Анализ финансовой устойчивости предприятия на примере ОАО «ЗАВОД «ФИОЛЕНТ»

На основании имеющихся данных построим график динамики показателя СОС с прогнозом на основании различных линий тренда на 2011 год.

Простая линия тренда - это, пожалуй, наиболее нужный инструмент при изучении тенденций и прогнозирования. Построить ее совсем просто. Графические аналитики используют линии тренда, чтобы определить угол наклона тенденции и (как вспомогательное средство) момент ее разворота. На графике можно построить и горизонтальные линии тренда, но чаще всего применяются восходящие и нисходящие линии [8, c. 13].

 

Таблица 3.3

Показатели СОС, запасов и НИПЗ ОАО «Завод «Фиолент» в 2008-2009 гг.

Показатель	На 31.12.08 г.	На 30.06.09 г.	На 31.12.09 г.	На 30.06.10 г.	На 31.12.10 г.
СОС	27422	26426	27782	30035	30721
НИПЗ	29373	28995	31354	34172	36011
Запасы	21043	24678	26398	31267	30833

 

Рисунок 3.3. Прогноз СОС ОАО «Завод «Фиолент» на 2011 год на основании линейного тренда

Рисунок 3.4. Прогноз СОС ОАО «Завод «Фиолент» на 2011 год на основании логарифмического тренда

 

Рисунок 3.5. Прогноз СОС ОАО «Завод «Фиолент» на 2011 год на основании полиномиального (2 степень) тренда

 

Из рисунков 3.3-3.5 видно, что, величина достоверности аппроксимации R2 максимальна при построении полиномиального тренда и превышает минимально допустимое значение, которое составляет 0,8. Поэтому прогноз СОС целесообразно будет строить именно по полиномиальному тренду.

Составим прогноз СОС на конец 2011 года на основании полиномиальной функции (так как величина аппроксимации в этом случае максимальна).

Уравнение тренда выглядит следующим образом:

 

y = 304,36x2 - 805,44x + 27546                                   (3.1)

 

где у – результативный показатель (СОС);

х – фактор времени (номер периода по полугодиям). При составлении прогноза на конец 2011 года «х» будет равен 7 (5 фактических периодов + 2 прогнозных).

Таким образом, рассчитаем прогнозное значение СОС на конец 2011 года:

 

СОС на конец 2011 (прогноз) = 304,36*72 - 805,44*7 + 27546 = 36821,56 тыс грн.                                        

 

На основании данных таблицы 3.3 построим график динамики показателя НИПЗ с прогнозом на основании различных линий тренда на 2011 год.

 

Рисунок 3.6. Прогноз НИПЗ ОАО «Завод «Фиолент» на 2011 год на основании линейного тренда

Рисунок 3.7. Прогноз НИПЗ ОАО «Завод «Фиолент» на 2011 год на основании логарифмического тренда

 

Рисунок 3.8. Прогноз НИПЗ ОАО «Завод «Фиолент» на 2011 год на основании полиномиального (2 степень) тренда

 

Из рисунков 3.6-3.8 видно, что, величина достоверности аппроксимации R2 максимальна при построении полиномиального тренда и приближена к единице, что делает вероятность прогноза практически стопроцентной. Поэтому прогноз НИПЗ целесообразно будет строить именно по полиномиальному тренду.

Составим прогноз НИПЗ на конец 2011 года на основании полиномиальной функции (так как величина аппроксимации в этом случае максимальна).

Уравнение тренда выглядит следующим образом:

 

y = 349,5x2 - 251,7x + 28892                                       (3.2)

 

где у – результативный показатель (НИПЗ).

Таким образом, рассчитаем прогнозное значение НИПЗ на конец 2011 года:

 

НИПЗ на конец 2011 (прогноз) = 349,5*72 - 251,7*7 + 28892 = 44255,6 тыс грн.                                        

 

На основании данных таблицы 3.1 построим график динамики запасов с прогнозом на основании различных линий тренда на 2011 год.

Из рис. 3.7-3.9 видно, что, величина аппроксимации R2 максимальна и приб-лижена к единице при построении полиномиального тренда, поэтому прогноз запа-сов целесообразно будет строить по полиномиальному тренду.

Составим прогноз запасов на конец 2011 года на основании полиномиальной функции.

 

Рисунок 3.9. Прогноз запасов ОАО «Завод «Фиолент» на 2011 год на основании линейного тренда

Рисунок 3.10. Прогноз запасов ОАО «Завод «Фиолент» на 2011 год на основании логарифмического тренда

 

Рисунок 3.11. Прогноз запасов ОАО «Завод «Фиолент» на 2011 год на основании полиномиального (2 степень) тренда

 

Уравнение тренда выглядит следующим образом:

 

y = -356,36x2 + 4755x + 16499                                       (3.3)

где у – результативный показатель (запасы).

Таким образом, рассчитаем прогнозное значение запасов на конец 2010 года:

 

Запасы на конец 2011 (прогноз) = -356,36x2 + 4755x + 16499 = 32322,36 тыс. грн.     

 

Итак, получив прогнозные значения СОС, НИПЗ и запасов ОАО «Завод «Фиолент» на конец 2011 года, сравним их значения и сделаем окончательный вывод о прогнозе его финансовой устойчивости.

Поскольку СОС на конец 2011 (прогноз) > Запасы на конец 2011 (прогноз) (36821,56 > 32322,36), следовательно, текущая финансовая устойчивость ОАО «Завод «Фиолент» в конце 2011 года будет на уровне абсолютной.   

Теперь составим прогноз долгосрочной финансовой устойчивости.

Алгоритм прогнозирования долгосрочной финансовой устойчивости ОАО «Завод «Фиолент» выглядит следующим образом:

1. Определение характера и тесноты связи (корреляции) между показателями СОС, запасов и НИПЗ с величинами собственных и заемных средств ОАО «Завод «Фиолент»;
2. Отбор наиболее тесных связей (по критерию максимизации коэффициентов корреляции). Построение на их основании уравнений регрессии, характеризующих зависимость собственного и заемного капитала от СОС, запасов и НИПЗ.
3. На основании имеющихся прогнозных значений СОС, запасов и НИПЗ (по результатам прогноза текущей финансовой устойчивости) по уравнениям регрессии прогнозирование значений собственных и заемных средств. Расчет оптимистических и пессимистических значений.
4. На основании прогнозных значений собственных и заемных средств проведение расчета прогнозного значения коэффициента финансирования.
5. Путем сравнения прогнозного значения коэффициента финансирования с допустимым формирование выводов о прогнозируемой долгосрочной финансовой устойчивости.

Для начала определимся с тем, что такое корреляция и для чего она нужна.

Слово «корреляция» с латинского переводится как взаимосвязь, взаимозависимость. Функциональная связь состоит в том, что определенному значению одной переменной соответствует определенное значение другой переменной. Корреляционная (стохастическая связь) – это неполная вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений.

Основная задача корреляционного анализа – установление наличия связи между случайными переменными и оценка ее тесноты.

Корреляционный анализ проводится в 4 этапа:

1. Расчет линейного коэффициента корреляции (R) [28, c. 56]:

 

                                        (3.4)

 

 где средние значения х и у вычисляются по формулам:

 

                                                        (3.5)

                                                        (3.6)

 

xi, yi - фактические значения фактора и признака при наблюдении или в год ретроспективного периода;

- среднее значение фактора  и признака;

n     - число наблюдений  или число лет в ретроспективном  периоде.

2) Анализ полученного значения  коэффициента корреляции. Он проводится  на основе двух принципов:

1. R лежит в промежутке от –1 до 1, причем если R>0, то связь между переменными прямая, а если R< 0, то связь обратная;
2. На основании следующих неравенств можно определить силу связи между переменными [28, c. 58]:

• [R]<= 0,3  -  связь слабая;

• 0,3 < [R] <= 0,6  -  связь средняя;
• 0,6 < [R] <= 1  -  связь сильная.

Коэффициент корреляции вычисляется по выборочным данным и, как любой другой статистический показатель, может быть определен с некоторой погрешностью. При отсутствии корреляционной связи между признаками коэффициент корреляции в генеральной совокупности равен нулю, однако из-за случайного характера отбора данных выборочный коэффициент корреляции может быть и отличен от нуля. В связи с этим возникает необходимость проверки значимости коэффициента корреляции вычисленного на основании отбора данных. Выборочный коэффициент корреляции считается значимым, если выводы относительно наличия и характера корреляционной связи, сделанные на основании выборки, справедливы и для генеральной совокупности.

3)  Проверка коэффициента корреляции  на значимость (с помощью критерия  Стъюдента). Каждому значению коэффициента  корреляции соответствует случайная  величина t, подчиненная распределению  Стьюдента с К = n - 2 степенями свободы,

 

                                                                                           (3.7)

 

Вычисленное по этой формуле значение t сравнивают с критическим значением tk,a, которое находят по таблице распределения Стьюдента при заданных уровне значимости a и числе степеней свободы К. Если , то различие между выборочным коэффициентом корреляции и коэффициентом корреляции r, равным нулю, незначимо, а отличие от нуля r объясняется случайным характером отбора данных.

4)  Выводы и рекомендации по полученным результатам

Исходные данные для прогнозирования представлены в таблице 3.4.

Для расчета коэффициентов корреляции данных показателей воспользуемся программой EXCEL: внесем в нее значения данных показателей и воспользуемся функцией КОРРЕЛ, которая рассчитывает корреляцию по формуле 3.4.

 

Таблица 3.4

Исходные данные для прогнозирования долгосрочной финансовой устойчивости ОАО «Завод «Фиолент»

Показатель	На 31.12.08 г.	На 30.06.09 г.	На 31.12.09 г.	На 30.06.10 г.	На 31.12.10 г.
СОС	27422	26426	27782	30035	30721
НИПЗ	29373	28995	31354	34172	36011
Запасы	21043	24678	26398	31267	30833
Собственный капитал	57 900	59125	60 185	61597	63 373
Заемный капитал	9 754	10821	13 270	14933	17 613

 

Результаты представим в виде корреляционной матрицы.

 

Таблица 3.5

Корреляция между отдельными показателями деятельности ОАО «Завод «Фиолент»

№ п/п	Показатель	1	2	3	4	5
1	СОС		0,981	0,853	0,897	0,915
2	НИПЗ	0,981		0,909	0,964	0,976
3	Запасы	0,853	0,909		0,941	0,926
4	Собственный капитал	0,897	0,964	0,941		0,994
5	Заемный капитал	0,915	0,976	0,926	0,994