коэффициент вариации (Таблица 2.) и проведена корректировка выборки на основании полученных результатов.

Таблица 2.

Статистические показатели

	Коэф. вариации до корректировки	Коэф. вариации после корректировки	Коэф. корреляции
Зависимость собственного капитала от оборотных активов	VX = 71.99 VY = 73.17	VX = 31.73 VY = 11.74	KK = - 0.77
Зависимость собственного капитала от внеоборотных активов	VX = 15.72 VY = 73.79	VX = 13.39 VY = 11.74	KK = - 0.04
Зависимость оборотных активов от заемных средств	VX = 37,39 VY = 37,52	VX = 30.87 VY = 27,99	KK = 0.16
Зависимость краткосрочных займов от краткосрочной дебиторской задолженности	VX = 28.81 VY = 75.79	VX = 15.54 VY = 22.28	KK = - 0.13

В исследуемой ситуации качественные показатели за период оказались относительно неоднородны т.к. ООО «ЗДК-НЕДРА» является золотодобывающей компанией и ее деятельность носит сезонный характер, то необходимо исключить некоторые аномальные значения показателей.

Из проведенного анализа можно сделать вывод, что слабая связь прослеживается между собственным капиталом и внеоборотными активами, а сильная между величиной собственных средств и оборотных активов (Таблица 2.).

Уравнения зависимости имеют вид линейных моделей парной регрессии, составленные на основе информации за предыдущие годы (Таблица 3.).

Таблица 3.

Модели взаимосвязи отдельных показателей бухгалтерской отчетности

Модель	Обозначение	Расшифровка
Y = 8810883 - 0,095 X	Y -собственный капитал организации X - оборотные активы	При увеличении оборотного капитала на 1 млн.руб. собственный капитал предприятия снизится на 0,095 млн. руб.
Y = 6630462 -0,024 X	Y - собственный капитал организации X - внеоборотные активы	При увеличении внеоборотных активов на 1 млн. руб. собственный капитал снизится на 0,024 млн. руб.
Y = 19136823 + 0,18 X	Y - оборотные активы X - заемный капитал организации	При увеличении заемных средств на 1 млн. руб. оборотные активы организации возрастает на 0,18 млн. руб.
Y = 9356172 + 0,012 X	Y - краткосрочные займы и кредиты X - краткосрочная дебеторская задолженность	При увеличении краткосрочной дебиторской задолженности на 1млн. руб. краткосрочные займы возрастают на 0,012 млн. руб.

Данные модели взаимосвязи можно использовать в прогнозировании финансового состояния предприятия. Подобные тенденции характерны для предприятий рассыпной золотодобычи, так как они в большой степени полагаются на краткосрочные займы и кредиты в приобретении необходимых активов и имеют сезонный характер деятельности.

В данной работе рассмотрен лишь один аспект деятельности предприятия, но при необходимости можно составить прогноз и в других сферах функционирования предприятия.

Для того, чтобы уточнить взаимоотношение средств предприятия и их источников, был составлен шахматный баланс предприятия в виде матрицы с использованием усредненных данных за 3 предшествующих года. (Таблица 4.)

Таблица 4.

Шахматный баланс ООО «ЗДК - НЕДРА» (тыс. туб.)

Активы	Источники их покрытия
	Долгосрочные кредиты и займы	Собственный капитал	Краткосрочные обязательства	Итого активов
Внеоборотные активы	0	13338	-	13338
	0%	100%		100%
Оборотные активы	-	5019	8164	13183
	-	38%	62%	100%
Итого источников	0	18357	8164	26521

Из него видно, что внеоборотные активы в большей мере финансируются из краткосрочных заемных средств, что характерно для данной отрасли, так как прибыль они начинают получать только в конце лета при реализации добытой руды, несмотря на го, что геологические работы начинаются уже весной. ( Вскрышные, подготовительные работы ).

Следующим этапом стало проведение моделирования различных финансовых ситуаций.

Сначала было рассмотрено увеличение суммы краткосрочных пассивов. Для закупки топлива и запчастей для ремонта тяжелой землеройной техники на начало промышленного сезона предприятию был взят кредит 10 млн. руб.

В связи с этим коэффициент текущей ликвидности упадет с 4, до 1,5 пункта, т.е. ниже минимально разрешимого значения, что говорит о том, что для того, чтобы предприятие расплатилось по своим долгам, должно увеличить выручку, если не будут снижены объемы добычи в 2012г. В сложившейся ситуации естественным будет то, что абсолютная ликвидность упадет примерно на две трети. При этом коэффициент утраты платежеспособности и показатель восстановления платежеспособности упадут ниже 1 пункта, тем самым переведя предприятие из устойчивого состояния в проблемное.

На эту же сумму увеличим краткосрочной дебиторской задолженности, так как полученный банковский кредит будет направлен на оплату ТМЦ, что увеличит краткосрочную дебиторскую задолженность. При этом оборачиваемость средств в расчетах ускорится в разы, маневренность собственных оборотных средств вырастет втрое и значительно вырастет общий показатель ликвидности баланса. При этом увеличится самый ликвидный элемент активов – денежные средства, естественно увеличится коэффициент абсолютной ликвидности и общий показатель ликвидности баланса а коэффициент общей оборачиваемости капитала снизится на 0,8 пункта до 9,5.

Таким образом, после проведения заключительного этапа, а именно финансовый анализ изменившегося положения предприятия, был сделан вывод, что увеличение размеров кредиторской задолженности может слишком опасно отразиться на положении предприятия, а самым выгодной из предложенных ситуаций является получение большего объема выручки предприятия за счет увеличения цен на ценные металлы на рынке.

Таким образом моделирование показывает, как можно повлиять на финансовое состояние и спланировать его изменения. При глубоком рассмотрении экономического состояния предприятия и применении к нему определенных математических методов прогнозирования возможно предсказать тенденции развития предприятия и повлиять на них. При этом не стоит забывать о том, что любое предприятие напрямую воздействует с внешней социально-экономической средой, что вызывает необходимость постоянного анализа ее изменений и увеличивает степень относительности внутрифирменных прогнозов.