Определение влияния различных факторов на изменение результативного показателя индексным способом анализа.
Используя индексный метод анализа, установим абсолютное и относительное изменение результативного показателя в целом и за счёт отдельных факторов в 2015 г. в сравнении с 2014 г. на примере валового сбора зерновых культур (табл. 1).
Таблица 1 – Посевная площадь, урожайность и валовой сбор зерновых культур в Орловской области за 2014, 2015 гг. по категориям хозяйств*
| Характеристики хозяйств | Посевная площадь, тыс. га | Урожайность, ц/га | Валовой сбор, тыс. ц | ||||
| 2014 г. | 2015 г. | 2014 г. | 2015 г. | 2014 г. | 2015 г. | Условный | |
| S0 | S1 | Y0 | Y1 | S0Y0 | S1Y1 | S1Y0 | |
| Сельскохозяйственные предприятия | 548,3 | 549,3 | 27,5 | 33,4 | 15078,25 | 18346,62 | 15105,75 |
| фермерские хозяйства | 148,6 | 139,5 | 19,4 | 23,7 | 2882,84 | 3306,15 | 2706,30 |
| хозяйства населения и индивидуальные предприниматели | 77,5 | 116,7 | 21,1 | 25,6 | 1635,25 | 2987,52 | 2462,37 |
| Итого: | 774,4 | 805,5 | 25,3 | 30,6 | 19596,34 | 24640,29 | 20274,42 |
Индекс валового сбора:
;
24640,29 : 19596,34 = 1,2574; 125,74 %
Абсолютное изменение валового сбора:
;
= 5043,95 тыс. ц
Индекс размера посевной площади:
;
805,5 : 774,4 = 1,0402; 104,02 %
Абсолютное изменение валового сбора за счёт сокращения посевной площади:
;
786,83 тыс. ц
Индекс урожайности фиксированного состава:
;
24640,29 : 20274,42 = 1,2153; 121,53 %
Абсолютное изменение валового сбора за счёт изменения урожайности в отдельных категориях хозяйств:
|
|
|
;
= 4365,87 тыс. ц
Индекс урожайности переменного состава:
;
30,6 : 25,3 = 1,2095; 120,95 %
Абсолютное изменение валового сбора за счёт изменения средней урожайности:
;
974,24 тыс. ц
Индекс структурных сдвигов:
;
25,17 : 25,30 = 0,9949; 99,49 %
Абсолютное изменение валового сбора за счёт изменения структуры посевной площади:
;
– 104,715 тыс. ц
В 2015 г. по сравнению с 2014 г. валовой сбор зерновых культур увеличился на 25,7 % или 5043,95 тыс. ц, в том числе за счёт расширения посевной площади – на 786,83 тыс. ц. За счёт ухудшения размещения посевов злаковых культур недополучено 104,72 тыс. ц зерна. Повышение урожайности во всех категориях хозяйств в 2015 г. позволило увеличить валовой сбор на 4365,87 тыс. ц или 21,5 %.
Вероятностная оценка финансовой несостоятельности организаций.
Фундаментальная диагностика банкротства осуществляется с помощью общепринятых коэффициентов финансовой устойчивости, платежеспособности и ликвидности. Одним из направлений прогнозирования финансового состояния предприятия является расчет индексов кредитоспособности с помощью математических моделей, разработанных на основе множественного дискриминантного анализа.
|
|
|
Наибольшую известность в этой области получила модель известного западного экономиста Альтмана. Критическое значение индекса кредитоспособности по Альтману составило 2,675. С этой величиной сопоставляется расчетное значение индекса кредитоспособности для конкретного предприятия. Если Z<2,675, то вероятность банкротства существует. Причем если Z<1,81, то это признак высокой вероятности банкротства в обозримом будущем (2-3 года). Если Z >2,675 – то можно говорить о достаточно устойчивом финансовом положении предприятия. Z>3 – вероятность банкротства мала.
Известны и другие подобные критерии, как зарубежных, так и отечественных аналитиков.
Например, пятифакторная модель Сайфулина и Кадыкова
(Z= 2К0 + 0,1Ктл+ 0,08Коа+ 0,45Км+ Кпр),предложившие использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число. При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, следовательно, предприятие имеет удовлетворительное финансовое состояние. Если рейтинговое число менее единицы, то финансовое состояние организации следует считать неудовлетворительным.
|
|
|
Четырехфакторная модель Таффлера: Z=0,53К1 +0,13К2 + 0,18 К3 + 0,16К4,где
К1 –соотношение чистой прибыли и краткосрочных обязательств;
К2 -соотношение оборотных активов с суммой обязательств;
К3 –соотношение краткосрочных обязательств с активами;
К4– соотношение выручки от реализации с суммой активов.
Негативным результатом является получение отрицательного значения интегрального показателя. Данная модель наиболее эффективно применима в случае банковского или коммерческого кредитования, когда необходимо проверить, не приведут ли дополнительно предоставленные средства к росту убытков предприятия.
Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства:
Z= 8,38К1 + К2 + 0,054К3 + 0,63К4,где
К1 –соотношение собственного оборотного капитала с активами;
К2 -соотношение чистой прибыли с собственным капиталом;
К3 –соотношение выручки от реализации с суммой активов;
К4– соотношение чистой прибыли с себестоимостью произведенной продукции.
Вероятность банкротства предприятия определяется по данным таблицы.
Таблица 1 – Вероятность банкротства в соответствии
со значением модели
|
|
|
| Значение Z | Вероятность банкротства, % |
| Меньше 0 | Максимальная (90 - 100) |
| 0 – 0,18 | Высокая (60 - 80) |
| 0,18 – 0,32 | Средняя (35 - 50) |
| 0,32 – 0,42 | Низкая (15 - 20) |
| Больше 0,42 | Минимальная ( до 10 ) |
Финансовым аналитиком У. Бивером также предложена система показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства. Система показателей Бивера приведена в таблице 2.
Таблица 2 – Система показателей Бивера
|
Показатель |
Расчет | Значения показателя | ||
| Группа I (благополучные предприятия) | Группа II (за 5 лет до банкротства) | Группа III (за 1 год до банкротства) | ||
| Коэффициент Бивера | (Чистая прибыль+Амортизация) / Заемный капитал | 0,4 – 0,45 | 0,17 | -0,15 |
| Коэффициент текущей ликвидности (L4) | Оборотные активы / Текущие обязательства | 2≤ L4≤ 3,2 | 1≤L4≤2 | L4≤1 |
| Экономическая рентабельность (R4) | (Чистая прибыль / Баланс)х 100 % | 6-8 % | 6-4 % | - 22 % |
| Финансовый леверидж | (Заемный капитал / Баланс)х 100 % | Меньше 37 % | 40-50 % | 80 % и более |
| Коэффициент покрытия активов собственными средствами | (Собственный капитал – необоротные активы) / Баланс | 0,4 | 0,4-0,3 | Около 0,06 |
Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 308; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!