Анализ финансовой устойчивости

     Финансовый  анализ представляет собой анализ следующих  характеристик:

• Ликвидность;
• Финансовая устойчивость;
• Деловая активность;
• Рентабельность.

     Финансовые  трудности компании - достаточно распространенное явление, однако часто причиной их возникновения, прямо или косвенно, становятся действия руководства. Стратегические промахи  и ошибочные решения, связанные  с производственным процессом, проецируются на финансы, что приводит к финансовым осложнениям. Самые первые симптомы возникновения финансовых трудностей можно распознать до того, как они проявятся в полном объеме, по некоторым признакам, изменениям определенных финансовых и аналитических показателей. Здесь имеется в виду разработка или применение финансового механизма либо модели, способных с опережением подавать "сигналы тревоги".

     В практике прогнозирования банкротства  используются формализованные и  неформализованные методы (модели).

     Первые  базируются на финансовых данных и включают в себя оперирование некоторыми коэффициентами. Несмотря на что эти методы достаточно эффективны, они имеют три существенных недостатка:

     1) предприятия, испытывающие трудности,  всячески задерживают публикацию  своих отчетов;

     2) если отчеты публикуются, то  они отражают реальное положение  вещей весьма условно;

     3) многие коэффициенты отражают  различные стороны деятельности  предприятий, имеют разную направленность  и поэтому не дают оснований  для достоверных прогнозов.

     Формализованные методы часто оперируют данными уже обанкротившихся компаний, причем количество финансовых и прочих коэффициентов достигает нескольких десятков.

     В отличие от формализованных, или  количественных, методов в предсказании банкротства в качестве самостоятельного блока можно выделить неформализованные, или качественные, методы. Они основаны на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, близкому к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях его развития.

     Основная  идея, стоящая за созданием моделей  предсказания банкротства, заключается  в том, что по данным наблюдений тренда и поведения некоторых коэффициентов  различных фирм до момента банкротства можно делать прогнозы. Считается, что признаки ухудшения обстановки, о которых сигнализируют изменения соответствующих коэффициентов, можно выявить достаточно рано, чтобы принять меры и избежать значительного риска невыполнения обязательств и банкротства.

     Рассмотрим  ряд моделей прогнозирования  вероятности банкротства.

     В частности профессор Э.И.Альтман  применил прямой статистический метод (так называемый дискриминантный  анализ), позволивший оценивать веса отдельных расчетных показателей; они были включены в модель как переменные. При помощи своего аналитического метода он вывел следующее уравнение надежности (показатель, так называемая модель Z Альтмана - "Z score model"). Модель Альтмана в настоящее время является наиболее известной моделью прогнозирования банкротства.⁸

     Так называемый «Z-счёт» Э. Альтмана, который  представляет собой пятифакторную  модель, построенную по данным успешно  действующих и обанкротившихся  промышленных предприятий США. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделён определённым весом, установленным статистическими методами:

где К₁ — доля чистого оборотного капитала в активах; 
К₂ — отношение накопленной прибыли к активам; 
К₃ — рентабельность активов; 
К₄ — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заёмным средствам; 
К₅ — оборачиваемость активов.

     В зависимости от значения «Z-счёта» по определённой шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

если Z <1 ,81, то вероятность банкротства  очень велика; 
если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя; 
если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5. 
если 2,675 < Z < 2,99, то вероятность банкротства невелика; 
если Z > 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

   В 1978 г. была разработана модель Г. Спрингейта (G.Springate). Он использовал мультипликационный дискриминантный анализ выбора четырех из 19 наиболее известных финансовых показателей, которые наибольшим образом различаются для успешно действующих фирм и фирм-банкротов.

   Модель Спрингейта имеет вид:

      Z= 1,03А+3,07В + 0,66С + 0,4D.

   Показатели  A,B,C,D рассчитываются следующим образом:

   A=Working capital (собственные оборотные средства) / Total assets (всего активов)

   В=EBIT  (прибыль до уплаты налога и процентов)/ Total assets (всего активов)

   C=Projit bejore taxes (прибыль до налогообложения) /Current liabilities (текущие обязательства)

   D= Sales (оборот) / Total assets (всего активов)

   Критическое значение Z для данной модели составляет 0,862.

   Данная  модель достигла точности в 92,5% для 40 компаний, исследованных Спрингейтом.

   Американский  экономист Фулмер (Fulmer) предложил в 1984 г. свою модель, полученную при анализе 40 финансовых показателей 60 компаний: 30 действующих успешно и 30 фирм-банкротов со средней стоимостью активов 455 тыс. долл.

   Модель  Фулмера имеет вид:

Н=5,528V1+0,212V2+0,073V3+1,270V4-0,120V5+2,335V6+0,575V7+1,083V8+0,894V9-6,075

где показатели V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 рассчитываются следующим образом:

   V1=Retained earnings нераспределенная прибыль/ Total assets (всего активов)

   V2= Sales (оборот) / Total assets (всего активов)

   V3= Projit bejore taxes (прибыль до налогообложения)/ Equity (собственный капитал)

   V4= Cash jlow (изменение остатка денежных средств)/Total debt (кредиторская задолженность)

   V5=Dtbt/ Total assets (всего активов)

   V6= Current liabilities (текущие обязательства)/ Total assets (всего активов)

   V7=Log tangible assets (материальные внеоборотные активы)/ Total assets (всего активов)

   V8= Working capital (собственные оборотные средства) / Total assets (всего активов)

   V9= Log EBIT (прибыль до уплаты налога и процентов)/ Interest (проценты)

   Критическим значением Н является 0.

   Фулмер  сообщил о точности в 98% для своей  модели при прогнозировании банкротства  в течение года и в 81% при прогнозировании  банкротства в течение периода  времени больше года.

   Интересная  модель предсказания банкротства была разработана под руководством канадского специалиста Ж. Лего (J. Legault) и была рекомендована для использования Ordre des Compatables Agrees des Quebec (Quebec CA). При создании этой модели были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн. долл. Модель имеет вид:

   СА- Score = 4.5913 A+4.5080 B+0.3936 C-2.7616,

   Где показатели A, B, C рассчитываются следующим образом:

   A = Shareholders’equity + Net debt owing to directors (акционерный капитал)/Total assets (всего активов)

   B= EBT+Financial experenses (прибыль до налогообложения + издержки финансирования) / Total assets (всего активов)

   C=Sales [2](оборот за два предыдущих периода)/ Total assets [2] (все активы за два предыдущих периода)

   Критическим значением для СА- Score является 0,3.

   Данная  модель имеет точность 83% и может  быть использована только для прогнозирования  банкротства промышленных компаний.

     В гражданской авиации применение объективных методов прогнозирования риска банкротства имеет особо важное значение, вследствие высокой капиталоемкости и, соответственно, долгосрочной инерции принимаемых решений, а также из-за тесной связи между возможностями поддержания безопасности полетов воздушных судов и наличием стабильного финансового обеспечения производственной деятельности авиапредприятий, что резко повышает цену ошибок, допущенных в области управления и государственного регулирования авиационной деятельности.

     Из  вышесказанного также понятно, какую  важную роль информация о риске банкротства  авиапредприятия может играть для принятия обоснованных решений в области сертификации и лицензирования авиационной деятельности органами, ответственными за обеспечение безопасности полетов, защиту интересов потребителей и эффективное функционирование авиатранспортного рынка.⁹ 

 

Глава 3. Исходные данные для анализа финансовой устойчивости ОАО «ЮТэйр»

 

     Информационной  базой для оценки финансовой устойчивости выбран бухгалтерский баланс. Проведение оценки финансовой устойчивости организации  на основе данных бухгалтерского баланса является весьма обоснованным, так как он содержит существенную информацию о финансовом состоянии организации. Также необходимо отметить, что бухгалтерский баланс является наиболее доступным информационным источником, что является весомым фактором. Так, например, в соответствии с Приказом Минфина России от 28.11.1996 N 101 "О порядке публикации бухгалтерской отчетности открытыми акционерными обществами" публикации в обязательном порядке подлежат лишь бухгалтерский баланс и отчет о финансовых результатах (счет прибылей и убытков). В стабильной рыночной экономике и в условиях финансово-экономического кризиса бухгалтерский баланс как основная форма бухгалтерской отчетности является "визитной карточкой" хозяйствующего субъекта.

     Анализ  финансового состояния ОАО "Авиакомпания "ЮТэйр" проводится на основании данных, представленных в бухгалтерской отчетности за 2003-2005 гг. в составе бухгалтерского баланса (форма 1), отчета о прибылях и убытках (форма 2) (см. Приложения 1-4).

     Таблица 3.1.

     Агрегированный баланс ОАО «ЮТэйр» за период 2006-2008г.г.

	01.01.2007		01.01.2008		01.01.2009
	тыс. руб.	% к итогу	тыс. руб.	% к итогу	тыс. руб.	% к итогу
1. Иммобилизованные активы	1 201 714	31	1 242 032	21	2 782 671	42
2. Мобильные активы, в т.ч.:	2 709 134	69	4 681 971	79	3 922 288	58
2.1. Запасы	648 902	17	756 290	13	961 035	14
2.2. Дебиторская задолженность	1 874 221	48	3 580 744	60	2 767 966	41
2.3. Денежные средства	186 011	5	344 937	6	193 287	3
Баланс	3 910 848	100	5 924 003	100	6 704 959	100
3. Собственный капитал	1 155 549	30	1 325 326	22	1 083 885	16
4. Долгосрочные обязательства	1 157 076	30	2 029 694	34	3 184 338	47
5. Краткосрочные обязательства, в  т.ч.:	1 598 223	41	2 568 983	43	2 436 736	36
5.1.Краткосрочные  кредиты и займы	541 246	14	1 014 888	17	947 534	14
5.2. Задолженность поставщикам и  другим организациям	661 751	17	1 192 051	20	1 359 765	20
5.3. Внутренний долг	56 611	1	61 729	1	78 821	1
5.4. Задолженность фискальной системе	338 615	9	300 315	5	50 616	1
Баланс	3 910 848	100	5 924 003	100	6 704 959	100