Економічне обґрунтування шляхів підвищення рентабельності підприємства

З таблиці 2.16 видно, що позиковий капітал протягом 2007-2011 років коливається, так у 2008 році збільшився, у 2009 та 2010 роках зменшився, проте у 2011 зріс на 14 266 тис. грн. Позиковий капітал в основному збільшився за рахунок збільшення кредиторської заборгованості, поточних зобов’язань та інших поточних зобов’язань. Власний капітал підприємства в 2007 році збільшився на 2381 тис.грн за рахунок збільшення нерозподіленого прибутку, а у 2008 році зменшився на за рахунок зменшення того ж.. Зростання позикового капіталу свідчить про посилення фінансової залежності підприємства і погіршення його фінансового стану, що знижує конкурентоспроможність підприємства.

Рис. 2.20 Динаміка капіталу ПрАТ «Рівне-Борошно»

Отже, протягом  2007 - 2011 років на підприємстві спостерігається нестійка динаміка коливання загальної суми капіталу. Значне зростання капіталу підприємства у 2011 році відбувається більшою мірою за рахунок збільшення позикового капіталу.

2.8. Аналіз ризику банкрутства ПрАТ «Рівне-Борошно»

Здійснимо також оцінку ймовірності банкрутства ПРАТ «Рівне-Борошно». До банкрутства може призвести вплив різних факторів як зовнішнього так і внутрішнього середовища підприємства.

Діагностика ймовірності банкрутства підприємства здійснюється за допомогою моделей зарубіжних та вітчизняних вчених.

Z-рахунок Альтмана дозволяє визначити, належить певне підприємство до потенційних банкрутів чи ні. П’ятифакторна модель, в якій порівнювалися п’ять показників, що характеризували різні сторони фінансового стану підприємства, має вигляд:

Z = 1,2 Кок + 1,4 Кнп + 3,3 Коп + 0,6 Кра + Квр                     (2.2)

     де 

Кок – оборотний капітал/сукупні активи;

Кнп – нерозподілений прибуток/сукупні активи;

Коп – прибуток від операційної діяльності/сукупні активи;

Кра – ринкова вартість акцій/зобов’язання;

Квр – виручка від реалізації/сукупні активи. [15, с. 417]

В залежності від значення Z прогнозується ймовірність банкрутства: до 1,8 – дуже висока, від 1,8 до 2,7 – висока, від 2,8 до 2,9 – можлива, понад 3 – дуже низька. Результати розрахунків відображені в таблиці 2.18.

Таблиця 2.18

“Z-рахунок Альтмана” для ПрАТ «Рівне-Борошно»

№ п/п	Показники	Умовні познач.	Роки
			2007	2008	2009	2010	2011
1	Частка оборотних засобів в активах	Х1	0,23	0,19	0,27	0,27	0,29
2	Рентабельність активів обчислена за нерозподіленим прибутком	Х2	0,01	0,07	-0,03	0,00	0,003
3	Рентабельність активів обчислена за прибутком від реалізації продукції	Х3	0,03	0,07	-0,13	0,06	0,07
4	Коефіцієнт співвідношення власного та позичкового капіталу	Х4	0,33	0,35	0,31	0,38	0,35
5	Віддача всіх активів	Х5	0,99	1,34	2,10	3,02	2,98
6	Показник імовірності банкрутства	Z	1,59	2,11	2,14	3,75	3,52
7	Оцінка імовірності банкрутства		висока	висока	висока	Дуже низька	Дуже низька

Використовуючи модель Альтмана, можна зробити певні висновки:

• показники які є складовими Z-рахунку адекватно характеризують  фінансову стійкість підприємства, при негативному співвідношенні є індикатором  імовірності банкрутства;
• порівнюючи отримані результати  із середньо галузевими показниками, можна дійти висновку про ступінь фінансової стійкості підприємства.

Здійснені розрахунки показали, що у сучасних умовах ризик загрози банкрутства є дуже низький, що має одне з вирішальних значень при виборі оптимальної корпоративної стратегії для досліджуваного підприємства.

 

2.9. Алгоритм прогнозування реалызації борошномельно-крупяної продукції на ПрАТ «Рівне-Борошно»

Прогнозування — це передбачення майбутнього стану внутрішнього і зовнішнього середовища фірми, яке базується на наукових методах і інтуїції, тобто це процес обґрунтування кількісних та якісних змін розвитку в майбутньому. [32]

Прогнозування, з одного боку, передує плануванню, а з другого є його складовою частиною, оскільки використовується на різних стадіях планової роботи, а саме на стадії аналізу середовища і визначення передумов для формування стратегій; на стадії реалізації планів.

Прогнозування по своєму складу ширше від планування, оскільки крім показників діяльності фірми включає і дані про зовнішнє середовище.

В практичній діяльності підприємства використовують такі типи прогнозування:

• прогнозування, яке ґрунтується на творчому передбаченні майбутнього, використовуючи інтуїцію;
• пошукове прогнозування — це спосіб наукового прогнозування від даного моменту до майбутнього. Воно опирається на наявну інформацію. В свою чергу пошукове прогнозування може бути традиційним (коли прогноз є екстраполяцією минулого в майбутнє) і новаторським, альтернативним (коли існує декілька варіантів розвитку фірми з врахуванням змін зовнішнього і внутрішнього середовища).
• нормативне або нормативно-цільове прогнозування полягає в тому, що спочатку визначаються загальні цілі, орієнтири на майбутнє, а вже потім оцінюється розвиток фірми, виходячи із встановлених цілей. В даному випадку застосовуються переважно якісні методи дослідження, оскільки здебільшого фірма не володіє необхідними вихідними даними.

Результатом процесу прогнозування є прогнози, які можуть бути коротко, середньо і довгостроковими (по часу охоплення), пошуковими, нормативними (по питаннях прогнозування), пасивними і активними (по можливості впливу фірми на майбутнє).

В економічному прогнозуванні використовують такі дві групи методів прогнозування:

1. Евристичні. В основу евристичних методів формування прогнозів покладено використання логічних прийомів, методичних правил, підходів.
2. Фактографічні. Ринкова економіка вносить докорінні зміни в зміст, структуру і порядок розробки планів.

Маємо інформацію про помісячний обсяг реалізації продукції на ПрАТ «Рівне-Борошно» в період з січня 2007 по грудень 2011 року. Цю інформацію використаємо як вихідні дані для прогнозування середньорічних та помісячних обсягів реалізації продукції на  2012-2014 роки. Це зробимо у середовищі MS Excel, а саме за допомогою регресійного методу.

Таблиця 2.18

Обсяг реалізації продукції  ПрАТ «Рівне-Борошно» ( тис.грн. )

Місяць	Роки
	2007	2008	2009	2010	2011
Січень	1858,54	3659,54	2358,48	2542,25	3495,84
Лютий	2600,41	5881,22	4222,99	4850,08	5437,02
Березень	2870,19	4568,92	4059,96	3920,04	5595,42
Квітень	2294,52	3792,11	2999,32	3187,38	5303,49
Травень	2544,93	2477,9	2515,31	3421,57	4096,42
Черветь	1687,64	1228,68	2623,07	2398,96	3523,99
Липень	3052,76	5045,56	4096,37	4633,90	3481,9
Серпень	2306,69	4811,1	3826,54	5124,67	3578,76
Вересень	1967,4	3991,13	3226,2	5633,50	4214,22
Жовтень	2888,68	3455,5	3586,99	4614,60	3587,1
Листопад	2479,52	3229,29	4635,67	5115,47	3345,09
Грудень	3406,75	3398,75	4400,84	3579,62	3907,14

Побудуємо графік вихідних даних (рис.2.21).

Рис.2.21 Графік вихідних даних обсягів реалізації продукції  ПрАТ «Рівне-Борошно» по місяцях

На рис. 2.21. можемо спостерігати  що загальна тенденція реалізації продукції за 2007-2011 років зростаюча, хоча у 2011 році обсяги реалізації дещо зменшились. Також досить виражено видно коливання помісячних обсягів реалізації, тобто притаманна сезонність реалізації. Отже доцільно для подальшого прогнозування першим етапом виділити, згладження та знесезонення даних.

Етап 1. Знесезонення даних.

Першим кроком є розрахунок сезонних компонент. Для врахування сезонної компоненти використаємо метод сезонних індексів. Для цього проведемо згладжування даних за модифікованою 13-ти точковою схемою згладжування за методом середнього ковзального.

Вихідні дані:  Y: {Y1+Y2+…+Y60}

Згладжені дані:

      (2.3)

Для розрахунку значень   беремо середнє арифметичне індексів за відповідний місяць за всі роки. Для отримання чистих сезонних індексів без додаткової компоненти кожен індекс множимо на 12 і ділимо на суму значень індексів.  В результаті в останній колонці отримаємо сезонні індекси (табл. 2.19).

Таблиця 2.19

Таблиця сезонних індексів за 2007-2011 роки

Місяць	Роки					Si*Ii	Сезонний індекс (Si )
	2007	2008	2009	2010	2011
Січень	-	1,1345	0,6701	0,6877	0,7548	0,811781	0,804694
Лютий	-	1,7232	1,2279	1,2854	1,2031	1,359913	1,348042
Березень	-	1,2686	1,2061	0,9981	1,2730	1,186428	1,176071
Квітень	-	1,0223	0,8981	0,7830	1,2352	0,984628	0,976032
Травень	-	0,6582	0,7390	0,8277	0,9807	0,801413	0,794417
Черветь	-	0,3237	0,7485	0,5824	0,8560	0,627656	0,622177
Липень	1,1871	1,3488	1,1527	1,1234	-	1,203015	1,192512
Серпень	0,8288	1,3300	1,0667	1,2233	-	1,112181	1,102471
Вересень	0,6578	1,1315	0,8942	1,3152	-	0,999706	0,990978
Жовтень	0,9247	0,9950	0,9937	1,0390	-	0,988097	0,979471
Листопад	0,7789	0,9384	1,2682	1,1224	-	1,02695	1,017985
Грудень	1,0775	0,9708	1,1947	0,7727	-	1,003914	0,99515
						12,10568	12

Таким чином ми отримали сезонні індекси для кожного місяця. Знаючи середньомісячні значення помножимо їх на індекс  ми отримаємо значення «У» для кожного місяця.

Наступним кроком є усунення сезонної компоненти (знесезонення).Для цього вихідні дані за всі роки ділимо на відповідний місячний індекс. Дл я проведення аналізу використаємо формулу

.                                                   (2.4)

Отримаємо дані очищені від сезонних ефектів, які включають лише трендові: циклічну і випадкову компоненти ( табл. 2.20.).

 

 

 

Таблиця 2.20

Знесезонення фактичних даних обсягів реалізації ПрАТ «Рівне-Борошно»

Місяць	Роки
	2007	2008	2009	2010	2011
Січень	2309,62	4362,79	2930,90	3159,28	4344,31
Лютий	1929,03	3884,90	3132,69	3597,87	4033,27
Березень	2440,49	3885,23	3452,14	3333,17	4757,72
Квітень	2350,86	3119,14	3072,97	3265,65	5433,72
Травень	3203,52	1974,81	3166,24	4307,02	5156,51
Черветь	2712,48	4231,03	4215,96	3855,75	5663,97
Липень	2559,94	4363,92	3435,08	3885,83	2919,80
Серпень	2092,29	4027,46	3470,87	4648,35	3246,12
Вересень	1985,31	3527,93	3255,57	5684,79	4252,59
Жовтень	2949,23	3172,24	3662,17	4711,32	3662,28
Листопад	2435,71	3415,31	4553,77	5025,09	3285,99
Грудень	3423,35	4362,79	4422,29	3597,07	3926,18