25
их формировании могут учитываться любые возможные решения в области
производственно-сбытовой программы, формирования фонда заработной платы,
коммерческих кредитов, инвестиционных проектов и т.д.
Рисунок 3. Методические подходы к прогнозированию финансового
положения компании
На рис. 3 показан процесс прогнозирования финансового состояния
инфокоммуникационной компании.
Период прогнозирования может быть принципиально любой: от месяца до
пятидесяти лет. Его выбор определяется, во-первых, целями прогнозирования, во-
вторых, достоверностью исходной информации
42
. Для телекоммуникационных
компаний прогнозные расчеты могут дать вполне корректный результат при
42
Вячина И.Н., Гарифуллина Л.Р. Прогнозирование финансового состояния предприятия в условиях рыночной
экономики // в сборнике: Набережночелнинский институт (филиал) ФГАОУ ВПО КФУ. 2017. – С. 118ю
26
выборе периода прогнозирования от квартала до 2 лет, что соответствует периоду
окупаемости в эффективные инвестиционные проекты.
Для оценки влияния на финансовое состояние и результаты деятельности
инфокоммуникационных компаний основных факторов (продаж, затрат и др.)
прогнозные расчеты целесообразно производить по нескольким вариантам,
различающимся исходными данными (производственная программа, структура
издержек производства, инвестиции и т.п.).
Оценка пессимистического, реалистического и оптимистического варианта
будущего позволяет руководителям предприятий быть готовыми к неожиданным
ситуациям.
Наиболее простым является метод процента от продаж
43
. В его основу
заложено пропорциональное изменение некоторых статьей баланса и отчета,
зависимых от объема продаж: себестоимость, оборотные и внеоборотные активы,
а также краткосрочные обязательства. В тоже время долгосрочные обязательства
и собственный капитал признаются неизменными.
Однако в связи с возможностью отсутствия тесной взаимосвязи между
отдельными разделами баланса и объемом продаж предлагается использовать
комбинированный метод прогнозирования финансовой отчетности. Он
основывается
44
:
- на применении метода процента от продаж и корректирующего
коэффициента при наличии тесной взаимосвязи (коэффициент парной корреляции
больше 0,4);
- либо на применении метода простого динамического анализа и метода
авторегрессионной зависимости в случае ее отсутствия.
Под корректирующим коэффициентом понимается относительный
показатель, характеризующий процент изменения статьи баланса при изменении
выручки от реализации на 1%. В процессе прогнозирования могут использоваться
несколько значений, причем лучшее рекомендуется применять для
43
Негашев Е. Аналитическое моделирование финансовое состояние компании – М.: Инфра-М, 2016. – с. 75.
44
Шаравова О.И. Проблемы оценки финансового положения виртуального предприятия // Экономика и качество
систем связи, 2017. – № 1 (3). – С. 16.
27
оптимистического варианта. Корректирующие коэффициенты рассчитываются по
данным за прошедший период и могут также учитывать рекомендации по
улучшению использования статей баланса
45
.
Прогнозирование с помощью комбинированного метода начинается с
формирования будущих отчетов о финансовых результатах (рис. 4), где в первую
очередь определяется выручка от реализации работ, услуг
инфокоммуникационной компании. В условиях отсутствия данных
маркетингового исследования рынка услуг и основываясь только на достигнутых
в предыдущих периодах значения, можно спрогнозировать величину выручки от
продажи с помощью различных статистических методов. На рис. 5 показан
алгоритм составления прогнозной отчетности
46
.
Рисунок 5. Алгоритм составления прогнозной отчетности
45
Кузовкова Т.А., Салютина Т.Ю., Шаравова О.И. Статистика инфокоммуникаций. Учебник для вузов/ Под ред.
Т.А. Кузовковой. – М.: Горячая линия – Телеком, 2015. – 554 с.
46
Девяткин Е.Е., Володина Е.Е., Суходольский А.М., Суходольская Т.А. Основные направления развития
информационно-коммуникационных технологий в Европе // Труды Научно-исследовательского института радио,
2016. – № 2. – С. 11.
28
При прогнозировании суммы затрат на производство (себестоимости)
инфокоммуникационной компании можно использовать следующий укрупненный
способ, основанный на делении всех затрат на условно-постоянные и переменные.
Постоянные издержки остаются неизменными при изменении объема продаж. В
телекоммуникационных компаниях к ним относятся амортизация, заработная
плата, проценты за банковский кредит, управленческие расходы. Переменные
затраты изменяются пропорционально изменению величины объема продаж.
Переменными затратами являются затраты на материалы, электроэнергию,
транспортные расходы. Таким образом, прогнозируемая себестоимость
определяется как сумма условно-постоянных затрат в отчетном периоде и
переменных затрат, скорректированных на изменение объема реализации
47
.
При прогнозировании других показателей, характеризующих доходы и
расходы от внереализационных и прочих операций, в случае наличия тесной
взаимосвязи с выручкой можно воспользоваться методом процента от продаж. В
противном случае прогнозирование может осуществляться на основе метода
простого динамического анализа и метода авторегрессионной зависимости.
При определении будущей суммы налога нужно использовать ставку налога
в отчетном периоде. А размер чистой прибыли, остающейся в распоряжении у
предприятия, рассчитывается как разница между прибылью до налогообложения
и величиной налога в условиях неизменной ставки. Ее распределение
рекомендуется осуществлять пропорционально данным за отчетный год.
Следующий этап – прогнозирование укрупненного баланса
инфокоммуникационной компании. При этом следует выделить две-три
«ключевые» статьи актива, которые занимают наибольший удельный вес
(основные средства, дебиторская задолженность и т.д.). Их прогнозирование
рекомендуется осуществлять на будущее с помощью комбинированного метода, а
расчет прогнозных суммы остальных статей актива – на основе прироста объема
47
Девяткин Е.Е., Володина Е.Е., Бессилин А.В. Прогноз развития рынка услуг наземной подвижной связи в России
// Труды Научно-исследовательского института радио, 2015. – № 4. – С. 3.
29
продаж (без корректирующего коэффициента), либо с помощью статистических
методов
48
.
В пассиве баланса уставной, добавочный и резервный капитал, а также
внешние источники финансирования на прогнозный период остаются
неизменными. Сумма собственных источников увеличивается на величину
нераспределенной прибыли. А расчет прогнозных сумм краткосрочных займов и
кредитов, а также кредиторской задолженности осуществляется с помощью
комбинированного метода
49
.
Далее, определяется превышение прогнозируемой величины текущих
активов прогнозируемой величины капитала. Наличие факта превышения
свидетельствует о потребности в дополнительном финансировании за счет
привлечения кредитных ресурсов. В целях приведения к балансовому
соответствию данную разницу необходимо учесть для корректировки баланса,
при этом ее распределение на краткосрочные или долгосрочные обязательства
может осуществляться пропорционально суммам задолженности.
Таким образом, на основе предлагаемого подхода формируется прогнозная
отчетность, на основе которой и определяются важнейшие показатели
(характеристики) будущего финансового состояния и делается вывод об
эффективности предлагаемых рекомендаций.
Как составным элементом методик прогнозирования, так и отдельным
подходом является прогнозирование значений показателей финансово-
хозяйственной деятельности. При этом исходным пунктом является признание
факта некоторой преемственности (определенной устойчивости) его изменений от
одного отчетного периода к другому
50
.
Несмотря на широкие возможности применения прогноз всех финансовых
коэффициентов инфокоммуникационной компании не является необходимым. В
48
Девяткин Е.Е., Володина Е.Е., Бессилин А.В. Прогноз развития рынка услуг наземной подвижной связи в России
// Труды Научно-исследовательского института радио, 2015. – № 4. – С. 4.
49
Рабинович Л.М., Фадеева Е.П. К вопросу об оценке вероятности банкротства // Актуальные проблемы
экономики и права, 2015. –№ 2 (18). – С. 107.
50
Жминько Н.С., Сафонов И.С. Основные теоретические подходы к аспекту прогнозирования финансового
состояния хозяйствующих субъектов. Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского
государственного аграрного университета. Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет. 2017. –
№ 97. – С. 985.
30
тоже время полученные значения важнейших коэффициентов должны
рассматриваться в качестве дополнительной (но не единственной) информации
для принятия управленческих решений в области финансов предприятия.
При прогнозировании отдельных финансовых коэффициентов могут
использоваться как качественные (экспертные оценки), так и количественные
(экстраполяция, корреляционнорегрессионное моделирование, скользящая
средняя и прочие) методы
51
.
Постоянный и систематический мониторинг финансового состояния
позволяет легко использовать простые количественные методы прогнозирования
на основе динамического анализа и с помощью авторегрессионной зависимости.
В первом случае прогнозируемый показатель (Y) изменяется прямо (обратно)
пропорционально с течением времени, во втором – значения показателя в
прошлых периодах рассматриваются как факторные признаки.
Для характеристики адекватности применения построенных моделей в
целях прогнозирования, а также для снижения риска используется относительная
величина среднего линейного отклонения, которая не должна превышать 15%.
Прогнозирование состояния на основе дискриминантного анализа касается
одной из характеристик финансового положения-банкротства. Применяемые
дискриминантные модели, сформированные на основе статистических данных,
могут учитывать различные факторы, влияющие на платежеспособность и
финансовую устойчивость предприятия.
Так, в практике наиболее распространены зарубежные модели,
разработанные Э.Альтманом, У.Бивером, Таффлером и Лисом
52
. Основными
недостатками этих моделей является, то что они не всегда действуют для
российских компаний, т.к. не учитывают особенности деятельности в нашей
стране. Многие из них разработаны в прошлом веке, а экономическая ситуация в
мире постоянно меняется. Эти модели не являются универсальными для всех
51
Жминько Н.С., Сафонов И.С. Основные теоретические подходы к аспекту прогнозирования финансового
состояния хозяйствующих субъектов. Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского
государственного аграрного университета. Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет. 2017. –
№ 97. – С. 986.
52
Негашев Е. Аналитическое моделирование финансовое состояние компании – М.: Инфра-М, 2016. – с. 91.
31
отраслей и типов предприятий. Например, классическая пятифакторная модель
Альтмана подходит для компаний, акции которых обращаются на бирже.
В нашей стране тоже были разработаны аналитические модели
прогнозирования банкротства, наиболее известными из них являются: модель
ученых Государственной экономической академии (г. Иркутск) (модель А.
Беликова); методика прогнозирования банкротства, разработанная учеными
Государственного технологического университета (г. Казань); модель Г.В.
Савицкой (г. Минск); модель Р. Сайфуллина – Г. Кадыкова и многие другие.
32
Глава 2. Анализ финансового состояния АО «Учалинский горно-
обогатительный комбинат»
2.1 Общая характеристика деятельности предприятия
Основными видами деятельности АО «Учалинский ГОК» являются добыча
полезных ископаемых открытым и подземным способами и их обогащение с
получением медного и цинкового концентратов.
В качестве основных факторов, влияющих как на состояние отрасли в
России, так и на деятельность общества, является объем производства и ценовая
политика цветных металлов на мировом рынке.
Общие тенденции развития горнорудной отрасли в отчетном году АО
«Учалинский ГОК» оценивает как умеренно оптимистичные, что связано со
следующими событиями, которые произошли в отчетном году и существенно
повлияли на положение в отрасли.
Сегодня практически исчерпан потенциал роста металлургической
продукции, прежде всего из-за того, что рынки сбыта ограничены, дополнительно
введены защитные меры, которые во многом затрудняют реализацию продукции
российских металлургов на зарубежные рынки. Речь идет о крупных рынках,
таких как Соединенные Штаты Америки, Канада, страны Евросоюза.
За последние четыре года, мировой объем производства рафинированной
меди превысил потребление более чем на 850 тыс. тонн, а с учетом излишка в 150
тыс. тонн в 2017 году превышение составило более 1,0 млн. тонн. Аналитики
предполагают, что на рубеже нового десятилетия, когда влияние введенных
новых проектов и прошедших расширения производств снизится, а инвестиции в
разведку новых месторождений в мире сократятся, ситуация на рынке может
измениться.
Для оценки хозяйственной деятельности АО «Учалинский ГОК»
проанализированы показатели, представленные в таблице 3, составленной с
использованием Отчета о финансовых результатах (Приложение 1).
33
Таблица 3
Показатели деятельности АО «Учалинский ГОК» за 2015-2017 гг.,
млн. руб.
Показатели
2016
2017
Отклонение
(+;-)
Темп
изменения,
%
1
2
3
4
5
Выручка
122512
113068
-9444
92,29
Себестоимость продаж
98445
90462
-7983
91,89
Валовая прибыль (убыток)
24067
22606
-1461
93,93
Коммерческие расходы
20231
18359
-1872
90,75
Управленческие расходы
3783
3751
-32
99,15
Прибыль (убыток) от продаж
53
496
443
935,85
Прочие доходы
1525
1897
372
124,39
Прочие расходы
472
700
228
148,31
Прибыль до налогообложения
1106
1693
587
153,07
Текущий налог на прибыль
262
415
153
158,40
Изменение отложенных налоговых
обязательств
-11
15
26
х
Чистая прибыль
833
1293
460
155,22
Оценив показатели деятельности АО «Учалинский ГОК» за 2016-2017 гг.,
следует отметить отрицательную динамику выручки, себестоимости продаж,
коммерческих и управленческих расходов. При этом ввиду значительно
снизившихся коммерческих расходов (на 9,25%) и превышения темпов снижения
себестоимости по сравнению с темпами снижения выручки прибыль от продаж
увеличилась в 9,35 раза.
Прочие доходы предприятия, как и прочие расходы, увеличились, при этом
прочие доходы превышают прочие расходы, в итоге прибыль до налогообложения
предприятия увеличилась в 1,53 раза. Текущий налог на прибыль увеличился в
1,58 раза, однако не оказал значительного влияния на показатель чистой прибыли
предприятия, которая увеличилась в 1,55 раза.
Далее посредством таблицы 4 произведен анализ основных показателей
производственной деятельности исследуемой организации.
Таблица 4
Основные показатели производственной деятельности АО
«Учалинский ГОК» за 2016-2017 гг., млн. руб.
Показатели
2016
2017
Отклонение
(+;-)
Темп
изменения, %
1
2
3
4
5
Выручка, тыс. руб.
122512
113068
-9444
92,29
Валовая прибыль
сумма, тыс. руб.
24067
22606
-1461
93,93
34
- уровень, %
19,64
19,99
0,35
101,77
Коммерческие расходы
- сумма, тыс. руб.
20231
18359
-1872
90,75
- уровень, %
16,51
16,24
-0,28
98,33
Полная себестоимость реализ.
продукции, тыс. руб.
122459
112572
-9887
91,93
Затраты на 1000 руб. реализованной
продукции, руб.
999,57
995,61
-3,95
99,60
Прибыль от продаж
-сумма, тыс. руб.
53
496
443
935,85
- уровень, %
0,04
0,44
0,40
1014,02
Среднесписочная численность
работников, чел.
138
136
-2
94,74
Производительность труд работников,
тыс. руб.
3224
3141
-83
97,42
Среднемесячная заработная плата
одного работника, тыс. руб.
32,1
32,2
0,1
100,31
Оценив динамику основных показателей производственной деятельности
АО «Учалинский ГОК» за 2016-2017 гг. можно сделать вывод о том, что уровень
валовой прибыли в выручке не значительно, но увеличился (на 1,77%) и составил
19,99%.
Ввиду снижения абсолютной суммы коммерческих расходов, снизилась их
доля в выручке с 16,51 до 16,24%, что положительно. Положительным моментом
также является снижения уровня затрат на 0,4%, однако уровень затрат весьма
высокий - 995,6 руб. затрат на 1000 руб. реализации.
Снижение выручки, даже не смотря на снижение среднесписочной
численности работников, привело к снижению производительности труда на
2,58%, что при темпах увеличения средней заработной платы на 0,31%,
свидетельствует о неэффективном использовании средств на оплату труда на
предприятии.
Таким образом, в АО «Учалинский ГОК» в 2017 году имеет место снижение
выручки предприятия, при этом прибыль от продаж увеличилась в 9,35 раза,
прочие доходы предприятия превысили прочие расходы, в итоге чистая прибыль
увеличилась в 1,55 раза. Уровень затрат в выручке хоть и снизился в 2017 году, но
остался весьма высоким. Производительность труда снизилась на 2,58%, а
средняя заработная плата увеличилась на 0,31%, что свидетельствует о
неэффективном использовании средств на оплату труда на предприятии.