32
Продолжение таблицы 4
планирования и
продвижения)
Департамент ресурсного
обеспечения (отдел
снабжения)
- закупка продукции;
- поддержка контактов с поставщиками.
Инженерно-технический
департамент (технический
отдел)
- техническое согласование проектной
документации;
Департамент капитального
строительства и инвестиций
- обеспечение беспрерывного
функционирования основных процессов.
Юридический департамент
(юридический отдел)
- решение юридических вопросов;
Департамент безопасности
- экономическая безопасность организации
Департамент управления
персоналом (отдел кадров)
- принятие на работу, увольнение;
- ведение соответствующей документации;
Департамент хозяйствования
(хозяйственный отдел)
- хозяйственное обслуживание предприятия в
соответствии с правилами и нормами
производственной санитарии и
противопожарной защиты зданий и
помещений, в которых расположены
структурные подразделения предприятия, а
также контроль за исправностью;
В целом следует отметить эффективность организационной структуры и
деятельности организации в целом, так как штат организации укомплектован
необходимыми специалистами, которые имеют определенные функциональные
обязанности и, работая слаженно, повышают эффективность деятельности
организации.
Проведем факторный анализ прибыли. Исходные данные для
факторного анализа прибыли, а также показатели деятельности ОАО «РЖД» в
сопоставимых ценах представлены в таблицах 5 и 6.
Таблица 5
Исходные данные для факторного анализа прибыли от реализации
продукции предприятия ОАО «РЖД»
Показатель
2018г.
2017 г.
Условное
обозначен
ие
Тыс. руб.
Условное
обозначен
ие
Тыс.
руб.
Количество проданной
продукции (товаров), шт.
q
1
52722381
q
0
49194383
Ср. цена продукции, тыс.
руб.
p
1
1,5
p
0
1,45
Себестоимость 1 ед.
продукции, тыс. руб./шт.
S
ед. 1
1,14
S
ед. 0
1,13
33
Наглядно расчет факторных влияний на прибыль ОАО «РЖД»
представлен в таблице 6.
Таблица 6
Расчет факторных влияний на прибыль от реализации продукции
Фактор
Формула расчета
Величина
показателя, тыс.
руб.
Удельный
вес, %
Изменение
отпускных цен на
продукцию
∆p
1
= В
1
– В'
0,05
0,0000029
Изменение в
объеме продукции
∆p
2
= П
0
*(S'/S
0
)–П
0
435348,522
25,66
Изменение в
структуре
продукции
∆p
3
= П
0
*((В'/В
0
)–
(S'/S
0
))
1261009,512
74,34
Влияние на
прибыль экономии
от снижения по
себестоимости
продукции
∆p
4
= S' – S
1
-0,01
-0,0000006
Изменение
себестоимости за
счет структурных
сдвигов в составе
продукции
∆p
5
= S
0
* (В'/В
0
) – S'
0,029
0,0000017
Совокупное влияние факторов
1696358,103
100
Итак, основными факторами, оказывающими влияние на объем
прибыли, являются объем произведенной продукции и ее структура.
Наименьший вес имеет такой фактор, как влияние на прибыль экономии
от снижения по себестоимости продукции.
В таблице 7 приведена динамика распределения чистой прибыли ОАО
«РЖД» за 2016-2018 гг.
Таблица 7
Динамика распределения чистой прибыли ОАО «РЖД» за 2015-
2017 гг., %
Показатель
2016
г.
2017
г.
2018
г.
Изменение
2017 г. к
2016 г.
2018 г. к
2017 г.
Премии и поощрения
сотрудникам
15
14
16
-1
2
Обновление производственных
мощностей
35
34
29
-1
-5
Направление дивидендов в
пользу акционеров
50
52
55
2
3
Итого
100
100
100
-
-
34
Распределение прибыли является процессом, направленным на ее
будущее использование в соответствии с целями и задачами развития
предприятия. Процесс распределения прибыли на предприятии включает ряд
задач, решение которых позволяет обеспечить стабильность доходности и
получение максимальной стоимости предприятия, использование реальных
возможностей концепции мощностей с целью создания потенциала развития.
Оптимальное распределение прибыли ОАО «РЖД» направлено на:
- погашение налоговых обязательств (на основе налогового
планирования):
- обслуживание привлеченного в предыдущих периодах капитала;
- формирование фондов - средств и резервов для использования в
будущих периодах и др.;
- выплату процентов по кредитам, полученным на пополнение
собственных оборотных средств, на приобретение основных средств;
- работы по созданию, освоению и внедрению новой техники;
- совершенствование технологии и организации производства;
- техническое перевооружение;
- социальные программы и премирования работников и др.
Следующим шагом анализа является определение показателей
рентабельности предприятия, они представлены в таблице 8.
Таблица 8
Показатели, характеризующие рентабельность ОАО «РЖД»
Показатели
Данные
Абс. откл., %,
2016 г.
2017 г.
2018 г.
2017
г.
2018 г.
Рентабельность продаж,
%
0,651
0,312
1,038
0,387
0,726
Общая рентабельность
отчетного периода, %
1,301
1,630
0,589
-0,712
-1,041
Рентабельность активов
(экономическая
рентабельность), %
3,979
5,041
1,940
-2,039
-3,101
Фондорентабельность, %
2,353
1,183
4,387
2,034
3,204
Рентабельность
основной деятельности,
%
0,839
0,399
1,347
0,508
0,948
35
Для наглядности представим динамику рентабельности на рисунке 5.
Рисунок 5. Динамика показателей рентабельности
Проведем расчет вероятности банкротства предприятия по модели А.Н.
Жилкиной в таблице 9.
Таблица 9
Модель вероятности банкротства А. Н. Жилкиной
Показатели
Оптимальное
значение
2016 г.
2017
г.
2018 г.
Коэффициент прогноза
банкротства
≥ 0
0,015
-0,16
-0,42
Коэффициент покрытия
оборотных активов
собственными оборотными
средствами
≥ 0,4
-0,972
-1,487
-2,764
Коэффициент соотношения
кредиторской -
дебиторской
задолженности
≥ 1
2,402
3,819
8,033
Более наглядно значение показателей отражено на рисунке 6.
0 1 2 3 4 5 6
Рентабельность продаж, %
Общая рентабельность отчетного периода,
%
Рентабельность активов (экономическая
рентабельность), %
Фондорентабельность, %
Рентабельность основной деятельности, %
0,651
1,301
3,979
2,353
0,839
0,312
1,63
5,041
1,183
0,399
1,038
0,589
1,94
4,387
1,347
2018 г.
2017 г.
2016 г.
36
Рисунок 6. Модель вероятности банкротства А.Н. Жилкиной
Итак, исходя из модели А. Н. Жилкиной вероятности банкротства в
2017-2018 гг. высокая.
Проведем расчет вероятности банкротства предприятия по модели
Беликова-Давыдовой в таблице 10.
Таблица 10
Вероятность банкротства ОАО «РЖД» по модели Беликова-
Давыдовой
Коэффициент
2016 г.
2017 г.
2018 г.
К
1
-0,036
-0,239
-0,525
К
2
-0,298
-0,496
-1,045
К
3
0,347
0,566
0,256
К
4
-0,253
-0,182
-0,453
Z= 8.38*K
1
+ 1*K
2
+
0.054*K
3
+ 0.63*K
4
-0,036
-0,239
-0,525
Риск банкротства
максимальный
(90-100%)
максимальный
(90-100%)
максимальный
(90-100%)
Более наглядно значение показателей отражено на рисунке 7.
-4
-2
0
2
4
6
8
10
2016 г. 2017 г. 2018 г.
Коэффициент прогноза
банкротства
Коэффициент покрытия
оборотных активов
собственными оборотными
средствами
Коэффициент соотношения
кредиторской - дебиторской
задолженности
37
Рисунок 7. Вероятность банкротства ОАО «РЖД» по модели
Беликова-Давыдовой
Исходя из расчета вероятности банкротства по модели Беликова-
Давыдовой было выявлено, что в течении 2016-2018 г. вероятность банкротства
максимальная.
Еще одной моделью, которая позволяет довольно быстро провести
экспресс-диагностику финансового состояния организации и достаточно точно
оценить степень вероятности их банкротства является модель Савицкой Г.В.,
которая является, по сути, усовершенствованием модели Э. Альтмана.
Модель Г.В. Савицкой позволяет довольно быстро провести экспресс-
диагностику финансового состояния организаций и достаточно точно оценить
степень вероятности их банкротства.
Регрессионная формула модели выглядит следующим образом:
Z= 0.111*К
1
+ 13.23*К
2
+ 1.67*К
3
+ 0.515*К
4
+ 3.8*К
5
(1)
Величина Z сравнивается с константой 8. Критериями оценки по данной
модели являются характеристики выполнения следующих неравенств: если
величина Z>8, то риск банкротства малый или отсутствует; если Z<8, то риск
-1,2
-1
-0,8
-0,6
-0,4
-0,2
0
0,2
0,4
0,6
2016 г. 2017 г. 2018 г.
К1
К2
К3
К4
38
банкротства присутствует: 5<Z<8 - небольшой; 3<Z<5 - средний; Z<3 -
большой; Z<1 - стопроцентная несостоятельность.
Рассчитаем вероятность банкротства по модели Савицкой Г.В. в таблице
11.
Таблица 11
Вероятность банкротства ОАО «РЖД» по модели Савицкой
Коэффициент
2016 г.
2017 г.
2018 г.
К
1
0,821
0,651
0,469
К
2
-0,122
-1,152
-4,742
К
3
-33,469
-20,052
-5,623
К
4
-0,088
-0,103
-0,116
К
5
0,294
0,208
0,111
Z= 0.111*К1 + 13.23*К2
+ 1.67*К3 + 0.515*К4 +
3.8*К5
-56,344279
-47,918184
-71,712951
Риск банкротства
максимальный
максимальный
максимальный
Более наглядно значение показателей отражено на рисунке 8.
Исходя из расчета вероятности банкротства по модели Савицкой Г.В.
было выявлено, что в течении 2016-2018 г. вероятность банкротства
максимальная.
Рисунок 8. Вероятность банкротства ОАО «РЖД» по модели
Савицкой
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
0
5
2016 г. 2017 г. 2018 г.
К1
К2
К3
К4
К5
39
Рассмотрев методики проведения анализа финансовых результатов,
предложенные разными авторами, можно отметить, что выбор той или иной
методики проведения анализа для отдельно взятого предприятия зависит от
особенностей его функционирования и целей, которых необходимо достичь в
процессе анализа.
Основная сущность многих методик основывается на применении
горизонтального и вертикального анализа, факторного анализа, абсолютных и
относительных показателей прибыли, анализа качества прибыли, факторный
анализ рентабельности продаж и рентабельности затрат.
Пятифакторная модель Альтмана – это наглядная методика
прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой
необходимо рассчитать влияние некоторых показателей это: удельный вес
чистого оборотного капитала во всех активах организации, отношение
накопленной прибыли к активам, рентабельность (убыточность) активов,
удельный вес уставного капитала в общей сумме активов, коэффициент
оборачиваемости активов (таблица 12).
Таблица 12
Вероятность банкротства ОАО «РЖД» по пятифакторной модели
Альтмана
Показатель
2016 г.
2017 г.
2018 г.
Удельный вес чистого оборотного капитала
во всех активах организации (К
1
)
-0,04
-0,24
-0,52
Отношение накопленной прибыли к активам
(К
2
)
-0,09
-0,10
-0,12
Рентабельность (убыточность) активов (К
3
)
-0,09
-0,12
-0,14
Удельный вес уставного капитала в общей
сумме активов (К
4
)
0,1
0,1
0,1
Коэффициент оборачиваемости активов (К
5
)
0,35
0,57
0,26
Z-счёт = 1,2К
1
+ 1,4К
2
+ 3,3К
3
+ 0,6 К
4
+ К
5
-0,10
-0,26
-1,00
Вероятность банкротства
Высокая
Высокая
Высокая
Более наглядно значение показателей отражено на рисунке 9.
40
Рисунок 9. Вероятность банкротства ОАО «РЖД» по пятифакторной
модели Альтмана
Исходя из расчета вероятности банкротства по пятифакторной модели
Альтмана было выявлено, что в течении 2016-2018 г. вероятность банкротства
высокая.
Наиболее адекватно описывает состояние отечественных предприятий
метод оценки В. Бивера. Значение его системы показателей позволяют
определить границу удовлетворительного финансового состояния предприятия
и его склонности к неплатежеспособности.
Рассмотрим систему показателей В. Бивера для оценки риска
банкротства предприятий, путем оценки финансового состояния.
Коэффициент Бивера - это разница между чистой прибылью и
амортизацией деленная на сумму текущих и долгосрочных обязательств.
Рассчитаем вероятность банкротства в таблице 13.
-0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6
Удельный вес чистого оборотного капитала
во всех активах организации (К1)
Отношение накопленной прибыли к
активам (К2)
Рентабельность (убыточность) активов (К3)
Удельный вес уставного капитала в общей
сумме активов (К4)
Коэффициент оборачиваемости активов
(К5)
2018 г.
2017 г.
2016 г.
41
Таблица 13
Вероятность банкротства по модели Бивера
Показатель
2016 г.
2017 г.
2018 г.
Коэффициент Бивера
-0,12
-0,13
-0,13
Соответствие нормативу
Группа III
Группа III
Группа III
Коэффициент текущей ликвидности (L4)
0,53
0,76
1,19
Соответствие нормативу
Группа III
Группа III
Группа II
Экономическая рентабельность
-17,58
-27,80
-40,98
Соответствие нормативу
Группа III
Группа III
Группа III
Финансовый леверидж (рычаг), %
41,63
26,19
12,45
Соответствие нормативу
Группа I
Группа I
Группа I
Коэффициент покрытия оборотных
активов собственными оборотными
средствами
-0,97
-1,49
-2,76
Соответствие нормативу
Группа III
Группа III
Группа III
Вероятность банкротства по Биверу
Высокая
Высокая
Высокая
Исходя из таблицы 13, видим, что в 2016-2018 гг. наблюдается высокая
вероятность банкротства.
Таблица 14
Маржинальный факторный анализ прибыли ОАО «РЖД» за 2018 г.
Показатель
На
начало
периода
Усл. 1
Усл. 3
Усл. 2
На
конец
периода
Количество
реализованных услуг,
ед.
49194383
52722381
52722381
52722381
52722381
Цена услуги, тыс. руб.
1,45
1,45
1,5
1,5
1,5
Переменные затраты
на ед., тыс. руб.
1,13
1,13
1,13
1,14
1,14
Постоянные затраты,
тыс. руб.
15575199
15575199
15575199
15575199
18150362
Прибыль, тыс. руб.
844840
875894
891962
824945
331833
Отклонение
-
31054
16068
-67017
-493112
Прибыль в 2018 году составила 331833 тыс. руб., что на 513007 тыс. руб.
меньше чем в 2017 году, в котором наблюдалась большая прибыльность. К
снижению прибыли привело влияние сразу нескольких факторов:
- рост количества реализованных услуг на 3527998 ед. привело к росту
прибыли на 31054 тыс. руб.
- рост цен на услуги на 0,05 тыс. руб. в 2018 году привело к к росту
прибыли на 16068 тыс. руб.