1.5 Анализ интегральных показателей

Для оценки вероятности банкротства могут использоваться интегральные показатели, рассчитанные по методу мультипликативного дискриминантного анализа. В зарубежной литературе и практике известно несколько многофакторных прогнозных моделей, например, пятифакторная модель Альтмана, четырехфакторная Тафлера, Тишоу и др.

Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, который проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты были сгруппированы им в шесть групп, при этом исследование показало, что наибольшую значимость для прогнозирования имел показатель, характеризовавший соотношение притока денежных средств и заемного капитала.

Наибольшую известность в этой области получила работа известного западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего с помощью аппарата множественного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis, MDA) методику расчета индекса кредитоспособности. Этот индекс позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобран пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z) имеет вид:

Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом по данным статистической выборки изучаемой им совокупности предприятий и составило 2,675. Расчетное значение индекса кредитоспособности каждого предприятия сопоставляется с критической величиной, и определяется степень возможного банкротства.

Если расчетный индекс анализируемого предприятия больше критического (Z > 2,675), то оно имеет достаточно устойчивое финансовое положение, если ниже критического (Z < 2,675), вероятность банкротства существенна. (20)

Степень вероятности банкротства на основании индекса Альтмана может быть детализирована в зависимости от его уровня (см. таблицу 2.1)

Z = 3,3 • К1, + 1,0 • К2 + 0,6 • К3 + 1,4 • К4 + 1,2 • К5 , (9)

где, показатели К1, К2, К3, К4, К5 рассчитываются по следующим алгоритмам:

К1 = Прибыль до выплаты процентов и налогов / Всего активов

К2 = Выручка от реализации / Всего активов

К3 = Собственный капитал (рыночная оценка) / Привлеченный капитал(балансовая оценка)

К4 = Нераспределенная прибыль / Всего активов

К5 = Чистый оборотный капитал (собственные оборотные средства) /

Таблица 1.2- Значения Z-показателя Е. Альтмана

Значение Z	Вероятность банкротства
менее 1,8	очень высокая
от 1,81 до 2,7	высокая
от 2,71 до 2,99	средняя
от 3,0	низкая

Значимость методики Альтмана определяется не столько приведенным в ней критериальным значением показателя Z, сколько собственно техникой оценивания. Применение критерия Z для российских компаний если и возможно, то с очень большими оговорками. Причин тому несколько. Во-первых, модель построена по данным американских компаний, вместе с тем очевидно, что любая страна имеет свою специфику организации бизнеса (об этом, кстати, свидетельствует и исследование британских ученых). Во-вторых, критерий Z построен в основном по данным 50-х годов; за истекшие годы экономическая ситуация изменилась во всем мире, поэтому совершенно не очевидно, что повторение анализа по методике Альтмана на более поздних данных оставило бы структурный состав модели без изменения. В-третьих, по сути, модель Альтмана может быть реализована лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Разработанные на Западе модели прогнозирования банкротства необходимо либо адаптировать к российским условиям, либо разрабатывать свои, адекватные этим условиям прогнозные модели. Коэффициенты и критическое значение Z целесообразно рассчитывать по отраслям и подотраслям с использованием математических методов построения оптимальных критериев.

Известны другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход:

- При использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний.

-Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний, принимает форму:

Z=C0+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+….. (10)

где: х1=прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%)

х2=текущие активы/общая сумма обязательств (13%)

х3=текущие обязательства/общая сумма активов (18%)

х4=отсутствие интервала кредитования (16%)

с0,…с4 – коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; х1 измеряет прибыльность, х2 – состояние оборотного капитала, х3 – финансовый риск и х4 – ликвидность.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

PAS-коэффициент – это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

Сильной стороной такого подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в единое представительное соотношение. Так, компания, получающая большие прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешен. Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и соответственно варьировать условия сделки. В сущности, подход основан на принципе, что целое более ценно, чем сумма его составляющих.

Дополнительной особенностью этого подхода является использование "рейтинга риска" для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на "риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия", а 5 означает "абсолютную невозможность сохранения прежнего состояния", менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков, связанных с кредитами клиента.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:

K=8.38K1+K2+0.054K3+0.063K4 (11)

где К1 – оборотный капитал/актив;

К2 – чистая прибыль/собственный капитал;

К3 – выручка от реализации/актив;

К4 – чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом

Таблица 1.3- Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R

Значение R	Вероятность банкротства, процентов
Меньше 0	Максимальная (90-100)
0-0,18	Высокая (60-80)
0,18-0,32	Средняя (35-50)
0,32-0,42	Низкая (15-20)
Больше 0,42	Минимальная (до 10)

Можно также использовать в качестве механизма предсказания банкротства цену предприятия. На скрытой стадии банкротства начинается незаметное, особенно если не наложен специальный учет, снижение данного показателя по причине неблагоприятных тенденций как внутри, так и вне предприятия.

Цена предприятия (V) определяется капитализацией прибыли по формуле:

V=P/K (12)

где P – ожидаемая прибыль до выплаты налогов, а также процентов по займам и дивидендов;

K – средневзвешенная стоимость пассивов (обязательств) фирмы (средний процент, показывающий проценты и дивиденды, которые необходимо будет выплачивать в соответствии со сложившимися на рынке условиями за заемный и акционерный капиталы).

Снижение цены предприятия означает снижение его прибыльности либо увеличение средней стоимости обязательств (требования банков, акционеров и других вкладчиков средств). Прогноз ожидаемого снижения требует анализа перспектив прибыльности и процентных ставок.

Целесообразно рассчитывать цену предприятия на ближайшую и долгосрочную перспективу. Условия будущего падения цены предприятия обычно формируются в текущий момент и могут быть в определенной степени предугаданы (хотя в экономике всегда остается место для непрогнозируемых скачков).

Кризис управления характеризует показатель Аргенти (А-счет).

Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что:

а) идет процесс, ведущий к банкротству;

б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет

в) процесс может быть разделен на три стадии;

Недостатки. Компании, скатывающиеся к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства.

Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

Симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей (скрытое при помощи "творческих" расчетов), признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо 0 – промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель – А-счет. (таблица 3)

Таблица 1. 4 – Метод А-счета для предсказания банкротства.

Недостатки	Ваш балл	Балл согласно Аргенти
Директор-автократ		8
Председатель совета директоров является также директором		4
Пассивность совета директоров		2
Продолжение таблицы 2.3
Внутренние противоречия в совете директоров (из-за различия в знаниях и навыках)		2
Слабый финансовый директор		2
Недостаток профессиональных менеджеров среднего и нижнего звена (вне совета директоров)		1
Недостатки системы учета: Отсутствие бюджетного контроля		3
Отсутствие прогноза денежных потоков		3
Отсутствие системы управленческого учета затрат		3
Вялая реакция на изменения (появление новых продуктов, технологий, рынков, методов организации труда и т.д.)		15
Максимально возможная сумма баллов		43
“Проходной балл”		10
Если сумма больше 10, недостатки в управлении могут привести к серьезным ошибкам
Ошибки
Слишком высокая доля заемного капитала		15
Недостаток оборотных средств из-за слишком быстрого роста бизнеса		15
Наличие крупного проекта (провал такого проекта подвергает фирму серьезной опасности)		15
Максимально возможная сумма баллов		45
“Проходной балл”		15
Если сумма баллов на этой стадии больше или равна 25, компания подвергается определенному риску
Продолжение таблицы 2. 3
Симптомы
Ухудшение финансовых показателей		4
Использование “творческого бухучета”		4
Нефинансовые признаки неблагополучия (ухудшение качества, падение “боевого духа” сотрудников, снижение доли рынка)		4
Окончательные симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отставки)		3
Максимально возможная сумма баллов		12
Максимально возможный А-счет		100
“Проходной балл”		25
Большинство успешных компаний		5-18
Компании, испытывающие серьезные затруднения		35-70
Если сумма баллов более 25, компания может обанкротиться в течение ближайших пяти лет. Чем больше А-счет, тем скорее это может произойти.

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие уровня их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют использовать метод диагностики вероятности банкротства — интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х гг. Сущность этой методики — классификация предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями.

1 класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

2 класс — предприятия, демонстрирующие некоторую степень

риска по задолженности, но еще не рассматривающиеся как рискованные;

3 класс — проблемные предприятия;

4 класс – предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют

потерять свои средства и проценты;

5 класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Таблица 1.5 – Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатель	Границы классов согласно критериям
1 класс	2 класс	3 класс		3 класс	5 класс
Рентабельность совокупного капитала, %	30 и выше (50 баллов)	29,9-20 (49,9-35 баллов)		19,9-10 (34,9-20 баллов)	9,9-1 (19,9-5 баллов)	Менее 1 (0 баллов)
Коэф. Текущей ликвидности	2,0 (30 аллов)	1,99-1,7 (29,9-20 баллов)		1,69-1,4 (19,9-10 баллов)	1,39-1,1 (9,9-1 баллов)	1 и ниже (0 баллов)
Коэф. Финансовой независимости	0,7 и выше (20 баллов)	0,69-0,45 (19,9-10)		0,44-0,30 (9,9-1)	0,29-0,20 (5-1 баллов)	Менее 0,2 (0 баллов)
Границы классов	100 баллов и выше	99-65 баллов		64-35 баллов	34-6 баллов	0 баллов

Таким образом, можно сделать вывод, что для диагностики вероятности банкротства в различающихся экономических условиях используются различные методики. Все методы можно условно разделить на три подгруппы:

-анализ обширной системы критериев и признаков (основные и неосновные индикаторы);

-анализ ограниченного круга показателей;

-анализ интегральных показателей.

Так как большинство методик было разработано в Америке и Западной Европе, то возможность их применения в условиях российской экономике практически отсутствует.[21]

2 Комплексный анализ финансового состояния ООО « 2 ГИС»

2.1 История компании

Компания 2ГИС является разработчиком электронных справочников, которые помогают пользователям программы с легкостью ориентироваться более чем в 200 городах России, Украины, Казахстана и Италии и быстро находить нужную информацию.

Собственные call-центры в каждом городе присутствия 2ГИС постоянно отслеживают информацию и  вносят изменения в справочник. Основные сведения о компаниях и предприятиях в справочнике размещаются бесплатно. Карты 2ГИС создаются профессиональным отделом картографического производства по лицензии Федеральной службы геодезии.

На сегодняшний день компания 2ГИС имеет 13 филиалов и работает по франчайзингу во многих крупных городах. Общее количество пользователей 2ГИС по России сейчас превышает 14 044 000 человек. 1999 г. Электронный справочник города. Выходит в свет первый справочник 2ГИС. Уникальный проект соединяет в себе два начала: Гео Информационную Систему (карту) и Городской Информационный Справочник. Формат продукта — бесплатное использование и окупаемость за счет рекламы. Соединение уникального контента, оффлайн-доступа и бесплатного скачивания становится ключевым преимуществом2ГИС.

2002 г. Развитие продукта. Популярность 2ГИС растет. Компакт-диски расходятся по 15 000 организаций Новосибирска. Особое внимание уделяется контенту. 2ГИС самостоятельно осуществляет все процессы производства: от сбора информации до разработки карт, что позволяет контролировать конечное качество продукта. Карты 2ГИС становятся визитной карточкой компании: в них обозначены не только здания и городские территории, но и мельчайшие детали, вплоть до внутриквартальных проездов, заборов, киосков, дорожек в парках, остановок и входов на станции метро. Теперь, благодаря собственному call-центру и отделу картографии, 2ГИС располагает максимально точной базой данных, которая регулярно обновляется. 

2002-2004 г. Создание сети представительств. Все больше горожан используют 2ГИС в своей повседневной жизни. Принимается решение о создании сети представительств. В сентябре 2004 начинает работу представительство компании в Омске. Далее в Томске, Барнауле, Кемерово. 

2004-2012 г. Федеральное и международное развитие 2ГИС Результат развития 2ГИС — более 70 офисов по всей стране, в том числе в Москве и  Санкт-Петербурге. Параллельно ведется работа за пределами страны — в Одессе, Ильичевске, Донецке (Украина) и Алматы (Казахстан). В 2012 году компания открывает представительство в Италии (Венеция, Падуя). На сегодняшний день, темп развития 2ГИС — 2 новых города ежемесячно. 

2006-2012 г. Новые продукты 2ГИС продолжает пополнять продуктовую корзину. Результат работы — крепкая дружба 2ГИС с мобильными устройствами (на платформах iPhone, Android, Symbian, Windows Mobile) и создание онлайн-версии maps.2gis.ru. Кроме того, в 2011 г. стартует сервис отзывов Flamp.ru, где каждый желающий может оставить мнение о компаниях и организациях города.  Появляется дополнительная информация как в справочнике, так и на карте 2ГИС. В частности, ответы на вопросы: 

-как проехать из пункта А в пункт Б на личном и общественном транспорте (в 2012 г. поиск проезда на авто появился и в мобильной версии 2ГИС);

-как объехать «пробки» и сэкономить время;

-как создавать дополнительные слои и заметки на карте.

Кроме того, на картах появляются трёхмерные модели достопримечательностей. Теперь соборы, театры, музеи и другие объекты на картах 2ГИС можно увидеть в полном объеме.

2011-2012. Курс на партнерство. 2ГИС ведет активный поиск партнеров в интернет-пространстве. Что предлагается? API 2ГИС — взаимовыгодная партнерская программа! API 2ГИС — это возможность для сторонних ресурсов бесплатно использовать справочные и картографические данные 2ГИС, а также возможность получить дополнительный доход от рекламы.  За первые месяцы работы API 2ГИС принято свыше 1000 заявок. Сегодня в партнерскую сеть 2ГИС входят крупнейшие российские web-площадки. 2011-2012. Дополнительный контент для пользователей Как выбрать шиномонтаж? Сколько стоит проживание в гостинице? Какова сумма среднего чека в кафе? 2ГИС знает ответы. Справочник предлагает дополнительные критерии выбора, которые позволят оперативно принять верное решение. Кроме того, используя 2ГИС, можно забронировать столик в ресторане, билеты в кино или записаться в салон красоты.

Директор

Заместитель директора

Главный бухгалтер Руководитель отдела услуг Отдел логистики

Обслуживающий персонал Обслуживающий персонал Обслуживающий персонал

Рисунок 2.1- Организационная структура ООО « 2ГИС»

2.2 Организационно-экономическая характеристика

Таблица 2.1- Формирование и распределение финансовых результатов ООО «2 ГИС»

Тыс. рублей

№ п/п Показатели	2012 г.	2011 г.	2010 г.
1) Выручка от реализации товаров, работ, услуг по всем отраслям	5684500	4309000	3854785
2) Себестоймость реализованных товаров работ, услуг	4869000	2335300	1998755
3) Валовая прибыль	815500	1973700	1856030
5) Управленческие расходы	611400	1659700	1172341
6) Прибыль (убыток) от продаж	204100	314000	683689
7) Прочие операционные доходы	80300	80300	40600
8) Прочие операционные расходы	9900	111900	101000
9) Прибыль (убыток) до налогообложения	274500	282400	623289
10)Налог на прибыль	54900	56480	124657
11) Чистая прибыль (нераспределённая прибыль) (убыток) отчётного периода.	219600	225920	498632

Рентабельность собственного капитала главный показатель для стратегических инвесторов Он позволяет определить эффективность использования капитала, инвестированного собственниками предприятия. Собственники получают рентабельность от своих инвестиций в виде вкладов в уставный капитал. Они жертвуют теми средствами, которые формируют собственный капитал организации и получают взамен права на соответствующую долю прибыли.

С позиции собственников рентабельность наилучшим образом отображается в виде рентабельности на собственный капитал и является наиболее важным для компании.

Так как характеризует прибыль, которую собственник получит с рубля вложенных в предприятие средств.

Рентабельность оборотных активов– демонстрирует возможности предприятия в обеспечении достаточного объема прибыли по отношению к используемым оборотным средствам компании. Чем выше значение этого коэффициента, тем более эффективно используются оборотные средства.

Таблица 2.2 Таблица 1 – Динамика основных технико-экономических показателей ООО «2 ГИС». за 2011-2012 гг.

Наименование показателя	2010	2011	2012	Отклонение (+,-)	Темп прироста,%	Отклонение (+,-)	Темп прироста,%
				2011\2012	2011\2012	2010\2011	2010\2011
выручка от продаж	3854785	43 09000	56 84500	13 75500	31,92	454215	11,78
себестоимость руб.	1998755	23 35300	48 69000	25 33700	208,5	336545	16,84
прибыль от продаж	683689	3 14000	2 04100	-1 09900	-35,00	-369689	45,9
чистая прибыль	498632	225920	219600	-6320	-97,2	-272712	45,3
рентабельность собственного капитала	2,33	1,23	1,13	-0,1	8,2	-1,1	47,2
Рентабельность оборотных активов	0,78	0,51	0,36	-0,15	29,4	-0,27	34,6

В рублях

Вывод: Данная таблица показывает нам, что выручка от продаж с 2010 г. по 2012 г. растёт, параллельно с ней растёт себестоимость, это оказало отрицательное влияние на чистую прибыль, которая с каждым годом уменьшается.

И наблюдается падение прибыли от продаж. Так же данная таблица показала, что рентабельность собственного капитала, оборотных активов падает не смотря на повышение выручки.

5684500-4309000=1375500; 5684500\4309000=31,92;

4869000-23 35300=25 33700 4869000\2335300=208,5

2 04100-3 14000=-1 09900 204100\314000=-35,00

219600-225920=-6320 219600\225920=-97,2

1,13-1,23=-0,1 1,13\1,23=8,2

0,36-0,51=-0,15 0,36\0,51=29,4

430900-3854785=454215 430900\3854785=11,78

2335300-1998755=336545 2335300\1998755=16,84

314000-683689=-369689 314000\683689=45,9

225930-498632=-272712 225920\498632=45,3

1,23-2,33=-1,1 1,23\2,33=47,2

0,51-0,78=-0,21 0,51\0,78=34,6

Таблица 2.3- Сравнительный анализ

В рублях

Наименование показателя	Абсолютные величины, руб.
актив внеоборотные активы	2010 г.	2011 г.	2012 г.	Изменение на 2010-2011 г.	Изменение 2011-2012 г.
нематериальные активы руб.	135628	121378	131711	-14250	10333
основные средства руб.	390632	267113	395165	-123519	128052
финансовые вложения руб.	371653	331158	252197	-40495	-78961
отложенные налоговые активы руб.	257931	267051	66751	9120	-200300
прочие внеоборотные активы руб.	203751	210863	97068	7112	-113795
итого по разделу руб.	1359595	1197563	942892	-162032	-254671
оборотные активы запасы руб.	311651	350786	511872	39135	161086
налог на добавленную стоимость по приоретенным ценностям руб.	272555	248134	231155	-24421	-16979
дебиторская задолженность руб.	299672	380911	700000	81239	319089
финансовые вложения руб.	452370	297784	682985	-154586	385201
прочие оборотные активы руб.	165205	628000	231872	462795	-396128
итого по разделу руб.	1736597	2353736	2578311	617139	224575
Баланс руб.	3096192	3551299	3521203	455107	-30096
пассив капитал и резервы уставной капитал руб.	400000	400000	400000	0	0
резервный капитал руб.	60000	60000	60000	0	0
нераспределенная прибыль руб.	582786	972111	831528	389325	-140583
итого по разделу руб.	682786	1072111	931528	389325	-140583
кредиторская задолженность руб.	116079	550247	496676	434168	-53571
итого по разделу руб.	1011620	1493399	1627537	481779	134138
Баланс руб.	3096192	3551299	3521203	45517	-30096

Вывод: Сравнительный анализ показал снижение ряда показателей. Таких как нематериальные активы в период с 2010 по 2011 года на 14250.И их увеличение с 2011 по 2012 года на 10333.Следовательно часть потерянных нематериальных активов в 2010-2011 г. удалось восстановить в 2012 году. По оборотным активам наблюдается положительная тенденция на протяжении двух лет. Запасы и резервный капитал не изменился. Так же видно, что в 2011-2012 г. уменьшилась кредиторская задолженность на 5357 р. Но в период с 2010-2011г. увеличилась на 434168 р.