Финансово-экономическая характеристика сельскохозяйственных предприятий Томской области, 2002 г.

№ п/п	Показатели	Нормативное значение	Группы							Итого
			1	2		3		4	5
1.	Число хозяйств в группе		3	12		43		35	79	173
2.	Доля к общему числу хозяйств, %		1,7	6,9		24,9		20,8	45,7	100
3.	Прибыль (убыток), тыс. руб.		9030	12545		1085		–33068	–191711	–202115
4.	В среднем на одно хозяйство		3010	1045		25,3		–945	–79,0	–
5.	Рентабельность (убыточность), %		35,5	10,2		0,47		–11,4	–34,1	–17,1
	Коэффициент:
1.	Обеспеченности собственными оборотными средствами	К≤ 0,5	0,62		0,68	0,060		–2,43	-5,78	–
2.	Финансовой независимости (автономии)	К ≤ 0,6	0,78		0,84	0,77		0,61	-0,40	–
3.	Текущей ликвидности	К ≤ 2,0	2,58		4,17	2,81		0,98	0,33	–
4.	Соотношения дебиторской и кредиторской задолженности		0,78		0,64	0,21		0,31	0,12	–
5.	Обеспеченности запасов собственными источниками	К ≤ 1,0	1,0		1,03	0,59		–2,96	–10,7	–
6.	Рентабельности капитала (активов)		0,43		0,13	-0,05		–0,18	–0,41	–
7.	Рентабельности продаж		0,25		–0,02	-0,20		–0,42	–0,45	–
8.	Рентабельности текущих затрат		0,34		–0,04	-0,12		–0,26	–0,26	–
	Оценка в баллах
	Максимальная		100		84,4		61,0	35,3	13,5	–
	Минимальная		84,5		61,1		35,4	13,6	–	–

Ученными научно-исследовательского института экономики и организации агропромышленного комплекса Центрально-Черноземного района РФ (Хицков И., Попов Д., Диагностика в антикризисном управлении сельхозорганизациями./ АПК: экономика, управление, 2006. №1. С. 126.) разработана Z-модель, позволяющая с различных сторон изучить финансовое состояние сельскохозяйственных организаций и оценить вероятность наступления или степень развития системного финансово-платежного кризиса. Для построения модели использован метод пошагового дискриминантного анализа. Реализация вычислительных процедур производилась в приложении Statistica 6.O. В качестве объектов выборки использован массив данных об имущественном состоянии и результатах финансово-хозяйственной деятельности 56 сельскохозяйственных предприятий Новоусманского и Семилукского районов Воронежской области за период с 2002 по 2004 г.

В ходе исследований и обработки информации был определен группирующий фактор и выделены два класса предприятий:

• класс хозяйств с предельным уровнем развития системного финансово-платежного кризиса, характеризующийся прекращением финансово-хозяйственной деятельности, непредставлением бухгалтерской и налоговой отчетности в контролирующие органы, возбуждением дела о банкротстве в арбитражном суде;

• сельхозорганизации, избежавшие критического развития, перечисленные признаки не проявляются

На следующем этапе отобраны показатели, характеризующие степень развития системного финансово-платежного кризиса, и выполнен их дискриминантный анализ. В качестве показателей использованы различные финансовые коэффициенты, разбитые на четыре группы показателей: платежеспособности (ликвидности); финансовой устойчивости; рентабельности (прибыльности); деловой активности (оборачиваемости).

Варианты расчета показателей и порядок интерпретации их значений основаны рекомендуемыми утвержденными правовыми актами, в частности «Правилами проведения арбитражным управляющим финансового анализа» и различными учебными и методическими пособиями.

Статистический анализ 52-х значений финансовых коэффициентов установил значимость для классификации только 4 из них: коэффициентов автономии, обеспеченности собственными средствами оборотных активов, оборачиваемости собственного капитала, нормы чистой прибыли.

Конечный вид дискриминирующей функции выглядит следующим образом:

Z = 1,29378Х₁ – 0,06643Х₂ – 0,04551Х₃ – 0,00588Х₄,

где Х₁ – коэффициент автономии; Х₂ – коэффициент обеспеченнос­ти собственными средствами об­оротных активов; Х₃, – коэффици­ент оборачиваемости собственного капитала; Х₄ – норма чистой прибыли.

Коэффициент детерминации, выражающий долю вариации зависимой переменной, составил 84%.

Порядок интерпретации интегрированного показателя Z следующий: если Z-счет оказывается отрицательным, вероятность наступления системного финансово-платежного кризиса невелика, и наоборот.

Пороговые нормативы для практического расчета вероятности показателя Z распределены следующим образом:

• Z < 0,87 – вероятность наступления системного финансово-платежного кризиса незначитель­ная (меньше 30%);

• 0,87 < Z < 1,38 – вероятность наступления системного финансово-платежного кризиса средняя;

• Z > 1,38 – вероятность наступления системного финансово-платежного кризиса высокая (более 70%).

Применение полученной модели на практике позволяет формировать прогнозы наступления системного финансово-платежного кризиса в границах одного – двух лет.

Таким образом, наши исследования показывают, что официальные методики анализа финансового состояния организаций обладают серьезным недостатком – в основе заключений закладываются данные только бухгалтерской отчетности, при этом не учитывается этап жизненного цикла организации, не прогнозируется будущее состояние. Для финансового менеджмента важно проведение системного анализа, включающего кроме оценки финансового состояния организации, учет процессов внешней среды бизнеса, роль человеческого фактора. Комплексные методы анализа бесспорно более трудоемки, но они позволяют не только повысить достоверность получаемых результатов, но и глубоко исследовать скрытые причины и следствия изучаемых явлений, а следовательно, повысить эффективность антикризисного управления коммерческими организациями.