Диагностика финансового состояния коммерческой организации по критериям банкротства (несостоятельности) на примере ПАО "ЛУКОЙЛ"

Ктл = 322,966,926/ (213,144,333+142,898,544) = 0,9071;

Кб0 = (142,331,861 + 168,113,561) / 356,042,877= 0,871;

Кал = (142,331,861 + 12,393,373) / 356,042,877= 0,43;

2017 год:

Ктл = 592,337,872 / 391,791,938 = 1,6882;

Кб0 = 592,120,107 / 391,791,938 = 1,511;

Кал = 410,228,177 / 392,950,362 = 1,047;

2018 год:

Ктл = 863,678,809 /409,987, 425 = 2, 11;

Кб0 = 863,660,914 / 409,987, 425 = 2,106;

Кал = 722,951,199/ 409, 987, 425= 1,76;

Основные расчетные данные анализа ликвидности проведены в таблице 2.2.4.

Согласно данным анализа (табл.2.2.4), что в 2016 году показатель текущей ликвидности ниже нормативных значений (1,5> 0,9) на 5%, (финансовые риски), в расчетах показывает, что в этом периоде ПАО «ЛУКОЙЛ» находился в тяжелом состояние, были трудности с покрытием дебиторской задолженности, не удовлетворяет требование кредиторов, в этой ситуации, для погашение краткосрочных обязательств компания была неплатежеспособной, по крайней мере не эффективной по параметрам показателя текущих обязательств. На следующий конец года промежуточный коэффициент покрытия повысился в 2017 году до уровня 1,7%, а в 2018 году значения составила 2,11%. Свидетельствует, о повышение оборотных средств, оборотные активы покрывают краткосрочные обязательства.

Таблица 2.2.4

Анализ коэффициентов ликвидности ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2016-2018 гг.

Коэффициент Ликвидности	Нормативное значение	31.12. 2016 г.	31.12. 2017 г.	31.12. 2018г.	Отклонение (+, -)
					2017 г. от 2016 г.	2018 г. от 2017 г.
Коэффициент текущий ликвидности	1,5-2,5	0,9071	1,7	2,11	+0,8	+0,41
Коэффициент быстрой ликвидности	>0,8	0,87	1,5	2,106	+0,63	+0,60
Коэффициент абсолютной ликвидности	?0,2-0,5	0,43	1,04	1,76	+0,61	+0,72

С другой стороны в 2018 году данный коэффициент превысил нормативное значение, впоследствии анализируемое предприятие повысили свои текущие активы, который в свое время покрывает краткосрочные дебиторские задолженности, и сохраняет свою платежеспособность удовлетворять запрос кредиторов. Но, повышенный норматив свидетельствует о нерациональной структуре капитала. Но при этом необходимо учитывать, что в зависимости от области деятельности, структуры и качества активов и т. д. значение коэффициента может сильно меняться. Общий коэффициент текущей ликвидности также повысился в 2017 году до 1,7% нормативное значение в норме, расчет в 2018 году - достиг до уровня 2,1%, ситуация положительна.

Коэффициент быстрой ликвидности показывает за два периода нормативного значение 0,85 больше. Особенно за 2017-2018 гг. норматив перевесил, данное значение, благоприятно влияет на уровень запасов.

Рисунок 2.2.2- Показатели платежеспособности ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2016-2018 гг.

Коэффициент абсолютной ликвидности обнаруживает что, за периоды 2016-2018 гг. показатели больше нормативного значение, покрытие платежеспособности краткосрочных обязательств приемлемый, особенно в периоде 2018 года. Но, с 2017 по 2018 года показатель повысился, значение считается нормальным. Чем выше показатель, тем лучше платежеспособность, с другой стороны, высокий показатель может свидетельствовать о нерациональной структуре капитала, о слишком высокой доле неработающих активов в виде наличных денег и средств на счетах. Денежные средства и предстоящие поступления от текущей деятельности соответственно покрывает текущие долги организации. За три периода. Коэффициент отличается с текущей ликвидности.

Таким образам как показывает (рис. 2.2.2), что показатели платежеспособности в 2016-2018 гг. незначительно повысились. Направление прогрессивного роста, предприятие сбалансировано обеспечивает оборотными средствами, покрывает свою дебиторскую задолженность себя и своих партнеров, сможет погасить свои краткосрочные обязательства. Об этом свидетельствует коэффициент абсолютной ликвидности, который составил 1,8% в 31.12.2018 году.

Коэффициент абсолютной ликвидности повысился до уровня 11% с конца 2017 года, на начало 2018 года. Тенденции данного коэффициента связаны с изменениями уровня денежных средств на предприятии. С конца 2017 по конец 2018 годов значение повысилась, особенно в 2018 году коэффициент больше нормы объясняет об увеличение денежных средств и краткосрочных инвестиций, которая в свою очередь давала возможность, покрывать ежедневные 20% краткосрочных обязательств. Высокий показатель может свидетельствовать о нерациональной структуре капитала, о слишком высокой доле неработающих активов в виде наличных денег и средств на счетах.

В анализе данных можно сделать вывод, что ПАО «ЛУКОЙЛ» относится к платежеспособным предприятиям. Кроме 2016 года.

Переходим к анализу финансовой устойчивости ПАО «ЛУКОЙЛ» представленный результатами показателей: независимости, заемных средств и собственных средств, финансирования, обеспеченности собственными оборотными средствами:

2016 год:

Кн = 864,177,905 / 1,296,276,203 = 0,66;

Кзс = 432,098,298 / 864,177,905 = 0,50;

Кф = 864,177,905 / 430,193,789 = 2,008;

2017год:

Кф = (-109,131,372) / 322,966,926 = -0,34.

К н = 1,134,098,113 / 1,755,496,549 = 0,6460;

Кзс = 621,398,436 / 1,134,098,113 = 0,5479;

Кф = 1,134,098,113 / 620,240,012 = 0,8284;

2018 год:

Кф = (-29,060,564) / 592,337,872 = -0,049.

Кн = 1,301,245,847 / 2,023,181,372 = 0,6431;

Кзс = 721,935,525 / 1,301,245,847 = 0,5548;

Кф = 1,301,245,847 / 719,590,968 = 1,8083;

Кф0 = 141,743,284 / 863,678,809 = 0,1641.

Полученные результаты анализа данных финансовой устойчивости сведены в таблице 2.2.5.

Таблица 2.2.5

Динамика показателей финансовой устойчивости ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2016-2018 гг.

Показатели	Нормативное значение	31.12. 2016 г.	31.12. 2017 г.	31.12. 2018 г.
Коэффициент независимости (автономии)	>0,5	0,66	0,65	0,64
коэффициент заемных и собственных средств	0,5-0,7	0,50	0,5479	0,5548
Коэффициент финансирования	?1	2,008	0,8284	1,8083
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	?0,1	-0,34	-0,049	0,1641

Данные анализа расчета показывает (табл.2.2.5), что коэффициент независимости (автономии) за рассматриваемой предприятии в 31.12.2016г., имел высокое нормативное значение (0,66 или 66%), которая обеспечивала формирование собственных источников. Полученное значение говорит об оптимальной величине собственного капитала (66% в общем капитале организации). В связи прошедшего периода, в 2017 году данный коэффициент снизился (0,65 или 65%). В 2018 году этот пункт еще понизился на 1%. Согласно данным, что предприятие ПАО «ЛУКОЙЛ» по данному коэффициенту не зависима от внешнего фактора, вовлечение заемных займов. Этот пункт свидетельствует, что за три периода необходимость зависимость в займах нужды не рассматривался, при выявление рисков кампания покрывала свои расходы с резервов, что обеспечила в независимости займов внешнего вмешательства.

Следовательно, большая часть имущества предприятия устойчива перед обнаружение текущих обязательств. Есть отблески изменения в коэффициенте финансирования, рассматривая видно изменение в уровне нормативного значения, кроме того в 2016 году увеличилась финансирование а значит, данная деятельность в этот период платежеспособно, для покрытие заемных кредитов и к выплате процентов, предприятие в этот период самофинансирует свои нужды, приток денежных средств в норме. Наблюдается понижение, есть отрицательный эффекты недостаточность денежного притока в 2017 году, и за увеличения заемного капитала на 1 единицу дал свой эффект, свидетельствует о неплатяжепособности, были затруднение в получении кредитов от кредиторов (кризис 1>0.82). Устойчивое финансовое положение организации по коэффициенту финансирование в 2018 году выше нормы (1,8>1), коэффициент говорит о слишком осторожном подходе к привлечению заемных и собственных средств, причины прошедший период. Оббьем собственных инвестируемых ресурсов возросло, что дает положительный эффект финансового состояние.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами в 2016 году составил (-0,3), в 2017 г. (-0,04), показатель означает о несостоятельности, нехватки на предприятии собственных оборотных средств, 2016 году были высокие финансовые потери. Показатели в 2018 году данные коэффициента выросли до уровня (0,16), что соответствует нормативному значению. Что свидетельствует достаточность заемных и собственных средств, для текущих операционных задач, финансирование в достатке для будущих проектов.

Коэффициент заемных и собственных средств по степени равны, за два прошедших периода. Не превышают пределы нормы, есть значительный рост, регулирование собственными средствами устойчива (0,7>0,55>0,54>0,50). Проведенный анализ показал, что данная организация финансово устойчива перед кризисом, были потери финансовых средств, серьезные нарушение финансовый устойчивости в 2016 году, предприятия прикрывала недостатки средств за 2017-2018 гг. По крайней мере, компания регулирует данную сферу актуально и стабильно. Зависимость предприятия от внешних кредиторов низкий. Что соответствует покрытие своих долгов своими оборотными ресурсами, Уровень показателей финансовой устойчивости на протяжении 2017-2018 гг. имеет положительную репутацию, однако были риски связочное с инвестиционными вкладами, но мера не критична для финансового состояние предприятия.

Так как в ПАО «ЛУКОЙЛ» крупная компания имеет много отраслей, резервных капиталов. Текущая ликвидность выше нормативного значения, данная деятельность платежеспособна.

Результаты проведенного нами анализа финансовой устойчивости позволяют сделать вывод:

Анализ хозяйственной деятельности предприятие в целом характеризует эффективность его работы, так, как, недостаточная финансовая устойчивость может привести предприятие к неплатежеспособности, к нехватке средств, для текущих обязательств, к проектам инвестиционной деятельности и даже к банкротству. А наличие избыточных ресурсов препятствует развитию, провоцируя к образованию излишних запасов, замедление оборота капитала и уменьшение прибыли, с этим формируется убыток.

2.3 Анализ вероятности банкротства организации по критериям банкротства (несостоятельности)

Для анализа финансового состояния по критериям банкротства (несостоятельности) разработано множество российских авторских моделей, в частности пятифакторной модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова используется в тонкости. Рассмотрим расчет (в табл. 2.3.1)

Таблица 2.3.1

Оценка показателей финансового состояния по пятифакторной модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова гг. по данным ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2016-2018 гг.

Коэффициент	Формула расчета	31.12. 2016 г.	31.12. 2017 г.	31.12. 2018 г.
К1	(Собственный капитал - Внеоборотные активы) / Оборотные активы	-0,34	-0,05	0,16
К2	Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	0,09	1,51	2,11
К3	Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активовобязательства)	0,20	0,14	0,63
К4	Чистая прибыль / Выручка	0,80	1,53	1,17
К5	Чистая прибыль / Собственный капитал	0,24	0,33	0,23

Расчет по пятифакторной модели:

2016 год;

R = 2·(-0,34)+0.1·0,09+0.08·0,20+0.45·0,80+0,24

R = -0,68+0,009+0,016+0,36+0,24 = -0,055

R<1

2017 год;

R = 2·(-0,05) +0.1·1,51+ 0.08·0,14+ 0.45·1,53+0,33=1,18

R>1

2018 год;

R = 2·0,16+0.1·2,11+ 0.08·0,63+ 0.45·1,17+0,23=1,34 R>1

Таким образом, данные (табл.2.3.1), анализируемое предприятие в периоде с 2016 года рейтинговое число R по модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова меньше 1 нормативного значения, имеет высокий уровень вероятности риска. Причины такого положения вытекает превышение себестоимости продукции над ее стоимостью, уменьшение собственного капитала и за недостатки денежных средств наблюдается. Но с уровнем развития за два периода есть положительный рост, уровень банкротства низкий за 2017-2018 гг., этот рост связан увеличением выручки от продаж. Финансовое состояние предприятия за 2016 год можно характеризовать - неудовлетворительным. В 2017 году финансовое положение предприятия улучшилось , т.е. финансовое состояние предприятия - удовлетворительное. Связи повышением оборотных активов в 2018 году результат повлиял положительно и устойчивым перед банкротством, уровень вероятности устойчивости стабильно, понизился риск к банкротству.

Есть еще одна рейтинговая модель, для экспресс - диагностики предприятия была предложена профессором О.П. Зайцевой (г. Новосибирск, Сибирский университет потребительской коммерции, кафедра аудита) [12, c.250].

Для определения вероятности банкротства предприятия необходимо произвести сравнение фактическое значение интегрального показателя с нормативным Кфакт сравнивается с Кнорматив.

Анализ фактичности и нормативов 2017 г:

Кфакт = 0,25·0,35+ 0,1·1,09+ 0,2·5,41+ 0,25·1,64+ 0,1·0,55 + 0,1·7,2

Кфакт = 2, 46

Кнорматив = 1.57 + 0,1 ·7,2= 12,024

Кнорматив= 12,024>Кфакт = 2,46

2018 г:

Кфакт = 0,25·0,25 + 0,1·1,10 + 0,2·3,22 + 0,25·1,25+ 0,1·0,55 + 0,1·7,8

Кфакт = 2

Кнорматив = 1.57 + 0,1 ·7,8 = 13,03

Кнорматив= 13,03 > Кфакт = 2

Расчет анализа данные приведены в таблице 2.3.2.

Таблица 2.3.2

Оценка финансового состояния предприятия по шестифакторной модели О.П. Зайцевой по данным ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2017-2018 гг.

Коэффициент	Формула расчета	31.12. 2017 г.	31.12. 2018 г.
К1	Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал	0,35	0,25
К2	Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность	1,09	1,10
К3	Краткосрочные обязательства / Наиболее ликвидные активы	5,41	3,22
К4	Прибыль до налогообложения / Выручка	1,64	1,25
К5	Заемный капитал / Собственный капитал	0,55	0,55
К6	Активы / Выручка	7,2	7,8

По результатам данных (табл.2.3.2) анализа расчета оценки финансового состояние предприятие по шестифакторной модели О.П. Зайцевой за 2017 год фактическое значение не перевешает нормативов (Кнорматив> Кфакт), имеет незначительный уровень вероятности банкротства. За 2018 год наоборот (Кфакт < Кнорматив) риски уменьшились, причина повышение темпы роста выручки, этот рост связан ослаблением краткосрочных обязательств.

По схеме этой модели в 2017-2018 гг. риск банкротства незначительный. Финансовое состояние предприятия стабильно.

Для диагностики финансового состояния организаций на признак банкротства (несостоятельности) разработано множество зарубежных авторских моделей. Наиболее известная и широко применяемая - пятифакторная модель Э.Альтмана [17, c.250].

Исходные показатели модели представлены в таблице 2.3.3. Расчет значения показателя Z по пятифакторной модели Э.Альтмана:

2016 г:

Z = 1,2 (-0,03) + 1,4 · 0,16+3,3 · 0,17+ 0,6 · 2+ 0,999·0,20= 2,14;

2017 г:

Z = 1,2 · 0,11+ 1,4 · 0,21+ 3,3 · 0,23+ 0,6 ·1,83 + 0,999· 0,14==2,42;

2018 г:

Z= 1.2·0,22 + 1.4·0,15 + 3.3·0,16 + 0.6·1,78 + 0,999·0,13 = 2,2

Расчет значения показателя Z по модифицированной пятифакторной модели Э.Альтмана:

2016 г:

Z = 0,717 · (-0,03)+0,847 ·0,16+3,10 ·0,17+0,42·2+0,995·0,20=3,26

2017 г:

Z =0,717 ·0,11+0,847 ·0,21+3,10 ·0,23+0,42·1,83+0,995·0,14= 1.87

2018 г:

Z = 0,717 ·0,22 +0,847 ·0,15+3,10·0,16+0,42·1,78 +0,995·0,13= 1.66

Корректировка для российских показателей четырех факторная модель: 2018 г:

Z = 3.25+6.56·0,22 + 3.26·0,15 + 6.72·0,16 + 1.05·1,78= 7,12

Как показывают данные расчеты анализа (табл.2.3.3 - 2.3.4), нормативное значение с 2016 по 2018 годов показатель Z-счета находится в промежутке больше от 2,7>1,81; что характерно для высокой вероятности банкротства (35-50%). По совместимости результата предприятие попадает в зону неопределенности («серая» зона). По модифицированной формуле 2016 году собственный капитал доминировал над обязательством, попадает на «зеленую» зону. По сравнению 2017-2018 гг. краткосрочные и долгосрочные обязательства выросли с зависимости заемных средств, попадает в зону «туманной облачности». Самое важное показатели выше Z >1,23, вероятность наступление банкротства не высок. По расчетом данных по корректировки четырехфакторная модели Э. Альтмана для России коэффициент 2018 года выше нормативного значение. Что говорит о лучшим состояние финансовой устойчивости.

Таблица 2.3.3 Расчет исходных показателей пятифакторной модели Э. Альтмана по данным ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2016-2018 гг.

Коэффициент	Формула расчета	31.12. 2016 г.	31.12. 2017 г.	31.12. 2018 г.
Х1	Оборотный капитал/Активы	-0,03	0,11	0,22
Х2	Нераспределенная прибыльАктивы	0,16	0,21	0,15
Х3	Операционная прибыль/Активы	0,17	0,23	0,16
Х4	Баланс, стоимость капитала/Обязательства	2	1,83	1,78
Х5	Выручка/Активы	0,20	0,14	0,13
Z	Итог	2,14	2,42	2,2

Таблица 2.3.4

Значение по нормативному факту ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2016-2018 гг.

Значения Z Классический	Значения Z Модиф..	Лингвистическая Переменная банкротсва	Вероятность банкротсва, в%	31.12 2016 г.	31.12 2017 г.	31.12. 2018 г.
Z < 1,81	2,90<= Z < 1,23	Очень высокая	80-100
2,77 <= Z < 1,81		Высокая	35-50	2,14	2,42	2,2
					1.87	1.66
2,9 < Z < 2,77	Z ? 2,9	Возможная	15-20
Z ? 2,9		Очень низкая	0	3.26

В процессе исследования можно сделать вывод по пятифакторной модели Э. Альтмана. Первое, на что следует обратить внимание - это на то, что модель Альтмана была разработана на основании статистики предприятий развитой экономики. Такая модель может быть не оправдана для применения на российских предприятиях. Поскольку формула разработано на основе статистических данных, она будет давать прогноз именно в статистическом источнике. Для точности прогноза необходимы однородные и репрезентативные данные как явление банкротство. Модель Альтмана следует использовать с осторожностью, не возлагая на нее больших надежд.

Переходим к следующей модели оценки прогноза банкротства. Значения X1, X2, X3, X4 модели прогнозирования банкротства организаций британского экономиста Лиса определяются как адаптивным показателям в пятифакторной модели Э.Альтмана. Расчет рейтингового числа Z модели Р.Лиса. Результаты анализа сведены в таблице 2.3.5.

Расчет по формуле модели банкротства Лиса:

2016 г:

Z=0.063·(-0,03) + 0.092·0,18 + 0.057·0,16 + 0.001·2 =0,025

2017 г:

Z=0.063·0,11 + 0.092·0,24 + 0.057·0,21 + 0.001·1,83 =0,042

2018 г:

Z=0.063·0,22 + 0.092·0,18 + 0.057·0,15 + 0.001· 1,78 =0,041

Таблица 2.3.5

Четырехфакторная модель британского экономиста Р.Лиса для

ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2016-2018 гг.

Формула расчета	31.12. 2016 г.	31.12. 2017 г.	31.12. 2018 г.
X1	Оборотный капитал / Активы	-0,03	0,11	0,22
X2	Прибыль до налогообложения / Активы	0,18	0,24	0,18
X3	Нераспределенная прибыль / Активы	0,16	0,21	0,15
X4	Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства)	2	1,83	1,78
Z	Итог: Z<0.037; Z>0.037	0,025	0,042	0,041

Согласно данным (табл.2.3.5) полученным результатам в 2016 году полученное рейтинговое число Z находятся ниже уровня предельного значения коэффициента Лиса (0,037), что свидетельствует о вероятности банкротства.

Однако в 2017-2018 гг. значение Z увеличились и превысили предельное значение, что свидетельствует о низкой вероятности банкротства в данном периоде.

Вывод по четырехфакторной модели британского экономиста Р.Лиса: Данная модель анализирует по рейтинговому приоритету, выявление банкротства. Она не учитывает вычет налога от прибыли от продаж.

Расчет исходных показателей для четырехфакторной прогнозной модели платежеспособности Р. Таффлера представлен в (табл. 2.3.6).

Таблица 2.3.6

Расчет исходных показателей модели Р. Таффлера по данным ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2016-2018 гг.

Формула расчета	31.12. 2016 г.	31.12. 2017 г.	31.12. 2018 г.
1	2	3	4	5
X1	Прибыль от продаж / Краткосрочные обязательства	0,60	0,52	0,51
X2	Оборотные активы / (Краткосрочные обязательства + Долгосрочные обязательства)	0,75	0,95	1,19
X3	Краткосрочные обязательства /Активы	0,28	0,22	0,20
X4	Выручка / Активы	0,20	0,14	0,13
Z	Итог	0,4979	0,4611	0,4818

Расчет показателя Z по четырехфакторной модели платежеспособности Р. Таффлера:

2016 г:

Z = 0,53 · 0,60+ 0,13 · 0,75+ 0,18 · 0,28+ 0,16 · 0,20= 0,4979;

2017 г:

Z = 0,53 · 0,52+ 0,13 · 0,95+ 0,18 · 0,22+ 0,16 · 0,14= 0,4611;

2018 г:

Z = 0,53 · 0,51+ 0,13 · 1,19+ 0,18 · 0,20+ 0,16 · 0,13 = 0,4818

По итогам исследования можно сделать вывод:

Согласно полученным данным анализа (табл.2.3.6), что по четырехфакторной модели Р. Таффлера величина Z-счета за прошедшие периоду 2016-2018 гг., больше нормативного значение (Z > 0,2). Это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы. По этой модели проведенный анализ показывает малую вероятность банкротства.

Рассмотрим прогноз исходных показателей модели идентификации финансовых состояний предприятия по системе показателей У. Бивера (в табл. 2.3.7).

Таблица 2.3.7

Расчет исходных показателей модели идентификации финансового состояния предприятия по системе показателей У. Бивера по данным ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2017гг.

Показатель	Группы	31.12. 2017 г.
	Благоприятно	5 лет до банкротства	1 год до банкротства
Коэффициент Бивера	0.4-0.45	0.17	-0.15	0,44
Коэффициент текущей ликвидности	<3.2	<2	<1	1,85
Экономическая Рентабельность активов	6-8	4	-22	14,4
Финансовый леверидж	<37	50	<80	35,68
Коэффициент покрытия оборотных активов собственными активами	0.4	<0.3	<0.06	0,070

Таблица 2.3.8

Показатели согласно нормативным значениям финансового состояния предприятия по системе показателей У. Бивера по данным ПАО «ЛУКОЙЛ» за 2018 гг.

Показатель	31.12.2018 г.
Коэффициент Бивера	благополучная компания.
Коэффициент текущей ликвидности	5 лет до банкротства
Экономическая рентабельность	Благополучная компания.
Финансовый леверидж	Благополучная компания.
Коэффициент покрытия оборотных активов собственными оборотными активами	1 год до банкротства

Рассмотренные данные (табл.2.3.7 - 2.3.8) свидетельствуют о том, что в 2018 году финансовое состояние ПАО «ЛУКОЙЛ» благополучно, но рассматривается прогноз по модели У. Бивера что коэффициент покрытия оборотных активов собственными оборотными активами по показателям ожидается риск 1 год до банкротства. В основном по трем показателям предприятие благополучно.

По итогам анализа прогноза банкротства можно сделать вывод:

Результаты проведенного нами анализа позволяют сделать некоторые частные выводы, представляющие интерес для нашего исследования:

Таким образом, анализируемое предприятие платежеспособно, так как все коэффициенты платежеспособности в 2018 года значительно выше нормативных значений. Предприятие финансово неустойчиво в некоторых сферах и зависимо от привлеченных средств. Уровень показателей финансовой устойчивости в 2018 году имеет положительную тенденцию, однако многие коэффициенты достигли нормативного уровня.

Подведем итоги исследования по всем моделям прогноза банкротства на предприятия:

Рейтинговое число R по модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова больше нормативного значение (1), за период 2017-2018 годов т.е. финансовое состояние предприятия характеризуется как благоприятным. В 2016 году финансовое положение предприятия ухудшилось (R < 1), т.е. финансовое состояние предприятия неудовлетворительное по экономическим стандартам статистики.

По результатам прогнозирования банкротства по пятифакторной модели Э.Альтмана за прошедшие периоды начиная, с конца 2016-2018 годов значение Z-счета находится в промежутке больше нормативных значений от (1,81 до 2,7); что характерно для высокой вероятности банкротства(35-50%).

Полученный результат входе анализа в 2016 году полученное рейтинговое число Z находятся ниже уровня предельного значения коэффициента Лиса (0,037), что свидетельствует о высокой вероятности банкротства. Однако в 2017-2018 гг. значение Z увеличились и превысили предельное значение, что свидетельствует о низкой вероятности банкротства в данном периоде.

Расчет значения показателя Z по четырехфакторной прогнозной модели платежеспособности Р. Таффлера показал, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, так как величина Z-счета в периоды с 2016 по 2018 годов больше нормативного значение (0,2).

Расчет модели идентификации финансовых состояний предприятия по системе показателей У. Бивера показал, что в 2018 году финансовое состояние ПАО «ЛУКОЙЛ» в целом стабильна, финансовое состояние улучшилось. Но покрытия активов собственными средствами и коэффициент текущей ликвидности в среднем по показателям характеризуется как «неустойчивое».

3. Основные направления совершенствования финансового состояния организации ПАО «ЛУКОЙЛ»

3.1 Пути повышения платежеспособности организации

В процессе управления финансовыми средствами предприятия возможность наступления банкротства существует всегда, особенно в условиях нестабильности как внешних, так и внутренних факторов. Кризисное состояние предприятия характеризуется неспособностью выполнить финансовое обеспечение деятельности. Своевременно выявление кризисного состояния, называемого в экономике «угроза банкротства», требует создания и выполнение специальных процедур финансового контроля.

И здесь же вступает в роль диагностика финансового состояния предприятия. Цель диагностики состоит в том, чтобы определить отклонения в деятельности организации, выявление проблемных зон функционирование в условиях недостаточности получение данных.

При нахождении потенциальных рисков в деятельности, в организации формируется общекорпоративный реестр рисков ? систематизированный перечень рисков организации, который содержит основные характеристики рисков, а так же мероприятия управлению ими.

Диагностика по большей части связано с аналитической и математической начисление базы данных. Она в основном исследует внутренние проблемы деятельности, выявляя нежелательные проблемы, которые усугубляют состояние предприятия. Преждевременное находки потенциальных проблем, которые дают знать о себе, ухудшая положение изнутри организации, для предпринимателя дает шанс на оздоровление фирмы [13, c.250].

По большей части крупные компании используют комплексную диагностику. В процессе комплексной диагностики анализируется полный период организации, рассчитывая пункт за пунктом критерии и параметры функционирование.

Как показывает практика, в зарубежных методиках для прогноза вероятности банкротства используют стохастические данные анализа. Использование анализа стохастических факторов в целях диагностики вероятности банкротства проявляется в обстановке одинаковости и презентабельности статистических данных наиболее пригодные к современным обстоятельствах.

Однако его использование в отечественной аналитической практике дает обратные возможности. Кроме того, как отмечают многие исследователи данной проблемы, практика применения этих методик в развитых странах показывает, что пороговые значения сильно различаются не только от страны к стране, но и год от года, а также по отраслям экономики в рамках одной страны. Это свидетельствует о том, что методики, основанные на построении Z-моделей, не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных [24, c.25].

Таким образом, можно выделить основные специфичные недостатки, присущие методам стохастического факторного анализа в целях антикризисной диагностики организаций:

- основные постоянные зарубежных моделей установлены на основе статистических данных, которые отражают динамику развития предприятий в иных условиях функционирования, а в этой связи они не позволяют адекватно оценить степень воздействия каждого из факторов на оценочную характеристику вероятности банкротства, что, в свою очередь, делает некорректными сложившиеся критериальные значения Z-индексов;

- постоянные отечественных моделей требуют периодического уточнения по истечении времени, для чего необходима специфичная, тем самым представительная, статистическая информация о деятельности организаций-банкротов;

- проблематичным представляется установление рыночной стоимости собственного капитала;

- специфичные условия функционирования организаций различных отраслей экономики делают некорректной для диагностики вероятности их банкротства применяемую систему коэффициентов, которая у зарубежных аналитиков имеет унифицированный характер, без дифференциации по отраслям.

Таким образом, улучшение диагностики банкротства состоит в том что, начисление объемных данных давал конкретную информацию, а не по частям.

Детерминированные однокритериальные модели предполагают построение оценки вероятности банкротства на основе расчета и интерпретации одного частного показателя - коэффициента, в той или иной степени характеризующего ликвидность организации. Многообразие экономических процессов в деятельности предприятий, множественность показателей характеристики их финансовой стабильности (отражающих, как правило, лишь один из аспектов функционирования предприятий), а также различия в уровне оптимального значения коэффициентов вызывают в данном случае трудности антикризисной диагностики.

Таким образом, оценка вероятности банкротства организаций на основе однокритериального подхода не может быть объективной по следующим причинам:

- ограниченность индикаторов диагностирования: все отдельные коэффициенты, предлагаемые для оценки вероятности банкротства, исходят из характеристики ликвидности, оставляя без внимания другие сферы деятельности организации, не позволяя тем самым описать тенденцию развития с максимальной точностью прогноза;

- фактическое значение коэффициентов ликвидности недостаточно объективно отражает уровень финансового состояния предприятий по причине неоднородности и условности дифференциации активов по уровню ликвидности активов, а пассивов - по сроку их изъятия из оборота и моментного характера значения коэффициентов [26, c.100].

Общекорпоративная система управление рисками в организации ПОА «ЛУКОЙЛ» использует методику сценария идентификации рисков, описание и оценки рисков организации. В ходе анализа проанализированы ряд структур, во-первых, данное предприятие является коммерческой деятельности, во-вторых, компания является юридическим лицом по законодательству Российской Федерации.

К основным рискам долгосрочных вложений в акции ПАО «ЛУКОЙЛ» можно отнести следующие:

Влияние политики Российского Правительства и ее изменение в законодательно нормативно-правовых актов, прямое влияние на финансовую политику организации;

Изменчивая ценовая конъюнктура в мировом рынке сырьевых продуктов;

Неоправданные капитальные вложения компании;

Инфляция, колебание процентных ставок и валютного курса;

Изменение технологии;

Изменение налоговых процентов, при выплате.

Указанные проблемы обостряют наличие проблем предприятия с властью. Кроме того, в акционерном обществе компании присутствует крупный иностранный стратегический инвестор, способный решить при необходимости финансовые проблемы компании.

Неудовлетворительное состояние в финансовой структуре предпринимательской деятельности, исследование проблем актуализирует антикризисное управления отдельными субъектами. Российская практика сохраняет устойчивое представление о необходимости антикризисных мер применимой в чрезвычайных ситуациях, когда угроза банкротства стала явной. Эффективное управление организацией во многом определяется предупреждением формирования кризисных явлений, потребным элементом является своевременная и верная диагностика последствий деятельности.

Задачами антикризисной диагностики в рамках досудебных процедур банкротства являются:

- обнаружение потенциальных кризисных ситуации и их масштабное измерение;

- оценка деятельности предприятия как единой системы для установления точки измерения;

- обнаружение причин формирования риска при полном описании параметров воссоздания точки целесообразных мер по уменьшению негативного влияния на результаты деятельности.

Кризисная диагностика данного анализа представляет собой исследование сформировавшегося кризисного состояния организации в целях выявления возможностей выхода с этой ситуации.

Данная диагностика решает следующие задачи:

- оценивает обьем масштаба кризиса;

- изучает причину его возникновения по бизнес-процессам для

- наблюдения точек разрыва жизненного цикла;

- выбор варианта для применения наиболее эффективных процедур банкротства с точки зрения законодательства (внешнее управление, финансовое оздоровление).

Различная целевая ориентация кризисной и антикризисной диагностики в системе управления предприятием определила необходимость дифференцированного подхода к созданию методического обеспечения.

Для крупных предприятий по направление системы риск-менеджмента, в котором компания уделяет большое внимание для обеспечения гарантии достижения поставленных целей в условиях действий неопределенностей и факторов негативного воздействие.

На предприятии ПАО «ЛУКОЙЛ» программа риск-менеджмент направлена на минимизацию основных рисков, компания стремится активно развивать программу риск-менеджмент, которая сфокусирована на совершенствование общекорпоративной системы управление рисками в соответствии с лучшими мировыми практиками. Управление антикризисной программы является неотъемлемой частью предприятия.

Действие антикризисного управления подвержена, воздействуя как внешним, так и внутренним рисков, в ПАО «ЛУКОЙЛ» на постоянной основе проводится оценки рисков, идентификация, описание и постоянный мониторинг рисков.

Из изложенного следует, что качественные методы антикризисной диагностики имеют следующие характерные недостатки, которые придают результатам оценки, полученным исключительно только на их изолированном применении, недостоверный характер:

- трудность решения многокритериальных задач;

- субъективность прогнозного решения;

- рассчитанные значения критериев носят характер информации к размышлению, а не основы для принятия немедленных решений;

- отсутствие пограничных сочетаний значений изучаемых критериев, а в этой связи - интерпретации полученных результатов.

Таким образом, обобщение практического опыта использования формализованных и неформализованных методов диагностики банкротства ПАО «ЛУКОЙЛ» позволяет сделать вывод о том, что использование только формализованных или только неформализованных методов может привести к «однобокости» использования полученной информации. Комбинирование же методов позволит взаимно компенсировать их слабые стороны.

Результаты, полученные при помощи качественных методов, могут быть дополнены или сверены с результатами количественных методов и наоборот. Как показывает практика, необходима совокупность формализованных и неформализованных методов для диагностики финансового состояния предприятия в системе антикризисного управления, перспектив развития предприятия в рамках экономической диагностики, призванной с помощью совокупности методов и методик, а также их комбинации распознавать проблемы и идентифицировать их.

3.2 Разработка мероприятий по финансовому оздоровлению организации

Каждое предприятие стремится к увеличению доли собственного капитала, а прирост собственного капитала возможен при стимулировании увеличения прибыли. Из этого следует, что организация должна стремиться приобретать максимально возможную прибыль, минимизируя затраты на единицу продукции.

На основании расчетов, произведенных во второй главе, можно предложить ряд рекомендаций по повышению эффективности управления капиталом предприятия:

-все расчеты, связанные с формированием структуры и оценки

- капитала должны быть включены в бизнес-план;

- предприятия должны строго придерживаться правила снабжения соответствия объема привлекаемого капитала объему формируемых активов предприятия;

- обеспечение оптимальной структуры капитала. Если предприятие использует только собственный капитал, то оно не может обеспечить формирование необходимого объема активов. При использовании собственных и заемных средств, предприятие увеличивает финансовую рентабельность.

- обеспечение минимизации затрат по формированию капитала предприятия;

- обеспечение эффективного использования капитала в процессе деятельности;

- постоянное стимулирование сбыта продукции для увеличения прибыли путем изменения привлекательности цен на продукцию, например, применение скидок для всех покупателей. Гибкая ценовая политика стабилизирует финансовый цикл предприятия и стимулирует потребителей равномерно в течение года покупать в максимально возможных количествах именно тот ассортимент продукции, который наиболее выгоден предприятию.

Маркетинговые службы должны постоянно следить за ситуацией на рынке сбыта. Если в организации по каким-то видам продукции начинается рост остатков, то следует устанавливать дополнительные скидки, эффективность которых должна проверяться экономическими расчетами.

При анализе показателей эффективности хозяйственной деятельности ПАО «ЛУКОЙЛ» было выявлено снижение прибыли. Для устранения снижения прибыли предлагается комплекс мероприятий, направленных на повышение эффективности хозяйственной деятельности ПАО «ЛУКОЙЛ»:

- снижение издержек;

- сокращений затрат.

Рассмотрим экономический эффект от предложенных мероприятий:

Изменение прибыли с помощью увеличения объема продаж. Рост продаж можно добиться двумя способами: осуществить активный поиск новых клиентов или сделать так, чтобы уже существующие клиенты стали приобретать больше произведенной продукции, чем обычно.

Применение инновационных технологий в производстве позволит, увеличить обьем выпускаемой продукции, но вкладываемый инвестиции на новые проекты в настоящие время считается затратными по аналитическим данным, уменьшит краткосрочные проекты снизить существующий уровень затрат. Рассмотрим экономический эффект от предложенного мероприятия.

Например, планируется увеличение прибыли от продаж ПАО «ЛУКОЙЛ» на 13% от суммы прибыли 2018 года (на 33,695,707 тыс. руб.). Тогда при неизменной величине себестоимости (21,896,003 руб.) рост прибыли от продаж составит:

Пр = 292,893,455-21,896,003-1,607,869-22,723,125= 246,666,458 руб.

По сравнению с 2017 годом (прибыль от продаж 212,970,686 тыс. руб.) прибыль явно увеличится.

Изменение прибыли за счет снижения издержек.

В рамках программы по повышению эффективности хозяйственной деятельности ПАО «ЛУКОЙЛ» планируются два вида мероприятий по сокращению затрат:

- мероприятия, направленные на экономию ресурсов;

- мероприятия по экономии расходов на услуги сторонних организаций.

Мероприятия, направленные на экономию ресурсов заключается в том, что предприятие осуществляет эффективное использование топливно- энергетических ресурсов, составляющих значительную часть операционных расходов, входит в число приоритетных целей организации.

К примеру, по реализации мероприятий экономия энергосбережения организаций ПАО «ЛУКОЙЛ» по факту 2017 года и на период 2018-2019 гг. получена экономия ресурсов:

- электроэнергии - 97 млн кВт-ч;

- теплоэнергии - 186 тыс. Гкал;

- топлива - 58 тыс. т у.т.;

- в денежном выражении - 20 млн, долл.

Поэтому первоочередной задачей сокращения затрат является разработка мероприятий, направленных на экономию энергетических ресурсов: топливо, электроэнергию.

Чем выше уровень издержки, тем больше компания теряет приход денежных средств. Приоритетным направлением для повышения эффективности является разработка мероприятий по сокращению затрат. К перечню мероприятий по повышению эффективности хозяйственной деятельности ПАО «ЛУКОЙЛ» можно отнести мероприятия, направленные на экономию ресурсов и на экономию расходов на услуги сторонних организаций (рис.3.2.1)



Рисунок 3.2.1 - Мероприятия уменьшение расходов хозяйственной деятельности ПАО «ЛУКОЙЛ» в 2019г.(прогноз).

Мероприятия, обозначенные на представленной схеме, можно классифицировать с точки зрения необходимости дополнительных затрат: это мероприятия, не требующие дополнительных затрат и мероприятия, требующие дополнительных затрат.

Мероприятия, направленные на экономию расходов на топливо. В разведке и добычи потребление ТЭР нефтегазодобывающих организации расходы энергетические ресурсы составили более на 61%, тепловая энергия составила ? 4%. Основными направлениями в области повышения энергоэффективности являются внедрение энерго-эффективного насосного оборудования и применение частотного регулирования приводов.

ПАО «ЛУКОЙЛ» активно внедряет вентильные электродвигатели для привода погружных насосных установок взамен асинхронных. Это обеспечила снижение энерго-затрат при добыче нефти на 20-25%. Дополнительных затрат мероприятие не требует, так как осуществляется при помощи рационализаторских предложений по использованию существующей технологии. Сокращение затрат на материальные ресурсы путем выбора поставок по более низким ценам не требует дополнительных затрат, носит организационный характер, проводится специалистами отдела материально- технического снабжения путем анализа предложений на поставку материалов.

Мероприятия по экономии расходов на услуги сторонних организаций. Суть мероприятий заключается в выполнении собственными силами ремонтных, наладочных и других работ без привлечения сторонних организаций. Затраты на проведение работ силами цехов предприятия значительно ниже стоимости аналогичных услуг сторонних организаций.

Улучшение добычи и переработки нефтепродуктов ? один из лучших факторов роста на производстве ПАО «ЛУКОЙЛ». Себестоимость потребляемого материала снижается в результате снижения удельных расходов материалов на единицу выпускаемой продукции, что непосредственно связано с уменьшением норматива оборотных средств. Величина материалоемкости продукции оказывает непосредственное влияние на размеры производственных запасов и стоимость нормируемых оборотных средств. Это имеет большое значение для финансового состояния предприятия. Рассмотрим экономический эффект от введенных мероприятий. Например, планируется снизить издержки единицы товара на 9% от величины издержек 2018 года (на 1 970 640 тыс. руб.) и составят в новом году 19 925 363 тыс. руб.

Тогда при неизменной величине объема продаж рост прибыли от продаж составит:

Пр= 259 197 748-19 925 363-1 607 869-22 723 125= 214 941 391 тыс.руб.

Как и в предыдущей ситуации, прибыль увеличится.

Возможное улучшение финансового состояния предприятия может быть связанно с ускорением оборачиваемости средств. Рассмотрим экономический эффект от данного фактора при одновременном увеличении выручки на 13% и снижении издержек на 9%, но при неизменной структуре баланса (табл.3.2.1).

Таблица 3.2.1

Влияния оборачиваемости на размер оборотных средств ПАО «ЛУКОЙЛ» на 2019г.(прогноз).

Оборотные активы	Расчет	Оборачиваемость	Отклонения, в +/-
		2018 г.	(прогноз на 2019г.)	+/-	в проц.
Текущие активы	Выручка от реализации продукции/ Итог актива баланса	0,13	0,14	0,01	113,0
Запасы и затраты	Себестоимость/ Запасы	1140,95	1038,27	-102,69	109,90
Дебиторская задолженность	Выручка/ Дебиторская задолженность	1,84	2,08	0,24	113,0

Исходя из расчетов (табл. 3.2.1), можно заметить увеличение коэффициентов оборачиваемости, что говорит об увеличении деловой активности предприятия. Сокращение продолжительности оборачиваемости дебиторской задолженности приводит к быстрому высвобождению денежных средств.

Проведенное исследование позволило сделать вывод о нерациональной структуре капитала предприятия, которая характеризуется большей долей собственного капитала по сравнению с заемным. В связи с этим предприятию для оптимизации источников финансирования деятельности необходимо эффективней управлять заемным и собственным капиталом.

В результате анализа процесса привлечения средств нужно производить сравнение схем финансирования на основе показателя кредитной ставки. В основании сопоставления находятся следующие положения:

- эффективность той или иной схемы финансирования оценивается не сама по себе, а в сравнении с альтернативным вариантом, поэтому наиболее правильной является величина ставки эквивалентного кредита;

- так как важнейшим фактором в ходе переговоров является процентная ставка, различия сопоставляемых вариантов формулируются именно в единицах ставки процента, как она обозначается в договоре.

Условия рынка заемного капитала довольно маневренны и могут изменяться за относительно короткий промежуток времени.

Контроль за состоянием кредиторской задолженности - это обязанность любого предприятия, если оно намеревается поддерживать свою финансовую устойчивость на достаточном уровне. Ему надлежит придерживаться политику дифференцированного подхода к клиентам в зависимости от их дисциплины погашения дебиторской задолженности.

В связи с этим можно предложить ряд методов по сокращению дебиторской задолженности:

- применение факторинговых операций, то есть предприятие обращается к факторинговым компаниям и заключает договор о продаже части дебиторской задолженности. Несмотря на то, что данная операция

является дорогой, однако затраты на ее проведение можно компенсировать расширением услуг, увеличением оборачиваемости капитала и т.д.;

- предоставление скидок за быструю оплату долгов. Данное мероприятие привлечет новых потребителей, а также поможет повысить оборачиваемость дебиторской задолженности, так как организации будут осуществлять расчеты с ПАО «ЛУКОЙЛ» досрочно;

- ориентация на более широкий круг потребителей с целью уменьшения риска неуплаты одним или несколькими дебиторами;

введение ограничений или отказ от выполнения услуг организациям, имеющих постоянную задолженность по оплате.

Экономический эффект от проведения указанных выше мероприятий, по оценке сотрудников ПАО «ЛУКОЙЛ», ожидается в погашении дебиторской задолженности на 27%. Сокращение задолженности позволит увеличить оборотные средства, ускорит их оборачиваемость. Рассчитаем эффект от предложенных мероприятий (табл. 3.2.2, 3.2.3).

Из приведенной ниже таблицы можно увидеть, что основные результаты деятельности предприятия (выручка, прибыль от продаж, прибыль до налогообложения) увеличатся от величины дебиторской задолженности. Данный факт положительно влияет на будущую производственно- хозяйственную деятельность

Таблица 3.2.2

Прогноз изменения основных финансовых результатов ПАО «ЛУКОЙЛ» на 2019г.(прогноз).

Показатель	Значение показателя, тыс. руб.	Изменение показателя, тыс. руб.
	на 31.12.2018 г.	(прогноз на 2019г.)
Выручка	259 197 748	297 189 371	+ 37 991 623
Себестоимость продаж	21 896 003	21 896 003	Без изменений
Валовая прибыль	237 301 680	275 293 303	+ 37 991 623
Прибыль (убыток) от продаж	212 970 686	250 962 309	+ 37 991 623
Прибыль до налогооблажения	325 097 817	363 089 440	+ 37 991 623

После проведения мероприятий по сокращению дебиторской задолженности на предприятии, данные изменения в структуре баланса незначительно повлияют на показатели финансовой устойчивости. Это связанно с тем, что до преобразования структуры баланса, значения коэффициентов уже были в пределах нормативов.

Также повысить финансовую устойчивость предприятия можно с помощью эффективного планирования таких производственных факторов, как: себестоимость, объем, обеспеченность основными и оборотными средствами.

Устойчивое функционирование предприятия определяется наличием прибыли, остающейся в распоряжении организации после уплаты налога. Для предприятия необходимо, чтобы прибыль имела положительное значение.

Для усиления действенности контроля задолженности и стимулирования клиентов дифференцированная кредитная политика может предусматривать систему льгот для наиболее дисциплинированных из них.

Таблица 3.2.3

Изменение структуры актива и пассива бухгалтерского баланса ПАО «ЛУКОЙЛ» на 2019г.(прогноз).

АКТИВ
Показатель	Значение показателя, тыс. руб.	Изменение показателя, тыс. руб.
	на 31.12.2018 г.	(прогноз на 2019г.)
Внеоборотные активы	1 159 502 563	1 159 502 563	Без изменения
Дебиторская задолженность	140 709 715	102 718 092	-37 991 623
ПАССИВ
Краткосрочные обязательства	412 331 982	374 340 359	-37 991 623
Кредиторская задолженность	155 615 738	117 624 115	-37 991 623

ПАО «ЛУКОЙЛ» следует определить верхнюю границу для стоимости кредиторской задолженности поставщикам, которая не будет превышать стоимости задолженности по кредитам. Принимая решение о выборе поставщика или условий оплаты, финансовые менеджеры должны каждый раз просчитывать и анализировать стоимость кредиторской задолженности с ее пороговым значением.

Существенным аспектом контроля кредиторской задолженности является отслеживание сроков оплаты. Это связанно не только из-за того, что в случае просрочек используется повышенный процент платежей по договору. Если первое нарушение срока оплаты не воздействует на отгрузку товара, то после второго отгрузка может быть прекраще...