Оценка финансового состояния ОАО «ТАИФ-НК»

Задача диагностики несостоятельности предприятия состоит в выявлении и устранении факторов, определяющих неплатежеспособность предприятия. Самой простой (и наименее точной) моделью диагностики банкротства признается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях: текущей ликвидности (характеризует ликвидность) и доле заемных средств в общей сумме источников, от которых зависит вероятность банкротства предприятия (характеризует финансовую устойчивость). Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты суммируются с постоянной величиной, также полученной опытно-статистическим способом [8 c. 45].

В американской практике установлены следующие значения коэффициентов:

– текущей ликвидности (покрытия) (–1,0736);

– удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (+0,0579);

– постоянной величины (–0,3877).

Отсюда формула расчета вероятности банкротства имеет следующий вид:

                                            (15)

где Z – надежность, степень отдаленности от банкротства;

Кп – коэффициент покрытия (отношение текущих активов к текущим обязательствам);

Кфз– коэффициент финансовой зависимости (отношение заемных средств к общей величине пассивов).

При Z=0 вероятность банкротства равна 50%; при Z > 0 вероятность банкротства велика (больше 50%) и возрастает по мере увеличения Z; и при Z < 0 вероятность банкротства мала (меньше 50%) и снижается по мере уменьшения Z.

Достоинством двухфакторной модели считается ее простота и возможность применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии. В то же время данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как не учитывает влияние на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельность, отдачу активов, деловую активность предприятия) [39 c. 44-45]. С целью более точного прогнозирования вероятности банкротства предприятии в промышленно развитых западных странах используются экономико-математические модели известных зарубежных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные на основе вышеизложенного дискриминантного анализа.

Наибольшую известность в этой области получила работа известного западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего в 1968 г. с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа индекс кредитоспособности (Z-счет), который позволяет выделить среди хозяйствующих субъектов потенциальных банкротов. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс Альтмана представляет собой:

,                                           (16)

где Z – надежность, степень отдаленности от банкротства;

x1 – отношение собственных оборотных средств к сумме активов (показывает степень ликвидности активов);

x2 – отношение чистой прибыли к сумме активов (показывает уровень генерирования прибыли);

x3 – отношение прибыли до уплаты налогов и процентов к сумме активов (показывает, в какой степени доходы предприятия достаточны для возмещения текущих затрат и формирования прибыли);

x4 – отношение собственного капитала (рыночной оценки) к привлеченному капиталу;

x5 – отношение выручки (нетто) от реализации к сумме активов.

При Z < 1,81 – предприятие станет банкротом: через один год с вероятностью 95%, через два года – с вероятностью 72%, через 3 года – с вероятностью 48%, через 4 года – с вероятностью 30%, через 5 лет – с вероятностью 30%;

1,81 < Z < 2,765 – вероятность банкротства средняя;

2,765 < Z < 2,99 – вероятность банкротства невелика, предприятие отличается исключительной надежностью;

Z > 2,99 – вероятность банкротства ничтожно мала.

Факт банкротства на один год можно установить с точностью до 95%, на два года – 83%.

Однако пятифакторная модель Альтмана также не лишена недостатков в плане применимости ее в России. Здесь по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, пока что вызывает некоторое смущение коэффициент x4, в котором фигурирует суммарная рыночная стоимость акций предприятия. Хотя практика применения этой модели для прогнозирования деятельности российских предприятий подтвердила правильность полученных значений, тем не менее, использование этой модели в отечественных условиях требует большой осторожности.

В 1972 г. экономист Лис разработал формулу Z-счета. Она представляет собой следующий вид:

,                                      (17)

где Z – степень отдаленности от банкротства;

x1 – отношение оборотного капитала к сумме активов;

x2 – отношение прибыли от реализации к сумме активов;

x3 – отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

x4 – отношение собственного капитала к заемному капиталу.

В 1977 г. британские исследователи Р. Таффлер и Г. Тишоу (R. Taffler. G. Tishaw) применили подход Альтмана и на выборке из 80 британских компаний построили четырехфакторную прогнозную модель финансовой несостоятельности, описываемую следующим уравнением:

,                                              (18)

где Z – степень отдаленности от банкротства;

x1 – отношение прибыли от реализации к сумме краткосрочных обязательств;

x2 – отношение оборотных активов к сумме обязательств;

x3 – отношение суммы краткосрочных обязательств к сумме активов;

x4 – отношение выручки от реализации к сумме активов.

При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая.

Отметим, что в уравнении Р. Таффлера и Г. Тишоу переменная х1 играет доминирующую роль по сравнению с тремя другими, а различительная прогностическая способность модели ниже по сравнению с Z-счетом Альтмана, в результате чего незначительные колебания экономической обстановки и возможные ошибки в исходных данных, в вычислении финансовых коэффициентов и всего индекса могут приводить к ошибочным выводам. Несмотря на то, что прогнозная модель Р. Таффлера и Г. Тишоу построена на более современных данных и не включает в себя рыночную оценку бизнеса (котировку акций), ее применимость к российским условиям также вызывает сомнения из-за различий в финансово-экономических условиях в Великобритании и России, в частности, в условиях кредитования промышленности [40 c. 144-145].

Первая французская модель оценки платежеспособности фирм на основе многомерного дискриминантного анализа (MDA) была построена в 1979 г. Ж. Конаном и М. Голдером (J. Conan, M. Holder) по выборке из 95 малых и средних предприятий Франции, изученных за период с 1970 по 1975

,                            (19)

где Z – степень оценки платежеспособности;

х1 – отношение денежных средств и дебиторской задолженности к сумме актива;

х2 – отношение собственного капитала и долгосрочных пассивов к сумме пассива;

х3 – отношение суммы финансовых расходов к выручке от реализации (после налогообложения);

х4 – отношение суммы расходов на персонал к добавленной стоимости (после налогообложения);

х5 – отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к заемному капиталу.

Вероятность задержки платежей фирмами, имеющими различные значения показателя Z, можно представить в виде таблицы 3.3.1.

В уравнении Ж. Конана и М. Голдера обращает на себя внимание доминирующая роль фактора х3 – отношения финансовых издержек к выручке от реализации по сравнению с другими четырьмя коэффициентами. Фактически влияние этого фактора превышает совокупное влияние всех остальных.

 

 

 

 

Таблица 1

Шкала вероятности задержки платежей различными фирмами

 

Показатель Z	0,21	0,048	0,002	0,026	0,068	0,087	0,107	0,131	0,164
Вероятность задержки платежа, в %	100	90	80	70	50	40	30	20	10

 

          Таким образом, основным критерием проявления кризисной ситуации на предприятии является его неплатежеспособность – невозможность предприятия погасить свои обязательства. Она проявляется в нарушении финансовых потоков, обеспечивающих производство и реализацию продукции. Задача диагностики несостоятельности предприятия состоит в выявлении и устранении факторов, определяющих неплатежеспособность предприятия. Методика  проведения  зарубежного  анализа  во  многом  схожа с принципами оценки финансового состояния в отечественной практике. Различия наблюдаются в информационном обеспечении лиц, проводящих анализ. За рубежом практически каждое заинтересованное лицо  может получить информацию о деятельности любой фирмы. Анализ финансового состояния предприятия является важнейшим условием успешного управления его финансами. Финансовое состояние предприятия характеризуется совокупностью показателей, отражающих процесс формирования и использования его финансовых средств.

Далее целесообразно провести практический анализ финансового состояния на основе данных ОАО «ТАИФ-НК», которые представлены во второй главе.

 

 

 

 

 

 

2.  Анализ финансового состояния ОАО «ТАИФ-НК»

 

2.1 Общая характеристика предприятия

 

Нефтеперерабатывающая отрасль – важнейшее звено нефтяного комплекса, определяющее эффективность использования углеводородного сырья. От ее надежного функционирования зависит гарантированное обеспечение потребности регионов России в моторных топливах, смазочных маслах и других нефтепродуктах, без которых невозможны функционирование транспортной инфраструктуры, экономическая и стратегическая безопасность государства. В Приволжском федеральном округе, где сконцентрировано около 43% нефтеперерабатывающих мощностей России (12 нефтеперерабатывающих заводов), многие компании уже начали вкладывать средства в модернизацию имеющихся производств и расширение ассортимента продукции.

Существенная потребность экономики страны в современных нефтеперерабатывающих производствах обуславливает актуальность, перспективность, эффективность инвестиционного проекта «Нефтеперерабатывающий комплекс ОАО «ТАИФ-НК» в г. Нижнекамск», а также его адекватность рыночным тенденциям.

Полное фирменное наименование Общества – Открытое акционерное общество «ТАИФ-НК». Место нахождения Общества - Российская Федерация, Республика Татарстан, город Нижнекамск, промышленная зона, ОАО «ТАИФ-НК». Основной целью деятельности Общества является получение прибыли. Общество имеет гражданские права и несет гражданские обязанности, необходимые для осуществления любых видов деятельности, не запрещенных действующим законодательством Российской Федерации. ОАО «ТАИФ-НК», в настоящее время является «сердцем» нефтепереработки в Республике Татарстан, выпускает широкий спектр нефтепродуктов. Суммарная мощность компании по сырью 8 млн. тонн в год: проектная мощность установки первичной перегонки нефти – 7 млн. тонн и установки перегонки газового конденсата – 1 млн. тонн в год.

Миссия ОАО «ТАИФ-НК» - содействовать развитию и увеличению потенциала нефтегазового кластера промышленности для обеспечения долгосрочного экономического роста и социальной стабильности Республики Татарстан и Российской Федерации путем обеспечения потребностей общества в высококачественных нефтепродуктах на основе применения современных передовых технологий и эффективного использования природных топливно-энергетических ресурсов.

Стратегической направленностью развития ОАО «ТАИФ-НК» является последовательное совершенствование действующих производств Общества и строительство новых установок, позволяющих достичь мирового уровня переработки высокосернистой нефти и максимально обеспечить потребности Республики Татарстан в нефтехимическом сырье и высококачественных моторных топливах, отвечающих требованиям и нормам европейских стандартов. При этом предполагается:

- обеспечить  доведение глубины переработки  нефти до уровня - не ниже 98,5 % в  перерасчете на перерабатываемую  нефть, максимально увеличив объем  производства светлых нефтепродуктов  и повысив добавочную стоимость  и рентабельность деятельности.

- обеспечить  существенный рост промышленного  производства и продаж рыночной  товарной продукции республиканской  нефтепереработки через доведение  объемов переработки нефти на  ОАО «ТАИФ-НК» до 9,1 млн. тонн в  год и развитие производства  компонентной базы для выпуска  автомобильных бензинов.