Диагностика финансового состояния и прогнозирование банкротства тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Кучеренко, Сергей Анатольевич |
| Место защиты | Краснодар |
| Год | 2008 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.12 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Диагностика финансового состояния и прогнозирование банкротства"
На правах рукописи
КУЧЕРЕНКО Сергей Анатольевич
ДИАГНОСТИКА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА (на примере сельскохозяйственных организаций Краснодарского края)
Специальность 08.00.12 - бухгатерский учет, статистика
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Краснодар - 2008
003454788
Диссертационная работа выпонена в ФГОУ ВПО Кубанский государственный аграрный университет
Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор Жминько Сергей Иванович
Официальные оппоненты - доктор экономических наук, профессор
Прудников Анатолий Григорьевич
кандидат экономических наук, доцент Лактионова Наталья Владимировна
Ведущая организация - НГОУ ВПО Южный институт менеджмента
Защита диссертации состоится 19 декабря 2008 г. в 9-00 часов в аудитории 209 главного корпуса на заседании диссертационною совета Д 220.038.02 в Кубанском государственном аграрном университете по адресу: 350044, г. Краснодар, ул Калинина, 13.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Кубанского государственного аграрного университета.
Автореферат разослан л17 ноября 2008 г. и размещен на сайте http.kubagro.ru
диссертационного coBeia
Ученый секретарь
Бондаренко П.С.
Обшан характеристика рабо1ы
Актуальность темы исследования. Устойчивое развитие экономики в период 2000-2007 гг. обусловило возможность осуществления прибыльной деятельносш сельскохозяйственных производителей, что послужило точком к значительному притоку инвестиций в агробизнес. На этом фоне все большую актуальность, с точки зрения вложения и отдачи инвестиционного капитала, приобретает оценка вероятности дальнейшей деятельности хозяйствующего субъекта, ею способности обслуживать свою текущую задоженность, выдерживать уровень обязательных платежей в бюджет. При этом особое внимание уделяется прогнозной оценке возможности повышения финансовой устойчивости и платежеспособности организаций. Недостаточный опыт анализа и оценки риска банкротства сельскохозяйственных товаропроизводителей с помошью отечественных научных разработок компенсируется в настоящее время использованием зарубежных прогнозных методик, что в российской экономической среде зачастую дает противоречивые результаты и делает невозможным достоверное прогнозирование риска экономического кризиса и процедуры банкротства.
Сложившаяся ситуация диктует необходимость существенного повышения уровня научного обеспечения разработки действенной модели прогнозирования финансового состояния и эффективного управления финансовыми ресурсами сельскохозяйственных организаций.
Степень разработанности проблемы.
Научные основы анализа и оценки несостоятельности и банкротства фирм были впервые разработаны зарубежными экономистами, среди которых Э. Альтман, У. Бивер, Ю. Бригжем, Л. Гапенски. Ж. Депалянян, Р. Теф-флер, Г. Тишоу, Ч. Празана и др.
В отечественной экономике весомый вклад в решение проблемы диагностики несостоятельности внесли Л.В Андреева, И.А. Астраханцева, МИ Баканов. ИТ Балабанов, АЮ Беликов, Г .В. Давыдова, Л В Донцова,
0.Г1 Зайцева, Г.II. Герасименко, Г.1. Кадыков, В.В. Ковалев. И I. Кукукина, В И Макарьева, ЭА Маркарьян, МВ Мельник, НА Никифорова, РС. Сайфулин. Г.В. Федорова, А.Д. Шеремет и др.
Обобщение теоретических публикаций выявило отсутствие отечественных практических разработок по прогнозированию риска несостоятельности сельскохозяйственных организаций, а из экономистов ближнего зарубежья, только 1руды Г В. Савицкой посвящены указанной проблеме. Однако, в научных работах Г В. Савицкой отсутствуют обоснования теоретически достаточных и нормативных значений коэффициента текущей ликвидности, соотношения заемных и собственных средств, величины критериальных показателей, при которых наступает банкротство сельскохозяйственных организаций различной специализации.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка моделей диагностики и прогнозирования риска несостоятельности, банкротства сельскохозяйственных организаций.
Согласно поставленной цели в ходе исследования решались следующие задачи:
- раскрыта экономическая сущнос гь несостоятельности, банкротства;
- дана оценка существующих методов и моделей прогнозирования вероятности несостоятельности, банкротства;
- проанализировано влияние факторов на результаты финансово-хозяйственной деятельности и состояние банкротства сельскохозяйственных организаций;
- разработаны и апробированы модели оценки финансового состояния и риска наступления экономической несостоятельности, банкротства сельскохозяйственных организаций.
Обьект исследования. В качестве объекта исследования были отобраны крупные и средние сельскохозяйственные организации Краснодарского края, специализирующиеся на выращивании озимой пшеницы, производстве молока и живой массы крупного рогатого скота и свиней Исследо-
вания проводились на базе годовых бухгатерских отчетов 146 сельскохозяй-схвенных организаций. Углубленные исследования проводились в С11К Родина и ОАО Конный завод Восход Новокубанского района, ЗАО Марьинское Тбилисского района, ЗАО Нива Высековского района. СПК Восток к Армавира, С1Ж Тысячный I улькевического района. ОАО СПК Лосевское Кавказского района, ЗАО Коноковское и СПК Кургоко Успенского района
Предмет исследования. Предметом исследования явилось финансовое состояние и методики прогнозирования несостоятельности и банкроте1ва крупных и средних сельскохозяйственных организаций.
Теоретическая и У1етодологическая база исследования. Исследование основано на диалектической теории научного познания, единстве логического анализа и исторического развития. В работе использованы системный подход, дедукция и индукция, методы экономического и статистического анализа, современные методы построения экономических моделей.
В ходе написания работы использовались труды отечественных и зарубежных экономистов в области экономическою анализа, диагностики и прогнозирования банкротства, законодательные и нормативные акты Российской Федерации, материалы научных конференций и семинаров
Информационной базой для выпонения исследования послужили данные Государственного комитет Российской Федерации по статистике, территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Краснодарскому краю, отраслевых и региональных органов управления агропромышленного комплекса Краснодарского края, ре! иональных органов регулирования вопросов по делам несостоятельности организаций агропромышленного комплекса
Научная новизна работы состоит в следующем:
- уточнена методика определения степени допустимости финансовой неустойчивости применительно к сельскохозяйственным ортанизациям посредством включения в расчет суммы покрытия краткосрочных кредитов и
займов статьи бухгатерского баланса Животные на выращивании и откорме, являющейся результатом специфики сельскохозяйственного производства, что позволяет при анализе организации в поном объеме использовать ее ресурсный потенциал.
- на основе множественного дискриминантного анализа определен состав и весовые значения факторов (коэффициента текущей ликвидности, промежуточный коэффициент покрытия, удельный вес кредиторской задоженности в валюте баланса, коэффициент финансовой независимости, коэффициент рентабельности продаж), позволяющих классифицировать сельскохозяйственные организации по уровню финансового состояния (кризисное, предкризисное, достаточное, хорошее, отличное), на основании чего разработана пятифакторная дискриминантная модель комплексной оценки финансового состояния
- разработана методика прогнозирования экономической несостоятельности сельскохозяйственных организаций в основу которой положены результаты аппроксимации методом нормального распределения значений пятифакторной модели оценки финансового состояния исследуемой выборки организаций, а также обоснована критериальная величина статистических констант - среднего значения функции в размере 58,592 и стандартного отклонения в размере 35,649;
- уточнена прогнозная способность дискриминантных моделей оценки и прогнозирования риска банкротства - моделей Теффлера, Лиса, Савицкой, Альтмана, относительно сельскохозяйственных организаций в современных условиях отечественной экономики.
- разработана шсстифакторная дискриминантная модель диагностики и прогнозирования риска банкротства, в которой посредством методов дискриминантного анализа определен состав и весовые значения факторов (коэффициенты абсолютной ликвидности, рентабельности активов, рентабельности продаж, рентбельносш произволе!ва. деловой активности оборотных
активов, фондоотдачи), кчморые позволяю! прогнозировать наличие или oi-сутствие процедуры банкротства сельскохочяйс1 венных организаций,
Научная значимое!ь jiicccpiацнопною исследования заключайся в усовершенствовании действующих меюдик и в разработке собственных методик оценки финансовою состояния и прогнозирования риска банкротсчва сельскохозяйственных opi анизаций.
Пракшчсскаи значимость диссертационного исследовании заключается в возможности применения разработанных моделей для оценки и прогнозирования финансового сосюяния и потенциального банкротства хозяйствующими субъектами, государственными ор1анами, осущес1вляющими мониториш за деятельностью организаций AIIK, внешними пользователями отчетности в целях проведения комплексною анализа финансового состояния и npoi нозирования риска банкротства.
Использование уточненных критериев прогнозной вероятности существующих зарубежных дискриминантных моделей позволит аналишку избежав ошибок в интерпретации результатов анализа с их использованием.
Уточненный механизм расчета отдельных аналитических показателей относительно сельскохозяйс1 венных организаций позволит повысить достоверность проводимого анализа финансового состояния.
Результаты исследования могут быть применены в сфере образования при подготовке и повышении квалификации экономистов-аналитиков.
Апробация и реализации результатов исследования. Основные положения диссертации докладывались на всероссийских научных конференциях Южнороссийский pe ион: потенциал и перспективы (г. Сочи, 2004 г.), Научное обеспечение агропромышленно1 о комплекса (г. Краснодар, 2007 i), а также конференциях молодых ученых, проводимых на базе Кубанского государственно!о аграрного университета в период 2005-2008 ir. Результаты исследования внедрены в ОАО Конный завод Восход Новокубанскою района. Краснодарском филиале ОАО ФинЭко-Аудиг г. Краснодара, используются в работе софудников кредитного 01дела Уаь-
Лабинскою отделения №>1815 Юго-Западною банка Сбербанка России I. Ус1ь-Лабинска По 1еме исследования опубликовано 7 раб01 общим объемом 3,5 тт.л.
На зашшу выноси 1 си следующие основные положения:
- методика оценки допустимости финансовой неусгойчивосш сельскохозяйственных организаций,
- модель комплексной оценки финансового состояния субьекчов хозяйствования АПК;
- методика прогнозирования экономической несостоятельности крупных и средних сельскохозяйственны к организаций,
- рекомендации по целесообразности применения существующих зарубежных моделей про! позирования риска банкротства в условиях деятельности оркшизаций агропромышленного комплекса Краснодарскою края
- модель диагностики и прогнозирования риска банкротства сельскохозяйственных организаций Краснодарского края;
Объем и С1руктура работы. Диссертационная работа изложена на 198 страницах машинописного текста и состоит из введения, трех глав, выводов и предложений, списка использованной литературы и содержит 51 таблицу 13 рисунков и 2 приложения
Основное содержание работы
Несостоятельность хозяйствующих субъектов - явление распространенное и типичное для стран с развитой рыночной экономикой. Полому в относительно стабильных экономических условиях несостоятельность орта-низаций носи 1 локальный характер и по своей суш, является внешним признаком оценки неэффективности деятельности организации, коюрая сводится к определению ее финансового состояния, отражающего способность устойчиво выпонять принятые на себя финансовые обязательства Банкротст-
во же рассмафиваеют как результат юридической квалификации акта несо-сгоя1сльносги, осуществляемою и законодательно установленном порядке
Недостатком современных меюдов анализа несосюяюльносш и прогнозирования банкротства является ич ориентация на диа!нос1ику процессов, происходящих внутри организации, оценку ее финансовото сос/ояния, в го время как в странах с развивающейся экономикой банкротство может быть вызвано не ю.чько несостоятельностью субьек!а хозяйствования, но и результатом системных экономических преобразований. В 1аких условиях, на наш вляд, существенной необходимостью при анализе и прогнозировании банкротства является моделирование обшеотраслевых и общеэкономических тенденций с целью оценки их влияния на деятельность субъекта анализа. Данное условие выпонимо, если анализ проводится по совокупности хозяйствующих субьектов с использованием методов многомерного статистического анализа Эш позволяет при выявлении степени влияния факторов на предрасположенность субъекта к банкро1сгву учесть скрьпые экономические тенденции, обусловленные особенностями отрасли и вида дея1ельносги хозяйствующих субъектов, уровнем социально-экономических взаимоотношений, а 1акжс развития региона и с фаны в целом.
При изучении возможности дальнейшей хозяйственной деятельности в рамках анализа финансового состояния, особенно если организация находится в условиях кризисною или неустойчивою финансово!о сосюяния, пред-ла!ается просчитывать допустимость финансовой неустойчивости, которая характеризуется системой следующих неравенств:
( С\1+ГП>ККр)
(//// +/'Л/7 <СОК + АКр) '
тде СМ - стоимость сырья и материалов на складах, I П - стоимость готовой продукции и товаров на продажу, ККрЗ - сумма кра1косрочных кредиюв и займов, Н11 - сумма затрат в незавершенном производстве, РЫ1 - сумма расходов будущих периодов, СОК - стоимость собственною обороню)о капитала. ДКрЗ - сумма догосрочных кредиюв и займов
Рассмафиваемая сисшма неравенств, при анализе оришизаций сельского хозяйства, является недостаточной. На наш взгляд, при использовании данною меюда сумму покрытия краткосрочных кредитов и займов необходимо увеличить на сюимоиь актива Животные на выращивании и ожор-ме, являющегося спецификой сельскохозяйственного производства, обладаю те) о свойствами завершенного материальною продукта и имеющего значительный удельный вес в сумме запасов сельскохозяйственных организаций. Это позволит более поно использовать величину запасов при оценке возможное 1 и беспрерывной дея1ельности сельскохозяйственных организаций в условиях предкризисного и кризисного 1И1Ш финансовой устойчивости. Модель, на наш взгляд, дожна выглядеть следующим образом:
С М + Г11 + Ж > ККрЗ ИИ + РЫ1 < СОК + ДКрЗ '
где Ж - стоимость животных на выращивании и оIкорме.
Проведенные автором исследования показали, что производство основных видов сельскохозяйственной продукции в Краснодарском крае представлено крупными и средними сельскохозяйственными организациями Удельный вес таких организаций в общем уровне производства зерна в крае в период 2000-2007 гг. составил до 78,6 %, сахарной свеклы - до 89,7 %, подсонечника - до 67,3 %. При этом на долю сельскохозяйсчвенных ор[аниза-ций приходится до 60 % производства молока, яиц, а 1акже живой массы крупно] о рогатого скота, свиней и птицы.
За период 2000-2007 и. на 30 % произошло сокращение числа крупных и средних сельскохозяйственных организаций, прослеживается тенденция уменьшения размеров сельскохозяйственной организации.
Исследование струк1уры активов и капитала выявило, что основным фактором увеличения суммы оборотных средств сельскохозяйственных организаций в исследуемом периоде явися рост сгоимосш запасов и увеличение суммы лебиюрской задоженности. При эюм снижение удельного веса запасов в сумме оборотных активов свидею.тьствует о преобладании инфля-
иконкой составляющей роста стоимости. Мобильность запасов в анализируемый период значительно снизилась, что обусловлено увеличением в их структуре удельного веса незавершенного производства и снижением доли сырья и .материалов.
За период 2000-2007 п. в 3,2 раза увеличились обязательства сельскохозяйственных организаций. По резулыатам проведенного исследования данный рост на 48,1 % обеспечен ростом суммы догосрочных и на 40 % -краткосрочных кредитов и аймов. Общий объем кредитных инвестиций в агробизнес за указанный период достиг 37 мрд.руб., из них более трети суммы было привлечено в 2007 г. Это обусловило реструктуризацию обязательств сельскохозяйственных организаций в сторону увеличения удельною веса догосрочных и краткосрочных кредитов л займов в валюте баланса, чему 1акже способствовало уменьшение суммы кредиторской задоженности.
Начиная с 2005 г. сельскохозяйственная отрасль края характеризуем допустимой степенью финансовой неустойчивости, что подразумевает возможность бесперебойной деятельности организаций отрасли за счет использования преимущественно заемных исючников формирования ресурсов. Подобная ситуация предполагает сильную зависимость сельскохозяйственных организаций от изменений банковского сектора экономики и уровня субсидирования кредита в отрасль государством. В результате привлечения значительных сумм кредитов существенно снизися уровень финансовой независимое! и, уменьшися удельный вес собственных оборотных активов и собственных материальных средств. Ошечсно практически поное отсутствие мобильности собственных источников имущества. Общий коэффициент финансовой устойчивости за исследуемый период снизися на 1,029, в том числе на 0,119 в 2006 г.
На основании исследования динамики уровня платежеспособности автором было определено достаточное значение коэффициента текущей ликвидное ш для сельскохозяйственных ор1анизаций, составившее 1.8.
В ходе исследования выявлена общая тенденция снижения деловой активности сельскохозяйственных ортанизаций Снижение уровня оборачиваемости мобильных средств предопределило закрепление в производственной деятельности за исследуе.мый период 6213 мн.руб. Следовательно, наращивание оборотных срсдсш сельскохозяйственными организациями не сопровождается повышением интенсивности их использования. Подобная тенденция обусловлена излишним ростом пассивной части оборотных активов, в частности суммы дебиторской задоженности.
Уровень рентабельности сельскохозяйственных организаций за период 2000-2003 гг., согласно проведенному анализу, снизися более чем в 2 раза. В 2004-2007 гг. произошел его незначительный рост за счет опережения темпов прироста прибыли но сравнению с темпами прироста стоимости имущества.
В ходе исследования обоснованной нами системы показателей деятельности 146 сельскохозяйственных организаций края выделены лягь трупп аграрных формирований в зависимости от уровня финансового состояния:
- к первой группе были отнесены организации со значительным запасом финансовой устойчивости и платежеспособности;
- вторая группа была сформирована из организаций финансово устойчивых;
- в третью группу вошли организации со средними значениями расчетных показателей, либо имеющие отдельные признаки ухудшения финансового состояния;
- к четвертой группе были отнесены организации, имеющие предкризисное финансовое состояние;
- пятую группу сформировали организации в состоянии экономического кризиса, как правило, характеризующиеся отсутствием собственного капитала и тенденций его восстановления.
В процессе анализа было установлено, что совокупностью переменных, обладающей максимальной межфупповой разделительной способностью, является набор следующих показателей:
Х| - коэффициент 1екутей ликвидности;
X2 - промежуточный коэффициент покрытия;
Х3 - удельный вес кредиторской задоженности в валюте баланса;
Х4 - коэффициент финансовой независимости;
Х5 - коэффициент рентабельности продаж.
С использованием методов дискриминантного анализа получена дис-кричинаншая модель диагностики финансового состояния, являющаяся линейной комбинацией отобранных наблюдаемых величин:
гоф,= 1,732х, + 12,488х2+50,121х,+55,515x^ + 32,148х., (3)
Путем группировки числовых значений функции по имеющейся выборке организаций, используя их классификацию по степени финансового состояния, были определены границы групп.
Критерием экономической несостоятельности явилось значение показателя Z менее 21,2 Интервал 2 от 21,2 до 38,7 определяет предкризисное финансовое состояние организации. Ъ более 38,7, но менее 57,5 указывает на наличие удовлетворительного финансового состояния сельскохозяйственной органи1ации. При 2 более 57,5 - организация имеет хорошее финансовое состояние. Если Ъ более 116,6, организация обладает значительным запасом финансовой устойчивости.
При помощи разработанных критериев классификации легко распознаются организации, имеющие отличное финансовое состояние. Также достаточно точно проводится классификация организаций, принадлежащих второй и третьей группам. Массивы значений, рассчшанных на основании организаций четвертой и пятой трупп пересекаются, что юворит о сложности
различия организаций предкризисного финансового состояния и организаций, находящихся в сосюянии экономического кризиса.
Процент достоверной классификации объектов являеюя допонительной мерой различий между группами и его можно считать наиболее подходящей мерой дискриминации. При случайном распределении наблюдений по пяти группам организаций точность прогноза составляет 20 %. Следовательно, рост значения, начиная от 20 %, говорит об усилении оенсни раздели-ельных свойств модели, т.е. о росте уровня ее достоверности.
В таблице 1 представлена классификационная матрица, позволяющая сопоставить корректность классификации, проведенной экспертным путем с результа!ами группировки, согласно модели.
Таблица 1 - Определение уровня достоверности дискриминантной модели оценки финансового состояния средних и крупных сельскохо-_зяйственных организаций Краснодарского края_
Группы организаций по уровню финансового состояния Прогнозируемые значения уровня финансового состояния по группам Уровень достоверности (%)
1 2 ! 3 | 4 5
1 12 0 . 0 0 0 100.0
1 0 33 4 0 0 89.2
3 0 1 | 52 0 0 98.1
4 0 0 Х 6 26 1 78,8
5 ИТОГО 0 12 0 0 34 1 62 2 28 9 10 81.8 90.4
Результаты анализа дают основание судить о высокой степени достоверности прогноза с помощью обоснованной нами модели. При этом модель в 100 % случаев способна отличить организацию с запасом финансовой устойчивости и платежеспособности, в 98,1 % случаев - организацию со средним уровнем финансового состояния.
С целью выявления степени устойчивости модели во времени произведено ее тестирование по выборкам сельскохозяйс1 венных организаций в течение последующих периодов. В качестве тестируемой среды исполыова-
ны годовые отчеты 141 крупной п средней сельскохозяйственной организации центральной зоны Краснодарского края за 2005 г. и 137 ортанизаций за 2006 т. Результаты тестирования представлены в таблице 2.
Таблица 2 - Результаты тестирования модели оценки финансового
состояния на выборках средних и крупных сельскохозяйственных организаций, 2005^2006а г._
1 Группы органи- Предсказанные значения уровня финансового со-
зации поуров- стояния по группам Уровень досто-
| ню финансового 1 ! -> 4 5 верной и (%)
состояния
! 2005 г.
1 19 : 0 0 0 1 0 100.0
1 т 0 40 0 0 1 0 100.0
3 0 4 42 1_ 1__о_Д 89.4
1 4 0 ! 0 1 13 ; 7 59.1
5 0 0 0 0 9 100.0
| ИТОГО 19 ! 44 44 .4 | 16 ь 86.6
1 2006 г
,_______]______ 18 0 0 0 0 100.0
о : 43 1 0 1 0 97.7
! з 0 I 8 38 0 ! 0 82.6
4 0 " 0 0 " 15 Т 5 75.0
1 5 0 1 0 0 2 4 66,7
! итого 18 | 51 39 17 | 9 88.1
Данные таблицы 2 наглядно демонстрируют сохранение высокой способности модели к классификации организаций с запасом финансовой устойчивости и хозяйств с хорошим финансовым состоянием С течением времени выявлена незначительная тенденция к снижению способности модели различать организации со средним уровнем финансового состояния. Колебания уровня достоверности определения организаций, находящихся в предкризисном и кризисном финансовом состоянии, обусловлены спецификой расчет третьего показателя модели (удельный вес кредиторской задоженности в валюте баланса). Следует отметить, что снижение общею уровня достоверности модели за трехлетний период составило не более 3,8 %, что позволяет считать се приемлемой для оценки финансового состояния крупных и средних сельскохозяйственны* организаций в перспективе .
Подверженность значений модели по выборке организаций нормальному распределению, выявленная в ходе исследования, позволила рассчитать статистические константы, среднее значение распределения функции, равное 58,592 и значение стандартного отклонения, равное 35,649 Согласно закону нормального распределения при помощи данных констант, используя расчетное значение /-функции конкретной организации и таблицы нормального распределения, становится возможным рассчитать потенциальную вероятность наступления экономической несостоя тельное ш для любой аналогичной сельскохозяйственной организации, не вошедшей в исследуемую выборку.
Таблица 3 - Оценка и прогнозирование финансового состояния средних и крупных сельскохозяйственных организаций Краснодарского _______края____________________________
Название организации 1 Z' значение функции Вероя гность экономической несостоя гель- Экспертная оценка уровня финансового состояния Наличие процедуры бан-
ности.% кротства
СПК Родина, Новокубанский район ; 156.82 0,3 отличное Нет
ЗАО Нива. Выеековский район 153.39 0.4 отличное Нет
СПК Восток, г. Армавир ' 80.07 27,3 хорошее Нет
ЗАО Марьинское Тбилисский район ! 68.83 1 38.7 хорошее Нет
ОАО Конзавод Восход Новокубанский район ! 54.52 54,5 удовлетворительное Her
СПК Тысячный. Гульке-вический район 1 53.80 55.3 удовлетворительное Нет
ОАО СПК Лосевское. Кавкатский район ; 35 65 74,0 предкршис-ное Да
ЗАО Коноковское. Успенский район 33.26 76,1 предкризисное Да
ОАО АФ Побета, Динсьой район 16.41 87,9 кризисное Да
СПК Кургоко. Успенский район 8.886 91.8 кризисное
Углубленные исследования, проводимые в организациях (таблица 3) показали, что снижение значения функции в отдельных случаях предопределяет возникновение процедуры банкротства. В ходе исследования усыновлено, что в организациях, где финансовое состояние оценивалось моделью как предкризисное и кризисное, в 28,9 % случаев была инициирована процедура банкротства Примером такой взаимосвязи являются ЗАО Коноковское, СПК Куртоко Успенского района, а также ОАО СПК Лосевское Кавказского района. Согласно значениям модели за 2004 г. здесь существует высокая вероятность экономического кризиса. Экспертная оценка подтвердила наличие предкризисного и кризисною состояния этих хозяйств. При зтом, в 2005 г. в рассматриваемых организациях было введено конкурсное производство. Вероятность возникновения экономической несостоятельности в ОАО Агрофирма Победа Динского района согласно модели была оценена как-высокая, при этом экспертная оценка уровня финансового состояния подтвердила наличие кризисного состояния организации при возникновении процедуры банкротства в 2006 г.
На современном этапе отечественными экономистами для прогнозирования банкротства используется ряд зарубежных дискриминантных моделей. Основным их недостатком является отсутствие данных о достоверности прогнозной способности в экономических условиях, отличных от условий их разработки На основании статистического исследования уточнены прогнозные способности двухфакгорной, пятифакторной 1968 г., пятифакторной для производственных организаций 1983 г. моделей Альтмана, а также моделей Савицкой, Геффлера, Лиса относительно организаций сельского хозяйства на прогнозный период до одного года (таблица 4).
Проведенное статистическое исследование позволяет говорить о низкой предсказательной способности двухфакгорной и пятифакторной модели Альтмана 1983 г., а также моделей Савицкой и Теффлера. Об этом свиде-к'яьствуст выявленное отсутствие способности отобранных авторами переменных различать ортанизации но уровню финансового состояния, а также
слабый уровень достоверноеги разделительных критериев моделей. Подтверждением озвученных выводов является выявленная в ходе исследования склонность данных моделей либо к признанию организации несостоятельной (нятифакторная модель Альтмана 1983 г.) либо к отнесению организации к числу финансово устойчивых (двухфакгорная модель Альтмана, модель Савицкой).
Таблица 4 -Тестирование предсказательной способности дискриминантпых моделей на основе финансовой отчетности крупных и средних _сельскохозяйственных организаций Краснодарского края_
Прогно) по модели Фактическое состояние организаций Х----------:------------ 1 банкрот \ не банкрот 1 ........ . Iочноегь прогноза. %
Дв\ хфакторная модель Альтмана
Банкрот 0 28 0.0
Не банкрот Х 0 28 100.0
Общая точность прогноза модели X | X 50.0
Пяшфакторная модель Альтмана 1968 т
Банкрот | 27 1 1 96.4
Не банкрот ; 11 ' 17 ! 60.7
Общая точность пропкш модели ! X X | 78.6
Нятифакторная модель Альтмана для производственных организаций 1983 г.
Банкрот ! 28 0 ; 100.0
Не банкрот 14 ; 14 50.0
Обитая точность прогноза модели X X 75.0
Модель Савицкой
Банкрот 1 6 22 21.4
Не банкрот | 2 26 92.9
Общая точность прогном модели 1 X ! X 57,1
Модель (еффлера
Банкрот | 14 1 14 50.0
Не банкрот 6 | 22 1 78.6
Общая точность прогноза модели X X ! 64.3
Модель Лиса
Банкрот ! 21 7 75.0
Не банкрот | 7 ; 21 75.0
Общая точность прогно та модели X X 75.0
Дальнейшее исследование выявило наличие разделительной способности дискриминангной модели Лиса и пятифакторпой модели Алымаиа 1968 г. Данные, полученные в результате тестирования, подтверждают наличие среднею предсказательного уровня эитх моделей, [ем не менее, рс5уль-
1 а 1 ы проведенных исследований свидетельствует о высоком уровне неучтенных в моделях факторов, чю позволяет делать выводы о необходимости допонительного анализа при их использовании.
Для разработки дискриминашной модели прогнозирования риска банкротства исследованы 56 сельскохозяйственных организаций, в 28 из которых на период исследования была введена процедура конкурсного производства Оставшиеся 28 организаций являлись организациями с различной степенью финансового состояния, где процедура банкротства не осуществлялась. Проведенный анализ выявил склонность к отсутствию банкротства у организаций, имеющих минимальный излишек свободных денежных средств на счетах и высокий уровень показателей рентабельности и оборачиваемости оборотных активов. При этом рост уровня фондоотдачи характеризует тенденцию возникновения процедуры.
Используя методы дискриминацию) о анализа, была выявлена совокупность из шести неременных, наиболее точно отражающих степень разделения двух исследуемых групп: X, - коэффициент абсолютной ликвидности; Хт - коэффициент рентабельности оборотных активов, Хз - коэффициент рентабельности продаж; Х4 - коэффициент рентабельности производства; Х5 - коэффициент оборачиваемости оборотных активов, Х6 - коэффициент фондоотдачи.
На основании выявленных переменных была построена дискриминант-ная модель прот нозирования риска банкротства, имеющая следующий вид:
2Дк, = -0,748Х| + 15,288Х: + 15,435Х3 - 17,667Х4 + 9,378Х5- 0,375ХД (4)
Расчет значений функции по исследуемой выборке позволил выявить следующую I радацию значений, при 2 < 10,3 - орг анизация подвержена банкротству в течение ближайшею г ода Значения 2, находящиеся в промежутке
10,3 - 11,6 - являю тся юной неопределенности, в лом случае имеется одинаковая вероятность обоих резулыагов исхода. При 2 > 11,6 в организации в течение ближайшего года не будет инициирована процедура банкротства
Исследование прогнозной вероя1ности модели на период до двух лег (таблица 5), показало: разработанная модель способна с точностью до 89,3 % информировать о наступлении процедуры банкротства сельскохозяйственной организации в течение ближайшею года и с ючносшо до 92,9 % - в течение двухлетнею периода. При пом модель показала высокую общую про-шозную гочноаь, коюрая составила 91,1 % при определении состояния ор-кшизации в ближайшем юду и 76,8 % - в течение двух ближайших лег.
Таблица 5 - Оценка прогнозной способности дискриминантной модели
про] нозирования риска банкротства средних и крупных ___сельскохозяйственных организаций__
Фактическое состояние ортанитаций Прогжн по модели банкрот не банкрот Точность прогно а. %
На одно тетний период
Банкрот 25 3 89.3
Не банкрот 2 X 26 92.7
Обитая точность прогиош .модели X 91.1
На двулетний период
Банкрот 26 2 92.9
Не банкрот 11 17 60.7
Общая точность прогжма модели X X_____| 76 X______
Сравнительный анализ показал, что в условиях экономики сельского хозяйства общая протозная точность предлагаемой модели на 12,5 процентных пункта выше прогнозной точности наиболее достоверного зарубежного аналога. Достигнутый уровень достоверности прогноза модели позволяет доверять резулыашм, полученным в ходе ее использования, без проведения допонительного анализа
По результатам проведенных исследований автором обоснованы следующие выводы и предложения:
1 Сосюяние банкротства, являясь следствием экономической несостоятельное 1 и, может быть определено через систем) экономических поката-
гелей, характеризующих хозяйственную деятельное ib ортянизации. 1ра,ш-ционные методы анализа, ориентированные на дият нос гику финансово! о состояния отдельной организации, с точки -зрения прогнозирования банкротства обладаю1 рядом существенных недостатков. Использование згих методов не позволяет оценить влияние на деятельность экономического субьекча общеэкономических и общеограслевых факторов, которые в условиях развивающейся рыночной экономики имеют существенное значение Для получения достоверных резулыатов моделирования несосюятельности и банкротства необходимо использовать меюды мноюмерното статистического анализа, обеспечивающие учет влияния не только внутренних факторов, но и общеограслевых и общеэкономических )енденций исследуемой отрасли
2. Применяемые методы диагностики финансово!о состояния сельскохозяйственных организаций не учитывают специфику деятельности сельскохозяйственного производителя, а используемые нормативные критерии не дают реальной оценки финансового положения аграрных формирований.
В целях определения возможности сельскохозяйственной организации вссш дальнейшую хозяйственную деятельность при наличия неустойчивого и кризисною финансового состояния автором предлагается включать в расчет материальною покрытия краткосрочных кредитов и займов стоимость оборотного актива Животные на выращивании и откорме.
Систему показателей оценки финансового состояния сельскохозяйственных ортанизаций целесообразно допонить критерием уровня достаточное ! и i тл атежеснособнос т и.
3. Исследование порогового значения коэффициента текущей ликвидности, соответствующее реальному уровню платежеспособности анализируемою субьекта дожно быть 1,8. Использование зтото -значения в качестве теоретически достаточного позволит избежать ошибок в интерпретации результатов анализа.
4 В результате проведенною мноюмерното статистическою исследования с применением методов дискриминант ною анализа установлено, что и
современных экономических условиях уровень финансового состояния крупной и средней сельскохозяйственной ортанизацтш с учетом отраслевых особенностей можег быть диагностирован при помощи следующих аналитических показателей: коэффициента текущей ликвидности, промежуточною коэффициента покрытия, удельного веса кредиторской задоженности в валюте баланса, коэффициента финансовой независимости, коэффициента рентабельности продаж. На основании выбранной совокупности показателей путем уточнения их весовых значений получена дискриминантная классификационная модель оценки финансового состояния. Предлагаемая 2,Д|,^модель устойчива во времени и обладает высоким уровнем достоверности результатов анализа, полученных с ее использованием.
Исследование свойств модели позволило разработать методику прогнозирования риска экономической несостоятельности крупных и средних сельскохозяйственных организаций, основанную на законе нормального распределения. Установлены статистических константы - среднее значение функции в размере 58,592, и стандартное отклонение в размере 35,649. которые в совокупности со значением т^-модели по исследуемой крупной или средней сельскохозяйственной организации позволяют рассчитать количественный показатель потенциальной вероятности подверженности организации экономическому кризису.
5. Обязательным условием применения дискриминантной модели в условиях, отличных от условий разработки, является ее тестирование с целью выявления разделительных свойств. Исследование зарубежных дискрими-нангных моделей прогнозирования банкротства отечественных аграрных формирований показало значительное снижение степени достоверности прогноза. С целью повышения точности оценки потенциальною банкротства сельскохозяйственной организации предлагается использовать уточненные значения вероятности достоверного протно)а по однолетний период двух-факюрнои модели Альтмана 50 %, пятифакторной модели Альтмана 1968 г.
78,6 %, пягифакторной модели Альтмана 1983 г. 75 %, модели Савицкой 57,1 %, модели Теффлера 64.3 %, модели Лиса 75 %
6. В результате уточнения весовых значений коэффициентов абсолютной ликвидности, рентабельности активов, рентабельности продаж, рентабельности производства, оборачиваемости оборотных активов, фондоотдачи получена дискриминантная модель прогнозирования риска банкротства крупных и средних сельскохозяйственных организаций, обеспечивающая уровень достоверности прогноза 91,1 % на прогнозный период до одного года и 76,8 % на прогнозный период до двух лет.
ХСписок работ опубликованных по теме диссертации включает 7 работ, общим объемом 3,5 п.л Наиболее значимыми публикациями являются:
1. Кучеренко, С.А. Применение моделей прогнозирования финансового состояния предприятии АПК / С.А. Кучеренко // Труды Кубанского государственного аграрного университета. - № 3 (7). - 2007.- с. 1821 (0,43 н.л.).
2. Кучеренко, С.А. Прогнозирование банкротства сельскохозяйственных товаропроизводителей с использованием меюдов дискрими-нангного анализа / С.А. Кучеренко II Экономический анализ: теория и практика. - № 12 (117). - 2008. - с.73-75 (0,32 и.л.)
3. Кучеренко, С.А. Диагностика банкротства и прогнозирование финансового состояния /С.А. Кучеренко // Колективная монография по итогам Всероссийской научной конференции Юг России в перекрестье напряжений - 2. Южнороссийский регион: потенциал и перспективы. - ВДЦ Орленок, Туапсинскою района, Краснодарского края, 2004. - с.268-275 (0,28 п.л.)
4. Кучеренко, С А. Проблемы прогнозирования финансового состояния предприятий АПК Краснодарского края / С.А Кучеренко //Учет и аудит в России: состояние и проблемы развития / ФГОУ ВГ10 КубГАУ - Краснодар, 2006. - с. 6-12 (0,36 п.л.).
5. Кучеренко, С.А. Методы прогнозирования финансово!о состояния на предприятиях АПК / С А Кучеренко// Тезисы докладов научно-практической конференции ФГОУ ВПО КубГАУ. - Краснодар. 2006. - с. 51-53 (0,234 пл.)
6 Кучеренко, С. А Пракшкум по аудиту: практикум рек. УМО вузов / С А. Кучеренко и др. / Куб ГАУ. - Краснодар, 2006. - с. 155-179 (1,51 и. л ).
7 Кучеренко, С.А Диагностика и прогнозирование финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей / С.А. Кучеренко // Экономический анализ' теория и практика. - № 23 (104) - 2007 Ч (0,344 п.л )
Подписано в печать 17.11.2008 г. Формат 60x84
Бумага офсетная Офсетная печать
^еч'л' ' Заказ №751
Тираж 1,20 экз.
Отпечатано в типографии КубГ'АУ
350044, г Краснодар, у i Калинина, 13
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Кучеренко, Сергей Анатольевич
ВВЕДЕНИЕ
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ И
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА
1.1 Сущность и содержание несостоятельности и банкротства сельскохозяйственных организаций
1.2 Современные методы и методики оценки и прогнозирования финансового состояния
1.3 Статистические модели прогнозирования несостоятельности и банкротства
2 ОЦЕНКА СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ 56 2Л Анализ производственно-хозяйственной деятельности крупных и средних сельскохозяйственных организаций
2.2 Анализ динамики и структуры имущества и источников его формирования в в крупных и средних сельскохозяйственных организациях
2.3 Анализ показателей финансовой устойчивости, деловой активности и платежеспособности крупных и средних сельскохозяйственных организаций
3 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИК АНАЛИЗА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА БАНКРОСТВА
3.1 Прогнозирование финансового состояния сельскохозяйственных организаций
3.2 Диагностика и прогнозирование банкротства сельскохозяйственных организаций
3.3 Сравнительный анализ прогнозной способности дискриминантных моделей применительно к сельскохозяйственным организ ациям
Диссертация: введение по экономике, на тему "Диагностика финансового состояния и прогнозирование банкротства"
Актуальность темы исследования. Ориентация государства на рыночное регулирование экономики обусловила коренную перестройку отношений хозяйствующих субъектов. Результатом такой перестройки явились серьезные затруднения в осуществления хозяйственной деятельности преобладающего большинства сельскохозяйственных товаропроизводителей. Системный экономический кризис 1990-х годов лишь усугубил положение организаций агропромышленного комплекса. Сложность перепрофилирования производства, необходимость значительных капитальных вложений связанных с модернизацией основных фондов, увеличенный цикл производственной деятельности в условиях формирующейся рыночной системы явились причинами снижения конкурентоспособной деятельности сельхозорганизаций.
Устойчивое развитие экономики в период 2000-2006 гг. обусловило возможность осуществления прибыльной деятельности сельскохозяйственных производителей, что послужило точком к значительному притоку инвестиций в агробизнес. Особое внимание на этом фоне уделяется оценке возможности снижения финансовой устойчивости и платежеспособности организаций в перспективе На этом фоне все большую актуальность, с точки зрения вложения и отдачи инвестиционного капитала, приобретает оценка вероятности дальнейшей деятельности хозяйствующего субъекта, его способности обслуживать свою текущую задоженность, выдерживать уровень обязательных платежей в бюджет. При этом особое внимание уделяется прогнозной оценке возможности повышения финансовой устойчивости и платежеспособности организаций. Недостаточный опыт анализа и оценки риска банкротства сельскохозяйственных товаропроизводителей с помощью отечественных научных разработок компенсируется в настоящее время использованием зарубежных прогнозных методик, что в российской экономической среде зачастую дает противоречивые результаты и делает невозможным достоверное прогнозирование риска экономического кризиса и процедуры банкротства.
Сложившаяся ситуация диктует необходимость существенного повышения уровня научного обеспечения разработки действенной модели прогнозирования финансового состояния и эффективного управления финансовыми ресурсами сельскохозяйственных организаций.
Степень разработанности проблемы. Научные основы анализа и оценки несостоятельности и банкротства фирм были впервые разработаны зарубежными экономистами, среди которых Э. Альтман, У. Бивер, Ю. Бригжем, J1. Гапенски, Ж. Депалянян, Р. Теффлер, Г. Тишоу, Ч. Празана и др [73, 80, 151, 152, 153, 155].
В отечественной экономике весомый вклад в решение проблемы, диагностики несостоятельности внесли Л.В. Андреева, И.А. Астраханцева, М.И. Баканов, И.Т. Балабанов, А.Ю. Беликов, Г.В. Давыдова, Л.В. Донцова, О.П. Зайцева, Г.П. Герасименко, Г.Г. Кадыков, В.В. Ковалев, И.Г. Кукукина, В.И. Макарьева, Э.А. Маркарьян, М.В. Мельник, H.A. Никифорова, P.C. Сайфулин, Г.В. Федорова, А.Д. Шеремет и др. [4, 35, 39, 60, 72, 81, 82,1 83, 87, 140, 148].
Разработки в области диагностики и прогнозирования риска банкротства сегодня в большей степени представлены зарубежными учеными. Российскими экономистами (О.П. Зайцевой, P.C. Сайфулиным) в ряде случаев предпринимались попытки логической адаптации существующих зарубежных моделей без соответствующего статистического обоснования. Значительный вклад в развитие отечественного прогнозирования риска банкротства с использованием статистических методов исследования внесли ученые Иркутской государственной экономической академии и Казанского государственного технологического университета, а из экономистов ближнего зарубежья, только труды Г.В. Савицкой посвящены указанной проблеме. Однако, труды отечественных экономистов не затронули проблематику прогнозирования риска банкротства организаций сельскохозяйственной отрасли, а в научных работах Г.В. Савицкой отсутствуют обоснования теоретически достаточных и нормативных значений коэффициента текущей ликвидности, соотношения заемных и собственных средств, величины критериальных показателей, при которых наступает банкротство сельскохозяйственных организаций различной специализации.
Таким образом, проблему оценки и прогнозирования риска несостоятельности нельзя считать исчерпанной, а поиск новых подходов к ее исследованию диктует актуальность темы исследования, предопределяя ее цели и задачи.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка моделей диагностики и прогнозирования риска несостоятельности, банкротства сельскохозяйственных организаций.
Согласно поставленной цели в ходе исследования решались следующие задачи:
- раскрыта экономическая сущность несостоятельности, банкротства;
- дана оценка существующих методов и моделей прогнозирования к вероятности несостоятельности, банкротства;
- проанализировано влияние факторов на результаты финансово-хозяйственной деятельности и состояние банкротства сельскохозяйственных организаций;
- разработаны и апробированы модели оценки финансового состояния и риска наступления экономической несостоятельности, банкротства сельскохозяйственных организаци й;
Объект исследования. В качестве объекта исследования были отобраны крупные и средние сельскохозяйственные организации Краснодарского края, специализирующиеся на выращивании озимой пшеницы, производстве молока и живой массы крупного рогатого скота и свиней. Исследования проводились на базе годовых бухгатерских отчетов
146 сельскохозяйственных организаций. Углубленные исследования проводились в СПК Родина и ОАО Конный завод Восход Новокубанского района, ЗАО Марьинское Тбилисского района, ЗАО Нива Высековского района, СПК Восток г. Армавира, СПК Тысячный Гулькевического района, ОАО СПК Лосевское Кавказского района, ЗАО Коноковское и СПК Кургоко Успенского района.
Предмет исследования. Предметом исследования явилось финансовое состояние и методики прогнозирования несостоятельности и банкротства крупных и средних сельскохозяйственных организаций.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Исследование основано на диалектической теории научного познания, единстве логического анализа и исторического развития. В работе применены системный подход, дедукция и индукция, методы экономического и статистического анализа, современные методы построения экономических моделей.
В ходе написания работы использовались труды отечественных и зарубежных экономистов в области экономического анализа, диагностики и прогнозирования банкротства, законодательные и нормативные акты Российской Федерации, материалы научных конференций и семинаров.
Информационной базой для выпонения исследования послужили данные Государственного комитета Российской Федерации по статистике, территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Краснодарскому краю, отраслевых и региональных органов управления агропромышленного комплекса Краснодарского края, региональных органов регулирования вопросов по делам несостоятельности организаций агропромышленного комплекса.
Научная новизна работы состоит в следующем:
- уточнена методика определения степени допустимости финансовой неустойчивости применительно к сельскохозяйственным организациям посредством включения в расчет суммы покрытия краткосрочных кредитов и займов статьи бухгатерского баланса Животные на выращивании и откорме, являющейся результатом специфики сельскохозяйственного производства, что позволяет при анализе организации в поном объеме использовать ее ресурсный потенциал.
- на основе множественного дискриминантного анализа определен состав и весовые значения факторов (коэффициент текущей ликвидности, промежуточный коэффициент покрытия, удельный вес кредиторской задоженности в валюте баланса, коэффициент финансовой независимости, коэффициент рентабельности продаж), позволяющих классифицировать сельскохозяйственные организации по уровню финансового состояния (кризисное, предкризисное, достаточное, хорошее, отличное), на основании чего разработана пятифакторная дискриминантная модель комплексной оценки финансового состояния. разработана методика прогнозирования экономической несостоятельности сельскохозяйственных организаций, в основу которой положены результаты аппроксимации методом нормального распределения значений пятифакторной модели оценки финансового состояния исследуемой выборки организаций, а также обоснована критериальная величина статистических констант - среднего значения функции в размере 58,592 и стандартного отклонения в размере 35,649;
- уточнена прогнозная способность дискриминантаых моделей оценки и прогнозирования риска банкротства - моделей Теффлера, Лиса, Савицкой, Альтмана, относительно сельскохозяйственных организаций в современных условиях отечественной экономики.
- разработана шестифакторная дискриминантная модель диагностики и прогнозирования риска банкротства, в которой посредством методов дискриминантного анализа определен состав и весовые значения факторов (коэффициенты абсолютной ликвидности, рентабельности активов, рентабельности продаж, рентабельности производства, деловой активности оборотных активов, фондоотдачи), которые позволяют прогнозировать наличие или отсутствие процедуры банкротства сельскохозяйственных организаций.
Научная значимость диссертационного исследования заключается в усовершенствовании действующих методик и в разработке собственной методики оценки финансового состояния и прогнозирования риска банкротства сельскохозяйственных организаций.
Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности применения разработанных моделей для оценки и прогнозирования финансового состояния и потенциального банкротства хозяйствующими субъектами, государственными органами, осуществляющими мониторинг за деятельностью организаций АПК, внешними пользователями отчетности в целях проведения комплексного анализа финансового состояния и прогнозирования риска банкротства.
Использование предлагаемых количественных критериев прогнозной вероятности существующих дискриминантных моделей позволит аналитику избежать ошибок в интерпретации результатов анализа.
Уточненный механизм расчета отдельных аналитических показателей относительно сельскохозяйственных организаций позволит повысить достоверность проводимого анализа финансового состояния.
Результаты исследования могут быть применены в сфере образования при подготовке и повышении квалификации экономистов-аналитиков.
Апробация и реализация результатов исследования. Основные положения диссертации докладывались на всероссийских научных конференциях Южнороссийский регион: потенциал и перспективы (г. Сочи, 2004 г.), Научное обеспечение агропромышленного комплекса (г. Краснодар, 2007 г), а также конференциях молодых ученых, проводимых на базе Кубанского государственного аграрного университета в период 20052008 гг. Результаты исследования внедрены в ОАО Конный завод Восход Новокубанского района, Краснодарском филиале ОАО ФинЭко-Аудит г. Краснодара, используются в работе сотрудников кредитного отдела Усть-Лабинского отделения №1815 Юго-Западного банка Сбербанка России г. Усть-Лабинска. По теме исследования опубликовано 7 работ общим объемом 3,5 п.л.
На защиту выносятся следующие основные положения: методика оценки допустимости финансовой неустойчивости сельскохозяйственных организаций;
- модель комплексной оценки финансового состояния субъектов хозяйствования АПК; методика прогнозирования экономической несостоятельности крупных и средних сельскохозяйственных организаций;
- рекомендации по целесообразности применения существующих зарубежных моделей прогнозирования риска банкротства в условиях деятельности организаций агропромышленного комплекса Краснодарского края модель диагностики и прогнозирования риска банкротства сельскохозяйственных организаций Краснодарского края;
Объем и структура работы. Диссертационная работа изложена на 198 страницах машинописного текста и состоит из введения, трех глав, выводов и предложений, списка используемой литературы и содержит 51 таблицу 13 рисунков и 2 приложения.
Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Кучеренко, Сергей Анатольевич
ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ
1. В целях проведения анализа необходимо разграничивать понятие несостоятельность, имеющее в большей степени рыночное происхождение и банкротство, подразумевающее под собой скорее юридическую процедуру. При этом следует признать то, что банкротство в большей степени является юридическим отражением экономической сущности несостоятельности. Следовательно, с точки зрения диагностики и прогнозирования процедура банкротства и состояние финансовой несостоятельности тесно связаны, а значит, процедура банкротства может быть частично определена через оценку экономических показателей, характеризующих финансовую несостоятельность. На вероятность возникновения процедуры банкротства существенное влияние оказывают факторы, не имеющие математического содержания, поэтому необходимым условием прогнозирования является использование комплексного подхода к проблеме, что подразумевает наряду с типичным анализом финансового состояния отдельного предприятия оценку общеотраслевых и общеэкономических тенденций при широком использовании методов статистики и математического моделирования. Только в этом случае существует логически обоснованная вероятность точного прогноза процедуры банкротства как отдельной категории экономической несостоятельности.
2. Существующий уровень критериев оценки и прогнозирования финансового состояния сельскохозяйственных организаций не оптимален и содержит ряд недостатков:
- общепринятый анализ системы показателей при оценке финансового состояния требует много времени и является в значительной степени трудоемким;
- в условиях развивающегося рынка отмечено несоответствие предлагаемых общепринятых нормативных критериев, реальному уровню оценки финансового состояния сельскохозяйственных организаций, использование этих критериев в системе нормативного регулирования выносит обозначенную проблему на законодательный уровень;
- общепринятая методика расчета аналитических показателей не учитывает специфику деятельности сельскохозяйственных организаций;
- применяющиеся общепринятые методы и методики экономического анализа, позволяя говорить об оценке текущего финансового состояния, не обладают возможностью прогноза риска банкротства в будущем;
- имеющиеся зарубежные модели прогнозирования риска банкротства не имеют статистического подтверждения своей значимости на базе отечественных сельскохозяйственных организаций и не могут являться действенным инструментом анализа;
В рамках исследовании способности сельскохозяйственной организации осуществлять дальнейшую хозяйственную деятельность в условиях неустойчивого и кризисного состояния финансовой устойчивости автором предложена уточненная методика определения допустимости финансовой неустойчивости. При использовании данного метода в организациях сельского хозяйства автором обоснована необходимость увеличения суммы покрытия краткосрочных кредитов и займов на стоимость актива Животные на выращивании и откорме, являющегося спецификой сельскохозяйственного производства, обладающего свойствами завершенного материального продукта и имеющего значительный удельный вес в сумме запасов сельскохозяйственных организаций.
3. Производство сельскохозяйственной продукции в крае представлено сельскохозяйственными организациями, фермерскими хозяйствами и личными подсобными хозяйствами населения. При этом в структуре продукции на протяжении исследуемого периода преобладала продукция растениеводства, основными видами которой в крае являются зерно, сахарная свекла и подсонечник. Удельный вес производства такой продукции сельскохозяйственными организациями в общем уровне производства на конец 2007 г. составляет до 89 %.
Профилем животноводства края является производство молока, яиц, а также мяса крупного рогатого скота, свиней и птицы. При этом на долю сельскохозяйственных организаций приходится до 60 %. В последнее время отмечена тенденция снижения удельного веса производства продукции животноводства сельскохозяйственными организациями в пользу личных подсобных хозяйств.
За анализируемый период отмечено серьезное сокращение числа крупных и средних сельскохозяйственных организаций, сопутствующееся значительным снижением поголовья скота и птицы, а также посевных площадей всех сельскохозяйственных культур. Выявлена динамика уменьшения размеров среднестатистической сельскохозяйственной организации.
4. В структуре активов и капитала сельскохозяйственных организаций в период 2000-2006 гг. произошли существенные изменения. Слабая динамика роста суммы основных производственных фондов сопровождалась снижением их удельного веса до 83,3 %. При этом удельный вес внеоборотных активов в структуре имущества к 2006 г. снизися до 49,9 %.
Основным фактором увеличения суммы оборотных средств сельскохозяйственных организаций Краснодарского края за анализируемый период явися рост стоимости запасов и увеличение суммы дебиторской задоженности. При этом снижение удельного веса запасов в сумме оборотных активов свидетельствует о преобладании инфляционной составляющей роста стоимости. Мобильность запасов за исследуемый период значительное снизилась, что обусловлено увеличением в их структуре удельного веса незавершенного производства и снижением доли сырья и материалов.
Рост прибыли в 2004-2006 гг. обусловил увеличение собственного капитала организаций на 43,9 %, однако привлечение значительных сумм заемного капитала в этот период предопределили снижение удельного веса собственных средств в сумме пассивов до 52,9 %.
В 2000-2006 гг. в 3,2 раза т.е. на 27 мрд.руб. увеличились обязательства сельскохозяйственных организаций. По результатам проведенного исследования данный рост на 48,1 % обеспечен ростом суммы догосрочных и на 40 % - краткосрочных кредитов и займов. Общий объем кредитных инвестиций в агробизнес за шесть лет составил 24 мрд.руб., из них треть суммы была привлечена в течение последнего исследуемого года. Подобная динамика предопределила реструктуризацию обязательств сельскохозяйственных организаций в сторону догосрочных и краткосрочных кредитов и займов, чему также способствовало снижение суммы кредиторской задоженности.
5. Начиная с 2005 г. сельскохозяйственная отрасль характеризуется допустимой степенью финансовой неустойчивости, что подразумевает возможность бесперебойной деятельности организаций отрасли за счет использования преимущественно заемных источников формирования ресурсов. Подобная ситуация предполагает сильную зависимость сельскохозяйственных организаций от изменений банковского сектора экономики и уровня субсидирования кредита в отрасль государством. В результате привлечения значительных сумм кредитов значительно снизися уровень финансовой независимости, уменьшися удельный вес собственных оборотных активов и собственных материальных средств. Отмечено практически поное отсутствие мобильности собственных источников имущества. Общий уровень финансовой устойчивости за исследуемый период снизися на 18,6 %, в том числе на 2,6 % в 2006 г.
В результате анализа влияния факторов на изменение финансовой устойчивости было определено, что основными факторами снижения устойчивости явились увеличение суммы внеоборотных средств, общей стоимости имущества организаций, а также рост догосрочных и краткосрочных заемных средств. Факторами, оказавшими положительное влияние явились рост суммы собственных средств и стоимости производственных ресурсов.
6. Анализ ликвидности отраслевого баланса показал несоблюдение условий абсолютной ликвидности в течение всего исследуемого периода за счет нехватки высоколиквидных и быстрореализуемых активов. Резкое снижение уровней покрытия в 2006 г., обусловило спад степени ликвидности до уровня 2002-2003 гг.
Рост значений показателей платежеспособности не позволил обеспечить их достаточный уровень в течение всего периода исследования. Анализ влияния факторов на изменение общей платежеспособности показал, что значительное положительное влияние (до 55,6 % совокупного влияния) оказало увеличение стоимости запасов. Мощным отрицательным фактором (до 90,1 % совокупного влияния) явилось увеличение суммы краткосрочных кредитов и займов.
На основании исследования динамики достаточного уровня платежеспособности автором было определено достаточное значение коэффициента текущей ликвидности для сельскохозяйственных организаций, составившее 1,8.
7. Выявлена общая тенденция снижения деловой активности сельскохозяйственных организаций. Снижение уровня оборачиваемости мобильных средств предопределило закрепление в производственной деятельности за исследуемый период 6213,4 мн.руб., из них 726,3 мн.руб. было закреплено в течение 2006 г. Следовательно, наращивание оборотных средств сельскохозяйственными организациями не сопровождается повышением интенсивности их использования. Подобная тенденция обусловлена излишним ростом пассивной части оборотных активов, в частности суммы дебиторской задоженности.
8. Уровень рентабельности сельскохозяйственных организаций за период 2000-2003 гг., согласно проведенному анализу, снизися более чем в 2 раза. В 2004-2006 гг. произошел его незначительный рост за счет опережения темпов прироста прибыли по сравнению с темпами прироста стоимости имущества.
Определяющими факторами роста рентабельности активов в 2006 г. явилось снижение уровней материалоемкости и зарплатоемкости сельскохозяйственного производства. Незначительное отрицательное влияние на значение рентабельности активов оказал рост фондоемкости и показателя загрузки средств в обороте.
Анализ влияния факторов на изменение рентабельности продаж в 2006г. показал, что основной рост рентабельности был обусловлен увеличением суммы выручки. Увеличение выручки обеспечило рост прибыли от реализации на 10 коп. с каждого рубля выручки. Увеличение себестоимости продукции предопределило снижение уровня прибыльности на 7,8 коп. Рост суммы управленческих и коммерческих расходов на исследуемый показатель оказал незначительное отрицательное влияние.
9. В результате многомерного статистического исследования с использованием методов дискриминантного анализа автором была разработана дискриминантная модель оценки финансового состояния крупных и средних сельскохозяйственных организаций Краснодарского края. Разработанная пятифакторная модель имеет низкий уровень неучтенных в ней факторов. Отобранные переменные (коэффициент текущей ликвидности, промежуточный коэффициент покрытия, удельный вес кредиторской задоженности в сумме пассивов организации, коэффициент финансовой независимости, коэффициент рентабельности производства) являются статистически значимыми величинами и общедоступными к расчету показателями финансово-хозяйственной деятельности организаций. На основании статистического исследования сельскохозяйственных организаций определены нормативные значения 2-критерия, позволяющие классифицировать организации в разрезе пяти уровней финансового состояния (кризисное, предкризисное, достаточное, хорошее, отличное с запасом финансовой устойчивости и платежеспособности). В ходе тестирования выявлен общий уровень достоверности модели составивший 90,4%. При этом модель в 100 % случаев способна выявить сельскохозяйственную организацию с запасом финансовой устойчивости и платежеспособности и в 98,1 % случаев Ч организацию со средним уровнем финансового состояния. Тестирование модели показало ее устойчивость во времени с незначительным (до 3,8%) снижением уровня достоверности.
На основании статистического исследования значений полученной функции по имеющейся выборке сельскохозяйственных организаций автором была определена способность массива значений Z-фyнкции подвергаться нормальному распределению, на основании чего рассчитаны статистические константы: среднее значение функции (равное 58,592) и значение стандартного отклонения (с = 35,649), которые позволяют, на основании закона нормального распределения, рассчитать потенциальную вероятность возникновения экономической несостоятельности любой аналогичной организации.
10. Согласно результатам сравнительного анализа зарубежных и отечественных моделей прогнозирования риска банкротства отмечен низкий уровень достоверности прогноза несостоятельности сельскохозяйственных организаций Краснодарского края двухфакторной и пятифакторной усовершенствованной для производственных предприятий моделей Альтмана (соответственно 50 % и 75 %), а также моделей Савицкой (57,1 %) и Теффлера (64,3 %). Низкий уровень достоверности прогноза этих моделей обусловлен отсутствием способности отобранных авторами переменных различать сельскохозяйственные организации по уровню финансового состояния, а также слабый уровень достоверности разделительных критериев моделей в предлагаемых экономических условиях. Подтверждением перечисленных доводов является выявленная в ходе исследования склонность моделей либо к признанию организации несостоятельной (пятифакторная модель Альтмана 1983 г.) либо к отнесению организации к числу финансово устойчивых (двухфакторная модель Альтмана, модель Савицкой).
Данные, полученные в результате тестирования подтверждают наличие среднего предсказательного уровня модели Лиса (75 %) и пятифакторной модели Альтмана 1968 г. (78,6 %). Тем не менее, найденные статистические критерии свидетельствует о высоком уровне неучтенных моделями факторов, что позволяет делать выводы об их рекомендательном применении, т.е. обязательной необходимостью при анализе с их использованием является подтверждение полученных результатов посредством применения альтернативных методов анализа финансового состояния.
11. При помощи многомерного статистического исследования с использованием методов дискриминантного анализа автором была разработана модель прогнозирования риска банкротства крупных и средних сельскохозяйственных организаций ^прв-модель).
Проведенный анализ выявил склонность к отсутствию процедуры банкротства у организаций, имеющих минимальный излишек свободных денежных средств на счетах и высоким уровнем рентабельности оборотных активов, продаж и производства, а также высокими значениями показателя оборачиваемости оборотных активов. При этом рост уровня фондоотдачи характеризует тенденцию возникновения банкротства.
Отобранные в ходе анализа переменные (коэффициенты абсолютной ликвидности, рентабельности активов, рентабельности продаж, рентабельности производства, деловой активности оборотных активов, фондоотдачи) обладают хорошей способностью прогнозировать наличие или отсутствие процедуры банкротства. Тестирование модели на выборке сельскохозяйственных организаций позволило выявить ее высокую прогнозную вероятность. Предлагаемая автором 2ПрБ-модель способна с точностью до 89,3 % информировать о наступлении процедуры банкротства в течение ближайшего года и с точностью до 92,7 % - в течение двухлетнего периода. При этом общая прогнозная точность модели составила в 91,1 % при определении состояния предприятия в ближайшем году и 76,8 % - на период до двух лет.
На основании полученных результатов исследований автором выносятся следующие предложения:
1) при моделировании несостоятельности и банкротства в условиях развивающейся рыночной экономики использовать методы многомерного статистического анализа, в частности методы дискриминантного анализа, что позволит при составлении модели помимо описания влияния на финансовое состояние организации внутренних факторов учесть влияние общеотраслевых и общеэкономических тенденций исследуемой отрасли;
2) в целях определения возможности сельскохозяйственной организации вести дальнейшую хозяйственную деятельность при наличии неустойчивого и кризисного финансового состояния, включать в расчет материального покрытия краткосрочных кредитов и займов стоимость актива Животные на выращивании и откорме, являющегося спецификой сельскохозяйственного производства и имеющего значительный удельный вес в составе запасов сельскохозяйственных организаций. Использование в расчетах всей суммы активов сельскохозяйственной организации повысит достоверность результатов анализа финансового состояния;
3) систему показателей оценки финансового состояния сельскохозяйственных организаций целесообразно допонить критерием уровня достаточности платежеспособности. В ходе анализа платежеспособности крупных и средних сельскохозяйственных организаций использовать рассчитанное автором на основании исследования достаточного уровня платежеспособности теоретически достаточное значение показателя текущей ликвидности, равное 1,8. Использование при анализе порогового значения показателя соответствующего реальному уровню платежеспособности анализируемого субъекта позволит избежать ошибок в интерпретации результатов анализа;
4) для определения уровня финансового состояния (кризисное, предкризисное, достаточное, хорошее, отличное с запасом финансовой устойчивости и платежеспособности) крупных и средних сельскохозяйственных организаций применять предлагаемую автором пятифакторную мультипликативную дискриминантную модель оценки финансового состояния, являющуюся линейной комбинацией выявленных в ходе многомерного дискриминантного анализа факторов (коэффициент текущей ликвидности, промежуточный коэффициент покрытия, удельный вес кредиторской задоженности в сумме пассивов организации, коэффициент финансовой независимости, коэффициент рентабельности продаж) и их весовых значений. Рекомендованная модель устойчива во времени и обладает подтвержденным исследованиями высоким уровнем достоверности результатов анализа, полученных с ее использованием;
5) в целях прогноза экономической несостоятельности крупных и средних сельскохозяйственных организаций использовать методику прогнозирования риска экономической несостоятельности, основанную на законе нормального распределения, для чего применять в расчетах статистические константы - среднее значение функции в размере 58,592, и стандартное отклонение в размере 35,649, которые в совокупности со значением 70фС-модели по исследуемой сельскохозяйственной организации позволяют рассчитать количественный показатель потенциальной вероятности подверженности организации экономическому кризису.
6) с целью избежания ошибок интерпретации результатов финансового го анализа крупных и средних сельскохозяйственных организаций использовать при анализе уточненные значения прогнозной вероятности зарубежных моделей диагностики и прогнозирования банкротства:
7) осуществлять прогнозирование банкротства крупных и средних сельскохозяйственных организаций на срок до двух лет с использованием предлагаемой автором шестифакторной мультипликативной дискриминантной модели диагностики и прогнозирования риска банкротства, разработанной на основании многомерного дискриминантного анализа и являющейся методом экспресс-анализа, результаты которого являются в достаточной мере достоверными.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Кучеренко, Сергей Анатольевич, Краснодар
1. Абдулаев, Н. Формирование системы анализа финансового состояния предприятия/ Н.Абдулаев, Ф.,Зайнетдинов // Финансовая газета № 28, 30, 32 - 2000 г.
2. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия./ Под.ред. П.П. Табурчака, В.М.Тумина и М.С. Сапрыкина. Ростов н/Д: Феникс, 2002. - 352с.
3. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности предприятия: Учеб, Пособие/ Э.И. Крылов, В,М, Власова, МХ. Егорова и др. М.: Финансы и статистика, 2003. 192с.
4. Баканов, М.И. Теория экономического анализа/ М.И.Баканов, А.Д. Шеремет: Учебник. Ч 3-е изд., перераб. -М.: Финансы и статистика, 1994.-288 с.:ил.
5. Баканов, М.И. Экономический анализ: ситуации, тесты, примеры, задачи, выбор оптимальных решений, финансовое прогнозирование/. М.И.Баканов, А.Д. Шеремет: Учеб. пособие / Под ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета. -М.: Финансы и статистика, 2004.-656с.:ил.
6. Банк, Р.В. Финансовый анализ: учеб. пособие для студентов, обучающихся по специальностям Финансы и кредит, Мировая экономика, Налоги и налогообложение / В. Р. Банк, С. В. Банк, Л. В. Тараскина: М.: Проспект , 2005. 343с.
7. Барышников, И.В. Применение догосрочных финансовых инструментов для управления рыночными и кредитными рисками/ И.В. Барышников // Финансовый менеджмент. №3. -2003.
8. Безбородова, Т.Н. Учет и анализ основных средств при различных процедурах банкротства/ Т.Н.Безбородова // Экономический анализ. Теория и практика № 12 - 2007.
9. Бердникова, Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия/ Т.Б.Бердникова: Учебное пособие.-М.: ИНФРА-М, 2001. 215с,
10. Берк, К. Анализ данных с помощью Microsoft Excel/ К.Берк, П.Кэйри.: Пер с англ. М.: Издательский дом Вильяме, 2005. - 560с.: ил.
11. Бланк, И.А. Основы финансового менеджмента./ И.А Бланк: Т. 1. К.: Ника-Центр, 1999.-c.357
12. Бланк, Н.А, Финансовый менеджмент/ Н.А Бланк: Учебный курс. -К,: Пика-Цетр, 1999. 528 с,
13. Боровиков, В.П. Популярное введение в программу STATISTICA./ В.П.Боровиков: М.: Компьютер Пресс, 1998.
14. Бородкин, К.В. Комплексные методы финансовой диагностики./ К.В. Бородин: Воронеж: ВГТУ, 2002. -183 с.
15. Бороненкова, С.А. Управленческий анализ/ С.А.Бороненкова: учеб. пособие. М.:Финансы и статистика, 2003.
16. Бочаров, В.В. Комплексный финансовый анализ/ В.В. Бочаров: СПб. Издательский дом Питер, 2005 432 с.
17. Вавилин, Е.В. Понятие несостоятельности (банкротства) предприятия / Е.В. Вавилин // Правовед. 1997. - №4.- С. 124.
18. Вакуленко, Т.Г. Анализ бухгатерской финансовой отчетности для принятия управленческих решений./ Т.Г. Вакуленко: 4-е изд. перераб. и доп. М.;Спб.: Герда, 2003
19. Василега, М. Анализ ошибок арбитражных управляющих/ М.Василега// Электронный ресурс. Режим доступа Ссыка на домен более не работаетp>
20. Васильева, JI.C. Финансовый анализ/ Л.С.Васильева, М.В.Петровская. М.: КНОРУС, 2006.
21. Васина, А.А. Не изменяйте финансовому анализу со статистикой / А.Васина// лThe CHIEF N 4, 2002. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетpubl/fiTi/001vasina.htm
22. Васина, А.А. Финансовая диагностика и оценка проектов./ А.А. Васина: СПб.: Питер, 2004. 448 с.
23. Вахрин, П.И. Финансовый анализ в коммерческих и некоммерческих организациях: Учебное пособие./П.И. Вахрин: М.: Издательско-книготорговый центр Маркетинг, 2001. Ч 320 с.
24. Воронов, К. Финансовый анализ. Некоторые положения методики / К. Воронов, О. Максимов // ITeam Ч технологии корпоративного управления: Электронный ресурс. Режим доступа Ссыка на домен более не работает publicaiions/finances/, 2004.
25. Гарантуров В. Экономический риск./ В.Гарантуров: М.: Дело и Сервис, 1999,
26. Гвоздиков, А.Н. Финансовый анализ: методы и последовательность / А.Н. Гвоздиков: Учеб. пособие для студентов с.-х. вузов по агроэкон. специальностям Ставрополь : Агрус , 2003. 84с.
27. Гершун, A.M. Анализ внешней среды бизнеса/А.М. Гершун // Анализ и планирование Ссыка на домен более не работаетpublications/marketing/section23/ article 3634/2005.
28. Гизатулин, М.И. Как избежать банкротства; рецепты финансового оздоровления предприятия / М.И. Гизатулин: ГроссМедиа Ферлаг. 2004. 304 с.
29. Гиляровская, JI.T. Экономический анализ/Jl.T. Гиляровская: Учебник для вузов под ред. Л.Т. Гиляровской. Ч 2-е изд., доп. Ч М.: ЮНИТИ-ДАНА,2003.-615с.
30. Глазунов, В.Н. Финансовый анализ и управление доходами предприятия / В.Н. Глазунов // Финансы. -2005.-№3.-с.54-57.
31. Гончаров, А.И. Досудебное восстановление платежеспособности хозяйствующего субъекта/ А. И. Гончаров: СПб. Юрид. центр Пресс.2004. 538 с,
32. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть вторая): федеральный закон Российской Федерации от 26 января 1996 г. № 14-ФЗ принят Гос. Думой 22 дек. 1995 г.
33. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая): федеральныйзакон Российской Федерации от 30 ноября 1994 г. № 51-ФЗ принят Гос. Думой 21 окт. 1994 г.
34. Грюнинг, X. Международные стандарты финансовой отчетности: Практич. Руководство/ X. Грюнинг 3-е изд., обновл. и переработ. - М.: Изд-во Весь мир, 2006. - 344 с.
35. Давыдова, Г.В. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий/ Г.В. Давыдова, А.Ю. Беликов.// Управление риском. Ч 1999. ЧN3. Чс.13-20
36. Данилевский, JT. Информационные технологии в управлении платежеспособностью/ JT. Данилевский // Финансовая газета. 2002, -октябрь. -№41. -с. 14-15
37. Дол гол ев, И. Прогнозирование финансового состояния предприятия: экономический подход/ И. Доголев // Банковские технологии. 2002. -№3. -с.54-56.
38. Донцова, JT.B. Анализ бухгатерской отчетности/ JLB. Донцова: М.: Дело и сервис, 2005. 276 с.
39. Донцова, JT.B., Никифорова, H.A. Бухгатерская отчетность и ее анализ/ JT.B. Донцова, H.A. Никифорова: М.: Интел Тех, 2003. 304 с.
40. Ендовицкий, Д.А. Комплексный анализ и контроль инвестиционной деятельности; методология и практика/Д.А. Ендовицкий: Под ред. Проф. JT.T. Гиляровской, М.; Финансы и статистика, 2001.-400с.
41. Ефимова М.Р. Статистика/ М.Р. Ефимова: Учеб. пособие /Под ред. проф. М.Р. Ефимовой. -М.: ИНФРА-М, 2004. 336с.
42. Ефимова, М.Р. Общая теория статистики/ М.Р.Ефимова, Е.В.Петрова, В.Н.Румянцев: Учебник. М.: ИНФРА-М., 1998. 416с.
43. Ефимова, О.В. Анализ оборотных активов организации/ О.В. Ефимова // Бухгатерский учет. 2000. Ч № 10.
44. Залесский, В.В. Комментарий к Федеральному закону о несостоятельности (банкротстве)/ В.В.Залесский: Под ред, засл. деят. науки Рос. Федерации, д.ю.н., проф. В.В. Залесского М. :
45. Юринформцентр, 2003 -616с.
46. Земитан, Г. Методы прогнозирования финансового состояния организации/ Г. Земитан // 1Теат -технологии корпоративного управления; Электронный ресурс. Режим доступа: l1ttp://wwwiteam.ru/publications/flnances/section 29/агйс1е 408/, 2004.
47. Земсков, В.В. Финансовый и статистический анализ в аудите/ В.В. Земсков // Аудиторские ведомости № 6 - 2006 г.
48. Зефиров, С. Финансовый анализ в практике оценки банкротства предприятия/ С. Зефиров // Вестник ФСФО.-2002.-№12.-с.21-24.
49. Зудилин, А.П. Анализ хозяйственной деятельности предприятий развитых капиталистических стран/ А.П. Зудилин М.: Изд-во РУДН, 1995.
50. Илышева, К.Н. Анализ финансовой отчетности коммерческой организации, сформированной в соответствии с МСФО/ К.Н. Илышева, С.И.Крылов// Экономический анализ. Теория и практика № 13 - 2006 г.
51. Ионова, А.Ф. Финансовый анализ/ А.Ф. Ионова, Н.Н.Селезнева: М.: ТК Веби, Изд-во Проспект, 2006.
52. Ирнов, О. Банкротство в Америке/О.Ирнов// Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетstatji, 2004.
53. Каримов, Р.Н. Обработка экспериментальной информации. Многомерный анализ./ Р.Н. Каримов Уч. пособие. Ч. 3. Ч СГТУ, Саратов, 2000.Ч108с.
54. Каримов, Р.Н. Основы дискриминантного анализа. Учебно-методическое пособие / Р.Н. Каримов: Ч Саратов: СГТУ, 2002. Ч с. 108 ил.
55. Кейнс, Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег/Дж.М. Кейнс Пер. с англ. Общ. ред. и предисл. А. Г, Миленковского и И. М. Осадчей. -М.: Прогресс, 1978.
56. Кендал, М.Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды/ М.Дж. Кендал, А Стьюарт.: Пер. с англ .Ч М.:Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1976. Ч 736 с.
57. Ким, Джон. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ/ Джон Ким, Ч.У. Мьюлер и др: Пер. с англ.,.Ч М.: Финансы и статистика, 1989. Ч 215с.
58. Кипеев, Ю.Ю. Оценка рисков финансово-хозяйственной деятельности предприятий на этапе принятия управленческого решения/ Ю.Ю. Кипеев // Менеджмент в России и за рубежом. 2000, - №5. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетpress/management
59. Климова, Н.В. Методические подходы к формированию резервов роста прибыли с позиции экономического анализа и бухгатерского учета / Н.В.Климова, С.А.Касьянова // Экономический анализ. Теория и практика -№ 16-2007
60. Клинов, H.H. Реорганизация и ликвидация юридического лица/ Н.Н.Клинов, Д.В.Назаров: Спб. Питер, 2003. 156с.:ил
61. Ковалев, В.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия/ В.В.Ковалев, О.Н. Вокова: М.:ПБЮОЛ Гриженко Е.М., 2000.- 424 с.
62. Ковалев, В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности./ В.В. Ковалев: М.: Финансы и статистика, 2000.
63. Когановский, В. Производственное планирование: особенности внедрения западных методов/ В. Когановский // Директор ИС 2000. -№10.
64. Козлов, М. Обзор программных продуктов/ М. Козлов//. Электронный ресурс. Режим доступа: www.cfin.ru/software/invest/, 2005.
65. Козлова, Е.С. Стать банкротом просто. или невозможно/ Е.С. Козлова // Бизнес-адвокат. 1999. - №19
66. Коровин, A.B. Особенности финансового анализа в аудите/ A.B. Коровин. // Финансы, 2000. - №8. -С.47-49,
67. Крейнина, М.Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки./ М.Н. Крейнина М.: ИКЦ "ДИС", 1997.
68. Крылов, Э.И. Анализ эффективности инвестиционной и инновационнойдеятельности предприятия/ Э.И. Крылов, В.М. Власова, И.В. Журавкова: Учеб. Пособие. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2003, - 608с.
69. Кубышкин, И. Использование финансового анализа для управления компанией/ И.Кубышкин // Финансовый директор № 4, Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетpublications/finances/ section 29/article 2367/ 2005.
70. Кудинов, А. Прогнозирование финансового состояния и результатов деятельности промышленных и торговых предприятий/ А. Кудинов// BKG Profit Technology: Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетcgi-bin , 2003,
71. Кузык, М. Особенности правового регулирования банкротства в России/ М.Кузык// Общество и экономика. 2005. - №5. - С54-90.
72. Кукукина, И.Г. Учет и анализ банкротств / И.Г. Кукукина, И.А. Астраханцева: Учеб. пособие Под ред. И.Г. Кукукиной. М.: Финансы и статистика, 2004. Ч 312с.: ил.
73. Кукукина, И.Г. Учет и анализ банкротств/ И.Г. Кукукина, И.А. Астраханцева: Учеб. пособие. Ч 3-е издание Ч М.: Образование, 2007. Ч 360с.
74. Кутаховский, М.Н. Платежеспособность предприятия: оценка и принятие решений/ М.Н. Кутаховский // Финансовый менеджмент. -№1.-2001.
75. Курбангалеева, О.А. Как ликвидировать предприятие?/ О.А. Курбангалеева: М.: ООО Вершина, 2003 -320с.
76. Курошева, Г.М. Антикризисное управление предприятием : учеб.пособие для студентов вузов/ Г.М. Курошева, М.А. Вальковский, О.Н. Рогоза. 3-е изд. СПб.: С.-Псюри. Государственный университет вод. коммуникаций , 2004. - 280с.
77. Литвин, М.И. Прогнозирование прибыли на основе факторной модели/М.И. Литвин // Финансовый менеджмент- -2002. -№6.-с.З-10.
78. Львова, H.A. Теория и практика преднамеренного банкротства/ H.A. Львова//Вестник СПбГУ. Сер. 5. 2004. № 4 - с. 113-122
79. Любушин, Н.П. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия./ Н.П. Любушин, В.Б. Лещева, В.Г. Дьякова М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
80. Любушин, Н.П. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: Учебное пособие./ Н.П. Любушин Ч 2-е изд., перераб. и доп. Ч М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 448 с.
81. Макарьева, В.И. Как не допустить банкротство / В.И. Макарьева, С.Г. Хозяева// Горячая линия бухгатера 2005. - 261 с.
82. Макарьева, В.И. Анализ финансово-хозяйственной деятельности органиации / В.И. Макарьева, Л.В. Андреева М.: Финансы и статистика, 2005. Ч 264 с.
83. Маркарьян, Э.А. Финансовый анализ/ Э.А. Маркарьян, Г.П. Герасименко. М.: "ПРИОР", 1997. -160 с.
84. Матвеева, В.М. Финансовый анализ позволяет предупредить несостоятельность/ В.М. Матвеева, В.В. Шутенко// Финансовый менеджмент- №11.- 2000,
85. Махова, Л. Некоторые аспекты регионального подхода к проблемам финансового оздоровления предприятий/ Л. Махова // Государственная служба. 2004. - №1. - с.84-88.
86. Мездриков, Ю.В. Анализ источников формирования оборотного капитала / Ю.В. Мездриков // Экономический анализ. Теория и практика № 8 - 2007 г.
87. Мельник, М.В. Экономический анализ в аудите / М.В. Мельник, В.Г. Когденко-М.: ЮНИТИ. 2005
88. Методика расчета финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей. Утв. постановлением правительства Российской Федерации от 30 января 2003 г. № 52
89. Мизиковский, Е.А., Методы диагностики банкротства в процедурах аудита/ Е.А. Мизиковский, JI.P. Рябышкина // Аудиторские ведомости № 10 Ч 2007 г.
90. Мильков, A.B. Банкротство, проблемы совершенствования законодательства/ A.B. Мильков: М. : Русаки , 2004. -144 е.
91. Миронова, И.А. Анализ финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий/ И.А Миронова: под ред. д.э.н. С.М. Бычковой. Спб.: ПрофиКС, 2002.
92. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая): федеральный закон Российской Федерации от 05 августа 2000 г. № 117-ФЗ принят Гос. Думой 19 июля 2000 г.
93. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть первая) : федеральный закон Российской Федерации от 31 июля 1998 г. № 146-ФЗ принят Гос. Думой 16 июл. 1998 г.
94. О несостоятельности (банкротстве): федеральный закон Российской Федерации от 26 октября 2002 г. № 127 ФЗ
95. О несостоятельности (банкротстве): федеральный закон Российской Федерации от 8 января 1998 г. № 6-ФЗ
96. О реализации федерального закона О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей: постановление правительства Российской Федерации № 52 от 30.01.2003
97. О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей: Федеральный закон Российской Федерации от 9 июля 2002 г. № 83-Ф3образования и пауки Рос. Федерации, Междунар. ун-т бизнеса и новых технологий Ин-т, Ярославль : МУБиНТ . 2005. 87 с.
98. План счетов бухгатерского учета финансово-хозяйственной деятельности организации и инструкция по его применению. Утверждены приказом Минфина РФ от 31.10.2000 г. № 94-н
99. Подольский, В.И. Аудит: Учебник для вузов / Под ред. проф. В.И. Подольского. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Юнити-Дана, 2004. - 655 с.
100. Подъяблонская Л.О. О совершенствовании критериев неплатёжеспособности отечественных промышленных предприятий/ Л.О. Подъяблонская //Аудитор, 2000. - №4 -С.44-51.
101. Положение по бухгатерскому учету Бухгатерская отчетность организации ПБУ 4/99 : утв. приказом Минфина РФ от 09 июня 2001 г. № 44н
102. Положение по бухгатерскому учету Учет государственной помощи ПБУ 13/2000 : утв. приказом Минфина РФ от 16 октября 2000 г. N 92н
103. Положение по бухгатерскому учету Учет материально производственных запасов ПБУ5/01 : утв.приказом Минфина РФ от 9 июня 2001 г. №44н
104. Положение по ведению бухгатерского учета и бухгатерской отчетности в Российской Федерации. Утверждено приказом Минфина РФ от 29.07.98 г. № 34 н
105. Правило (стандарт) № 11 Применимость допущения непрерывности деятельности аудируемого лица Утверждено постановлением Правительства РФ от 04 июля 2003 г. № 405
106. Правило (стандарт) № 20 Аналитические процедуры Утверждено постановлением Правительства РФ от 16 апреля 2005 г. № 228
107. Правило (стандарт) № 6 Аудиторское заключение по финансовой (бухгатерской) отчетности Утверждено постановлением Правительства РФ от 23 сентября 2002 г. № 696' ' \ \ ' ' I ' 1
108. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешакин. М.: Финансы и статистика, Ч 1989.Ч 607 с.
109. Прыкина, J.B. Экономический анализ предприятии/ JI.B. Прыкина: учебник для вузов 2-е изд., перераб и доп. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003
110. Романовская, А. Как спрогнозировать финансовый кризис / А.Романовская // Консультант № 19 - 2006 г.
111. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК/ Г.В. Савицкая: учебник. 3-е изд., испр. Минск: Новое знание, 2003.
112. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия/ Г.В. Савицкая: Учеб. пособие. 3-е изд. перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2004.-425 с.
113. Савицкая, Г.В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности/ Г.В. Савицкая; Крат, курс для вузов 2. изд., испр. М.: ИПФРА-М, 2003. - 301с.
114. Савчук, В.П. Финансовый анализ деятельности предприятия (международные подходы) / В.П. Савчук// Финансовый анализ Электронный ресурс. Режим доступа Ссыка на домен более не работает fmanalys is/reports/savchuk-05 .shtml
115. Свиридова Н.В., Оценка финансового состояния организаций в условиях применение МФСО/ Н.В. Свиридова // Финансы № 2 - 2007.
116. Сенов, А. Финансовый анализ предприятия/А.Сенов // Финансовый анализ Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетpublications/ finances/section 29/article 2812/2005
117. Ситнов A. Порядок, цели и задачи финансового анализа при аудите хозяйствующего субъекта/ А. Ситнов //Финансовая газета (Региональный выпуск). 2000, №41. - С.11.
118. Соловьева, О.В. Управленческий анализ в отраслях/ О.В. Соловьева: учеб. пособие. М.: Экономиста, 2006. - 283с.
119. Станиславчик, М.А. Анализ финансового состояния
120. О формах бухгатерской отчетности организаций: приказ Минфина РФ от 22 июля 2003 г. № 67н
121. Об аудиторской деятельности: федеральный закон Российской Федерации от 07.08.01 № 119-ФЗ
122. Об особенностях процедур, применяемых в отношении неплатежеспособных сельскохозяйственных организаций: Постановление Правительства РФ от 2 ноября 1995 г. № 1081
123. Об утверждении Временных правил проверки арбитражными управляющими наличия признаков фиктивного и преднамеренного банкротства: Постановление Правительства РФ от 27 декабря 2004 г. № 855
124. Об утверждении Методических указаний по проведению анализа финансового состояния организации: Приказ ФСФО РФ от 23 января 2001 г.№ 16
125. Об утверждении Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа: Постановлением Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367
126. Об экономическом оздоровлении неплатежеспособных сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края: закон Краснодарского края от 7 августа 2001 г. № 402-КЗ
127. Основы прогнозирования и планирования в организации/ Л.А. Лихачев, H.A. Орехов, Е.В. Ерохипа, Э.С. Мамбетшаев: Учеб. пособие Моек, гос. техн. ун-т им, П.Э. Баумана. Калуж. фил. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. 303 с.
128. Парушина, Н. Анализ дебиторской и кредиторской задоженности/ Н. Парушина// Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетpubl/publ, 2002.
129. Степанова, Г.Н. Комплексный подход к диагностике банкротства предприятия (обзор отечественных и зарубежных методик)./ Г.Н.Степанова//Все для бухгатера. 2001. - № 10 (64). - с. 13 -20.
130. Стрекалов О.Б. Кризисы в организации и управление проектами/ О.Б. Стрекалов, Э.Р. Зарипов: Учебное пособие. Казань: Казан, гос. технол. ун-т, 1997, 160 стр., с. 36-40.
131. Сурин, О. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия /О.Сурин // аудит и налогообложение. 2001. №1 .-С. 17-20.
132. Сухарев, Д.В. Оценка и прогнозирование риска банкротства предприятия: Дис. . канд. экон. наук./ Д.В. Сухарев-М., 1997.
133. Тафинщева, В.Н. Маржинальный доход, как инструмент оценки финансовых результатов/ В.Н. Тафинцева// Финансовый менеджмент. -№3 -2001.
134. Ткачев, В.Н. Несостоятельность (банкротство) в Российской Федерации/ В.Н. Ткачев// Книжный мир. 2004. 249 с.
135. Трененков, Е.М. Диагностика в антикризисном управлении/ Е.М. Трененков, С.А. Дведенидова // Менеджмент в России и за рубежом. -№1. -2002.
136. Указания о порядке составления и представления бухгатерской отчетности. Утв. приказом Минфина РФ от 22 июля 2003 г. N 67н
137. Улюкаев, А. Переход к рынку / А. Улюкаев //Вопросы экономики.- 1996 -№Ю
138. Федорова, Г.В. Финансовый анализ предприятия при угрозе банкротства. Учебное пособие./Г.В. Федорова: М.: Омега-Л, 2003. 272 с.
139. Халафян, A.A. Статистический анализ данных STATISTICA 6.0. 2-е изд., испр. и доп.: учеб. пособие. Краснодар: КубГУ, 2005. -307с.
140. Хоружий, Л.И. Оценка готовой продукции сельского хозяйства по справедливой стоимости/ Л.И. Хоружий, H.A. Сергеева // Аудиторскиеведомости № 11 - 2006 г.
141. Худолеев В.В. Особенности порядка признания несостоятельности (банкротства) предприятий и организаций/ В.В. Худолеев// Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
142. Шевченко, В.А. Несостоятельность производства (Предпосыки и механизм оздоровления): Дис. канд. экон. наук./ В.А.Шевченко Ч Спб., 1997.
143. Шеремет, А.Д., Негашев, Е.В. Методика финансового анализа/ А.Д. Шеремет, Е.В. Негашев 3-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2000.-272 с.
144. Шеремет, А.Д. Комплексный анализ хозяйственной деятельности./ А.Д. Шеремет: М.: ИНФРА-М, 2006.
145. Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа/ Шеремет А. Д., Сайфулин P.C., Негашев Е.В.: 3-е изд., перераб. и доп.- М.: ИНФРА-М, 2000.-208с,
146. Эйтингон, В.Н. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы/ В.Н. Эйтингон, С.А. Анохин // Антикризисный менеджмент Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетpubIications/ strategy/section 16/article 141/ 2003.
147. Электронный учебник StatSoft, 2001. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетdocs/stat/modules/stdiscan.htrnl #index
148. Altman, Edward I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy/ E. Altman// Journal of Finance September - 1968
149. Altman, Edward I. Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-Score and ZETAо Models/ E. Altman //Journal of Banking & Finance Ч July 2000.
150. Altman, Edward I. Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-Score and ZETA(r) Models / Edward I. Altman // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетarticles/altman.pdf.
151. Beard R.E., Penticainen Т., Personen E. Risk Theory.- Methuen, London 1969.
152. Beaver, W. Financial Ratios as Predictors of Failures / W. Beaver // in Empirical Research in Accounting, selected studies, 1966 in supplement to the Journal of Accounting Research, January 1967.
153. Deakin, E.B., A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure / E.B. Deakin //Journal of Accounting Research March - 1972.
154. Рисунок Динамика доли оборотных активов в структуре имущества сельскохозяйственных организаций Краснодарского края
155. Динамика заемных источников формирования имущества сельскохозяйственных организаций Краснодарского края, мн.руб.
156. Показатель 2000 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2006 г. в % к2000 г. 2005 г.
Похожие диссертации
- Система диагностики кризисных состояний промышленного предприятия
- Влияние финансово-информационной сферы на финансовое состояние коммерческой организации
- Комплексный финансовый анализ в управлении финансовым состоянием горнодобывающих предприятий
- Методические аспекты анализа и оценки финансового состояния аграрных формирований
- Оценка финансового состояния и прогнозирование банкротства предприятия