Управление финансовой устойчивостью организации
Содержание и основные понятия финансовой устойчивости, ее главные показатели и подходы к управлению, а также методические основы данного процесса. Моделирование в системе управления финансовой устойчивостью с учетом результатов практической реализации.
| Рубрика | Менеджмент и трудовые отношения |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 25.09.2017 |
| Размер файла | 126,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
- анализ и оценка финансовой устойчивости предприятия;
- прогнозирование финансовой устойчивости;
- разработка рекомендаций по ее улучшению.
Таким образом, система управления финансовой устойчивостью организации - это составная часть общей системы управления организацией. Она состоит из анализа финансовой устойчивости, разработки рекомендаций по улучшению устойчивости, а также из непосредственной реализации комплекса предложенных мероприятий.
Управление финансовой устойчивостью - процесс поддержания или перевода финансовой системы организации из одного финансового состояния в другое посредством целенаправленного воздействия на объект или процесс воздействия на финансовые характеристики предприятия на определенный момент времени. Поддержание и укрепление финансовой устойчивости является задачей финансово-экономической службы предприятия, финансового директора, в частности.
1.3 Проблемы управления финансовой устойчивостью
Основной проблемой в системе управления финансовой устойчивостью выступает множественность подходов как к оценке финансовой устойчивости, так и к управлению. Разнообразие методик рождает неопределенность показателей принимаемых для расчета. У каждого подхода есть свой набор показателей, по которым можно судить о финансовой устойчивости организации.
Ссылаясь на работу Ахметзяновой Д.Г., отметим, что в результате анализа 23 моделей оценки финансовой устойчивости предприятия, было выявлено 45 показателей [2, с. 12]. В некоторых методиках наблюдается высокая степень корреляции ряда показателей и используются схожие коэффициенты, изменение которых подвержено единым тенденциям, что неоправданно увеличивает влияние одной группы коэффициентов. Ряд коэффициентов тесно взаимосвязан с другими, так как уровень одного влияет на величину другого (например, коэффициент задолженности и финансирования). Отдельные коэффициенты могут быть рассчитаны только при наличии или отсутствии определенных условий (коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств). Также можно выделить коэффициенты, дающие примерно одинаковую информацию, но определяемые разными способами, что позволяет для оценки финансовой устойчивости выбрать один из них (коэффициенты обеспеченности собственными оборотными средствами и маневренности). Анализ частотности использования финансовых коэффициентов в анализируемых моделях показал, что только девять коэффициентов применяются более чем в шести методиках. Прежде всего, это коэффициент автономии (в 22 методиках), а также коэффициенты обеспеченности собственными оборотными средствами (в 15 методиках), маневренности собственных средств (в 14 методиках), концентрации заемных и собственных средств (в 13 методиках), обеспеченности запасов собственными оборотными средствами (в 11 методиках), коэффициент финансирования (в 10 методиках), концентрации заемного капитала (в 8 методиках), долгосрочного привлечения заемных средств (в 7 методиках) и финансовой устойчивости (в 6 методиках). Все предлагаемые авторами коэффициенты можно объединить в три группы: коэффициенты, предназначенные для оценки структуры источников финансирования; коэффициенты, характеризующие соотношение собственных и заемных средств; коэффициенты, показывающие обеспеченность собственными и приравненными к ним средствами.
Чтобы выстроить все соотношения и показатели в логичном и ясном порядке, необходимо рассматривать финансовую устойчивость с трех позиций. Среди множества конкретных лиц или их групп, заинтересованных в успехе предприятия, можно выделить те, которые имеют наибольшее значение: менеджеры, собственники бизнеса, кредиторы. Позиция менеджмента наиболее близка к бизнесу как к таковому. Менеджеры обычно отражают в отчетности те факторы, которые влияют на эффективность организации текущего производства. Владельцев бизнеса больше беспокоит отдача на их капитал, как в долгосрочной перспективе, так и в текущий момент. И, наконец, кредиторов больше всего интересует платежеспособность компании и характер движения ее денежных средств, который влияет на способность компании выплачивать проценты по кредитам и возвращать основную сумму долга. Таким образом, для удовлетворения потребностей в качественной информации всех групп пользователей вышеперечисленные показатели, на наш взгляд, следует дополнить основными показателями платежеспособности организации, а также рентабельности текущей деятельности. Основные оценочные показатели финансовой устойчивости организации с точки зрения их рациональности и достаточности приведены в таблице 1.3.1.
Таблица 1.3.1. Оценочные показатели финансовой устойчивости
|
Группа |
Показатель |
|
|
Коэффициенты, предназначенные для оценки структуры использования финансирования |
Коэффициент автономии |
|
|
Коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств |
||
|
Коэффициент финансовой устойчивости |
||
|
Коэффициенты, характеризующие соотношение собственных и заемных средств |
Коэффициент концентрации заемных и собственных средств |
|
|
Коэффициенты, показывающие обеспеченность собственными средствами |
Коэффициент маневренности |
|
|
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами |
||
|
Коэффициент обеспеченности запасов собственными оборотными средствами |
||
|
Коэффициенты платежеспособности |
Коэффициент абсолютной ликвидности |
|
|
Коэффициент срочной ликвидности |
||
|
Коэффициент текущей ликвидности |
||
|
Рентабельность |
Рентабельность продаж |
|
|
Рентабельность деятельности |
В управлении финансовой устойчивостью сложным и ответственным этапом является подбор источников для покрытия соответствующего актива. Здесь следует исходить из круга финансовых прав и полномочий, предоставленных субъекту хозяйствования и оговоренных в соответствующих законодательно-нормативных и уставных документах; экономической природы внеоборотных и оборотных активов, собственных и заемных средств; рекомендаций по рациональному формированию финансов организации и хозяйственной целесообразности. На наш взгляд, рациональной представляется последовательность покрытия активов источниками, предложенная в таблице 1.3.2.
Таблица 1.3.2. Рекомендуемая последовательность покрытия активов источниками
|
Статьи актива баланса |
Источники средств |
|
|
Внеоборотные активы |
||
|
1. Основные средства и нематериальные активы |
1. Уставный капитал 2. Добавочный капитал 3. Нераспределенная прибыль |
|
|
2. Незавершенное строительство и доходные вложения в материальные ценности |
1. Долгосрочный заемный капитал 2. Уставный капитал 3. Нераспределенная прибыль 4. Доходы будущих периодов |
|
|
3. Долгосрочные финансовые вложения |
1. Уставный капитал 2. Нераспределенная прибыть |
|
|
Оборотные активы |
||
|
1. Запасы и затраты |
1. Уставный капитал 2. Нераспределенная прибыль 3. Доходы будущих периодов 4. Краткосрочные кредиты и займы 5. Кредиторская задолженность |
|
|
2. Дебиторская задолженность |
1. Кредиторская задолженность 2. Краткосрочные кредиты и займы |
|
|
3. Краткосрочные финансовые вложения |
1. Нераспределенная прибыль 2. Резервы предстоящих расходов и задолженность перед участниками по выплате доходов |
|
|
4. Денежные средства |
1. Нераспределенная прибыть 2. Доходы будущих периодов 3. Кредиты и займы 4. Кредиторская задолженность 5. Резервы предстоящих расходов и задолженность перед участниками по выплате доходов |
Подбор источников для покрытия каждой последующей группы активов производится в соответствии с указанной последовательностью в пределах их остатка. Недостаток указанных нормальных источников для формирования отдельной группы активов означает, что он восполняется необоснованным для этой группы активов источником.
В литературе практически отсутствуют какие-либо единые методики по управлению финансовой устойчивостью, все научные труды, статьи и публикации носят авторский рекомендательный характер. Оно и понятно, так как универсальных способов управления финансовой устойчивостью в принципе быть не может. Это объясняется огромным множеством факторов, воздействующих на финансовую устойчивость организаций. Причем у каждого предприятия свой набор этих факторов, собственная специфика деятельности. Кроме того, на разных этапах развития организации используют различные типы управления собственным или заемным капиталом. У каждой организации свое отношение к риску, то есть различное восприятие риска, толерантность к риску.
Поэтому предприятия индивидуально устанавливают методику как анализа, так и управления своей финансовой устойчивостью. Каждая организация сама определяет направление развития, делает выбор в дилемме между устойчивостью и эффективностью и в соответствии с этим устанавливает соотношение заемных и собственных средств. Универсальной оптимальной структуры капитала не существует.
Подводя итоги, скажем, что сложность проведения анализа финансовой устойчивости связана с отсутствием единых взглядов на само понятие финансовой устойчивости. Это рождает множество методик анализа. Причем каждая методика отличается своим набором показателей. Довольно непросто определить тот перечень показателей, который бы в полной мере отражал финансовое состояние предприятия и не содержал показатели, имеющие одно и то же экономическое значение.
Таким образом, в рамках данной главы бакалаврской работы были обобщены мнения российских и зарубежных авторов о сущности такого понятия финансового менеджмента как финансовая устойчивость. У ученых и практиков финансового менеджмента не сложилось единого взгляда на данный вопрос. Многие авторы рассматривают финансовую устойчивость в узком аспекте. У них финансовая устойчивость характеризуется лишь коэффициентами структуры капитала. Безусловно, такие суждения имеют право на жизнь. На наш же взгляд, финансовая устойчивость более широкое понятие. Мы считаем, что финансовая устойчивость характеризует общее финансовое состояние предприятия. Поэтому логично будет рассматривать финансовую устойчивость как систему взаимосвязанных показателей: ликвидности, платежеспособности, рентабельности, оборачиваемости, финансовой устойчивости в узком смысле.
Финансовая устойчивость организации - это способность осуществлять основные и прочие виды деятельности в условиях предпринимательского риска и изменяющейся среды бизнеса с целью максимизации благосостояния собственников, укрепления конкурентоспособных преимуществ организации с учетом интересов общества и государства. Финансовая устойчивость - это долгосрочная платежеспособность предприятия.
Устойчивое финансовое положение оказывает благоприятное влияние на выполнение производственных планов и обеспечение нужд производства необходимыми ресурсами. Поэтому финансовая деятельность должна быть направлена на обеспечение планомерного поступления и расходования денежных ресурсов, выполнение расчетной дисциплины, достижение рациональных пропорций собственного и заемного капитала и наиболее эффективное его использование [20, с. 156].
Система управления финансовой устойчивостью представляет собой процесс, состоящий из очередности мероприятий:
а) планирование показателей, позволяющих обеспечивать финансовую устойчивость организации в рамках конкретных временных периодов;
б) мониторинг основных параметров, определяющих финансовую устойчивость;
в) оценка финансовой устойчивости;
г) выработка управленческих решений с целью достижения целевых параметров финансовой устойчивости.
Нами были рассмотрены основные подходы к оценке финансовой устойчивости. Они строятся на анализе как абсолютных, так и относительных показателей. Традиционно анализ устойчивости финансового состояния предприятия строится по следующим направлениям: анализ имущественного состояния, динамики и структуры источников его формирования; анализ ликвидности и платежеспособности; анализ кредитоспособности и рентабельности; анализ коэффициентов финансовой устойчивости.
Традиционный анализ может быть проведен с использованием абсолютных или относительных показателей.
К современным методам оценки и управления финансовой устойчивостью можно отнести составление матричных балансов.
На основании данных анализа применяются корректирующие мероприятия по оптимизации структуры как капитала, так и активов организации.
Основная задача финансового менеджмента в управлении финансовой устойчивостью - это нахождение или определение оптимального соотношения между доходностью и ликвидностью. Основным финансовым инструментом повышения рентабельности собственного капитала является финансовый леверидж. При положительном действии финансового рычага повышается рентабельность собственного капитала. Таким образом, изменяя соотношение заемных и собственных средств, можно влиять на доходность капитала. Но с другой стороны, увеличение заемных средств будет снижать ликвидность, финансовую устойчивость предприятия. Главное, что нужно отметить, то, что не существует оптимального соотношения заемных и собственных средств. Для любой организации это соотношение нужно рассчитывать, принимая во внимания все сопутствующие факторы. Критерием оптимальности мы предлагаем считать максимизацию стоимости компании. Это позволит обеспечить высокий уровень рентабельности собственного капитала при небольшом риске. Это достигается путем снижения средневзвешенной стоимости капитала. Кроме того, предлагается показатель финансовой динамики, позволяющий оценить кредитную емкость компании.
Эта глава была посвящена теоретическим аспектам управления финансовой устойчивостью. На наш взгляд, аналитическую работу следует дополнить примерами экономико-математического моделирования. Они будут описаны во второй главе этой работы.
2. Методические основы управления финансовой устойчивостью организации
2.1 Экономико-математическое моделирование в системе управления финансовой устойчивостью
Мировой финансовый кризис и его следствие - нестабильность на финансовых рынках - вызвали резкое увеличение числа банкротств предприятий на фоне замедления и даже падения экономического роста. В связи с этим для обеспечения стабильного функционирования предприятия в условиях сложной макроэкономической ситуации необходимо не только осуществлять анализ текущего его финансового состояния, но и проводить раннюю диагностику на предмет снижения финансовой устойчивости, возможного банкротства в будущем. Это обуславливает высокую актуальность разработки эффективной модели оценки риска банкротства, которая позволила бы своевременно прогнозировать кризисные ситуации на российских предприятиях
Становится недостаточно использовать только традиционные приемы экономического анализа и методов элементарной статистики.
Современная концепция экономического анализа основана на предпочтительности прогнозного, многовариантного анализа, развитии модифицированных методов и на сочетании методов, поскольку традиционные приемы исследования хозяйственной деятельности, как правило, не дают должного эффекта.
Продолжается поиск наилучших методов и моделей прогнозирования банкротства. Мы считаем необходимым элементом системы управления финансовой устойчивостью анализ финансового положения с использованием достижений прикладных дисциплин. Полезным инструментом в управлении финансовой устойчивостью выступает экономико-математическое моделирование. Существует множество экономико-математических моделей прогнозирования банкротства. При помощи экономико-математических методов (дисперсионный, корреляционный, регрессионный, корреляционно-регрессионный анализ) можно выявить неочевидные связи и зависимости между различными факторами. Анализ проводится по группе показателей за определенный промежуток времени. Полученные при помощи анализа данные при правильной интерпретации укажут на проблемные области финансового состояния, на наиболее значимые финансово-экономические показатели. С учетом этого будут приниматься управляющие воздействия.
Первые модели анализа неплатежеспособных организаций были созданы в 60-х годах 20 века на основе регрессионного (дискриминантного) анализа. Его цель - определение границы, делящей все компании на две группы: если точка расположена над линией, то фирме финансовые затруднения в ближайшем будущем не грозят, и наоборот. Эта линия разграничения называется дискриминантной функцией:
Z = а1+ a2X2+… + anXn, (2.1.1)
где Z - дифференциальный индекс (Z-счет);
X - независимая переменная (I = 1,…, n);
а - коэффициент переменной i.
В международной практике для оценки риска банкротства и кредитоспособности организаций широко используются дискриминантные факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и других, разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. Сравнительная характеристика прогнозных моделей, а также достоинства и недостатки моделей приведены в приложении 13.
Самой простой и распространенной является двухфакторная модель оценки вероятности банкротства.
При ее построении выбраны два ключевых показателя, от которых в максимальной степени зависит вероятность банкротства.
Модель исходит из положения, что при прочих равных условиях вероятность банкротства больше при высоких значениях доли заемных средств и низком коэффициенте ликвидности. Задача состоит в нахождении дискриминантной границы между потерей платежеспособности и низкой вероятностью банкротства.
В итоге, было выведено эмпирическое уравнение:
Z = -0,3877 - 1,0736 x1 + 0,0579 x2, (2.1.2)
где х1 - показатель покрытия;
х2 - удельный вес заемных средств в активах.
Если результат оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение указывает на высокую вероятность банкротства.
В 1968 году Э. Альтман исследовал 22 финансовых коэффициента и выбрал из них 5 для включения в оригинальную пятифакторную модель [38, c. 36]:
Z1 = 0,012 x1 + 0,014x2 + 0,033x3 + 0,006x4 + 0,999x5, (2.1.3)
где х1 - отношение чистых оборотных средств к итогу актива;
х2 - отношение нераспределенной прибыли к объему активов;
х3 - отношение балансовой прибыли к объему активов;
х4 - отношение рыночной стоимости акций к объему заемных средств;
х5 - отношение выручки от реализации к объему активов.
При Z1 < 1,8 вероятность банкротства очень высока, при Z1 от 1,9 до 2,7 вероятность банкротства средняя, при Z1 от 2,8 до 2,9 вероятность банкротства невелика, при Z1 > 3 вероятность банкротства ничтожно мала.
Позднее, в 1983 году, Э. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:
Z2 = 0,717x1 + 0,847x2 + 3,107x3 + 0,42x4 + 0,995x5, (2.1.4)
где x4 - отношение стоимости собственного капитала к заемному капиталу.
В 1972 году Лис разработал следующую формулу для Великобритании:
Z = 0,063x1 + 0,062x2 + 0,057x3 + 0,001x4, (2.1.5)
где x1 ? отношение оборотного капитала к сумме активов;
x2 - отношение прибыли от реализации к сумме активов;
x3 - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;
x4 - отношение собственного капитала к заемному капиталу.
Для данной модели вероятность банкротства в зависимости от значения рейтингового числа определяется следующим образом:
- Z > 0,037 - вероятность банкротства высокая;
- Z < 0,037 - вероятность банкротства малая.
Ко всему разнообразию зарубежных моделей добавляются и отечественные модели. Кратко рассмотрим их.
Первая - шестифакторная модель прогнозирования риска потери платежеспособности. Данная модель разработана для предприятий цветной промышленности (предпринимательские структуры типа холдинг).
Особенности модели:
- введен фактор капитализации предприятий для компенсации заниженного уровня балансовой стоимости активов;
- учитывается фактор, характеризующий качество менеджмента.
При разработке модели распределение показателей по их важности осуществлялось экспертным методом, а весовые коэффициенты на основе метода линейного программирования.
Модель прогнозирования банкротства имеет следующий вид:
Z = 0,83Х1 + 5,83Х2 + 3,83Х3 + 2,83Х4 + 4,83Х5 + Х6, (2.1.6)
где Х1 - коэффициент обеспеченности собственными средствами: собственные оборотные средства / общая сумма всех активов;
Х2 - коэффициент текущей ликвидности: оборотные активы / краткосрочные обязательства;
Х3 - рентабельность собственного капитала по чистой прибыли (%): чистая прибыль / стоимость собственного капитала;
Х4 - коэффициент капитализации: рыночная стоимость собственного капитала / заемные средства;
Х5 - показатель общей платежеспособности: рыночная стоимость активов / сумма обязательств;
Х6 - коэффициент менеджмента: выручка от реализации / краткосрочные обязательства.
Оценка вероятности банкротства осуществляется по следующему правилу: если Z < 10-50, то предприятие находится в зоне неплатежеспособности.
Модель позволяет:
- ответить на вопрос находится ли предприятие на грани банкротства;
- выявить основные причины ухудшения финансового состояния предприятия;
- оценить факторы риска среды предпринимательства;
- разработать меры по снижению финансовых рисков, угрожающих предприятию банкротством.
Данная модель учитывает реалии российского финансового рынка и уровень риска. Ограниченность применения модели вызвано большим объемом требуемого информационного и программного обеспечения.
Еще одной моделью прогнозирования банкротства в российской практике является четырехфакторная R-модель Иркутской государственной экономической академии [6, c. 12].
На основе обобщения данных были отобраны тринадцать показателей (отношение чистого оборотного капитала к активу, коэффициент оборачиваемости активов, оборотного капитала, финансовый рычаг, удельный вес собственного капитала предприятия в активах и др.). В результате статистической обработки данных были исключены 9 показателей и получена следующая модель:
R = 8,38К1+ К2 + 0,054К3 + 0,63 К4, (2.1.7)
где К] - коэффициент эффективности использования активов предприятия: собственный оборотный капитал / сумма активов;
К2 - коэффициент рентабельности: чистая прибыль / собственный капитал;
К3 - коэффициент оборачиваемости активов: выручка от реализации / средняя величина активов;
К4 - норма прибыли: чистая прибыль / затраты.
Вероятность банкротства организации в соответствии со значением R определяется следующим образом:
R < 0, вероятность банкротства максимальная 90 - 100%, R = -0,18, вероятность банкротства высокая 60 - 80%, R = 0,18 - 0,32, вероятность банкротства средняя 35 - 50%, R = 0,32 - 0,42, вероятность банкротства низкая 15 - 20%, R > 0,42, вероятность банкротства минимальная до 10%. Используя данную методику, можно с точностью до 81% определить степень риска банкротства предприятия за три квартала [52, c. 278].
Несмотря на наличие большого количества методик, позволяющих прогнозировать финансовую состоятельность предприятия с той или иной степенью вероятности, ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной. Поэтому является целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким методикам. Актуальной проблемой представляется корректировка методик с учетом региональных и отраслевых особенностей, а также разработка новых алгоритмов прогнозирования вероятности банкротства, свободных от выявленных недостатков.
Таким образом, построение прогнозных моделей для российской экономики пока проблематично, во-первых, из-за отсутствия статистики банкротств; во-вторых, из-за отсутствия учета многих факторов, влияющих на финансовую устойчивость предприятий; в-третьих, из-за нестабильности и неотработанности нормативной базы банкротства российских предприятий [54]. Кроме того, наряду с профессионализмом и интуицией аналитика, исследующего предприятие, значительную роль играет также качество финансово-отчетной документации и степень информативности статистических данных и коэффициентов, на которые опираются модели. Кроме того, так как данные модели строятся на основе дискриминантного метода по статистическим данным предприятий данной страны, то использование моделей ограничено рамками этой страны (или стран, схожих по системе бухгалтерского учета, налогов, расчета коэффициентов). Данные модели могут быть использованы как подход к построению системы оценки вероятности банкротства.
Для отдельных предприятий или даже отраслей могут быть рассчитаны прогнозные модели по показателям финансовой устойчивости. По ним можно отслеживать, как повлияет в конечном итоге на финансовую устойчивость изменение тех или иных показателей, включенных в модель. Взаимовлияние показателей можно оценить при помощи парных коэффициентов корреляции, корреляционной матрицы, коэффициентов регрессии.
2.2 Практическая реализация методов экономико-математического моделирования финансовой устойчивости организации
Существующий инструментарий механизма диагностики финансовой несостоятельности предприятий не лишен противоречивости, что затрудняет его практическое применение.
Исследование корреляции объективно существующих явлений и процессов играет важную роль в экономике, позволяя глубже понять причинно-следственные связи. Однако определить взаимовлияние факторов при всем многообразии применяемых моделей и методов бывает нелегко в силу неполноты информации.
Финансово-экономические процессы описываются целым рядом параметров. Для диагностики финансовой несостоятельности предприятий сегодня применяется многообразный, но слабо разработанный финансовый инструментарий, использование которого зачастую приводит к неоднозначным выводам. Методы регрессионного анализа не находят широкого применения из-за отсутствия моделей, сформированных на базе российской финансовой отчетности, или хорошо адаптированных к российским условиям «импортных». Необходимость совершенствования механизма диагностики финансовой несостоятельности предприятий посредством многофакторной модели представляется очевидной.
Методы множественного корреляционно-регрессионного анализа дают возможность выбрать модель, которая наилучшим образом будет соответствовать исходным данным. Такая модель должна, характеризовать реальное поведение исследуемой совокупности объектов, позволять оценить надежность и точность выводов, сделанных на основе ограниченного статистического материала.
Широкое распространение способов и приемов множественного корреляционно-регрессионного анализа обусловлено использованием типовых вычислительных программ по статистике (например, «Пакет анализа - анализ данных» в Microsoft Excel). Эти методы широко используются при планировании, прогнозировании, анализе и оценке, в том числе при диагностике финансовой несостоятельности.
Попытаемся построить несколько эконометрических моделей, описывающих взаимовлияние показателей финансовой устойчивости.
При анализе платежеспособности, финансовой устойчивости организации рассчитывается большое количество показателей. Их можно разделить на 4 группы: коэффициенты рентабельности, ликвидности, деловой активности и финансовой устойчивости.
Рассмотрим, в какой степени все эти коэффициенты связаны между собой. Для этого воспользуемся поквартальными отчетностями ОАО «Аэрофлот» за временной промежуток с 1999 по 2010 год включительно. На основе этих данных рассчитаем основные финансовые коэффициенты. Таким образом, у нас имеется достаточно большой массив информации. Количество наблюдений равно - 48 (4 кварталаЧ12 лет), число рассчитанных коэффициентов - 25.
Применение корреляционного анализа возможно при наличии достаточного количества наблюдений для изучения. На практике считается, что число наблюдений должно не менее, чем в 5-6 раз превышать число факторов. Таким образом, число коэффициентов необходимо сократить до приемлемых 10-11 (Приложение 14).
Проведем корреляционный анализ. Он поможет измерить тесноту связи между варьирующимися признаками. Для наглядности анализа построим корреляционную матрицу, в которой будут отображаться коэффициенты корреляции между коэффициентами (Приложение 15).
Для оценки тесноты связи между факторами воспользуемся шкалой Чеддока [36, c. 345]:
Таблица 2.2.1. Шкала Чеддока для определения тесноты связи
|
Показание тесноты связи |
0,1-0,3 |
0,3-0,5 |
0,5-0,7 |
0,7-0,9 |
0,9-0,99 |
|
|
Характер силы связи |
слабая |
умеренная |
заметная |
высокая |
весьма высокая |
По корреляционной матрице можно судить о высокой связи между рентабельностью собственного капитала и оборачиваемостью кредиторской задолженности, оборачиваемостью кредиторской задолженности и оборачиваемостью дебиторской задолженности, оборачиваемостью запасов и оборачиваемостью дебиторской задолженности. Также высока связь между обеспеченностью запасов собственными оборотными средствами и коэффициентом автономии (0,786). Естественна высокая корреляция между рентабельностью собственного капитала и рентабельности активов.
Попытаемся построить прогнозную модель для текущей ликвидности ОАО «Аэрофлот». Опять же на основе корреляционной матрицы отберем факторы, которые оказывают самое сильное влияние на коэффициент текущей ликвидности. При этом исключим факторы, которые тесно связаны между собой. Коэффициент корреляции между ними не должен быть выше 0,75. Таким образом, исключим коэффициент рентабельности собственного капитала, так как он тесно связан с коэффициентом рентабельности активов (rxy=0,84). Рентабельность активов зависит от оборачиваемости кредиторской задолженности. При этом последний фактор теснее связан с результирующим. Можно не рассматривать коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности всилу его слабой корреляции с текущей ликвидностью. В итоге, получили 7 факторов, которые будем поэтапно включать модель: период окупаемости собственного капитала, коэффициент покрытия запасов, оборачиваемость собственного капитала, оборачиваемость кредиторской задолженности, оборачиваемость запасов, коэффициент автономии, обеспеченность запасов собственными оборотными средствами.
Рассчитаем уравнение связи. Решение проводится шаговым способом. Это значит, что в полученном уравнении регрессии мы будем отбрасывать малозначимые факторы, которым соответствует минимальное по абсолютной величине значение tнабл. Для объема выборки в 48 tнабл=2,01. Tфакт периода окупаемости собственного капитала ниже наблюдаемого. Поэтому его включение в модель нежелательно. Аналогичным образом исключаем из модели коэффициент покрытия запасов, оборачиваемость собственного капитала, оборачиваемость запасов. В итоге, получаем трехфакторную модель текущей ликвидности (платежеспособности):
S=0,6086+0,0484Чx6+1,5866Чx9+0,08732Чx10, (2.2.1)
где x6 - оборачиваемость кредиторской задолженности,
х9 - коэффициент автономии,
х10 - обеспеченность запасов собственными оборотными средствами.
Теперь необходимо удостовериться в надежности уравнения связи. Фактическая величина F-отношения равна 39,77. Fтабл определяется по таблице значений F [30, c. 18]. При уровне вероятности б=0,05 и 44 степенях свободы оно составит 2,5836. Поскольку Fфакт > Fтабл, то гипотеза об отсутствии связи между текущей ликвидностью и исследуемыми факторами отклоняется.
Величина коэффициента множественной корреляции (R=0,8547) свидетельствует о том, что уравнение хорошо описывает изучаемую взаимосвязь между факторами. Коэффициент детерминации D=0,73 означает, что 73% вариации результативного признака объясняется вариацией факторных переменных. Поэтому мы считаем, что эту модель предприятие может применять на практике.
Используя полученное уравнение можно определить, как изменится коэффициент текущей ликвидности при изменении оборачиваемости кредиторской задолженности, коэффициента автономии, обеспеченности запасов собственными оборотными средствами. Отметим, что все они положительно воздействуют на текущую ликвидность предприятия.
Теперь построим многофакторную модель не для одного отдельно взятого предприятия, а для отрасли промышленности республики Татарстан, которая бы с достаточной степенью достоверности отражала влияние нескольких факторов на результирующий.
Выбор факторов зависит от того, что именно должна характеризовать и описывать данная модель.
В качестве результирующего показателя возьмем коэффициент текущей ликвидности, применяемый для диагностики финансовой несостоятельности субъектов хозяйствования. Показатель текущей ликвидности является одним из основных в анализе финансовой устойчивости предприятия.
Анализ будем проводить на основе данных 15 крупнейших предприятий промышленности Республики Татарстан за 2010 год (Приложение 16).
Определим совокупность наиболее значимых показателей в качестве факторов регрессионной модели. Выбор показателей зависит от поставленных целей и глубины проводимых исследований, доступности и достоверности финансовой информации, а также от возможности привлечения и использования статистического материала.
Для диагностики финансовой устойчивости используется множество финансовых показателей. От правильности отбора факторов для корреляционного анализа зависит точность выводов. Мы выбрали 7 основных показателей. Это рентабельность продаж, дебиторская задолженность, коэффициент оборачиваемости запасов, коэффициент покрытия долгов собственным капиталом, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, коэффициент маневренности собственного капитала.
В Excel при помощи пакета анализа «Анализ данных» строим корреляционную матрицу коэффициентов для выяснения тесноты связи между коэффициентами. Она представлена на рисунке 2.2.1.
|
S |
K1 |
K2 |
K3 |
K4 |
K5 |
K6 |
K7 |
||
|
S |
1 |
||||||||
|
K1 |
0,403834 |
1 |
|||||||
|
K2 |
-0,21139 |
-0,14776 |
1 |
||||||
|
K3 |
0,476299 |
0,22246 |
-0,15823 |
1 |
|||||
|
K4 |
-0,20939 |
-0,28899 |
0,92276 |
-0,1411 |
1 |
||||
|
K5 |
0,86975 |
0,13227 |
-0,27975 |
0,46559 |
-0,22411 |
1 |
|||
|
K6 |
0,68174 |
0,29072 |
-0,0122 |
0,25569 |
-0,03186 |
0,36158 |
1 |
||
|
K7 |
-0,09845 |
-0,13907 |
0,13302 |
-0,25472 |
0,074488 |
-0,26219 |
0,02263 |
1 |
Рис. 2.2.1. Корреляционная матрица коэффициентов предприятий промышленности РТ
Следует тщательно проанализировать коэффициенты парной корреляции. Между результативным признаком и факторным должна прослеживаться тесная связь. Корреляцию же между факторами нужно устранить. Наблюдается высокая степень корреляции между дебиторской задолженностью и заемным капиталом. При этом связь дебиторской задолженности и заемного капитала с результативным признаком слабая. Поэтому оба фактора исключим из нашей модели. Наряду с этим, можно наблюдать низкую коррелированность коэффициента маневренности собственного капитала с коэффициентом текущей ликвидности. Данный коэффициент также исключается. Остальные факторы показывают сильную или среднюю связь с коэффициентом текущей ликвидности.
При изучении тесноты связи надо иметь ввиду, что величина коэффициентов корреляции является случайной, зависящей от объема выборки. Значимость коэффициентов корреляции проверяется по критерию Стьюдента. Если расчетное значение (tфакт) выше табличного (tтабл), то величина корреляции значима (значения учитываются по модулю).
Факторы, которые имеют критерий надежности по Стьюденту меньше табличного, не рекомендуется принимать в расчет. Табличные значения t находят по таблице значений критериев Стьюдента. При этом учитывается количество степеней свободы и уровень доверительной вероятности (в эконометрических расчетах обычно б=0,05).
Количество степеней свободы в нашем случае составит 13 (15-2). При уровне доверительной вероятности б=0,05, t=2,16. Таким образом, стоит исключить и коэффициент оборачиваемости запасов. Его расчетное значение меньше табличного.
Далее с помощью пошаговой регрессии рассчитываем уравнение регрессии.
На каждом шаге рассчитываем уравнение связи, множественный коэффициент детерминации (D), стандартная ошибка (е) и другие показатели, с помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге сравнивается с предыдущей. Чем выше значение коэффициентов множественной корреляции, детерминации и чем меньше стандартная ошибка, тем точнее уравнение связи описывает зависимости между исследуемыми показателями (Таблица 2.2.2).
Если добавление следующих факторов не улучшает значение оценочных показателей связи, то надо их отбросить и остановиться на уравнении, в котором эти показатели оптимальны.
Таблица 2.2.2. Результаты расчета уравнения связи
|
Шаг |
Уравнение связи |
R |
D(R2) |
e |
Примечание |
|
|
1. Введен К5. |
S= 0,85309+ 0,6326*K5 |
0,86795 |
0,75646 |
0,36215 |
Включить |
|
|
2. Введен K6. |
S= 0,31792+ 0,52148*K5+ 2,29411*K6 |
0,95479 |
0,91162 |
0,25525 |
Включить |
|
|
3. Введен К1. |
S= 0,12152+ 3,781615*К5+ 0,51686*К6+ 1,98528*К1 |
0,97444 |
0,94952 |
0,21277 |
Включить |
Чтобы убедиться в надежности уравнения связи и правомерности его использования в практических целях, необходимо дать статистическую оценку надежности показателей связи. Для этого используют критерий Фишера-Снедекора (F-отношение), коэффициенты множественной корреляции (R) и детерминации (D).
Фактическая величина F-отношения сопоставляется с табличной и делается заключение о надежности связи. В предложенной модели величина F-отношения на последнем шаге равна. Fтабл (критическое) определяется по таблице значений F. При уровне вероятности a = 0,05 и 11 степенях свободы оно составит 3,2038. Поскольку Fфакт > Fтабл, то гипотеза об отсутствии связи между текущей ликвидностью и исследуемыми факторами отклоняется.
Величина коэффициента множественной корреляции (R = 0,9744) для данной модели свидетельствует о том, что полученное уравнение хорошо описывает изучаемую взаимосвязь между факторами. Коэффициент детерминации D = 0,9495 означает, что 94% вариации результативного признака объясняется вариацией факторных переменных. Следовательно, в регрессионную модель текущей ликвидности удалось включить наиболее существенные факторы, что позволяет использовать ее в практических целях.
Таким образом, по полученному уравнению регрессии мы можем с определенной уверенностью утверждать, что при увеличении коэффициента покрытия долгов собственным капиталом на 1 единицу коэффициент текущей ликвидности увеличится на 3,78 при неизменном значении других факторов. По аналогии выделяется влияние коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами и рентабельности продаж на текущую ликвидность предприятия.
Для оценки влияния каждого фактора нужно представить коэффициенты регрессии в стандартизованном виде:
в1=3,781615Ч2,3248/2,3237=3,7834052
в2=0,51686Ч0,3459/2,3237=0,0769384
в3=1,98528Ч0,083/2,3237=0,070912
По стандартизованным коэффициентам регрессии мы видим, что самое большое влияние оказывает коэффициент покрытия долга собственными средствами, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами и рентабельность продаж приблизительно равны по влиянию на текущую ликвидность.
Так как эти факторы оказывают самое сильное влияние на коэффициент текущей ликвидности, то именно им нужно уделить особе внимание при управлении финансовой устойчивостью. Соотношение собственных и заемных средств увеличит текущую ликвидность предприятия, но в случае положительного эффекта финансового рычага снизит рентабельность деятельности. Поэтому важным является установление оптимального значения текущей ликвидности для конкретных условий хозяйствования.
Наряду с внутренними факторами (структура активов и пассивов, производственные мощности, успешность менеджмента и т.п.) на финансовые результаты деятельности предприятия значительное влияние могут оказывать внешние (экзогенные) факторы. Отраслевая принадлежность предприятия, его зависимость от экспорта продукции, а также чувствительность котировок его акций от положения на фондовом рынке России в целом определяют степень воздействия внешней среды на комплекс финансовых показателей фирмы.
В этой связи приобретает актуальность задача выявления таких показателей, которые в наименьшей степени подвержены влиянию внешней среды и, соответственно, могут определять реальную степень эффективности деятельности финансовых менеджеров.
Рассмотрим особенности влияния внешних (экзогенных) факторов на показатели, характеризующие финансовую устойчивость предприятий.
Для предприятий, активно использующих заемный капитал, особую важность имеет поддержание на должном уровне показателей ликвидности, платежеспособности и финансовой устойчивости.
Группа коэффициентов краткосрочной ликвидности информирует о способности фирмы оплачивать свои счета в течение короткого периода времени без просрочек и в основном интересует ее краткосрочных кредиторов.
Одним из наиболее известных и широко используемых коэффициентов ликвидности является коэффициент текущей (общей) ликвидности, рассчитываемый как отношение текущих активов к краткосрочным обязательствам [45, с. 62].
Структура оборотных активов и их удельный вес в общей стоимости имущества предприятия в значительной степени определяется его отраслевой принадлежностью.
Наряду с этим непосредственное воздействие на структуру как оборотных активов, так и краткосрочных обязательств, оказывают такие внешние факторы, как уровень инфляции, курсы иностранных валют, цены на нефть, цены на сырье и др.
Один из основных факторов, который оказывает влияние на принятие тех или иных решений в отношении активов, - это инфляция. К примеру, если ожидается резкий рост цен на сырье, то оправдано создание завышенных запасов при условии, что инфляция будет значительно выше затрат на их хранение [41, c. 176].
Мы провели подробное исследование влияния факторов внешней среды на текущую ликвидность ОАО «Челябинский трубопрокатный завод». В ходе данного исследования на статистически значимом уровне была показана связь между внешними макроэкономическими показателями (курсом доллара США на Московской Межбанковской Валютной бирже и ценами на нефть на мировых рынках) и коэффициентом текущей ликвидности данного предприятия. Была построена прогнозная регрессионная модель, основные параметры которой позволили сделать вывод о возможности прогнозирования уровня текущей ликвидности предприятия на основании ожидаемых значений двух экзогенных факторов - курса доллара и цен на нефть.
Модель была построена на основе квартальных данных за период декабря 2004 года по март 2011 года (Приложение 17). Основные параметры построенной регрессионной модели изложены в таблице 2.2.3.
Таблица 2.2.3. Вывод итогов регрессионного анализа в Excel
|
Регрессионная статистика |
|||||
|
Множественный R |
0,53 |
||||
|
R-квадрат |
0,28 |
||||
|
Нормированный R-квадрат |
0,22 |
||||
|
Стандартная ошибка |
0,36 |
||||
|
Наблюдения |
26 |
||||
|
Дисперсионный анализ |
|||||
|
Df |
SS |
MS |
F |
||
|
Регрессия |
2 |
1,199902973 |
0,599951486 |
4,489972 |
|
|
Остаток |
23 |
3,073267047 |
0,133620306 |
||
|
Итого |
25 |
4,27317002 |
|||
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
||
|
Y-пересечение |
4,242755152 |
1,043085585 |
4,067504349 |
0,000476 |
|
|
Переменная X 1 |
-0,072082574 |
0,031683922 |
-2,275052142 |
0,032542 |
|
|
Переменная X 2 |
-0,010315026 |
0,003712928 |
2,778137937 |
0,010693 |
Значимость уравнения множественной регрессии оценивается с помощью коэффициента множественной корреляции и его квадрата - коэффициента детерминации. Коэффициент корреляции - 0,53, коэффициент детерминации - 0,28.
По критерию Фишера, фактическая величина F-отношения равна 4,49. Fтабл определяется по таблице значений F. При уровне вероятности б=0,05 и 22 степенях свободы оно составит 3,049. Поскольку Fфакт > Fтабл, то гипотеза об отсутствии связи между текущей ликвидностью и исследуемыми факторами отклоняется.
Коэффициенты регрессии так же больше своих табличных значений по таблице Стьюдента (tтабл= 2,0639 при б=0,05 и 24 степенях свободы).
Y=4,242755152-0,072082574X1-0,010315026X2,
где Y - текущая ликвидность,
X1 - курс доллара,
X2 - цена на нефть.
В данной регрессионной модели параметры B при объясняющих (независимых) переменных характеризуют среднее изменение изучаемого показателя с изменением соответствующего фактора (среднего курса доллара на ММВБ или мировых цен на нефть) на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне [30, c. 43].
Стандартизированные коэффициенты Beta при вышеуказанных независимых переменных модели множественной линейной регрессии показывают, на какое количество средних квадратических отклонений изменится в среднем результат, если соответствующий фактор изменится на одно среднее квадратическое отклонение [30, c. 45]:
в1= -0,07208Ч28,0102/5,3877= -0,374738
в2=-0,01032Ч73,1168/5,3877= -0,1400533
При повышении курса доллара на 1% текущая ликвидность снизится на 0,37%. Повышение цен на нефть так же отрицательно сказывается на коэффициенте текущей ликвидности (0,14%).
Эти моменты необходимо также учитывать в управлении финансовой устойчивостью. Мы не можем управлять ими, но с их помощью мы можем прогнозировать уровень ликвидности.
Таким образом, используя экономико-математические методы мы можем строить уравнения регрессии, объясняющие те или иные показатели деятельности в зависимости от других. Расчет производится по данным бухгалтерской отчетности за предыдущие отчетные периоды. Вычисления можно выполнить в Excel, что значительно облегчит работу. К тому же входные данные всегда можно откорректировать, не выполняя всей работы по структуризации заново. Для управления финансовой устойчивостью важен анализ финансовых коэффициентов. Этот традиционный метод выявления слабых мест сегодня необходимо дополнять новыми инструментами. К ним и относится экономико-математическое моделирование. Применение корреляционного анализа, регрессионного анализа на практике значительно повышает результативность деятельности финансовых служб.
2.3 Рекомендации к управлению финансовой устойчивостью в организации с учетом результатов практической реализации
С развитием рыночных отношений и ростом потребностей в инвестиционном капитале, старые методы управления финансами предприятия в России постепенно отмирают. Рынок вносит свои коррективы в условия и методы хозяйствования на предприятиях, деятельность которых контролируется теперь не абстрактным собственником в лице государства, а конкретными людьми, финансовое благополучие которых тесно связано с финансовым благополучием конкретного предприятия. Умение эффективно управлять финансами, повышать финансовую устойчивость предприятия становится настоящим конкурентным преимуществом в быстроизменяющейся среде бизнес-пространства России.
Проблема обеспечения финансовой устойчивости организации логически обусловливает необходимость рассмотрения способов и подходов совершенствования управления ею.
К основным задачам управления финансовой устойчивостью промышленных организаций относятся: обнаружение объектов, областей повышенного риска, оценка степени финансовой устойчивости; анализ соответствия сложившегося уровня финансовой устойчивости установленным нормативам; разработка мер по предупреждению банкротства или укреплению финансовой устойчивости; в случаях, когда кризисное финансовое состояние наступило, принятие мер к максимально возможному возмещению ущерба контрагентам.
При управлении финансовой устойчивостью исходным звеном принятия обоснованных управленческих решений является ее анализ. Совершенствование анализа финансовой устойчивости предприятия должно заключаться в том, что его необходимо превратить из средства последовательного описания (фиксации) финансовой устойчивости в активный инструмент регулирования финансовых процессов и обоснования стратегии развития предприятия. Развитие аналитической работы в области финансовой устойчивости предприятия должно выражаться в придании ей более четкой управленческой направленности, то есть уточнении сложившихся методик анализа с целью более тесной увязки стратегического и тактического аспектов анализа. Это обеспечит не только объективную оценку финансового состояния предприятия, но и позволит использовать его как эффективный инструментарий оценки возможностей и риска развития каждого предприятия.
Создание математических моделей в области управления финансовой устойчивостью организации вызвано необходимостью формализованного учета и анализа параметров финансовой устойчивости. При моделировании необходимо постоянно уточнять принятые допущения, корректировать субъективные оценки, проверять адекватность модели и ее модификаций, так как любая модель должна отражать вероятностный характер функционирования предприятия и многовариантность управленческих решений [4, c. 51].
Нами были рассмотрены зарубежные и российские методики диагностики банкротства предприятий. Все они основаны на дисперсионном, регрессионном анализе. Копировать зарубежные модели, слепо переносить на российскую практику нельзя. В большинстве своем они не дадут адекватной информации о финансовом состоянии хозяйствующих субъектов, так составлялись много лет назад совсем для другой экономической ситуации, отличной от нашей. Мы можем их использовать лишь как вектор и ориентир в наших собственных исследованиях. Синтез экономики, финансового менеджмента и прикладных дисциплин, таких как статистика, эконометрика, позволяет анализировать количественную сторону многих экономических явлений. Представляется возможным математическое объяснение, количественное измерение взаимосвязи связей между различными факторами одного явления. В нашей работе мы изучали влияние совокупности факторов на показатели финансовой устойчивости. Основным показателем финансовой устойчивости, платежеспособности предприятия является коэффициент текущей ликвидности. Его мы и выбрали результирующим фактором в экономико-математических моделях. Полагаясь на полученные результаты, можно констатировать, что на коэффициент текущей ликвидности положительно влияют такие показатели как оборачиваемость кредиторской задолженности, коэффициент автономии, обеспеченность запасов собственными оборотными средствами. Исследование проводилось по финансовым показателям ОАО «Аэрофлот» за десятилетний промежуток времени. Поэтому с достаточной степенью надежности можно применять данную модель для прогнозов будущей ликвидности при определенных изменениях факторов, включенных в уравнение регрессии. ОАО «Аэрофлот» стоит обратить самое пристальное внимание в управлении финансовой устойчивостью повышению коэффициента автономии и ускорению кредиторской задолженности. Коэффициент автономии должен находиться в нормативном интервале значений для этой компании. Но его слишком высокое значение будет снижать доходность, если рентабельность собственного капитала выше процентов по кредитам. А это будет негативно отражаться на благосостоянии собственников. Для ускорения оборачиваемости кредиторской задолженности необходимо улучшить платежную дисциплину предприятия в отношениях с поставщиками, бюджетом, внебюджетными фондами, персоналом предприятия, прочими кредиторами. Важно своевременно погашать свою задолженность перед кредиторами и (или) сокращать покупки с отсрочкой платежа (коммерческого кредита поставщиков). Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности должен быть меньше коэффициента оборачиваемости дебиторской задолженности.
...Подобные документы
Сущность финансовой устойчивости и платежеспособности организации, их значение в достижении успеха. Анализ финансового состояния ООО "Современные эмульсионные технологии и оборудование". Предложения по повышению платежеспособности в конкурентных условиях.
курсовая работа [172,6 K], добавлен 08.11.2013Организационно-экономическое содержание управления институциональной устойчивостью, его основные элементы и их внутреннее взаимодействие, цели и задачи. Концепция институциональной устойчивости сферы сервиса, разработка возможных направлений ее развития.
дипломная работа [126,5 K], добавлен 17.10.2010Организационная и нормативно-правовая форма предприятия, оценка его кадрового потенциала. Принципы управления кадрами (персоналом). Пути мотивации труда и ее основные формы. Прогнозирование эффективности финансовой деятельности и устойчивости организации.
отчет по практике [27,6 K], добавлен 03.06.2011Теория анализа платежеспособности и финансовой устойчивости предприятия. Оценка платежеспособности и ликвидности баланса предприятия. Анализ финансовой устойчивости коммерческой организации. Коэффициентный, трехкомпонентный анализ финансовой устойчивости.
курсовая работа [72,4 K], добавлен 20.05.2009Потребности управления финансовой деятельностью предприятия и его значение для контроля финансового состояния в рыночных условиях. Методологические основы данного процесса, используемые критерии и показатели. Пути укрепления финансового состояния.
курсовая работа [752,0 K], добавлен 26.06.2019Понятие и сущность финансовой устойчивости предприятия и факторы, на нее влияющие. Проведение анализа финансовой устойчивости предприятия на примере компании "Техносила", расчет основных показателей: коэффициентов капитализации и коэффициентов покрытия.
курсовая работа [66,4 K], добавлен 20.12.2010Сущность и значение финансовой политики организации, ее цели, задачи и принципы, этапы и закономерности формирования. Общая характеристика предприятия, проблемы формирования и управления финансовой политикой, рекомендации по её совершенствованию.
курсовая работа [58,5 K], добавлен 09.12.2014Изучение сущности управления финансовой деятельностью. Проведение анализа финансовой устойчивости (баланс, ликвидность, вероятность банкротства), деловой активности (оборачиваемость, рентабельность), рыночной привлекательности и бюджетной независимости.
дипломная работа [599,4 K], добавлен 05.05.2010Финансовая устойчивость коммерческого банка в условиях транзитивной экономики. Неплатежеспособность и банкротство банка. Исследование его ликвидности, платежеспособности, денежных потоков, доходности и достаточности капитала. Анализ кредитного риска.
контрольная работа [117,4 K], добавлен 23.12.2010Сущность финансовой стратегии предприятия, типы и основные этапы ее разработки, предъявляемые требования, экономическая природа и управление. Анализ и оценка эффективности финансовой стратегии ООО "КРЕПЫШ-Я", критерии анализа и пути совершенствования.
дипломная работа [305,2 K], добавлен 22.05.2014Значение совершенствования технологии процесса управления для повышения эффективности работы управленческого аппарата. Оценка ликвидности, финансовой устойчивости и показателей оборачиваемости предприятия, характеристика технологии процесса управления.
курсовая работа [125,2 K], добавлен 04.08.2011Современная концепция управления качеством проекта. Подготовка технико-экономических документов и расчетов. Анализ финансовой и производственных возможности хозяйствующего субъекта. Расчет основных показателей эффективности инвестиционного проекта.
курсовая работа [575,3 K], добавлен 21.02.2012Понятие, типы менеджеров, их функциональные особенности и направления профессиональной деятельности. Характеристики и особенности персонала организации, подходы к управлению. Этапы управления человеческими ресурсами, принципы реализации данного процесса.
презентация [151,4 K], добавлен 17.03.2014Анализ финансово-хозяйственной деятельности, ликвидности, рентабельности, финансовой устойчивости, деловой активности, рисков предприятия. Принципы и содержание антикризисного управления организацией. Основные направления по совершенствованию его методов.
курсовая работа [443,0 K], добавлен 05.08.2013Понятие и сущность платежеспособности и финансовой устойчивости организации. Описание финансово-хозяйственной деятельности ООО "АвтоТрейд". Анализ платежеспособности, абсолютных и относительных показателей финансовой устойчивости данной организации.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 13.05.2015Основные понятия управления прибылью, функции и объекты данного процесса, современные методы и подходы к его реализации. Краткая характеристика ОАО "218 АРЗ", анализ его финансового состояния, прибыли и рентабельности, пути улучшения управления прибылью.
дипломная работа [288,6 K], добавлен 30.07.2013Понятие функциональных стратегий организации, методические подходы к разработке функциональных стратегий развития. Анализ стратегических подходов к организации деятельности организации, влияние факторов внешней среды. Стратегия управления компанией.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 30.10.2011Понятие и сущность мегаполиса, современные подходы и методы управления данной общностью. Разработка модели стратегического управления мегаполисом и его развития: концептуальные основы, алгоритмы и основные этапы реализации данного процесса, его значение.
курсовая работа [32,7 K], добавлен 28.11.2011Значение анализа финансового состояния имущества предприятия и источников его формирования. Анализ финансовой устойчивости организации. Анализ платежеспособности по данным бухгалтерского баланса. Анализ оборотных активов и краткосрочных обязательств.
дипломная работа [307,0 K], добавлен 28.11.2008Создание и моделирование экономической части стратегических планов организаций в системе Project Expert 6. Построение финансовой модели предприятия и определение потребности в финансировании. Анализ финансовых результатов. Формирование и печать отчета.
курсовая работа [92,4 K], добавлен 16.12.2015
