Статистический анализ факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Петрова, Елена Сергеевна |
| Место защиты | Саранск |
| Год | 2004 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.12 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий"
На правахрукописи
ПЕТРОВА ЕЛЕНА СЕРГЕЕВНА
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ (НА ПРИМЕРЕ РЕСПУБЛИКИ МОРДОВИЯ)
Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономическихнаук
Саранск - 2004
Диссертация выпонена на кафедре статистики Мордовского государственного университета им. Н.П.Огарева
Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор
Сажин Юрий Владимирович
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Прокофьев Владимир Анатольевич
кандидат экономических наук, доцент Чаплыгин Сергей Иванович
Ведущая организация: Оренбургский государственный
аграрный университет
Защита диссертации состоится л25 декабря 2004 в 11 часов на заседании диссертационного совета К 212.214.01 при Самарской государственной экономической академии по адресу: 443090, Самара, ул. Советской Армии, 141, ауд. 325.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарской государственной экономической академии
Автореферат разослан л24 ноября 2004 года
Ученый секретарь диссертационного совета
Леонтьева Т.Н.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. В последнее десятилетие реформирование экономики России происходит на фоне кризиса большинства ее сфер и отраслей. Наиболее глубоко это затронуло сельскохозяйственное производство, объем продукции которого снизися в два раза, средняя заработная плата в отрасли не достигает прожиточного минимума, а материально-техническая база продожает устаревать. Негативные последствия либерализации цен, кризис сбыта и потеря управляемости экономики, возникшие на первом этапе российских рыночных реформ, и, как следствие, несовершенная сбытовая и ценовая политика в современном сельском хозяйстве, кризис неплатежей, обострили до крайности проблему платежеспособности и поставили на повестку дня вопрос о предпосыках массового банкротства сельскохозяйственных предприятий.
Для исправления создавшегося положения необходим критический анализ теоретических подходов, точный учет и количественная оценка финансового состояния предприятий, построение моделей оптимального функционирования экономических и социальных систем, выработка комплекса первоочередных мер. Финансово-экономический анализ выступает одной из важнейших функций антикризисного управления, необходимого для предотвращения кризисных ситуаций, а также для успешного вывода предприятия из кризиса. В связи с реализацией указанной функции менеджмента на всех уровнях управления (предприятие, регион, страна) особую актуальность приобретает решение методологических проблем анализа и оценки финансовой несостоятельности предприятия.
Проблема анализа факторов несостоятельности предприятий стала предметом исследования в научных работах многих отечественных и зарубежных ученых: Зайцевой О.П., Савицкой Г.В., Семенихина А.И., Узун В.Я., Федотовой МА., Эпштейна Д.Б., Сиротиной МА., Боруцкого А.П., Фомина Я.А., У.Бивера, Э.Альтмана, Таффлера, Фумера, Лиса и других. Внимание авторов сосредотачивается на проблемах группировки предприятий по уровню финансового состояния, разработки адекватных моделей анализа и оценки факторов финансовой несостоятельности, которые традиционно решаются методами многомерного статистического анализа, нашедшими широкое применение в экономике, социологии, психологии и т.д. Ими занимаются СА Айвазян, Афанасьев В.Н., Зарова Е.В., Елисеева И.И., B.C. Мхитарян, A.M. Дубров, А.А. Френкель, ВА Прокофьев, Кендал М., Стюарт А., Лоули Д. и многие другие ученые.
Наиболее острыми являются проблемы исследования количественных закономерностей финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий как однородной по виду экономической деятельности совокупности хозяйствующих субъектов, формирования системы показателей, всесторонне ее оценивающей, экономического и статистического анализа факторов, логичной экономической интерпретации полученных результатов и условий изменения состояния банкротства, что и определило актуальность темы настоящей диссертационной работы.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование методики статистического анализа и оценки факторов несостоятельности сельскохозяйственных цели осуществляется путем решения
- уточнение понятия несостоятельность, анализ современного состояния банкротства сельскохозяйственного предприятия;
- формирование системы показателей оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий на основе факторов, рекомендованных Постановлением Правительства РФ для анализа финансового состояния предприятия-дожника;
- разработка методики многомерного анализа и прогнозирования факторов несостоятельности сельскохозяйственных предприятий;
- изучение закономерностей распределения показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий как научно-обоснованной предпосыки использования методов многомерного статистического анализа;
- статистическое обоснование включения показателей в модель, анализ взаимосвязи и взаимозависимости исследуемых признаков;
- выделение групп хозяйств, однородных по уровню их финансового состояния;
- оценка дифференциации факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия;
- выявление индивидуальных и обобщенных факторов финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий на основе регрессионного и компонентного анализа;
- получение модели оценки несостоятельности сельскохозяйственного предприятия на основе системы регрессионных уравнений.
Область исследования. Исследование проведено в рамках подпункта 3.6. Методология экономико-статистических исследований, направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций специальности 08.00.12. - Бухгатерский учет, статистика, паспорта специальностей ВАК (экономические науки).
Предметом исследования диссертационной работы являются количественные характеристики финансового состояния сельскохозяйственных предприятий региона.
Объектом исследования в диссертационной работе выступают сельскохозяйственные предприятия Республики Мордовия.
Методологической и теоретической основой исследования послужили нормативные акты Российской Федерации, научные труды отечественных и зарубежных специалистов по изучению проблем финансовой несостоятельности предприятий, ее статистических аспектов. В работе использованы данные годовой бухгатерской отчетности по 296 действующим сельскохозяйственным предприятиям, расположенным на территории Республики Мордовия за 2003 год.
В составе статистических методов нашли применение методы аналитической группировки, кластерного анализа, метод главных компонент, корреляционно-регрессионный анализ и другие.
Обработка исходной информации проводилась с использованием пакета прикладных программ лStatistica 5.5, "MS Excel", "MS Word".
Научная новизна исследования заключается в совершенствовании теоретического и методического аспекта Экономико-статистического анализа финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий региона. В диссерта-
ции сформулированы и обоснованы следующие положения, содержащие элементы научной новизны:
- сформирована система показателей статистической оценки и анализа факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий;
- установлены основные типы сложившегося финансового состояния сельскохозяйственных предприятий региона на основе применения метода кластерного анализа;
- исследована специфика производственной деятельности сельскохозяйственных предприятий, образующих однородные по финансовому состоянию кластеры;
- предложены интегральные статистические оценки факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий на основе формирования главных компонент;
получены интегральные статистические оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий, образующих однородные по финансовому состоянию кластеры;
определено количественное влияние показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия на изменение интегральных оценок факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственного предприятия;
- получены статистические оценки влияния главных компонент факторов финансовой несостоятельности в типологизированных группах' сельскохозяйственных предприятий;
- разработаны регрессионные модели зависимости показателей финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий от главных компонент их финансового состояния;
- на основе результатов регрессионного анализа построена система регрессионных уравнений, позволяющих оценить финансовую несостоятельность сельскохозяйственных предприятий, с использованием главных компонент показателей их финансово-хозяйственной деятельности.
Практическая значимость исследования. Разработанные основные положения диссертации можно использовать в качестве информационного и методологического обеспечения для принятия управленческих решений в сфере финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий, а также прогнозирования банкротства по данным конкретного предприятия.
Апробация работы. Результаты исследования нашли широкое применение в учебном процессе при подготовке экономистов по специальности Статистика в рамках преподавания учебных курсов: эконометрика, методы выборочного обследования, многомерные статистические методы, а также в практической деятельности функциональных отделов и служб Министерства сельского хозяйства Республики Мордовия. Основные положения диссертационной работы докладывались в выступлениях на научных международных, всероссийских и региональных конференциях, семинарах.
Публикации. Наиболее существенные положения и результаты исследования представлены в 8 работах, общим объемом 3.1 печл.
Структура диссертационной работы. Диссертация включает введение, три главы, заключение, список использованной литературы и приложения.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цели и задачи исследования, раскрыта научная новизна, сформулированы положения, выносимые на защиту, показана практическая значимость проведенного исследования.
В первой главе Теоретические и методологические основы исследования несостоятельности предприятий рассматривается понятийный аппарат, определяющий несостоятельность предприятий. Установлено, что понятие несостоятельность изначально предполагало нехватку средств для погашения догов и дальнейшего существования как юридических, так и физических лиц. Проведен анализ различных точек зрения по данной проблематике, из которых автору наиболее близка точка зрения Г.В. Савицкой, которая определяет банкротство (финансовый крах, разорение) как подтвержденную документально неспособность субъекта хозяйствования платить по своим договым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств. В данном случае кроме неспособности платить "по счетам" отмечается и неспособность продожения производственной деятельности, что, по мнению автора, является очень важным обстоятельством при решении вопроса о дальнейшей судьбе сельскохозяйственного предприятия.
В работе рассмотрено развитие института банкротства в России, сделан критический анализ регулирования вопросов банкротства в России и за рубежом. В результате изучения сформулированы предложения по совершенствованию нормативно-правовой базы несостоятельности. Отмечается, что принятый нормативный документ, при наличии просроченного свыше трех месяцев дога, объявляет банкротами практически все сельскохозяйственные предприятия. Ни в одной статье закона нет ссыки на размер дебиторской задоженности предприятия-дожника, даже при оценке имущественного положения ничто не обязывает конкурсного управляющего учесть размер задоженности анализируемому предприятию. В условиях монополии перерабатывающих предприятий в АПК это ставит дожника в неравное положение по сравнению с кредиторами.
Проведенный анализ показал, что главное для сельскохозяйственного предприятия - это возможность дальнейшего воспроизводства хозяйственной деятельности, так как в условиях возникновения постоянных экономических парадоксов, когда богатый урожай приводит к развалу хозяйства, в условиях несовершенной ценовой и сбытовой политики, говорить о несостоятельности предприятия, только оценивая размер его кредиторской задоженности, является в корне неправильным. При анализе факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий, автор считает необходимым учитывать размер и соотношение кредиторской и дебиторской задоженностей СХПК.
В работе отмечается, что при анализе финансово-экономического положения сельскохозяйственных предприятий возникают сложности при проведении группировки по различным признакам. Очевидна необходимость такой дифференциации, так как одни и те же меры оказывают различное воздействие на сельскохозяйственные предприятия разных групп.
В диссертации проводится систематизация основных методологических подходов к исследованию несостоятельности предприятий как российских, так и
зарубежных исследователей. Рассматриваются два основных подхода к анализу и предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение "читать баланс". Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании. Подробно анализируются существующие методики анализа и предсказания банкротства от У. Бивера, получившего некий финансовый коэффициент, прогнозирующий банкротство, до современных многофакторных моделей прогнозирования, разработанных специально для российских условий учеными различных ВУЗов.
Выявлено, что для исследования проблемы несостоятельности сельскохозяйственных предприятий необходим всесторонний анализ их финансово-хозяйственной деятельности: анализ имущественного положения предприятия, анализ платежеспособности предприятия и ликвидности его баланса, анализ финансовой устойчивости предприятия, анализ показателей рентабельности, анализ показателей ресурсоемкости и ресурсоотдачи. Исходя из этого, автором исследования были выделены группа результативных показателей и несколько групп факторных признаков. В частности, в группу зависимых показателей были включены коэффициенты и показатели, рекомендованные нормативными актами для анализа финансового состояния предприятия арбитражным управляющим, а также показатели, по мнению автора, необходимые для адекватной оценки положения СХПК.
1. Группа результативных показателей:
1.1. Прибыль/убыток по всей деятельности, тыс. руб (У1).
1.2. Коэффициент абсолютной ликвидности (У2).
1.3. Коэффициент автономии (финансовой независимости) (У3).
1.4. Нормальный коэффициент текущей ликвидности (У4).
1.5. Коэффициент финансовой напряженности (У5).
1.6. Коэффициент фондоотдачи (У6).
1.7. Коэффициент фондоемкости (У7).
1.8.Коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задоженности (У8).
1.9.Показатель отношения дебиторской задоженности к совокупным активам
1.10.Показатель обеспеченности обязательств дожника его активами ^10).
1.11.Степень платежеспособности по текущим обязательствам (У11).
1.12.Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами ^12).
1.13.Доля просроченной кредиторской задоженности в пассивах ^13).
1.14.Рентабельность активов ^14).
1.15.Норма чистой прибыли (15).
1.16.Коэффициент покрытия ^16).
1.17.Коэффициент оборачиваемости по суммарному капиталу (У17).
1.18.Коэффициент устойчивого финансирования (Y18).
В работе представлены укрупненные группы факторов, характеризующих финансовую несостоятельность сельскохозяйственных предприятий: показатели имущественного положения; показатели платежеспособности предприятия и лик-
видности его баланса; показатели финансовой устойчивости; показатели рентабельности; показатели производственной деятельности; показатели ресурсоемко-сти и ресурсоотдачи. На рисунке 1 представлена схема, отражающая последовательность применения и взаимодействия многомерных статистических методов.
Совокупность результативных У и факторных показателей X
Корреляционный анализ -статистическая оценка включения результативных факторов модель, -исключение дублирующих друг друга факторов
Рисунок 1 - Схема построения методики анализа и прогнозирования несостоятельности сельскохозяйственных предприятий с использованием многомерных статистических методов
Основные этапы методики анализа и прогнозирования финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий опираются на использование методов корреляционного анализа, снижения размерности, многомерной классификации, компонентного анализа, многомерной регрессии, непараметрических методов статистики.
Во второй главе Статистический анализ финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий проводится анализ закономерностей распределения результативных показателей финансово-хозяйственной деятельно-
сти, при помощи которого было выявлено, что по нормальному закону распределены с определенной долей вероятности, следующие показатели: прибыль по всей деятельности (У1), коэффициент фондоемкости (У6),соотношения дебиторской и кредиторской задоженности (У7), показатель обеспеченности дожника его активами (У8), коэффициент автономии (У 10), доля просроченной задоженности (У 12), отношение дебиторской задоженности к совокупным активам предприятия (У 13), рентабельность активов предприятия (У 14) и норма чистой прибыли (У 15). Это значит, что на них действует большое число независимых или слабо зависимых случайных равнозначных величин.
Следующим этапом исследования является проверка эффективности и правомерности включения финансовых коэффициентов, рекомендованных для анализа финансового состояния предприятия-дожника, а также других показателей, выбранных для исследования. Анализ коэффициентов парной корреляции позволил статистически обосновать включение в исследование финансового состояния сельскохозяйственного предприятия практически всех факторов, кроме коэффициента покрытия, коэффициента концентрации собственного капитала и коэффициента оборачиваемости по суммарному капиталу, поскольку коэффициент парной корреляции для них превышает 0,80. На основе статистического подхода для анализа можно предложить использовать набор финансовых коэффициентов, представленный в таблице 1.
Таблица 1
Показатели финансово-хозяйственной деятельности, включенные в исследование по результатам корреляционного анализа
Показатель Основание для включения в анализ финансового состояния
Коэффициент абсолютной ликвидности Нормальный коэффициент текущей ликвидности Слабая корреляционная связь практически со всеми финансовыми коэффициентами, что свидетельствует об отсутствии дублирования получаемой при анализе данных коэффициентов информации. Это может способствовать всесторонней оценке финансового состояния предприятия
Коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задоженности Показатель обеспеченности обязательств дожника его активами Степень платежеспособности по текущим обязательствам Доля просроченной кредиторской задоженности в пассивах Показатель отношения дебиторской задоженности к совокупным активам Средняя корреляционная связь с большинством финансовых коэффициентов, что также свидетельствует об отсутствии дублирования информации, получаемой в ходе расчета данных коэффициентов
Коэффициент концентрации собственного капитала Коэффициент финансовой напряженности Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами. Средняя корреляционная связь с большинством Финансовых коэффициентов, что также свидетельствует об отсутствии дублирования информации, получаемой в ходе расчета данных коэффициентов.
Коэффициент фондоотдачи Коэффициент фондоемкости Норма чистой прибыли Слабая корреляционная связь практически со всеми фи-нансовывми коэффициентами, что свидетельствует об отсутствии дублирования получаемой при анализе даннык коэффициентов информации. Это может способствовать всесторонней оценке финансового состояния предприятия
Рентабельность активов Слабая корреляционная связь практически со всеми фи-нансовы1ми коэффициентами
Прибыть по всей деятельности Слабая корреляционная связь практически со всеми фи-нансовы1ми коэффициентами
Для более глубокого исследования автором диссертационного исследования были использованы методы кластерного анализа, позволяющие разбить изучаемую совокупность на качественно однородные группы. Классификация производилась по показателям 296 сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия, в разбиении участвовали все результативные показатели финансово-хозяйственной деятельности предприятий. В результате реализации иерархического агломеративного кластерного анализа были построены дендрограммы разбиения совокупности регионов на кластеры методами "ближнего соседа", "дальнего соседа", а также методом Уорда. Метод Уорда наиболее наглядно представляет разделение исследуемой совокупности регионов на кластеры. Графическое изображение результатов этого метода позволяет сделать вывод о том, что всю совокупность наблюдений можно разбить на два кластера (рисунок 2).
Рис. 2 Дендрограмма разбиения предприятий методом Уорда.
Окончательная кластеризация проводится методом К-средних, при этом регионы разделяются на 2 группы. Подобное разбиение оказалось оптимальным, так как практически отсутствуют совпадения средних значений, что и подтверждает графическое изображение средних нормированных значений результативных признаков по кластерам (рисунок 3).
Рис. 3 Средние нормированные значения по кластерам результативных показателей финансовой несостоятельности предприятий.
Самым многочисленным оказася первый кластер, включающий в себя 274 наблюдения, причем в него вошли абсолютно все предприятия, имеющие убыток на конец года. Второй кластер объединил 22 сельскохозяйственных предприятия, имеющих стабильную прибыль по результатам всей деятельности. Анализ результативных факторов исследуемых сельскохозяйственных предприятий позволяет сделать выводы о финансовом состоянии предприятий по каждой группе (таблица 2).
Таблица 2
Средние значения показателей финансово-хозяйственной деятельности сельско-
Переменные Общее по РФ 1 кластер 2 кластер
Кол-во наблю-
дений 296 274 22
У1 (прибыль) 1335,128 532,5 11847
У1 (убыток) -744,85 -744,85
У2 0,11 0,10 0,30
УЗ 2,54 1,55 4,31
У4 0,04 9,04 0,15
У5 1,89 1,72 4,08
У6 4,12 2,99 1,80
У7 0,28 0,24 0,79
У8 9,08 9,04 9,49
У9 36,38 22,47 9,96
У10 0,47 0,46 0,59
У11 -1,71 -1,76 -1,11
У12 0,24 0,25 0,15
У13 0,05 0,04 0,16
У14 -2,03 -2,60 5,49
У15 -58,32 -15,18 2,76
Для предприятий первой группы характерно снижение прибыли или в увеличение убытка на конец года (У1). В частности, уровень прибыли по всей деятельности в исследуемых предприятиях этого кластера в среднем на 48,2% ниже,
чем во всей совокупности и составляет всего 8,5% от уровня прибыльности предприятий, объединенных во втором кластере. Средний размер убытка по предприятиям, объединенным в первом кластере, достаточно велик - 744,85 тыс. руб. Обращает на себя внимание низкий коэффициент абсолютной ликвидности У2 (в среднем 0,10) и высокий коэффициент финансовой напряженности У4 (в среднем 9,04). Превышение размеров кредиторской задоженности над дебиторской У7, увеличение доли просроченной дебиторской и кредиторской задоженности У12, затоваренности складов Х18, снижение степени платежеспособности предприятия по краткосрочным обязательствам, коэффициента автономии У10, обеспеченности собственными оборотными средствами У11, рентабельности активов У14, нормы чистой прибыли У15 свидетельствует о том, что в данном кластере представлена достаточно однородная совокупность хозяйств, имеющих неустойчивое финансовое положение.
Предприятия, включенные во второй кластер, выделяются из общей совокупности и образуют отдельный класс наблюдений, который можно охарактеризовать как предприятия, имеющие достаточно устойчивое финансовое положение, стабильные высокие показатели прибыли, степени платежеспособности по обязательствам, коэффициента автономии, показателей рентабельности и нормы прибыли, высокое поголовье и продуктивность скота, низкие коэффициенты финансовой напряженности, а также явное преобладание дебиторской задоженности над кредиторской, в том числе и просроченной. Кроме того, большая часть этих предприятий имеет возможности для самостоятельной переработки своей продукции, выпуска полуфабрикатов и готовой продукции. Предприятия, включенные во второй кластер, имеют кроме всего прочего большой уставный капитал, а также площади земельных угодий, поголовье скота, положительную динамику прибыли по результатам производственной деятельности. Среднее значение коэффициента абсолютной ликвидности (У2) для устойчивых предприятий равно 0,3, что удовлетворяет нормативному значению для данного коэффициента. Значение нормального коэффициента текущей ликвидности (4,31) позволяет сделать вывод о стабильности предприятий, так как по норме значение этого коэффициента не дожно опускаться ниже 1,5 для сельскохозяйственных предприятий. Можно отметить, что проблема выплаты и соотношения дебиторской и кредиторской задоженностей существует и для успешно действующих сельскохозяйственных предприятий. Предлагается рассматривать предприятия, включенные во второй кластер, как СХПК с устойчивым финансовым положением.
Таким образом, для проведения дальнейших исследований в работе получена достаточно однородная совокупность сельскохозяйственных предприятий, объединенных в первом кластере - 274 предприятия, находящиеся в неустойчивом финансовом состоянии.
В третьей главе Статистическая оценка и прогнозирование несостоятельности сельскохозяйственных предприятий РМ выявлены наиболее информативные факторные показатели, оказывающие влияние на несостоятельность предприятий, дана количественная оценка роли обобщающих факторов в анализе финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий, построены статистические многофакторные модели результативных показателей на главных компонентах.
В результате применения компонентного анализа, в работе производится укрупнение как результативных, так и факторных признаков для их наилучшей интерпретации. Укрупнение результативных показателей позволило выявить пять главных компонент по Y, в результате чего были выделены группы показателей тесно связанные с главными компонентами (табл. 4).
В диссертации дается развернутая экономическая интерпретация главных компонент. Фактор Fly является интегральным показателем финансовой устойчивости сельскохозяйственного предприятия. Показатели, входящие в F2y можно разделить на две группы: УЗ и У8 - интегральный показатель платежеспособности предприятия, а У6 - показатель ресурсоемкости, причем между этими факторами и главной компонентой наблюдается сильная положительная связь (более 0,90). Фактор F3y является интегральной оценкой влияния дебиторской и кредиторской задоженности на рентабельность активов предприятия. Фактор F4y - это интегральная характеристика способности предприятия к срочному погашению текущей задоженности. Анализ пятой компоненты F5y позволяет назвать ее интегральным показателем независимости предприятия от внешних источников кредитования.
Таблица 4
Группы показателей, тесно связанные с главными компонентами (после варимакс-вращения)
Группы, соответствующие главным компонентам FNy Исходные показатели, включенные в группу
1 У1,У9,У11,У15
2 УЗ, У6, У8
3 У5.У12.У13.У14
4 У2.У7
5 У4, У10
Проведение компонентного анализа по факторным признакам, позволило выделить интегральные показатели факторных признаков (таблица 5).
Таблица 5
Группы показателей, тесно связанные с преобразованными главными компонен-
Группы, соответствую- Исходные показатели, включенные в группу
щие главным компонентам
1 Х13, Х14, Х26, Х27, ХЗО, Х31, Х32, ХЗЗ, Х34,Х35,Х36,Х39
2 Х8,Х9,Х21
3 Х6.Х7
4 Х38.Х40.Х41
5 Х22.Х23.Х25
6 Х15.Х16
7 Х11.Х12
8 Х1.Х24.Х29
10 Х2.Х19
12 ХЗ.Х4.Х17
Самой многочисленной по количеству объединяемых факторов стала первая главная компонента FlД включившая в себя две группы факторов. Первую группу можно назвать интегральной характеристикой размера сельскохозяйственного предприятия, а во вторую группу вошли затратные показатели хозяйственной деятельности предприятия. Второй фактор F2, можно считать интегральным показателем имущественного положения сельскохозяйственного предприятия. Третья главная компонента F3X является интегральной характеристикой состояния краткосрочной кредиторской задоженности. Четвёртый фактор F4X можно считать интегральным показателем ресурсоотдачи сельскохозяйственных предприятий. Пятая компонента F5X - это обобщающая характеристика рентабельности сельхозпредприятий. Шестой фактор F6X характеризует ликвидность средств предприятий. Седьмой фактор следует считать интегральной характеристикой размера всех сельхозугодий предприятий. Восьмой фактор будем считать интегральным показателем размера собственного капитала сельхозпредприятия. В свою очередь, девятый фактор связан только с одним показателем - коэффициентом кормоемкости (Х37), следовательно, его характеристикой он и является. Десятый фактор F10x характеризует догосрочную кредиторскую задоженность предприятия. Одиннадцатый фактор Fllx тесно связан только с одним показателем - коэффициент обеспеченности запасов собственными оборотными средствами - (Х20), следовательно, его характеристикой он и является. Двенадцатый фактор можно назвать обобщающим показателем соотношения краткосрочной кредиторской и дебиторской задоженности.
Необходимо отметить, что при анализе матрицы факторных нагрузок не было выявлено тесной взаимосвязи между главными компонентами и просроченной дебиторской задоженностью (Х5), долей собственных оборотных средств (Х10), запасами товарно-материальных ценностей (XI8), поголовьем свиней (Х28), коэффициентом окупаемости затрат (Х42). При анализе матрицы парных корреляций на первом этапе исследования таких показателей было десять (площадь сельхозугодий X11, вся посевная площадь Х12, коэффициент быстрой ликвидности XI5, коэффициент обеспеченности запасов собственными оборотными средствами Х20, отношение краткосрочной задоженности к собственному капиталу Х23, поголовье свиней Х28, коэффициенты кормоемкости и землеемкости Х37 и Х38, коэффициент продуктивности и кормоотдачи Х40 и Х41), то есть объединением влияющих факторов в главные компоненты мы достигли максимального участия факторов в анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятия, что, соответственно, позволяет более поно отразить реальное состояние исследуемых предприятий.
В результате проведения регрессионного анализа по 274 сельскохозяйственным предприятиям были получены уравнения зависимости для каждого результативного показателя от главных компонент по факторным признакам
причем по значению коэффициента детерминации (более 0,50) все уравнения можно назвать корреляционно-регрессионными моделями. Полученные уравнения регрессии признаются статистически значимыми при а = 0,05, так как расчетные значения критерия Фишера Fp больше табличных (см. таб. 6).
Таблица 6
Параметры регрессионных уравнений для результативных показателей Y на основе главных компонент по факторным признакам
Параметры Фактор 1 (Fly) Фактор 2 (F2y) Фактор 3 (F3y) Фактор 4 (F4y) Фактор 5 (F5V)
Y1 Y9 Yll Y15 Y3 Y6 Y8 Y5 Y12 Y13 Y14 Y2 Y7 Y4 Y10
Константа 538,6 22,48 -1 76 -14 75 451 3 01 9 02 1 73 0 25 004 -2 52 - 0 23 0 03 0 46
F1, 782,6 -8,31 047 15 78 - -0 54 - -3 14 -0 05 - 2 12 - - - 009
F2, -4,01 -0 18 - - - - - -0 07 4)04 2 36 - - - 008
F3, -270 0 11,96 -0 48 -12 46 -1 66 0 87 -4 03 - 0 15 - -2 67 - -0 15 - -0 07
F4, - - 0 30 - - - - - - - - - - - -007
F5, - - - -7 74 1 63 - 1 72 - - - -2 26 - - - -
F6, - - - -4 45 -32 80 -3 56 -38 49 - - 001 - - - - -
F7, -212.8 2 85 - -8 42 - 0 37 - - - - -1 87 - - - -
F8, 600.8 -4,70 - 23 79 - - - - - - 2 65 - - - 004
F9, -2,52 - 464 - - - - - - - - - - -
FIO, - - - - - - - - - - - - - -0 04 -
FU, - -3,66 - 5 61 -0 92 - - - - - 1 90 - - - 0 11
F12, 214,2 -3,15 0 18 - -0 42 - - - 0 03 - - 021 0 03 0 05
R 0 63 0 76 042 0 68 098 0 83 0 94 0 37 0 42 0 72 040 - 0 62 0 43 069
RJ 0 50 0 57 050 0.51 095 0 69 0 89 054 0.57 051 0 56 - 0 50 0 55 0 50
Fp (F,) 35 94 2 40 44 23 204 14 45 240 28 94 204 1384 9 264 120 61 240 724 04 3 03 42 17 3 88 18 85 3 03 9421 3 03 7 02 2 13 - 1544 3 88 744 3 88 34 28 2 13
Необходимо отметить, что для результативного фактора У2 уравнение регрессии не было построено, так как вероятность случайного отклонения от нуля (значимость) выборочного коэффициента, рассчитываемая через -критерий Стьюдента, у всех факторов, включенных в модели, больше 0,05.
При построении уравнений регрессии на главных компонентах, представляющих собой совокупность (систему) факторов, необходимо учитывать, что совокупное влияние всех факторов не равно сумме влияния каждого из них, так как это противоречит системному подходу к исследованию. В этом случае имеет место системный эффект. При дальнейшем анализе полученных зависимостей его действие будет очевидно. Проведем разложение множественного коэффициента детерминации Я2 на доли влияния интегральных факторов НЧх на результативный показатель Ум К2 = + Т| (таблица 7).
Таблица 7
Оценка доли влияния факторов и системного эффекта на результативный показатель
У1 УЗ У4 У5 У6 У7 У8 У9 У10 У11 У12 У13 У14 У15
И2 0.50 0,95 0,55 0,53 0,69 0.502 0,889 0,572 0,574 0,512 0,573 0,511 0,556 0,566
0.40 0,605 0,424 0,218 0,653 0,301 0,555 0,506 0,478 0,253 0,174 0,483 0,503 0,465
л. в % 9,6 34,9 1М 31,7 3,97 20,1 33,5 6,56 V 25,9 39,9 У* 5,26 10,1
Анализ таблицы показывает, что совокупное влияние факторов на результативный показатель достаточно велико, причем в некоторых случаях (У5, У11, У12) даже превышает долю влияния факторов, включенных в модель.
Для дальнейшего исследования в диссертации получено выражение функциональной зависимости главных компонент И^у и Ж, по результативным и факторным показателям от входящих в них аргументов, У и X, соответственно. Уравнения регрессии для К*!у:
Л, =0.79+0.00008Л -0.02Н9+0.16У11+0.009И5 Р1, = -0.33+0.01 т+0.072^6+0.(ХЖ8 Л, = 0.54-0.043К5 - 0.76П 2-5.65К13+0.04 М, =-0.268+1.10(17
= 0.81+274К4 -1.94К10 Уравнения регрессии для РМД:
Л, =-0.02+0.04X13+016X14-0.01X26+0.08X27+0.05X30-0.01X31+0.05X32+
+0.17X33+0.23X34+ 0.14X35+0.20X39
Пх = 0.0027+ 0.47 №8-0.493X9 +0.23X21
ПД =-0.006+0.35X6+0.66X7
И, =0.008-0.33X38-0.45X40-0.30X41
Г5, = 0.007-0.42X22+0.35X23-0.33X25
Г6Х = 0.0002-0.89X15-0.07X16
П, =-0.006+0.40X11+0.44X12
Л8Х =-0.005+0.017X2+0.39X24+0.44X29
Я), =0.2-0.86X19
ПО, =-0.007-0.61X2-054X19
П1, =-002+а72Х20
П2Х =0.005+0.49X3+0.43X4+0:21X17
При анализе множественного коэффициента детерминации особое внимание обращается на системный эффект (таблицы 8 и9).
Р1у Р2 РЗ, Р4у
К1 0.9349 0.9939 0.9657 0.7940 0.7894
ЕР'. 0.5441 0.5613 0.5203 0.7940 0.6931
П. % 39.08 43.26 44.54 0 9.63
Р2 Р3| Р5, Р6, Р7, Р8л га, ию, ИИ, Р12,
Я2 0.885 0.862 0.829 0.960 0.954 0.949 0.708 0.517 0.754 0.936 0.532 0.7596
0.587 0.535 0.565 0.512 0.516 0.820 0.463 0.354 0.754 0688 0.532 0.448
п в% 29.9 32.7 2637 44.77 43.9 12.8 24.44 16.4 0 24.8 0 зи
Из анализа полученных долей влияния факторов и системного эффекта на результативные главные компоненты, мы можем сделать вывод о том, что совокупное влияние факторов только усиливается, что связано с включением в модель большого количества показателей. Нулевые значения показателя системного эффекта в уравнениях главных компонент F4y, F9X и Fllx обусловлены включением в уравнение регрессии только одного фактора.
Таким образом, полученные модели оценки несостоятельности сельскохозяйственных предприятий выглядят следующим образом: Р1у=-0.02б+2.9Р1,+0.05Р2,-0.45Вх+0.05Р4х-0.07Р51-0.04Р6,-0.16Р7,+0.35Р8,+0.09Р9л+0.12Р11,+ 0.11Р12,. Р2у=0.01-0.04р1,-0.13р3,+0.04р51-р6<+0.03р7,-0.02р11,-0.03р12<. РЗУ=0.11+ 0.21Р1,+ 0.31Р2Х- 0Л5Ю,- 0.03Р5, - 0.06Р6, - 0.03Р7, +0.04Р8, + 0.03Р11л. Р4у=-0.18-0.17П,+0.23Р11.-Ю.35Р12, Р5у=-0.18Р1,-0.16Р2х+0.14РЗ,+0.14Р4х-0.08Р8,-0.32Р11|,-0.02Р12,.
Для проверки практического применения разработанных моделей по значениям показателей на данный момент времени случайным образом были выбраны пять сельскохозяйственных предприятий из исходной совокупности. Значения их показателей финансово-хозяйственной деятельности были подставлены в полученные уравнения регрессии и рассчитаны оценочные значения (табл. 10).
Таблица 10
Результаты расчетов по предложенной системе уравнений
Название СХПК по Р2 по РЗу ПО Р4у ПО Р5у по
Наша победа (Ардатовский р-н) 0,82 1,63 0,35 0,42 0,31
Батушевскнй (Атяшевский р-н) 0,24 0,30 0,24 0,18 0,21
Победа (Теньгушевский р-н) 0,28 0,25 0,20 0,21 0,19
Никольское (Торбеевский р-н) 0,35 0,41 0,29 0,48 0,60
Юбилейное (Чамзинский р-н) 0,83 1,67 0,36 0,48 0,57
Анализ полученных значений показал, что рассчитанные коэффициенты реально оценивают финансовое положение как устойчивых (СХПК Наша победа и СХПК Юбилейное), так и убыточных сельскохозяйственных предприятий. В работе приводится подробный анализ факторов финансового состояния данных сельскохозяйственных предприятий. Следовательно, разработанные модели можно использовать в практике анализа и оценки факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий.
В заключении обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы и рекомендации.
Список работ, опубликованных по теме диссертации
1. Подзоров Н.Г., Петрова Е.С. Совершенствование методики оценки неплатежеспособности предприятий [Текст]/Н.Г. Подзоров// Проблемы социально-экономического развития региона: материалы Всерос. науч.-практ. конф. - Саранск.: Изд-во Мордов. ун-та,2000.- 0,2/0,1 печ. л.
2. Петрова Е.С. Статистический анализ несостоятельности предприятий [Текст]/Е.С. Петрова// Экономический федерализм: государственно-правовое регулирование экономики: материалы Всерос. науч.-практ. конф.28-29 февраля 2001 года.- Саранск.: Ковыл. типогр., 2001.- 0,12 печ.л.
3. Сажин Ю.В., Петрова Е.С. Современные методы прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий [Текст]/Ю.В. Сажин// Проблемы качества экономического роста: материалы Междунар. науч. конгресса 27-28 мая 2004 г. Ч. 5. Самара: Изд-во Самар. гос. экон. акад., 2004. - 0,13/0,07 печ.л.
4. Петрова Е.С. Развитие института несостоятельности предприятия на современном этапе [Текст]/Е.С. Петрова//Социально-экономические проблемы развития предприятий и регионов: материалы Междунар. науч.-практ. конф.-Пенза: Изд-во ПДЗ, 2004. - 0,25 печ.л.
5. Петрова Е.С. Методология прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий [Текст]/Е.С. Петрова //Социально-экономические проблемы развития предприятий и регионов: материалы Междунар. науч.-практ. конф.-Пенза: Изд-во ПДЗ, 2004. - 0,25 печ.л.
6. Петрова Е.С. Анализ и прогнозирование несостоятельности (банкротства) предприятия на современном этапе / [Текст]/Е.С. Петрова// Деп. в ИНИОН РАН.- №58939 от 01.11.2004 года. -1,12 печ.л.
7. Петрова Е.С. Формирование совокупности показателей, определяющих финансовую несостоятельность предприятий /[Текст]/Е.С. Петрова// Деп. в ИНИОН РАН.- №58940 от 01.11.2004 года. - 1 печ.л.
8. Петрова Е.С. Современные методы прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий/[Текст]/Е.С. Петрова// Деп. в ИНИОН РАН. -№58941 от 01.11.2004 г.- 1,68 печ.л.
Подписано в печать 23.11.04. Объем 1,0 п. л. Тираж 100 экз. Заказ № 2233.
Типография Издательства Мордовского университета 430000, г. Саранск, ул. Советская, 24
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Петрова, Елена Сергеевна
Введение
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
1.1. Понятие несостоятельности (банкротства) предприятия и развитие института банкротства в рыночной экономике
1.2. Методология анализа и прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий
1.3. Система показателей несостоятельности предприятий
ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
Ф ПРЕДПРИЯТИЙ РЕСПУБЛИКИ МОРДОВИЯ
2.1. Анализ закономерностей распределения показателей, характеризующих финансовую несостоятельность сельскохозяйственных предприятий
2.2. Анализ факторов несостоятельности сельскохозяйственных пред- 76 приятий
2.3. Многомерная классификация сельскохозяйственных предприятий по показателям финансово-хозяйственной деятельности
ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ РЕСПУБЛИКИ 102 МОРДОВИЯ
3.1. Факторный анализ финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий
3.2. Методика анализа и оценки факторов несостоятельности сельскохозяйственных предприятии
Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий"
Актуальность темы исследования. Реформирование экономики России началось и продожается на фоне глубокого кризиса всех ее сфер и отраслей. Низкая эффективность, отсутствие действенных стимулов предпринимательской активности, крупные структурные диспропорции, исчерпанные ресурсы распределительной системы - далеко не полный перечень наследия, оставленного нам административно-командной системой. Негативные последствия либерализации цен, кризис сбыта и потеря управляемости экономики, возникшие на первом этапе российских рыночных реформ, и, как следствие, несовершенная сбытовая и ценовая политика в современном сельском хозяйстве, кризис неплатежей, обострили до крайности вопрос платежеспособности и поставили на повестку дня вопрос о предпосыках массового банкротства сельскохозяйственных предприятий.
Финансово-экономический анализ выступает одной из важнейших функций антикризисного управления, необходимого для успешного предотвращения кризисных ситуаций на предприятии или для успешного выхода предприятия из кризиса. В связи с реализацией указанной функции менеджмента на всех уровнях управления (предприятие, регион, страна) особую актуальность приобретают анализ и прогнозирование факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий.
Проблема анализа и прогнозирования несостоятельности предприятий стала предметом исследования в научных работах многих отечественных и зарубежных ученых: Зайцева О.П., Савицкая Г.В., Семенихин А.И., Узун В.Я., Федотова М.А., Эпштейн Д.Б., Сиротина М.А., Боруцкий А.П., Фомин Я.А., У.Бивер, Э.Альтман, Таффлер, Фумер, Лис и других. Главное внимание авторов сосредотачивается на проблемах группировки предприятий по уровню финансового состояния, разработки адекватных моделей анализа и прогнозирования факторов финансовой несостоятельности, которые невозможно разработать на основе показателей одного предприятия. Эти проблемы традиционно решаются методами многомерного статистического анализа, которые нашли широкое применение в экономике, социологии, психологии и т.д. Ими занимаются С.А. Айвазян, Афанасьев В.Н., Зарова Е.В., Елисеева И.И., B.C. Мхита-рян, A.M. Дубров, A.A. Френкель, В.А. Прокофьев, Кендал М., Стюарт А., Лоули Д. и многие другие ученые.
Проблемы исследования количественных закономерностей финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий как однородной по виду экономической деятельности совокупности хозяйствующих субъектов, проблемы формирования системы показателей, всесторонне оценивающей финансовую несостоятельность предприятия, экономического и статистического анализа факторов, логичной экономической интерпретации полученных результатов и условий изменения состояния банкротства поностью не решены, что и определило актуальность настоящей диссертационной работы.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование методики анализа и прогнозирования факторов несостоятельности сельскохозяйственных предприятий региона.
Достижение указанной цели осуществляется путем решения комплекса задач:
- уточнение понятия несостоятельность, анализ современного состояния несостоятельности (банкротства) сельскохозяйственного предприятия;
- формирование системы показателей оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий на основе факторов, рекомендованных Постановлением Правительства РФ для анализа финансового состояния предприятия-дожника ;
- изучение закономерностей распределения показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий как научно-обоснованной предпосыки использования методов многомерного статистического анализа;
- разработка методики многомерного анализа и прогнозирования факторов несостоятельности (банкротства) сельскохозяйственных предприятий;
- выделение групп хозяйств, однородных по уровню их финансового состояния;
- статистическое обоснование включения показателей в модель, анализ взаимосвязи и взаимозависимости исследуемых признаков;
- оценка дифференциации факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия;
- выявление индивидуальных и обобщенных факторов финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий на основе регрессионного и компонентного анализа;
- получение модели оценки несостоятельности сельскохозяйственного предприятия на основе системы регрессионных уравнений.
Предметом исследования диссертационной работы являются количественные характеристики финансового состояния сельскохозяйственных предприятий региона и факторы, обуславливающие его изменение.
Объектом исследования в диссертационной работе выступают сельскохозяйственные предприятия Республики Мордовия.
Методологической и теоретической основой исследования послужили нормативные акты Российской Федерации, научные труды отечественных и зарубежных специалистов по изучению проблем финансовой несостоятельности предприятий, его статистических аспектов. В работе использованы данные годовой бухгатерской отчетности по 296 действующим сельскохозяйственным предприятиям, расположенным на территории Республики Мордовия за 2003 год.
В составе статистических методов нашли применение методы сводки и группировки, кластерного анализа, метод главных компонент, методы корреляционно-регрессионного анализа, системы одновременных уравнений и другие.
Обработка исходной информации проводилась с использованием пакета прикладных программ лSTATISTICA 5.5, "MS Excel", "MS Word".
Научная новизна исследования заключается в совершенствовании теоретического и методического аспекта экономико-статистического анализа и ^ оценки финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий региона. В диссертации сформулированы и обоснованны следующие положения, содержащие элементы научной новизны:
- сформирована система показателей статистической оценки и анализа факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий;
- установлены основные типы сложившегося финансового состояния сельскохозяйственных предприятий региона на основе применения метода кластерного анализа;
- исследована специфика производственной деятельности сельскохозяйственных предприятий, образующих однородные по финансовому состоянию кластеры;
- предложены интегральные статистические оценки факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий на основе формирования главных компонент;
- получены интегральные статистические оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий, образующих однородные по финансовому состоянию кластеры; определено количественное влияние показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия на изменение интегральных оценок 'Л- факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственного предприятия;
- получены статистические оценки влияния главных компонент факторов финансовой несостоятельности в типологизированных группах сельскохозяйственных предприятий;
- разработаны регрессионные модели зависимости показателей финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий от главных компонент их финансового состояния;
- на основе результатов регрессионного анализа построена система регрессионных уравнений, позволяющих оценить финансовую несостоятельность сельскохозяйственных предприятий, с использованием главных компонент показателей их финансово-хозяйственной деятельности.
Практическая значимость исследования. Разработанные основные положения диссертации можно использовать в качестве информационного и методологического обеспечения для принятия управленческих решений в сфере финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий, а также прогнозирования банкротства по данным конкретного предприятия.
Апробация работы. Результаты исследования нашли широкое применение в работе функциональных отделов Министерства сельского хозяйства Республики Мордовия и в учебном процессе при подготовке экономистов по специальности Статистика в рамках преподавания учебных курсов: эконометрика, методы выборочного обследования, многомерные статистические методы и др.
Структура диссертационной работы. Диссертация включает введение, три главы, заключение, библиографический список использованной литературы и приложения.
Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Петрова, Елена Сергеевна
Выводы по главе 3
1. С помощью метода главных компонент предложено решение задачи нахождения обобщающих факторов, обусловивших сложившийся уровень финансового положения сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия. Главные компоненты были сформированы по результативным и по факторным признакам.
2. При анализе матрицы факторных нагрузок не было выявлено тесной взаимосвязи между главными компонентами и просроченной дебиторской задоженностью (Х5), долей собственных оборотных средств (Х10), запасами товарно-материальных ценностей (XI8), поголовьем свиней (Х28), коэффициентом окупаемости затрат (Х42).' При анализе матрицы парных корреляций на первом этапе исследования таких показателей было десять, то есть объединением влияющих факторов в главные компоненты мы достигли максимального участия факторов в анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятия, что, соответственно, более поно отражает реальное состояние исследуемых предприятий.
3. Построены уравнения регрессии для каждого результативного показателя У, входящего в главную компоненту Р1\ГУ от влияющих на него интегральных факторов Р1ЧХ. Анализ параметров уравнений регрессий позволяет сделать следующие выводы о том, что наиболее тесная взаимосвязь наблюдается между степенью платежеспособности по текущим обязательствам (У9), нормой чистой прибыли (У 15), прибылью по всей деятельности (У1) и влияющими на них аргументами. Значения коэффициентов детерминации объясняют вариацию результативного признака на 57% в уравнении регрессии для У9, на 50% - в У1 и на 50 и 51% - в У15 и У11. Отрицательное влияние прибыль по всей деятельности оказывают интегральные показатели состояния краткосрочной кредиторской задоженности (РЗХ) и размера посевных площадей (Р7Х).
4. Анализ Р-коэффициентов показывает, что наибольшее влияние оказывают интегральные показатели ликвидности сельскохозяйственного предприятия. Разложение коэффициента детерминации на доли влияния факторов говорит о том, что максимально высокое влияние системного эффекта на результативные показатели наблюдается в уравнении зависимости для фактора У12 -доля просроченной кредиторской задоженности в пассивах, а также для нормального коэффициента текущей ликвидности (УЗ) и показателя обеспеченности обязательств дожника его пассивами.
4. В результате применения метода множественной регрессии нами были получены уравнения зависимости главных результативных компонент РЫУ от входящих в них результативных показателей У. На этом этапе из дальнейшего анализа был исключен коэффициент абсолютной ликвидности (У2), ввиду незначимости полученного уравнения регрессии.
5. Внутри каждой компоненты по факторным признакам РЫХ был проведен анализ множественной регрессии и получено двенадцать уравнений, описывающих зависимость главной компоненты от входящих в нее факторов X. Из анализа полученных долей влияния факторов и системного эффекта на результативные главные компоненты, мы можем сделать вывод о том, что совокупное влияние факторов только усиливается, что связано с включением в модель большого количества показателей.
6. После арифметических преобразований получена система уравнений, адекватно и всесторонне оценивающая финансовое положение сельскохозяйственных предприятий. Использование системы для оценки и прогнозирования финансовой несостоятельности предприятия состоит в подстановке в уравнение регрессии ожидаемых значений факторных признаков для расчета точечного прогноза результативного признака или (и) его доверительного интервала с заданной вероятностью. Затем методом экспертных оценок дается заключение о финансовом положении сельскохозяйственного предприятия.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате проведенного статистического анализа факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия получены следующие выводы.
1. Для адекватной статистической оценки финансовой несостоятельности сельскохозяйственных-предприятий предложена система показателей, позволяющая учесть все характерные особенности анализа финансовой несостоятельности сельскохозяйственного предприятия, факторные связи показателей. В частности, в нее включены группы финансовых коэффициентов и показателей финансово-хозяйственной деятельности, отражающие имущественное положение предприятия, его финансовую устойчивость, платежеспособность, ликвидность, рентабельность, ресурсоемкость и ресурсоотдачу. Полученная совокупность наиболее поно и адекватно отражает реальное положение сельскохозяйственного предприятия, позволяя выявить его финансовые проблемы и оценить возможности для выхода из кризисного положения.
2. Построение и анализ статистических вариационных рядов результативных показателей финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий, осуществленные с целью выявления внутренних закономерностей, позволили сделать вывод, что распределение результативных факторов финансовой несостоятельности подчинено либо нормальному, либо логарифмически нормальному законам распределения. Следовательно, можно утверждать, что на факторы финансовой несостоятельности оказывают большое число независимых равнозначных величин действующих аддитивно (нормальный закон распределения), либо мультипликативно (логарифмичеI ски нормальный закон распределения). Результаты анализа закономерностей распределения показателей, характеризующих финансовую несостоятельность сельскохозяйственных предприятий, позволил сделать вывод применимости методов корреляционно-регрессионного анализа в исследовании результативных факторов финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий.
3. При помощи метода корреляционного анализа было проведено статистическое обоснование включения факторов в модель исследования, а также на первоначальном этапе оценено направление влияния факторов друг на друга и степень взаимного влияния факторов, с целью выявления малозначимых переменных.
4. Кластерный анализ, проведенный по показателям финансово-хозяйственной деятельности.сельскохозяйственных предприятий, позволил установить, что большая часть изучаемой статистической совокупности (274 предприятия) является однородной, так как в ней объединились практически все предприятия Мордовии, имеющие неустойчивое финансовое состояние, судя по результативным показателям их деятельности. Вторая группа предприятий, включающая 22 единицы наблюдения, характеризуется устойчивым финансовым положением и хорошими показателями финансово-хозяйственной деятельности. Это, в основном, крупные предприятия, имеющие возможность самостоятельно перерабатывать и реализовывать свою продукцию. Таким образом, для исследования финансовой несостоятельности была получена достаточно однородная совокупность единиц наблюдения из 274 сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия, обладающих искомыми признаками: низкой финансовой устойчивостью, ликвидность, рентабельностью, высокими затратными показателями, которые в целом приводят хозяйство в кризисное состояние.
5. Проведение компонентного анализа позволило решить следующие задачу сжатия информации, т.е. извлечения из исходной информации наиболее существенной части за счет перехода от системы исходных переменных к системе обобщенных факторов. В частности, из пятнадцати результативных показателей получено пять интегральных факторов, вносящих наибольший вклад в дисперсию: показатель финансовой устойчивости (Fly), показатель платежеспособности и ресурсоемкости (F2Y), оценка влияния дебиторской и кредиторской задоженности на рентабельность предприятия (F3y), характеристика способности предприятия к срочному погашению текущей задоженности или ликвидности (F4y), показатель независимости предприятия от внешних источников кредитования (F5y).
Сжатие совокупности из 42 факторных признаков позволило получить двенадцать интегральных показателей: характеристика размера предприятия и показатель затрат на производство, объединились в Flx, показатель имущественного положения предприятия (F2X), характеристика состояния кредиторской задоженности (F3X), показатель ресурсоотдачи сельскохозяйственных предприятий (F4X), показатель рентабельности сельскохозяйственного предприятия (F5X), показатель ликвидности предприятия (F5X), характеристика размера посевных площадей (F7X), показатель размера собственного капитала предприятия (F8X), характеристика догосрочной кредиторской задоженности предприятия (F1 Ох), показатель соотношения краткосрочной кредиторской и дебиторской задоженностей (F12x). Главные компоненты F9x и Fllx включают в себя по одному показателю: коэффициент кормоемкости и коэффициент обеспеченности запасов собственными оборотными средствами.
Из дальнейшего анализа были исключены переменные, не оказывающие существенного влияния на главные компоненты: просроченная дебиторская задоженность (Х5), доля собственных оборотных средств (XI0), запасы товарно-материальных ценностей (XI8), поголовье свиней (Х28), коэффициент окупаемости затрат (Х42), таким образом, в исследовании осталось 37 факторных признаков из 42 первоначальных.
6. Построены уравнения регрессии для каждого результативного показателя У, входящего в главную компоненту FNy от влияющих на него интегральных факторов FNX. Анализ параметров уравнений регрессий позволяет сделать следующие выводы о том, что наиболее тесная взаимосвязь наблюдается между степенью платежеспособности по текущим обязательствам (У9), нормой чистой прибыли (У 15), прибылью по всей деятельности (У1) и влияющими на них аргументами. Значения коэффициентов детерминации объясняют вариацию результативного признака на 57% в уравнении регрессии для У 9, на 50% - в У1 и на 50 и 51% - в У15 и У11.
7. Анализ (3-коэффициентов показывает, что наибольшее влияние на результативный признак оказывают интегральные показатели ликвидности сельскохозяйственного предприятия. Разложение коэффициента детерминации на доли влияния факторов говорит о том, что максимально высокое влияние системного эффекта на результативные показатели наблюдается в уравнении зависимости для фактора У12 - доля просроченной кредиторской задоженности в пассивах, а также для нормального коэффициента текущей ликвидности (УЗ) и показателя обеспеченности обязательств дожника его пассивами (У8).
8. В результате применения метода множественной регрессии получены уравнения зависимости главных результативных компонент от входящих в них результативных показателей У. На этом этапе из дальнейшего анализа был исключен коэффициент абсолютной ликвидности (У2), ввиду не значимости полученного уравнения регрессии.
9. Внутри каждой компоненты по факторным признакам был проведен анализ множественной регрессии и получено двенадцать уравнений, описывающих зависимость главной компоненты от входящих в нее факторов X. Из анализа системного эффекта можно сделать вывод о том, что совокупное влияние факторов только усиливается, что связано с включением в модель большого количества показателей.
10. После арифметических преобразований получена модель оценки финансовой несостоятельности, адекватно и всесторонне оценивающая финансовое положение сельскохозяйственных предприятий. Использование модели для оценки финансовой несостоятельности предприятия состоит в подстановке в уравнения регрессии значений факторных признаков, затем методом экспертных оценок дается заключение о финансовом положении сельскохозяйственного предприятия.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Петрова, Елена Сергеевна, Саранск
1. Авилов В. А. Математико-статистические методы технико-экономического анализа. -М.: Экономика, 1967.-264с.
2. Агирбов Ю. Важнейший инструмент государственной поддержки аграрной сферы // Экономика сельского хозяйства России. 2003. - N5.-С.15
3. Аграрная политика ЕС на переломе // Экономика сельского хозяйства России.-2003.-N5.-C.38
4. Адамов В.Е. Факторный индексный анализ. М.: Статистика, 1997. -200с.
5. Адамчук А.,Щербаков С. Оценка кредитоспособности предприятия// Фин. Бизнес.-1999.-№6.-С. 15-20
6. Айвазян 3., Кириченко В. Антикризисное управление: принятие решений на краю пропасти.//Проблемы теории и практики управления. 1999.-№4.-С.94;
7. Айвазян С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики.- М.: ЮНИТИ, 1998.-1011с.
8. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешакин Л. Д. Прикладная статистика: исследования зависимостей.- М.: Финансы и статистика, 1985.-471с.
9. Айвазян С.А, Бухштабер В.М., Енюков И.С. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. -342с.
10. Ю.Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998
11. П.Акодис И. А. Финансовый аспект управления рентабельностью и ассортиментом.- М.: Финансы и статистика, 1985.-135с.
12. Анализ и применение математических моделей экономической динамики / Под ред. А. Г. Кобзаря.-М.: 1982.
13. З.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ.- М.: Физматиздат, 1963 .-500с.
14. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов/ Пер. с англ. Журбенко И. Г.- М.: Мир, 1976.-152с.
15. Андрукович П.Ф. Применение метода главных компонент в практических исследованиях. М.: Статистика, 1973. -234с.
16. Андрющенко С. А. Прогноз сбалансированного развития регионального АПК/ Отв. ред. В. Н. Крючков.- М.: Наука, 1990.- 152с.
17. Антикризисное управление. Учебное пособие для технических вузов/под ред. Минаева Е.С. и Панагушина В.П. Ч М.: Приор, 1998.
18. Антикризисное управление: от банкротства к финансовому оздоровлению/Под ред. Г.П. Иванова.-М.: ЮНИТИ.-1995
19. Антикризисное управление: учебник./Под редакцией Э.М.Короткова. -М.: ИНФРА-М, 2000, с.112
20. Архипов В., Ветошнова Ю. Стратегия выживания промышленных предприятий// Вопросы экономики.-1998.-№12.-С.139-142
21. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Пер. с англ. М.: Мир, 1985.-488с.
22. Банкротство: проблемы, нормативные акты, методические материалы и комментарии, разбор практики, ответы на вопросы/(Сборник).-М.: Начала-пресс.-1995.-192с.
23. Банкротство предприятий и профсоюзы.- М.: Профиздат, 1997.-110с.
24. Барабаш Ю.Л. и др. Вопросы статистической теории распознавания. -М.: Сов. Радио, 1967.
25. Баренбойм П. Правовые основы банкротства.-М.: Белые альвы; ТЕИС, 1995.- 200с.
26. Баринов А. Анализ финансового положения предприятий//Фин. бизнес.-1998.-№1.-С.55-56
27. Бахарев В. И золотой источник может иссякнуть: (Предприятия)//Экономика и жизнь.-1998.-май(№20).-С.8
28. Бобрышев А. Выздоравливаем от несостоятельности (Банкротство)//Ваше право.-1999.-апрель №13.-С. 15
29. Бойко Т. Банкротство: кто-то теряет, кто-то находит и почему?//Юридический вестник.-январь №1.-С.4-5
30. Болыпаков С. В. Проблемы укрепления финансов предприятий//Финансы.-1999.-№2.-С .18-21
31. Болыпев JI.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1965.-464с.
32. Боч Б., Хуань К. Многомерные статистические методы экономики: Пер. с англ. М.: Статистика, 1979. 317с.
33. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде WINDOWS. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: -М.: Финансы и статистика, 2000.- 384с.
34. Бородкин Ф. М. Прогнозирование экономического и социального развития аграрного сектора и АПК.- М.: Наука, 1981.- 196с.
35. Боровков A.A. Теория вероятностей. М.: Наука, 1976. 278с.
36. Борхунов Н., Назаренко А. Январь, февраль., а что дальше? // Экономика сельского хозяйства России. 2003. - N5.-C.20
37. Боярский А. Я. Общая теория статистики.- М.: Изд-во МГУ, 1985.-375с.
38. Браверман А Богатое предприятие богатое государство//Экономика и жизнь.-1998,-февраль №9.-С.26
39. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов/ Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 1997
40. Бригхен Ю., Гапенски JI. Финансовый менеджмент: полный курс. В 2-х т./Пер. с англ. Ч СПб.: Экономическая школа, 1999.
41. Бродская Т. Г. Сбалансированность регионального воспроизводства.-М.: Изд-во Ленингр. экон. Ин-та, 1991.-148с.
42. Буртаев Ю. Ф., Острейковский В. А. Статистический анализ надежности объектов по ограниченной информации.-М.: Энергоатомиздат, 1995.-240с.
43. В. Самородский, С. Самородский Государственное регулирование развития АПК//Экономика сельского хозяйства России.- 2003. №2.-С.14
44. Ван-дер-Варден Б.Л. Математическая статистика: Пер. с нем. М.: Изд-во иностр. лит., 1960. -434с.
45. Важков А., Власов Л. Пути стабилизации доходности предприятий//Экономика и жизнь.-1998.-январь №3.-С.24
46. Весенева Н. Руководство для несостоятельных дожников, или как грамотно стать банкротом//Экономика и жизнь.-1999,-декабрь №1.-С.26
47. Ветров A.A., Ломоватский Д.И. Дисперсионный анализ. М.: Статистика, 1975. 214с.
48. Вигдорчик Е. А. Российские предприятия: трудный поиск конкретных стратегий//ЭКО.-1998.-№11.-С.24-46
49. Витрянский В. Банкротство . в отставку?//Экономика и жизнь.-1999.-апрель №17.-С.1
50. Витрянский В. Новый взгляд на банкротство//Экономика и жизнь.-1997.-март №11.-С.27
51. Воробчук П. Опасная технология банкротства//Рос. газета.-1999.-22 января-С.10
52. Вуфел Ч. Дж. Энциклопедия банковского дела и финансов/ Пер. с англ. М.: Корпорация Федоров, 2000
53. Геец В. М. Отраслевое прогнозирование: методический и организационный аспекты.- Киев: Наук, думка, 1990.-118с.
54. Герберих К., Кастнер А. Анлиз финансового положения и интегрированный контролинг основных показателей предприятия//Бизнес и банки.-1998.-октябрь №40.-С.7; октябрь №41.-С.7
55. Гирко В. Л. Многомерный статистический анализ.-Киев: Выща шк.,1998.-318с.
56. Гительман Л.Д. Преобразующий менеджмент: Лидерам реорганизации и консультантам по управлению. Учебное пособие. М.: Дело, 1999, С. 16
57. Гладышевский А. И. Формирование производственного потенциала: анализ и прогнозирование.- М.: Наука, 1992.- 150с.5 8.Глазунов В. Н. Анализ финансового состояния предприятия// Финансы.-1999.-№2.-С .15-17
58. Глинский В. В., Ионин В. Т. Статистический анализ.- М.: ФинистД 998.-264с.
59. Голанский М. М. Экономическое развитие в перспективе.- М,: Наука, 1989.- 142с.
60. Гордеев A.B. Весенне-полевым работам государственную поддержку // Экономика сельского хозяйства России. - 2003. - N5.-С.3-4
61. Горелова В. Л., Мельникова Е. Н. Основы прогнозирования систем.-М.: Высш. Шк., 1996
62. Гришаев С. П., Аленичева А. А. Банкротство. Законодательство и практика применения в .России и за рубежом.- М.: ЮКИС, 1993.-116с.
63. Дадашев А. 3., Черник Д. Г. Финансовая система России.- М.: ИНФРА-М,1997.-248с.
64. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском, 1999 г., № 3, с. 13-20
65. Дейвисон Марк Л. Многомерное моделирование/ Пер. с англ. В. С. Каменского.-М.: Финансы и статистика, 1988.-25Зс.
66. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. Ч 302с.
67. Джессен Р. Д. Методы статистических обследований/ Пер. с англ. Ю. П. Лукашина, Я. Ш. Паппз; под ред. Е. М. Четыркина.- М.: Финансы и статистика, 1985.-478с.
68. Динамические модели и оптимальные агоритмы / Под ред. А. Г, Сухарева.-М.: 1993
69. Динамические модели и оптимальные агоритмы / Под ред. А. Г. Сухарева.-М.: 1993
70. Дозорова Т. Оценка эффективности использования ресурсного потенциала// Экономика сельского хозяйства.-2003.-№5.-С.28
71. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2004.- 432с.
72. Дубров A.M., B.C. Мхитарян. Л.И. Трошин Многомерные статистические методы.- М.: Финансы и статистика, 2000. 352с.
73. Дубров A.M. Последовательный анализ в статистической обработке информации. М.: Статистика, 1976. 160с.
74. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978. 136с.
75. Дубров A.M. Факторный и компонентный анализ. М.: Изд-во МЭСИ, 1989.-246с.
76. Езекиэл М., Фокс К. Методы анализа корреляций и регрессий.-М.: Статистика, 1966.-55 8с.
77. Елисеева И.И., Семенова Е.В. Основные процедуры многомерного статистического анализа: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во Санкт-Петербург. УЭФ, 1993. 78с.
78. Елисеева И.И, Юзбашев М.М Общая теория статистики.- М.: Финансы и статистика, 2003.- 480с.
79. Емельянов А. С. Эконометрия и прогнозирование.-М.: Экономика, 1985.-207с.
80. Енюков И. С. Методы, агоритмы, программы многомерного статистического анализа ,-М.: Финансы и статистика, 1986.-231с.
81. Ермилов А. П. Макроэкономическое прогнозирование в США/ Отв. ред. Ю. А. Чижов.- Новосибирск: Наука, 1987.-267с.
82. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия/Пер. с фр. Б. Г. Миркина.- М.: Финансы и статистика, 1988.-342с.
83. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1976. 152с.
84. Журавлёв В. Формула выживания.//Деловой мир. Ч 1995. Ч март. Ч № 11.86.3айцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме.//Аваль. (Сибирская финансовая школа). Ч 1998. Ч№ 11-12.
85. Закон о несостоятельности (банкротстве) предприятий: комментарий/ В. В. Витрянский и др. .- М: Юрид. лит., 1994.- 127с.
86. Закономерности формирования экономических пропорций развития региона: Межвуз. Сб.- П.: ПФЭИ, 1989.-164с.89.3убченко JI. Скоринг предприятий как способ оценки риска банкротства// Бизнес и банки.-1997.-июль №23.-С 10
87. ИберлаК. Факторный анализ: Пер. с нем. М.: Статистика, 1980. -400с.
88. Ивантер В. Экономическое прогнозирование, в России: реальность и перспективы/Юбщество и экономика.-1999.-№5.-С.66-74
89. Карпов П. Как восстановить платежеспособность российских предприятий?//РЭЖ.-1998.-№4.-С.52-65
90. Касаткин Г. Рынок акций нефтегазовых компаний.//Экономика и жизнь. Ч 1995. Ч №2.
91. Кац И. Система внутрифирменного планирования//Проблемы теории и практики управления.-1999.-№4.-С.84-89
92. Кендал М., Стюарт А. Статистические выводы и связи.- М.: Наука, 1979.-99с
93. Кендал М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 302с.
94. Ковалёв В.В. Введение в финансовый менеджмент. Ч М.: Финансы и статистика, 2000.
95. Ковалев А. П. Как избежать банкротства?.- Финстатинформ, 1996.- 96с.
96. Комаров Е., Комаров А. Кризисные и антикризисные менеджеры,//Управление персоналом. 1999. - №2. - С.7-10
97. Комаров C.B., Кордон С.И. Организационная патология с точки зрения социолога, менеджера и консультанта по управлению.//Социологические исследования. 2000. - №1. - С.48.
98. Коноков Д., Рожков К. Как выйти из кризиса крупным предприятиям//Проблемы теории и практики управления.-1998.-№4.-С.88-93
99. Крастинь О.П. Разработка и интерпретация моделей корреляционных связей в экономике. Рига: Зинатие, 1983. 258с.
100. Крейнина М. Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки.- М.: ИКЦ ДИС, 1997.- 192 с.
101. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент. Учебное пособие. Ч М.: Дело и Сервис, 1998.
102. Кузенков A. J1. Развитие института банкротства в России// Проблемы прогнозирования.-1998.-№ 1 .-С. 110-118
103. Литтл Р. Дж., Рубин Л. Статистический анализ данных с пропусками/Пер. с англ.-М.: Финансы и статистика, 1991.-333 с.
104. Лоули Д.Н., Максвел А. 3. Факторный анализ как статистический метод: Пер. с англ. М.: Мир, 1967. 144с.
105. Лукашин Ю. П. Временные ряды.- М.: Наука, 1985.- 200с.
106. Любушин Н.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-471с.
107. Макаревич Л. 1998 год: банкротство российской финансово-экономической системы/Юбщество и экономика.-1998.-№10-11.-С.З-75
108. Малов А., Майн Е. Экономическое положение предприятия//Экономист'.-1997.-№8.-СЗ 0-41
109. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.- 176с.
110. Методические рекомендации по разработке финансовой политики предприятия / Мин-во экономики РФ // Экономика и жизнь.-1998,-январь №2.-С.12-16
111. Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов: Сб. Статей/Отв. Ред. С. А. Айвазян, С. Е. Кузнецов.-М.: Наука, 1990.-295с.
112. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Дисперсионный анализ. М.: Статистика, 1974.-200с.
113. Новости деловой жизни // Экономика сельского хозяйства России.-2003. N5.-С.2
114. Носов В. Как реанимировать производство //Проблемы теории и практики управления.-1999.-№2.-С. 101 -102
115. Окунь Я. Факторный анализ: Пер. с польск. М.: Статистика, 1974. -200с.
116. О мерах по обеспечению проведения в 2003 году весенне-полевых сельскохозяйственных работ: Постановление Правительства Российской Федерации от 12 марта 2003 г. N 150 // Экономика сельского хозяйства России. 2003. - N5.-C.32-33
117. Павлов В. С. Финансы наша главная забота.-М.: Финансы и статистика, 1990.-302с.
118. Панагушин В., Лапенков В., Лютер Е. Диагностика банкротства: возможна ли оценка неплатежеспособности по двум показателям.//Экономика и жизнь. Ч 1995. Ч №8
119. Первоочередные задачи стабилизации промышленного производства//Экономист.-1999.-№ 1 .-С.З-11
Похожие диссертации
- Экономический механизм обеспечения финансовой устойчивости сельскохозяйственных предприятий
- Финансовая устойчивость сельскохозяйственных предприятий в условиях активизации инновационной деятельности
- Ликвидность в анализе финансового состояния сельскохозяйственного предприятия
- Внутренний мониторинг финансовой устойчивости сельскохозяйственных предприятий: формирование и развитие
- Развитие методики анализа финансового состояния сельскохозяйственных предприятий в условиях антикризисного управления