Geum.ru

Министерство сельского хозяйства Российской федерации Департамент финансов и бухгалтерского учета

Вид материалаАнализ

Содержание


Российская федерация
Северо-Западный федеральный округ
Южный федеральный округ
Приволжский федеральный округ
Уральский федеральный округ
Сибирский федеральный округ
Дальневосточный федеральный округ
Подобный материал:
1   2   3   4   5


Как видно, при значениях показателя множественной корреляции выше 0,7, зависимость результативного признака y от рассматриваемых факторов высока. Это означает, что более половины вариации результативного признака Y объясняется влиянием факторов, участвующих в модели. Последнее позволяет считать оправданным применение используемого метода функционального анализа для изучения корреляционной связи, а синтезированные при этом математические модели признаются пригодными для их практического использования.

При показаниях тесноты связи ниже 0,7, отмечается, что синтезированные при таких условиях математические модели практического значения не имеют.

Расчетное значение совокупного индекса множественной корреляции для полученной модели N составило 0,81, что отражает ее практическую значимость: регрессия Y на факторы объясняет более 50% колеблемости значений Y.

Применение разработанной модели для анализа деятельности рассматриваемых 25 предприятий определило высокую вероятность банкротства для 17 организаций. Анализ соответствия полученных результатов с мнениями экспертов выявил 15 случаев совпадения оценок. Сопоставление данных результатов с показателями эффективности применения рассмотренных подходов оценки вероятности банкротства, приведённых в таблице 27, позволило заключить, что полученные результаты в наибольшей степени отражают экспертные оценки.

Таким образом, в результате проведенного анализа было выявлено, что из числа анализируемых предприятий Центрального региона России в устойчивом финансовом положении находятся 3 сельхозпредприятия. Коэффициент N данных предприятий больше 1. При этом показатель N одного из предприятий составил 4,094, что связано с высокой вероятностью притока финансовых инвестиций.

К предприятиям агропромышленного комплекса с низкой вероятностью банкротства (0,81) относятся 5 сельскохозяйственных организаций.

Сельскохозяйственными предприятиями с высокой степенью неплатежеспособности и показателем N<1 являются все остальные анализируемые предприятия Центрального региона России. Общая доля предприятий-банкротов по разработанной нами модели составляет 68% исследуемых организаций. Это, связано с низким уровнем поддержки и регулирования развития сельского хозяйства и агропромышленного комплекса государством.

Анализ соответствия полученных результатов с мнениями экспертов составил 92% совпадения оценок, что говорит о её высокой значимости. В целом можно отметить, что полученная модель, может быть использована как при анализе финансового состояния действующего предприятия агропромышленного комплекса в целях выявления и предупреждения развития кризиса, так и при оценке результатов мероприятий по оздоровлению организации в ходе реорганизационных процедур банкротства.

Предлагаема модель N имеет следующие основные достоинства:
    • данная модель позволяет судить о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в будущем;
    • модель имеет высокую точность прогнозирования банкротства предприятий агропромышленного комплекса;
    • она учитывает фактор сезонности, который оказывает наибольшее влияние на финансово-хозяйственную деятельность сельскохозяйственных предприятий;
    • в данной модели используется возможность предсказания в будущем целесообразности и оптимальности привлечения заемных ресурсов предприятием на конкретном этапе деятельности, установления степени финансового риска будущего инвестирования, что является необходимым критерием в сложившихся аграрных условиях и сильной зависимости российских сельхозпредприятий от инвестиционных ресурсов;
    • значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей модели N, рассчитанные на основе российских аналитических данных, которые соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации агробизнеса в России.

При наличии признаков несостоятельности сельскохозяйственных организаций, выявленных по модели прогнозирования банкротства N, необходимо применять меры по их финансовому оздоровлению.

Для выявления наиболее действенных средств улучшения финансового положения предприятий агропромышленного комплекса необходимо использовать меры по финансовому оздоровлению, к которым относятся:
  1. государственная поддержка предприятий сельскохозяйственного назначения;
  2. финансовое оздоровление предприятия, путем реструктуризации долгов сельхозпредприятий;
  3. получение кредитов и других видов финансовой помощи;
  4. поиск внутренних резервов увеличения прибыльности производства и достижения безубыточности финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий;
  5. использование маркетингового анализа по изучению спроса и предложения, рынков сбыта и формирование на этой основе оптимального ассортимента и структуры производства продукции;
  6. повышение уровня квалификации управленческого персонала и работников сельскохозяйственных предприятий;
  7. заключение договоров лизинга с целью обновления материально-технической базы сельхозпредприятий, который не требует полной единовременной оплаты арендуемого имущества и служит одним из видов инвестирования;
  8. использование договора факторинга, т.е. уступка банку права требования дебиторской задолженности;
  9. продажа имущественного комплекса неплатежеспособного сельскохозяйственного предприятия новому юридическому лицу, созданному с привлечением инвестора;
  10. создание интегрированных структур АПК, реформирование неплатежеспособных сельскохозяйственных предприятий;
  11. передача в аренду с дальнейшим выкупом основных средств производства и осуществление хозяйственной деятельности в новой структуре, с привлечением инвестора;
  12. реорганизация сельскохозяйственных предприятий;
  13. другие мероприятия.

Для эффективного предотвращения кризиса сельхозтоваропроизводителей наряду с реструктуризацией долгов необходимо использовать в комплексе и другие мероприятия по финансовому оздоровлению. При этом на каждом этапе применения оздоровительной процедуры необходимо прогнозировать будущее состояние предприятия и влияние на него применяемых мероприятий, что возможно с использованием предлагаемой модели прогнозирования банкротства N.

В целом полученная модель может быть использована как при анализе финансового состояния действующего предприятия агропромышленного комплекса в целях выявления и предупреждения развития кризиса, так и при оценке результатов мероприятий по финансовому оздоровлению организации в ходе реорганизационных процедур банкротства.



Показатели
Доля организаций, заключивших соглашение о реструктуризации долгов
Доля организаций с возбужденным делом о банкротстве

Регион
кол-во организаций
сумма
кол-во организаций
сумма

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
 
 
 
 

Центральный федеральный округ






 
 

Белгородская область
37
26
25
19

Брянская область
23
25
19
25

Владимирская область
66
60
5
7

Воронежская область
42
47
3
4

Ивановская область
43
48
13
22

Калужская область
38
40
27
34

Костромская область
70
68
3
3

Курская область
27
13
4
4

Липецкая область
5
33
6
44

Московская область
64
53
13
30

Орловская область
77
82
23
18

Рязанская область
45
44
15
34

Смоленская область
25
23
13
18

Тамбовская область
60
69
36
28

Тверская область
30
34
18
25

Тульская область
47
46
15
19

Ярославская область
43
58
5
10

Северо-Западный федеральный округ
 
 
 
 

Республика Коми
7
25
4
7

Архангельская область
13
14
45
41

Вологодская область
57
67
8
10

Калининградская область
56
40
16
33

г. Санкт-Петербург
 
 
0
0

Ленинградская область
27
39
24
42

Мурманская область
5
3
33
33

Новгородская область
57
46
7
6

Псковская область
62
62
7
13

Ненецкий автономный округ
4
1
0
0

Южный федеральный округ
 
 
 
 

Республика Адыгея
51
30
12
18

Республика Дагестан
73
93
0
0

Кабардино-Балкар. Республика
90
91
4
4

Республика Калмыкия
44
45
14
17

Карачаево-Черкесская Республика
47
34
34
46

Краснодарский край
46
43
48
51

Ставропольский край
75
61
11
24

Астраханская область
47
47
3
4

Волгоградская область
68
66
15
21

Ростовская область
42
47
16
25

Приволжский федеральный округ
 
 
 
 

Республика Башкортостан
67
51
9
16

Республика Марий Эл
60
61
14
18

Республика Мордовия
84
83
0
0

Республика Татарстан
51
47
14
14

Удмуртская Республика
70
76
5
5

Чувашская Республика
60
64
26
28

Кировская область
55
70
13
13

Нижегородская область
53
73
19
24

Оренбургская область
69
74
15
17

Пензенская область
55
42
19
27

Пермская область
49
66
21
16

Самарская область
30
29
26
44

Саратовская область
32
30
17
22

Ульяновская область
40
52
11
13

Коми-Пермяцкий автономный округ
71
75
0
0

Уральский федеральный округ
 
 
 
 

Курганская область
73
78
3
3

Свердловская область
29
73
16
13

Тюменская область
17
72
9
24

Челябинская область
34
25
19
17

Ханты-Мансийский автономный округ
60
77
0
0

Ямало-Ненецкий автономный округ
39
57
17
35

Сибирский федеральный округ
 
 
 
 

Республика Алтай
89
75
2
4

Республика Бурятия
60
71
12
19

Республика Тыва
45
62
24
18

Республика Хакасия
56
81
1
2

Алтайский край
54
58
17
18

Красноярский край
65
79
4
5

Иркутская область
95
96
0
0

Кемеровская область
37
27
43
65

Новосибирская область
77
59
23
41

Омская область
75
84
14
8

Томская область
40
26
12
8

Читинская область
44
55
8
14

Агинский Бурятский а.о.
97
100
3
0

Усть-Ордынский Бурятский а.о.
54
76
0
0

Дальневосточный федеральный округ
 
 
 
 

Республика Саха (Якутия)
42
46
3
7

Приморский край
77
77
13
13

Хабаровский край
78
88
8
5

Амурская область
60
63
17
33

Камчатская область
5
40
2
23

Магаданская область
20
1
0
0

Сахалинская область
35
17
42
75

Еврейская автономная область
38
34
31
33

Корякский автономный округ
17
65
0
0