CRM-система как средство эффективного управления фирмой
9
Исходя из полученных выше значений показателей финансово-хозяйственной деятельности компании «Сибтехнология» можно сделать вывод по каждому показателю.
Показатели объема производства и продаж представлены одним показателем – выручка продукции. Значение этого показателя за последние три года менялось в пределах 20-30%. Стоит отметить, что за последний год динамика положительна: выручка увеличилась на 19% и за 2011 год составила 125268 тыс. руб.
Показатели объема используемых ресурсов, капитала и затрат менялись не равномерно. Положительная динамика отмечена у средней величины оборотного капитала (оборотных активов) и полной себестоимости проданных товаров, которые за прошедший год увеличились на 32% и 19% соответственно.
Если рассматривать показатели, характеризующие финансовый результат, то здесь стоит отметить значительное падение показателей в 2010 году по сравнению с 2009 годом, но в 2011 году произошел огромный скачок и показатели увеличились в несколько раз. Например, чистая прибыль в 2011 году составила 948 тыс. руб.
Рассматривая показатели эффективности использования ресурсов, капитала и затрат, необходимо отметить отрицательную динамику коэффициента оборачиваемости оборотного капитала, который падает последние два года. Зато рентабельность отмечена в обратной динамике, положительной: два года подряд ее рост составляет 13%.
Анализируя показатели финансовой устойчивости и ликвидности (на конец периода), отмечена достаточно низкая абсолютная ликвидность и соответствующая нормам текущая ликвидность. Это значит, что если у фирмы появляются определенные финансовые затруднения, она погашает задолженность гораздо медленнее; изыскиваются дополнительные ресурсы (краткосрочные банковские кредиты), откладываются торговые платежи и т.д.
Таблица 2.2
Многофакторные модели, используемые при прогнозировании несостоятельности организации
|
Модели |
2009 |
2010 |
2011 |
|
1 Двухфакторная Z-модель Альтмана | |||
|
Значение |
-1,42 |
-4,39 |
-4,86 |
|
Вероятность банкротства (отриц. - невелика) |
Вероятность банкротства невелика, Z < 0 |
Вероятность банкротства невелика, Z < 0 |
Вероятность банкротства невелика, Z < 0 |
|
2 Пятифакторная Z-модель Альтмана | |||
|
Значение |
4,52 |
3,71 |
3,89 |
|
Вероятность банкротства (1,81 ≤ Z ≤ 2,7 - неопределенное сост.; Z > 2,7 - фин. устойчивость; Z < 1,81 - неустойчивое состояние) |
Вероятность банкротства невелика, Z > 2,7 |
Вероятность банкротства невелика, Z > 2,7 |
Вероятность банкротства невелика, Z > 2,7 |
|
3 Четырехфакторная Z-модель Таффлера | |||
|
Значение |
0,83 |
0,69 |
0,96 |
|
Вероятность банкротства (Z < 0,2 - очень высокая вероятность банкротства; Z > 0,3 - вероятность банкротства невелика) |
Вероятность банкротства невелика, Z > 0,3 |
Вероятность банкротства невелика, Z > 0,3 |
Вероятность банкротства невелика, Z > 0,3 |
|
4 Четырехфакторная Z-модель Лиса | |||
|
Значение |
0,37 |
0,37 |
0,34 |
|
Вероятность банкротства (Z < 0,037 - высокая вероятность банкротства; Z > 0,037 - вероятность банкротства невелика) |
Вероятность банкротства невелика, Z > 0,037 |
Вероятность банкротства невелика, Z > 0,037 |
Вероятность банкротства невелика, Z > 0,037 |
|
5 Четырехфакторная Z-модель Иркутской государственной экономической академии | |||
|
Значение |
0,62 |
2,09 |
4,75 |
|
Вероятность банкротства (Z < 0,18 - высокая вероятность банкротства (60-80%); 0,18 - 0,32 - вероятность банкротства средняя (30-50%). 0,32 - 0,42 - вероятность банкротства невелика (30-50%). Z >0,42 - вероятность банкротства очень мала (<30%)) |
Вероятность банкротства очень мала (до 10%), Z>0,42 |
Вероятность банкротства очень мала (до 10%), Z>0,42 |
Вероятность банкротства очень мала (до 10%), Z>0,42 |
Источник: [рассчитано автором на основе отчетности предприятия]
Проанализировав все многофакторные модели прогнозирования несостоятельности организации, можно сделать вывод о том, что, как минимум, последние три года компания ЗАО «Сибтехнология» ни разу не приблизилась к состоянию банкротства.
Далее рассмотрены подробно все модели.
1. Двухфакторная Z-модель Альтмана
Одна из простейших моделей прогнозирования банкротства.
Базируется на двух ключевых показателях, от которых зависит вероятность банкротства: коэффициент покрытия (характеризует ликвидность) и коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость).
Весовые значения коэффициентов выявляются эмпирическим путем.
Таблица 2.3
Двухфакторная Z-модель Альтмана
|
№ |
Показатели |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
Темп роста, % |
|
1 |
Текущие активы (оборотные активы) |
30944 |
25482 |
29157 |
41672 |
142,92 |
|
2 |
Текущие обязательства (краткосрочные обязательства) |
26364 |
25557 |
7738 |
9898 |
127,91 |
|
3 |
Заемные средства (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств) |
36364 |
30557 |
34438 |
44098 |
128,05 |
|
4 |
Общая величина пассивов |
48908 |
43596 |
47299 |
56579 |
119,62 |
|
5 |
К1 - коэффициент текущей ликвидности (п.1 / п.2) |
1,1737 |
0,9971 |
3,7680 |
4,2101 |
111,73 |
|
6 |
К2 - коэффициент финансовой зависимости (п.3 / п.4) |
0,7435 |
0,7009 |
0,7281 |
0,7794 |
107,05 |
|
7 |
Значение |
-1,60 |
-1,42 |
-4,39 |
-4,86 |
110,71 |
|
8 |
Оценка значений <0, вероятность банкротства невелика =0, вероятность банкротства 50% >0, вероятность банкротства более 50 % |
Вероятность банкротства невелика, Z < 0 |
Вероятность банкротства невелика, Z < 0 |
Вероятность банкротства невелика, Z < 0 |
Вероятность банкротства невелика, Z < 0 |
- |
Скачать реферат