Оценка вероятности банкротства ОАО «Ростелеком»

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Мая 2014 в 14:10, дипломная работа

Краткое описание

Объект исследования – предприятие ОАО «Ростелеком». Предмет исследования – производственно-экономическая деятельность.
В соответствии с поставленной целью в работе поставлены задачи:
1. Анализ теоретических и прикладных источников по диагностике вероятности банкротства субъектов хозяйствования и антикризисного управления предприятиями.
2. Диагностика банкротства по моделям Альтмана и методики рекомендованной Минфином РФ.

Содержание

Введение 6
1. Теоретические аспекты прогнозирования вероятности банкротства организации 8
1.1 Понятие и правовые признаки банкротства 8
1.2. Отечественные методики прогнозирования банкротства 14
1.3. Зарубежные методики прогнозирования банкротства 21
2. Краткая экономическая характеристика ОАО «Ростелеком» 29
2.1. Организационно-правовая характеристика компании ОАО «Ростелеком» 29
2.2. Анализ финансового состояния ОАО «Ростелеком» 35
3. Оценка вероятности банкротства ОАО «Ростелеком» 43
3.1. Исходные данные для оценки вероятности банкротства ОАО «Ростелеком» 43
3.2. Оценка вероятности банкротства по методике Федеральной службы России по финансовому оздоровлению 49
3.3. Прогнозирование банкротства по Z-моделям Альтмана 52
3.4. Оценка вероятности банкротства ОАО «Ростелеком» по методике Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова 55
3.5. Мероприятия по снижению риска банкротства ОАО «Ростелеком» 56
Выводы и предложения 64
Список использованной литературы 68

Прикрепленные файлы: 1 файл

Диплом.doc

— 543.00 Кб (Скачать документ)

Данная схема факторинга довольно проста и для ее реализации не требуется больших затрат времени.

Применяя факторинг, поставщик получает дополнительные возможности:

1. Снизить вероятность кассовых  разрывов в работе. Для поддержания  текущей деятельности Поставщику требуется осуществлять регулярные платежи в пользу поставщиков, кредиторов, оплачивать труд персонала. Работа с предоставлением товарного кредита своим покупателям неизбежно приводит к нехватке средств. Получая финансирование по факторингу, поставщик обеспечивает наличие достаточных средств для расчетов непосредственно с момента предоставления документов, подтверждающих произведенные поставки.

2. Снизить зависимость от платежной  дисциплины покупателей. Известный  универсальный закон «80/20» проявляется и в структуре доходов от продаж. Часто в число покупателей входят несколько, обеспечивающих львиную долю всех доходов от продаж компании. В случае нарушения сроков оплаты такими крупными покупателями даже платежеспособность компании может быть подвержена опасности, не говоря уже о репутации надежного контрагента. Применение факторинга позволяет исключить подобные угрозы, особенно учитывая тот факт, что задержки в оплате в пределах так называемого льготного периода не приводят к увеличению стоимости услуги.

3. Поднять объем продаж. Основным  показателем успеха в конкурентной  борьбе является доля рынка  или объем продаж. В своем стремлении  доставить покупателям более  конкурентоспособный товар или  услугу компания постоянно заботится  о способах повышения его привлекательности: предложение отсрочек оплаты или увеличение длительности отсрочек покупателям, снижение закупочных цен на сырье за счет отказа от отсрочек оплаты товара своим поставщикам, расширение ассортимента поставляемых товаров и услуг, и т.д. Внедрение факторинга в расчеты обеспечивает наличие оборотных ресурсов для выполнения таких проектов.

4. Эффективно распоряжаться заемными  средствами. Даже быстро растущий  бизнес испытывает флуктуации  объемов продаж, связанные с сезонными  изменениями спроса, изменениями макроэкономического характера и т.д. Потребность в оборотных средствах при этом тоже может меняться в широких пределах. Среди прочих способов финансирования своей выгодой выделяется именно факторинг. Кроме того, факторинг автоматически обеспечивает заимствование в точности необходимого объема ресурсов.

5. Добиться более выгодных условий  от своих поставщиков. Цена на  сырье для компании часто напрямую  зависит от порядка расчетов  за него. Значительное влияние  на цену оказывает применение  факторинга. Стоимость сырья по предоплате или по факту отгрузки может быть значительно дешевле сырья на условиях товарного кредита. В связи с этим компания обладательница достаточных оборотных ресурсов свободна в поиске более выгодных условий поставок необходимого сырья.

В практике финансовой деятельности российских фирм зачастую складывается такая ситуация, которая делает невыгодным снижение дебиторской задолженности без изменения кредиторской (обязательств). Уменьшение дебиторской задолженности снижает коэффициент покрытия (ликвидности), фирма приобретает признаки несостоятельности и становится уязвимой со стороны Государственных органов и кредиторов.

Дебиторская задолженность - элемент оборотных средств, ее уменьшение снижает коэффициент покрытия. Поэтому финансовые менеджеры решают не только задачу снижения дебиторской задолженности, но и ее сбалансированности с кредиторской.

При анализе соотношения дебиторской и кредиторской задолженностями необходим анализ условий коммерческого кредита, предоставляемого фирме поставщиками сырья и материалов.

На уровень дебиторской задолженности влияют следующие основные факторы:

- оценка и классификация покупателей  в зависимости от вида продукции, объема закупок, платежеспособности  клиентов, истории кредитных отношений  и предполагаемых условий оплаты;

- контроль расчетов с дебиторами, оценка реального состояния дебиторской  задолженности;

- анализ и планирование денежных  потоков с учетом коэффициентов  инкассации.

Для определения инвестиции в дебиторскую задолженность применяется расчет, который учитывает годовые объемы продаж в кредит и срок неоплаты дебиторской задолженности.

Делая обобщение можно сделать вывод, что в основе управления дебиторской задолженностью лежит два подхода:

1) сравнение дополнительной прибыли, связанной с той или иной схемой спонтанного финансирования, с затратами и потерями, возникающими при изменении политики реализации продукции;

2) сравнение и оптимизация величины  и сроков дебиторской и кредиторской  задолженностей. Данные сравнения  проводятся по уровню кредитоспособности, времени отсрочки платежа, стратегии скидок, доходам и расходам по инкассации.

Оценка реального состояния дебиторской задолженности, т. е. оценка вероятности безнадежных долгов - один из важнейших вопросов управления оборотным капиталом. Эта оценка ведется отдельно по группам дебиторской задолженности с различными сроками возникновения. Финансовый менеджер может при этом использовать накопленную на предприятии статистику, а также прибегнуть к услугам экспертов-консультантов.

Как уже было сказано, одним из важных моментов в управлении оборотным капиталом является определение разумного соотношения между дебиторской и кредиторской задолженностями. При этом необходимо проводить оценку не только своих собственных условий кредитования покупателей, но и условий кредита поставщиков сырья и материалов, с точки зрения уменьшения затрат или увеличения дополнительного дохода, получаемого предприятием при использовании скидок.

Таким образом, система скидок способствует защите предприятия от инфляционных убытков и относительно дешевому пополнению оборотного капитала в денежной или натуральной форме.

Политика скидок. Таким образом, для того чтобы определить, следует ли покупателю предоставлять скидку за авансовые выплаты остатков на счетах, финансовому менеджеру следует сравнить доход от денежных средств, получаемых в результате ускоренных платежей, с суммой скидки.

Изменение кредитной политики. Для того чтобы решить, следует ли компании давать кредит малоэффективным покупателям, надо сравнить доход от дополнительных продаж с дополнительными издержками, связанными с дебиторской задолженностью. Если у компании есть резервные производственные мощности, дополнительный доход является маржинальной прибылью с новых продаж, так как постоянные затраты в этом случае не меняются.

Дополнительные расходы по дебиторской задолженности объясняются возможным увеличением безнадежных долгов и вложением денежных средств в дебиторскую задолженность на более продолжительный период времени.

Кредиторскую задолженность можно снизить, таким образом, за счет средств, полученных от «продажи» дебиторской задолженности факторинговой компании.

Рекомендуем продать часть дебиторской задолженности в размере 3000 млн. рублей. Таким образом, агрегированный баланс будет выглядеть следующим образом (табл. 15).

Таблица 15

Изменение агрегированных показателей Бухгалтерского баланса ОАО «Ростелеком» с учетом предложенных мероприятий

Показатель

2009 г.

План

Отклонение Плана к 2009 г.

Сумма, млн. руб.

Уд. вес, %

Сумма, млн. руб.

Уд. вес, %

Млн. руб.

%

1

2

3

4

5

6

7

Активы, всего

74374,2

100

71374,2

100

-3000

-4,0

Внеоборотные активы

44781,1

60,2

44781,1

62,7

0

0,0

Оборотные активы

29593,1

39,8

26593,1

37,3

-3000

-10,1


 

Продолжение таблицы 15

1

2

3

4

5

6

7

Пассивы, всего

74374,2

100

71374,2

100

-3000

-4,0

Капитал и резервы

59456,3

79,9

59456,3

83,3

0

0,0

Долгосрочные обязательства

6097

8,2

6097

8,5

0

0,0

Краткосрочные обязательства

8820,9

11,9

5820,9

8,2

-3000

-34,0


 

Исходя из полученных данных (табл. 15), можно сделать вывод, что учетом предложенных мероприятий по сокращению дебиторской и кредиторской задолженности изменяется и структура баланса в сторону увеличения в активах доли внеоборотных средств и сокращения в пассивах краткосрочных обязательств. Пересчитаем с учетом измененного баланса показатели по методике ФСФО РФ (табл. 16).

Таблица 16

Оценка структуры баланса ОАО «Ростелеком» с учетом предложенных мероприятий

Показатель

2009 г.

План

Отклонение

1. Оборотные активы, млн. руб.

29593,1

26593,1

-3000

2. Наиболее срочные обязательства, млн. руб.

7049,9

4049,9

-3000

3. Коэффициент текущей ликвидности (п.1 : п.2)

4,2

6,57

2,37

4. Собственный капитал, млн. руб.

59456,3

59456,3

0

5. Внеоборотные активы, млн. руб.

44781,1

44781,1

0

6. Коэффициент обеспеченности собственными средствами (п.4 - п.5):п.1

0,50

0,55

0,05


 

Таким образом, подводя итог анализа предложенных мероприятий, можно сделать вывод, что «продажа» дебиторской задолженности и покрытие за этот счет кредиторской задолженности предприятия, существенно скажется на оценке вероятности банкротства ОАО «Ростелеком» в сторону уменьшения, о чем свидетельствует увеличение коэффициентов текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами.

 

Выводы и предложения

 

Далеко не все существующие ныне методики прогнозирования возможного банкротства предприятия заслуживают доверия исследователя. Не все из них составлены корректно, не все могут применяться в наших условиях, не все дают адекватные результаты. Одно и то же предприятие одновременно может быть признано безнадежным банкротом, устойчиво развивающимся хозяйствующим субъектом и предприятием, находящимся в предкризисном состоянии, - все определяет выбранная методика прогнозирования возможного банкротства.

Вслед за многими российскими авторами можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов в силу различий ситуации в экономике. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у специалистов.

Многие методики трудно применять из-за условий ограниченности данных, в которые попадает практически каждый сторонний исследователь состояния предприятия. Обычно приходится использовать только данные бухгалтерской отчетности. Это обстоятельство ограничивает круг методик, которые могут быть применены исключительно количественными коэффициентными. Нет возможности использовать качественные методы и методы балльных оценок.

В данной работе мы рассмотрели 3 различные методики оценки вероятности банкротства предприятия:

- методику ФСФО РФ;

- методику Альтмана;

- методику Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова.

На основании оценки вероятности банкротства компании ОАО «Ростелеком» по данным методикам, мы можем сделать следующий вывод.

Оценка вероятности по методике ФСФО РФ, позволяет сделать вывод, что структура баланса удовлетворительна, а предприятие платежеспособно, т.к. коэффициент текущей ликвидности на протяжении анализируемого периода превышает нормативное значение, при этом увеличивается с 3,06 до 4,2, а также коэффициент обеспеченности собственными средствами превышает нормативно установленный показатель и увеличивается на протяжении 2007-2009 гг. с 0,24 до 0,5.

Вероятность банкротства по Z моделям Альтмана (как по двухфакторной, так и по пятифакторной) низкая и составляет менее 10% на протяжении всего анализируемого периода. Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года - 83%, что является ее достоинством. Недостатком же этой модели заключается в том, что ее по существу можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на фондовом рынке.

Информация о работе Оценка вероятности банкротства ОАО «Ростелеком»