Анализ финансово-экономического состояния предприятий строительной отрасли краснодарского края с использованием программы "Финансовый эксперт"

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

В исследовании проведен анализ финансово-экономического состояния фирм строительной отрасли с использование программы «Финансовый эксперт». В качестве объектов исследования выбраны три крупных предприятия строительной отрасли Краснодарского Края: ООО "Бизнес-Инвест", ОАО «ГеоСтрой Холдинг», ООО СИК "Девелопмент-Юг".

ООО «Бизнес Инвест» является одной из крупнейших инвестиционно-строительных компаний на рынке Краснодарского края. Основанное в 1997 году, ООО «Бизнес Инвест» продолжает развиваться, при его участии было отреставрировано и построено много объектов недвижимости Краснодарского края.

Открытое акционерное общество «ГеоСтрой Холдинг» - компания полного цикла, выполняющая строительно-монтажные работы, инженерно-геологические изыскания и проектирование.

«Девелопмент-Юг» - российская девелоперская компания, основанная в 1995 году. На сегодняшний день в состав корпорации входит свыше 50 организаций; число занятых - 3700. Основной строительный бизнес сосредоточен в компании «Стройтехносервис-Юг». В 2007 году СИК «Девелопмент-Юг» профинансировала и построила 142000 мІ жилья. В портфеле компании - 900 000 мІ жилой и коммерческой недвижимости.

1. Коэффициентный анализ предприятий

Для того чтобы начать анализ финансово-экономического состояния предприятия, в программном комплексе «Финансовый эксперт» [1], позволяющем проводить финансово-экономическую оценку предприятия на основе таких моделей как Альтмана в различных вариантах, Фулмана, Спрингейта, Таффлера, 2-х факторный анализ, дискриминантный анализ, коэффициентный анализ, нечётко - множественный метод анализа состояния предприятия и нейросетевые технологии, необходимо в подсистеме «Анализируемые данные» выбрать пункт «Данные XML». В этом случае в рабочей области подсистемы откроется форма обработки «Данные XML». В диалоговом окне [1] необходимо выбрать файл XML и нажать на кнопку «Почитать XML» [1]. Если был выбран корректный XML файл (требуемого формата), то на поле формы отобразится структура XML с заполненными данными, которые при необходимости можно отредактировать. Необходимо заполнить реквизит формы «Период» и нажать на кнопку «Записать». Если все реквизиты были заполнены корректно, то обработка создаст или заменит запись регистра сведений «Данные бухгалтерского учета».

Для нечётко-множественного метода анализа состояния предприятий необходимо в подсистеме «Анализируемые данные» или на форме справочника «Предприятие» выбрать пункт «Экспертные оценки» и в открывшейся форме записи регистра заполнить все реквизиты.

Когда все данные занесены в программу, можно начать анализ финансово-экономического состояния предприятий. В подсистеме «Основная рабочая область» необходимо задать период и выбрать предприятие. Для того чтобы просмотреть отчет (рис.1), необходимо нажать на гиперссылку.

Рисунок 1. Сводный отчет программы «Финансовый эксперт»

анализ состояние предприятие финансовый

Рассмотрим основной функционал системы [1].

а)

б)

в)

Рисунок 2. Коэффициентный анализ предприятия а) ООО «Бизнес-Инвест», б) ОАО «ГеоСтрой Холдинг», в) ООО «Девелопмент-Юг»

1. Проведем коэффициентный анализ финансово-экономического состояния исследуемых предприятий. Для этого, после загрузки данных о предприятии, нажмем на гиперссылку "Коэффициентный анализ" (рис. 2) [1]. Система автоматически рассчитает 15 количественных коэффициентов и кластеризует полученные значения по пенташкале [2].

Рентабельность всех исследуемых предприятий оценена как очень низкая, однако, для строительных компаний это стандартный результат, поэтому экспертно оценим ее как среднюю. При оценке финансовой устойчивости следует отметить, что коэффициент финансовой зависимости и индекс постоянного актива являются инверсными показателями, т.е. чем выше их значение, тем хуже для предприятия. Поэтому финансовую устойчивость ООО «Девелопмент-Юг» экспертно оценим как очень низкую, ОАО «ГеоСтрой Холдинг» - как низкую и ООО «Бизнес-Инвест» - как среднюю. Следует отметить, что деловая активность ООО «Девелопмент-Юг» и «Бизнес-Инвест» низкая, а у ОАО «ГеоСтрой Холдинг» - средняя.

2. Анализ предприятий классическими линейными моделями

Проведем анализ классическими линейными моделями: Двухфакторная модель Альтмана, Пятифакторная модель Альтмана, Модель Таффлера-Тишоу, Модель R - счета, Модель Спрингейта. Для этого, после загрузки данных о предприятии, нажмем на гиперссылку "Многофакторные линейные модели " (рис. 2) [1]. Система автоматически рассчитает Двухфакторную модель Альтмана; Пятифакторную модель Альтмана; Модель Таффлера-Тишоу; Модель R - счета; Модель Спрингейта [2].

а)

б)

в)

Рисунок 3. Двухфакторная модель Альтмана для а) ООО «Бизнес Инвест», б) ООО «Девелопмент-Юг», в) Пятифакторная модель Альтмана для ООО «Бизнес Инвест»

Анализ классическими линейными моделями показал следующее.

Пятифакторной моделью Альтмана (рис.3) и моделью Спрингейта было показано, что ООО «Бизнес-Инвест» банкрот, однако модели Альтмана Двухфакторная, Таффлера-Тишоу и R - счета показали минимальную вероятность банкротства.

Аналогичную несогласованность классические линейные модели показали при оценки состояний ОАО «ГеоСтрой Холдинг» и ООО «Девелопмент-Юг».

Кроме того, отметим, что по российскому законодательству понятие "банкротства" считается юридическим и может быть использовано только после принятия арбитражным судом соответствующего решения. Классические линейные модели ориентированы как раз на оценку банкротства, причем не российских, а зарубежных предприятий. Поэтому их широкое использование в практике аудита российских предприятий вызывает много вопросов и на наш взгляд не обосновано.

3. Нейросетевой анализ предприятий

Проведем анализ нейросетевой моделью, подробно описанной в [2].

Нейронные сети позволяют работать с нелинейными моделями, т.е. аппроксимировать сколь угодно сложные функции суперпозицией линейных (теоремы Колмагорова и Хехт-Нильсена) [3]. Поэтому результат их работы на порядок превышает результаты любых линейных моделей, поскольку очевидно, что задача оценки финансово-экономического состояния предприятий [4] является нелинейной.

а)

б)

в)

Рисунок 3. Нейросетевой анализ предприятия а) ООО «Бизнес-Инвест», б) ОАО «ГеоСтрой Холдинг», в) ООО «Девелопмент-Юг»

Нейросетевая модель оценки финансового состояния предприятия показала, что ООО «Бизнес-Инвест» не является финансово-устойчивой (рис.3а), а его общее финансово-экономическое состояние оценено как катастрофическое. Результаты анализа свидетельствуют о нерациональной структуре распределения капитала. При анализе ОАО «ГеоСтрой Холдинг» нейросетевая модель оценила финансово-экономическое состояние предприятия как низкое, компания также не является финансово-устойчивой. Состояние ООО «Девелопмент-Юг» оценено как нормальное, некризисное, компания достаточно финансово устойчива.

Рисунок 4. Сопоставительный анализ различных методов и моделей

Выводы

Автоматизированная информационная система «Финансовый Эксперт» разработана в среде «1С:Предприятие 8.3», предназначена для комплексной оценки ФЭС предприятий строительной отрасли на основе интеграции разнородных методов, таких как вероятностные, нечетко-продукционные и нейронные.

Используя созданный программный комплекс «Финансовый Эксперт» было исследовано 46 предприятий, строительной отрасли Краснодарского края за период с 2009 по 2013гг., и был проведен сопоставительный анализ различных моделей и методов, результаты, которого представлены на рис. 4. Так классические модели, созданные для западных предприятий (Альтмана, Таффлера, Спрингейта) в менее чем 50% случаев дали правильный результат, адаптированная для российских предприятий модель Альтмана (модель R-счета) дала достоверный результат в 63% случаев. Из моделей и методов, предложенных автором самым слабым оказался метод кластерного анализа - 75%. Наиболее точный результат показали нечеткие продукционные системы - около 100%. Следует отметить, что данные системы основаны на работе 35 индикаторов, как количественных, так и качественных, предназначенных для более детального исследования, однако доступ к последним может быть ограничен для контрагентов предприятия.

Литература

1. Заикина Л.Н. Автоматизированный программный комплекс «Финансовый Эксперт» / Заикина Л.Н. // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2015. - №04(108). - IDA [article ID]: 1081504###. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2015/04/pdf/61.pdf, 0,875 у.п.л.

2. Барановская Т.П., Коваленко А.В., Уртенов М.Х., Кармазин В.Н. Современные математические методы анализа финансово-экономического состояния предприятия: монография. Краснодар: КубГАУ, 2009. -250 с.

3. Уртенов М.Х., Арутюнян А.С., Коваленко А.В. Математические основы финансово-экономического анализа. Часть 3. Нейросетевые технологии. Учебное пособие. Краснодар. Кубанский государственный технологический университет. 2014 -251 с.

4. Хананаев А.Г. Анализ финансово-экономического состояния предприятий строительной отрасли методами многомерного статистического анализа / А.Г. Хананаев, А.В. Коваленко, Л.Н. Заикина // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2011. - №06(070). С. 207 - 220. - Шифр Информрегистра: 0421100012\0194, IDA [article ID]: 0701106016. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf, 0,875 у.п.л.

References

1. Zaikina L.N. Avtomatizirovannyj programmnyj kompleks «Finansovyj Jekspert» / Zaikina L.N. // Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) [Jelektronnyj resurs]. - Krasnodar: KubGAU, 2015. - №04(108). - IDA [article ID]: 1081504###. - Rezhim dostupa: http://ej.kubagro.ru/2015/04/pdf/61.pdf, 0,875 u.p.l.

2. Baranovskaja T.P., Kovalenko A.V., Urtenov M.H., Karmazin V.N. Sovremennye matematicheskie metody analiza finansovo-jekonomicheskogo sostojanija predprijatija: monografija. Krasnodar: KubGAU, 2009. -250 s.

3. Urtenov M.H., Arutjunjan A.S., Kovalenko A.V. Matematicheskie osnovy finansovo-jekonomicheskogo analiza. Chast' 3. Nejrosetevye tehnologii. Uchebnoe posobie. Krasnodar. Kubanskij gosudarstvennyj tehnologicheskij universitet. 2014 -251 s.

4. Hananaev A.G. Analiz finansovo-jekonomicheskogo sostojanija predprijatij stroitel'noj otrasli metodami mnogomernogo statisticheskogo analiza / A.G. Hananaev, A.V. Kovalenko, L.N. Zaikina // Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) [Jelektronnyj resurs]. - Krasnodar: KubGAU, 2011. - №06(070). S. 207 - 220. - Shifr Informregistra: 0421100012\0194, IDA [article ID]: 0701106016. - Rezhim dostupa: http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf, 0,875 u.p.l.

Размещено на Allbest.ru