40
Рисунок 1. Структура источников средств ГК «Росатом» на конец
2017 года.
Анализируя соотношение собственного и заёмного капиталов в динамике
можно сделать вывод о том, что доля собственного капитала снизилась в 2015
году в основном за счёт прироста заёмного капитала, однако в 2017 году вновь
возросла и составила 15,1%
Важнейшим пассивом в структуре источников средств ГК «Росатом»
является краткосрочный заёмный капитал, на который приходится 61,7% всех
средств, и который представлен в основном кредиторской задолженностью –
49,5 %. Займы и кредиты, предоставленные ГК «Росатом» занимают 12,2% в
пассивах, доля их в течение исследуемого периода сокращалась – предприятие
проводит политику сокращения заёмных средств. При этом доля кредиторской
задолженности также имела тенденцию к сокращению, а вот долгосрочные
обязательства, представленные в основном отложенными налоговыми
обязательствами, составили на конец 2017 года 23% пассивов, что является
очень высоким показателем.
Кредиторская задолженность перед поставщиками и подрядчиками –
основная статья краткосрочных обязательств – составила 39% в структуре
пассивов на конец 2017 года.
Рассмотрим динамику пассивов ГК «Росатом» (табл. – Приложение 4).
41
Собственный капитал рос небольшими темпами в исследуемом периоде.
Так на конец 2016 года, прирост собственного капитала составил 35,5%, на
конец 2017 года – 54,8%.
Отложенные налоговые обязательства в исследуемом периоде росли
очень большими темпами.
Краткосрочные обязательства увеличились вдвое в 2016 году, и
сократились на 18,9% в 2017.
Кредиторская задолженность увеличилась на 72% в 2016 году (в
основном за счёт прироста задолженности перед поставщиками и прочими
кредиторами) и на 14,8% в 2017 году (за счёт прироста задолженности перед
поставщиками, задолженность перед государственными внебюджетными
фондами, задолженность по налогам и сборам).
Анализ финансовых результатов проводится на базе горизонтальной
оценки отчёта о финансовых результатах. Расчёт отклонений основных
показателей отчёта в абсолютном и относительном выражении представлен в
таблице – Приложение 4
Анализируя динамику показателей отчёта о финансовых результатах ГК
«Росатом» можно сделать следующие выводы:
Выручка организации выросла в 2016 году на 156836 тыс. руб. или на
37,54%, в 2017 году на 320326 тыс.руб. или на 55,74%, таким образом очевиден
ежегодный умеренный прирост продаж, тем прироста которого увеличивается,
что свидетельствует о росте активности организации и её экономическом
развитии.
Себестоимость при этом выросла в 2016 году на 34,36%, в 2017 году на
70% что позволяет сделать вывод об отсутствии эффекта масштаба. Цены на
товары ГК «Росатом» не росли в отчётном периоде, либо даже снизились,
учитывая неизменные постоянные расходы организации, а вот закупочная
стоимость приобретаемых на продажу материалов выросла, в результате чего
увеличилась и себестоимость. Таким образом, темп прироста выручки ниже
42
темпа прироста себестоимости, что является неблагоприятным фактором для
исследуемой организации.
Валовая прибыль увеличилась на 65888 тыс. руб. или 43,02% в 2016 году,
и на 70796 тыс. руб. (32,32%) в 2017- м.
Коммерческие расходы увеличились на 36,6% в 2016 году и на 17,59 % в
2017 и, с учётом существенно увеличившихся в отчётном периоде продаж,
можно отметить их эффективность.
На конец 2017 года в организации зарегистрирована прибыль от продаж в
размере 117090 тыс. руб., и выросла по сравнению с аналогичным показателем
2016 года на 57708 тыс. руб., или 97,18%, т.е. почти вдвое. При этом 2016 году
был зафиксирован также прирост почти в 2 раза.
Чистая прибыль составила 28409 тыс. руб. на конец 2017 года и выросла
по сравнению с концом 2016 года на 52%. Поскольку темп прироста чистой
прибыли ниже прироста прибыли от продаж, это свидетельствует о некоторых
потерях в прочих доходах и расходах.
Более подробный анализ прочих доходов и расходов, показывает, что в
2017 году значительно сократились прочие доходы (-96,53%) и сократились
прочие расходы (-51,31%), однако темп снижения расходов меньше, что и
повлияло на снижение темпа прироста прибыли до налогообложения по
сравнению с прибылью от продаж. Поскольку темп прироста прибыли до
налогообложения на конец 2017 года (42,30) ниже темпа прироста чистой
прибыли (52,82%) это свидетельствует об эффективной налоговой политике и
планировании ГК «Росатом».
Ликвидность любого предприятия, фирмы, хозяйствующего субъекта –
это "способность быстро погашать свою задолженность".
В зависимости от степени ликвидности, то есть от скорости превращения
в деньги, активы любого предприятия разделяются на следующие группы:
А1 Наиболее ликвидные активы. К ним относятся все денежные средства
(наличные и на счетах) и краткосрочные финансовые вложения.
43
А2 Быстро реализуемые активы. Они включают дебиторскую
задолженность и прочие активы.
А3 Медленно реализуемые активы: Товаро-материальные запасы
А4 Трудно реализуемые активы: Внеоборотные активы
Пассивы баланса группируются по степени срочности их оплаты.
П1 Наиболее срочные пассивы. К ним относится кредиторская
задолженность и прочие пассивы.
П2 Краткосрочные пассивы. Они охватывают краткосрочные кредиты и
заемные средства;
П3 Долгосрочные пассивы. Они включают долгосрочные кредиты и
заемные средства.
П4 Постоянные пассивы. Раздел 3 пассива баланса.
Для определения ликвидности баланса следует сопоставить итоги
приведенных групп по активу и пассиву. Баланс считается абсолютно
ликвидным, если:
Актив
Сравнение
Пассив
А1
>=
П1
А2
>=
П2
А3
>=
П3
А4
=
П4
Таблица 7
Группировка средств по степени их ликвидности (тыс. рублей)
Группа
2015
2016
2017
А1
5547
12041
21317
А2
91696
178647
192811
А3
132404
339125
413882
А4
60415
64065
65459
П1
175111
302404
347146
П2
77770
224750
85500
П3
0
10000
0
П4
50412
68298
105709
Как видно из таблицы, ситуация в отношении ликвидности предприятия
неизменна. Проведённое исследование свидетельствует о том, что ГК
44
«Росатом» не является абсолютно ликвидным предприятием – оно не
покрывает своими наиболее ликвидными активами самые срочные долги.
Таблица 8
Анализ коэффициентов ликвидности
Показатель
Норма
2015
2016
2017
коэффициент абсолютной ликвидности
0,2-025
0,02
0,02
0,05
коэффициент критической ликвидности
0,7-0,8
0,38
0,36
0,49
коэффициент текущей ликвидности
1<K <2
0,91
1,01
1,45
ЧОК
-9926
15466
203001
Анализируя коэффициенты ликвидности ГК «Росатом», следует отметить
следующее: у предприятия неудовлетворительны показатели не только
абсолютной ликвидности, как мы уже выяснили раньше, но и критической. За
исследуемый период показатели не соответствовали нормативным. Это значит,
что в основном для предприятия характерна ситуация, когда оно не может
погасить свои краткосрочные долги, привлекая к этому и денежные средства, и
дебиторскую задолженность.
Только коэффициент текущей ликвидности предприятия на протяжении
2016-2017 гг. соответствовал норме – для того, чтобы покрыть свои
краткосрочные долги предприятию необходимо привлечь все текущие активы.
И после этого в распоряжении предприятия ещё останется значительный запас
прочности – 203001 тыс. рублей в 2017 году.
Необходимо отметить устойчивую тенденцию к улучшению показателей
ликвидности в течение 2015-2017 гг.
Расчёт коэффициентов деловой активности представлен в таблице –
Приложение 4
Коэффициент общей оборачиваемости капитала снизился в 2016 году и
увеличился в 2017 г. В 2017 году капитал ГК «Росатом» совершил 1,28 оборота.
Аналогичная динамика имела место и в отношении коэффициента
оборачиваемости мобильных средств.
45
Коэффициент отдачи нематериальных активов и фондоотдача
значительно увеличились в рассматриваемом периоде, что обусловлено ростом
выручки при относительно стабильном уровне основных фондов и
нематериальных активов.
Материальные средства совершили 2,12 оборота в 2017 году, значение
данного показателя улучшилось в сравнении с предшествующим периодом.
Коэффициент оборачиваемости средств расчета или дебиторской
задолженности составил на конец 2017 года 2,58 оборота, срок
оборачиваемости средств в расчетах – 77,56 дней, что соответствует
удовлетворительной оценке оборачиваемости дебиторской задолженности.
Средние оценочные характеристики оборачиваемости дебиторской
задолженности:
более 90 дней - неудовлетворительно;
От 90 до 40 дней - удовлетворительно;
Менее 40 дней - хорошо.
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности составил на
конец 2017 года 2,28 оборота, что является крайне низким уровнем, и указывает
на высокий уровень кредиторской задолженности. Значение оборачиваемости
кредиторской задолженности в 2016 году - 189,44 дней, т.е. почти пол года
требуется предприятию для погашения задолженности за счёт выручки. В 2017
году значение показателя улучшилось, однако срок оборачиваемости остаётся
крайне низким – 140 дней.
Рассмотрим показатели рентабельности ГК «Росатом».
Таблица 9
Оценка показателей рентабельности ГК «Росатом» в 2015-2017 гг.
Показатель
201
5
2016
2017
Рентабельность выполненных работ (продаж)
7,47
%
10,33
%
13,08
%
Общая рентабельность
5,27
%
5,22
%
4,77
%
Рентабельность основной деятельности
8,31
%
8,44
%
7,06
%
Общая рентабельность предприятия по основным фондам и
оборотным средствам.
7,25
%
4,89
%
6,09
%
46
Анализируя показатели рентабельности ГК «Росатом» можно сделать
следующие выводы:
Рентабельность выполненных работ (продаж) увеличивала своё значение
в исследуемом периоде 2015-2017 гг., что указывает на опережающий темп
роста прибыли от реализации, по сравнению с темпом роста выручки. Продажи
ГК «Росатом» становятся более рентабельными, на конец 2017 года значение
показателя – 13,08%.
Общая рентабельность снижалась в течение 2015-2017 гг., составив на
конец 2017 года лишь 4,77%. При устойчивом росте выручки от продаж
снижение данного показателя свидетельствует о росте себестоимости и прочих
расходов, что говорит о неэффективном управлении организацией.
Рентабельность основной деятельности также значительно снизилась в
2017 году составив 7,06% (в 2015 году 8,44%). Снижение данной
рентабельности указывает на превышение темпа роста себестоимости в
сравнении с темпом роста балансовой прибыли.
Общая рентабельность предприятия по основным фондам и оборотным
средствам имеет значение показателя ниже нормативного в течение
исследуемого периода, 6,09% на конец 2017 против нормы 10% .
Предсказание возможной неплатежеспособности потенциального
заемщика - давняя мечта кредиторов. Именно поэтому с появлением
компьютеров неплатежеспособность стала предметом серьезных
статистических исследований. Большинство успешных исследований в этой
сфере выполнялись с помощью пошагового дискриминационного анализа.
2.4 Оценка уровня банкротства предприятия
Предсказание возможной неплатежеспособности потенциального
заемщика - давняя мечта кредиторов. Именно поэтому с появлением
компьютеров неплатежеспособность стала предметом серьезных
47
статистических исследований. Большинство успешных исследований в этой
сфере выполнялись с помощью пошагового дискриминационного анализа.
Разработчики подобных моделей полагают, что их разумно применять в
качестве инструмента анализа.
Модель Альтмана Модель Альтмана была построена на выборке из 66
компаний – 33 успешных и 33 банкротов. Начальная версия модели включала
22 коэффициента. Модель предсказывает точно в 95% случаев. Общий вид
модели:
Z = 1.2К1 + 1.4К2 + 3.3К3 + 0.6К4 +0.999К5
гдe :
1
активыСовокупные
капиталОборотный
К
(27)
активыСовокупные
прибыльлённаяНераспреде
К 2
(28)
активыСовокупные
налоговипроцентовуплатыдоПрибыль
К 3
(29)
тваобязательсыеДолгосрочн
капиталУставный
К 4
(30)
активыСовокупные
реализацииОбъем
К 5
(31)
Предполагаемая вероятность банкротства в зависимости от значения Z-
счета Альтмана составляет:
1,8 и менее – очень высокая;
от 1,81 до 2,7 – высокая;
от 2,71 до 2,9 – существует возможность;
от 3,0 и выше – очень низкая.
Полученные результаты расчётов свидетельствуют о высокой
вероятности банкротства ГК «Росатом».
48
Причины: низкий уровень нераспределённой прибыли и прибыли до
налогообложения, небольшой размер уставного капитала.
Однако подход Альтмана не обладает устойчивостью к вариациям в
исходных данных. Статистика, на которую опирается Альтман и его
последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным
свойством статистической однородности выборки событий. Одно дело, когда
статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной
партии, а другое, - когда она применяется к фирмам с различной
организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными
нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д. Здесь
невозможно говорить о статистической однородности событий, и,
следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого
термина "вероятность банкротства" ставится под сомнение.
Но ключевым ограничением этого метода является даже не проблема
качественной статистики. Дело в том, что классическая вероятность - это
характеристика не отдельного объекта или события, а характеристика
генеральной совокупности событий. Рассматривая отдельное предприятие, мы
вероятностно описываем его отношение к полной группе. Но уникальность
всякого предприятия в том, что оно может выжить и при очень слабых шансах,
и, разумеется, наоборот. Единичность судьбы предприятия подталкивает
исследователя присмотреться к предприятию пристальнее, расшифровать его
уникальность, его специфику, а не "стричь под одну гребенку"; не искать
похожести, а, напротив, диагностировать и описывать отличия. При таком
подходе статистической вероятности места нет. Исследователь интуитивно это
чувствует и переносит акцент с прогнозирования банкротства (которое при
отсутствии полноценной статистики оборачивается гаданием на кофейной
гуще) на распознавание сложившейся ситуации с определением дистанции,
которая отделяет предприятие от состояния банкротства. Вследствие
вышесказанного предлагается использовать метод оценки риска банкротства,
49
разработанный отечественными экономистами Недосекиным А.О. и
Максимовым О.Б.
Эксперту необходимо выбрать ряд отдельных финансовых показателей, о
которых можно сказать, что они наилучшим образом характеризуют отдельные
стороны деятельности предприятия и при этом образуют некую законченную
совокупность, дающую исчерпывающее представление о предприятии как о
целом. Выбор системы показателей для анализа – искусство, стяжаемое долгим
опытом анализа.
Не существует двух предприятий, для которых одинаково хорошо
подходили бы одни и те же показатели. Или точнее: значимость тех или иных
показателей для оценки тех или иных предприятий различна, и поэтому перед
экспертом встает трудная задача отбора и ранжирования факторов анализа.
Показатели, классифицированные по группам (финансовая устойчивость,
ликвидность, рентабельность и т.д.), могут образовывать иерархию, но в
простейшем случае они просто составляют неупорядоченный набор.
Причем здесь и далее по умолчанию предполагают, что рост отдельного
показателя Х
i
сопряжен со снижением степени риска банкротства и с
улучшением самочувствия рассматриваемого предприятия. Если для данного
показателя наблюдается противоположная тенденция, то в анализе его следует
заменить сопряженным. Например, показатель доли заемных средств в активах
предприятия разумно заменить показателем доли собственных средств в
активах.
Пример системы показателей:
Х
1
- коэффициент автономии (отношение собственного капитала к
валюте баланса),
Х
2
- коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными
средствами (отношение чистого оборотного капитала к оборотным активам),
Х
3
- коэффициент промежуточной ликвидности (отношение суммы
денежных средств и дебиторской задолженности к краткосрочным пассивам),