Модель сайфуллина кадыкова: Оценка финансового состояния предприятия: формула расчета

Содержание

Оценка финансового состояния предприятия: формула расчета

Рассмотрим оценку финансового состояния предприятия с помощью различных моделей, как отечественных, так и западных. В большей степени приведем модели для российской экономики. Будем рассматривать рейтинговые модели оценки финансового состояния предприятия. Представим все это в виде таблицы с выводами

Что такое рейтинговая модель оценки?

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Ключевое отличие рейтинговой модели оценки финансового состояния предприятия от других интегральных моделей заключается в том, что весовые коэффициенты в модели получаются экспертным путем либо с помощью нормирования значения коэффициента. К примеру, для сравнения в интегральных моделях оценки весовые коэффициенты получаются с помощью математического инструментария (множественного дискриминантного анализа, логистической регрессии).

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Оценка финансового состояния предприятия по модели Селезневой – Ионовой

Начнем с первой рейтинговой модели оценки финансового состояния предприятия  Н.Н. Селезневой и А.Ф. Ионовой.

Формула расчета модели

R = 25*N1 + 25*N2 + 20*N3 + 20*N4 + 10*N5

Коэффициент

Формула расчета Расчет по РСБУ
К1 К1 = Выручка / Средняя величина запасов

стр.2110 / [(стр.1210нп.+стр.1210кп.)*0,5]

К2

К2= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
К3 К3 = Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства)

стр.1300 / (стр.1400+стр.1500)

К4

К4 = Чистая прибыль / Активы стр.2400 / стр.1600
К5 К5 =Чистая прибыль / Выручка

стр.2400 / стр.2110

 Примечание:

К1 – коэффициент оборачиваемости запасов (н.п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),

K2 – коэффициент текущей ликвидности,

К3 – коэффициент структуры капитала,

К4 – коэффициент рентабельности активов (ROA),

К5 – коэффициент эффективности или рентабельность продаж (ROS).

Модель походит на другую рейтинговую модель оценки финансового состояния предприятия: модель Сайфуллина и Кадыкова. Ее мы рассмотрим следующей. Для того, чтобы рассчитать значения N1-N5 для вычисления рейтингового числа R — необходимо значение коэффициента разделить на его норматив. Нормативные значения для каждого коэффициента приведены в таблице ниже.

Коэффициент

Название Норматив
К1 Коэффициент оборачиваемости запасов

3

К2

Коэффициент текущей ликвидности 2
К3 Коэффициент отношения собственных и заемных средств

1

К4

Рентабельность активов по прибыли 0.3
К5 Коэффициент рентабельности выручки по прибыли от продаж (эффективность управления предприятием)

0.2

 

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Если R>100, то можно сделать вывод, что предприятие финансово устойчиво. При обратной ситуации необходимо произвести более детальное исследование финансов предприятия для определения узких мест.

Оценка финансового состояния предприятия по модели Сайфуллина-Кадыкова

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Следующая рейтинговая модель оценки финансового состояния предприятия – модель Р.С. Сайфуллина, и Г.Г. Кадыкова.

Формула расчета модели

R = 2*K1 + 0.1*K2 + 0.08*K3 + 0.45*K4 + K5

Коэффициент

Формула расчета Расчет по РСБУ
К1 К1 = (Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Оборотные активы

(стр.1300-стр.1100) / стр.1200

К2

К2= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
К3 К3 = Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активов
обязательства)

стр.2110 / [(стр.1600н.п.+стр.1600кп.)*0.5]

 

К4

К4 = Чистая прибыль / Выручка стр.2400 / стр.2110
К5 К5 = Чистая прибыль / Собственный капитал

стр.2400 / стр.1300

 

Примечание:

К1 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами,

К2 – коэффициент текущей ликвидности,

К3 – коэффициент оборачиваемости активов запасов (н.п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),

К4 – рентабельность продаж (ROS)

К5 – рентабельность собственного капитала (ROE).

Модель оценки, по словам разработчиков, может применяться для экспресс-оценки предприятий различных сфер деятельности и отраслей, а также различного масштаба.

По используемым финансовым коэффициентам модель близка к рейтинговой модели Постюшкова А.В. Отличается только коэффициент К3. А также большинство коэффициентов используются в модели Селезневой-Ионовой.  Модель Постюшкова мы рассмотрим следующей по списку.

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Если значение рейтингового показателя R<1, то финансовое состояние предприятия низкое, если R>1, то финансовое состояние предприятия можно оценить как высокое.

Оценка финансового состояния предприятия по модели Постюшкова

Оценка финансового состояния предприятия по модели А.В. Постюшкова производится по двум моделям: четырех- и пятифакторной.

Формула расчета четырехфакторной модели

R = 0.125*K1 + 2.5*K2 + 0.4*K3 + 1.25*K

4

Формула расчета пятифакторной модели

R = 0.1*K1 + 2*K2 + 0.08*K3 + 1*K4 + 0.45*К5

Коэффициент

Формула расчета Расчет по РСБУ
К1 К1= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства

стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)

К2

К2 = (Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Оборотные активы (стр.1300-стр.1100) / стр.1200
К3 К3 = Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активов
обязательства)

стр.2110 / [(стр.1600н.п.+стр.1600кп.)*0.5]

 

К4

К4 = Чистая прибыль / Собственный капитал стр.2400 / стр.1300 
К5 К5 = Чистая прибыль / Выручка

стр.2400 / стр.2110

 Примечание:

Оценка финансового состояния по модели Постюшкова имеет горизонт прогнозирования наступления банкротства 6 месяцев. Ее можно использовать для предприятий любой отрасли, а также масштаба деятельности. Модель по финансовым коэффициентам близка к модели Сайфуллина-Кадыкова.

К1 – коэффициент текущей ликвидности,

К2 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами,

К3– коэффициент оборачиваемости собственного капитала (н.п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),

К4 – коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE),

К5 ­– рентабельность продаж (ROS).

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Если R<1, то финансовое состояние предприятия низкое и есть высокий риск банкротства через 6 месяцев. Если R>1 то финансовое состояние устойчивое. Для пятифакторной модели точно такие же интервалы оценки по рейтинговому числу.

Оценка финансового состояния предприятия по модели Зайцевой

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Еще одна рейтинговая модель для экспресс-диагностики предприятия была предложена профессором О.П. Зайцевой (г. Новосибирск, Сибирский университет потребительской коммерции, кафедра аудита).

Формула расчета модели

Кфакт = 0,25*К1 + 0,1*К2 + 0,2*К3 + 0,25*К4 + 0,1*К5 + 0,1*К6

Коэффициент

Формула расчета Расчет по РСБУ Норматив
К1 К1 = Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал стр. 2300 / стр. 1300

К1 = 0

К2

К2= Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность стр. 1520 / стр. 1230 К2 = 1
К3 К3 = Краткосрочные обязательства / Наиболее ликвидные активы (стр.1520+стр1510)/ стр. 1250

К3 = 7

К4

К4 = Прибыль до налогообложения / Выручка стр. 2300 / стр. 2110 К4 = 0
К5 К5 =Заемный капитал / Собственный капитал (стр.1400+стр.1500)/стр.1300 

К5 = 0,7

К6 К6 = Активы / Выручка стр. 1600 / стр. 2110 К66 прошлого года

Примечание:

Коэффициент К1 иногда называют коэффициентом убыточности предприятия. А коэффициент К3 является обратно противоположным коэффициенту абсолютной ликвидности. Финансовый коэффициент К4 в литературе называется коэффициентом финансового рычага или ливериджа, а также коэффициентом капитализации.

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Для определения вероятности банкротства предприятия необходимо произвести сравнение фактическое значение интегрального показателя с нормативным. Кфакт сравнивается с Кнорматив. Нормативное значение Кнорматив рассчитывается по следующей формуле:

Кнорматив = 0.25 * 0 + 0.1 * 1 + 0.2 * 7 + 0.25 * 0 + 0.1 * 0.7 + 0.1 * К6прошлого года

Если все сократить, то получается:

Кнорматив =1.57 + 0,1 * К6прошлого года

Если Кфакт> Кнорматив, то высока вероятность банкротства предприятия. Если наоборот, то риск банкротства незначительный.

Оценка финансового состояния предприятия по модели Кондракова

Продолжим рассматривать рейтинговые модели оценки финансового состояния предприятия. Русский экономист Н.В. Кодраков в своих работах предлагает рассчитывать рейтинговую оценку по следующее формуле:

Коэффициент

Формула расчета Расчет по РСБУ
Xтл К2= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства

стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)

Xсос

К2 = (Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы

(стр.1300-стр.1100) / стр.1200

Примечание:

Хс/тл – стандартизированный коэффициент текущей ликвидности;

Хс/сос – стандартизированный коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными источниками.

Формула для определения стандартизированного коэффициента текущей ликвидности и стандартизированного коэффициента обеспеченности оборотных активов собственными источниками следующая:

Хс/тл = Хтлпо балансу /2

Хс/сос = Хсос по балансу / 0.1

Шестифакторная рейтинговая модель оценки финансового состояния предприятия

Помимо описанной выше формулы в своих научных трудах Кондаков предлагает другую формулу для рейтинговой оценки, с помощью 6 финансовых коэффициентов.

  1. Коэффициент автономии.
  2. Коэффициент маневренности собственного капитала.
  3. Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными источниками.
  4. Коэффициент устойчивости экономического роста (чистая прибыль / собственный капитал).
  5. Коэффициент чистой выручки
  6. Коэффициент соотношения производственных активов

 Формула расчета модели

Оценка финансового состояния предприятия по модели Дронова-Резника-Буниной Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Еще одна интересная рейтинговая модель была разработана Дроновым-Резником-Буниной. Рейтинговая оценка строится на финансовых коэффициентах из трех групп:  финансовая устойчивость, ликвидность, финансовая деятельность.

Группа показателей финансовой устойчивости

Коэффициент автономии – К1,
Коэффициент соотношения заемных и собственных средств – К2,
Коэффициент обеспеченности запасами и затратами из собственных источников – К3,
Коэффициент реальной стоимости имущества производственного назначения – К4,
Коэффициент структуры капитала – К5,
Коэффициент финансовой зависимости – К6,

Группа показателей ликвидности

Коэффициент текущей ликвидности – К7,
Коэффициент фактической платежеспособности предприятия – К8,
Коэффициент абсолютной ликвидности – К9,

Группа показателей финансовой деятельности

Коэффициент рентабельности продаж – К10,
Коэффициент рентабельности основных средств и прочих внеоборотных активов – К11,
Коэффициент оборачиваемости материальных оборотных средств – К12,
Коэффициент фондоотдачи основных средств и прочих внеоборотых активов – К13.
Формула расчета модели

R = 0.45*(0.25*K1+0.15*K2+0.1*K3+0.2*K4+0.15*K5+0.15*K6) + 0.35*(0.1*K7+0.3*K8+0.6*K9) + 0.2*(0.4*K10+0.2*K11+0.2*K12+0.2*K13)

Из интересных особенностей модели можно выделить весовые значения у групп финансовых коэффициентов. Так наибольший вес имеют показатели из группы финансовой устойчивости (0.45).

Оценка финансового состояния предприятия по модели Де Паляна

Рассмотрим зарубежную модель, в которой весовые значения подбирались экспертно. Будем говорить о модели французского ученого Ж. Де Паляна (Depalyan J.). Иногда в литературе эта модель имеет название метод credit-men.

Формула расчета модели

R = 25*K1 + 25*K2 + 10*K3 + 20*K4 + 20*K5

Коэффициент

Формула расчета Расчет по РСБУ
К1 К1= (Денежные средства + Краткосрочные обязательства + Краткосрочная дебиторская задолженность) / Краткосрочные обязательства

(стр.1240+стр.1250) / (стр.1510+ стр.1520стр.1540+стр.1550)

 

К2

К2 = Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства) стр.1300 / (стр.1400+стр.1500)
К3 К3 = Собственный капитал / Внеоборотные активы  

стр.1300 / стр.1100

 

К4

К4 = Выручка / Средняя величина запасов стр.2110 / [(стр.1210нп.+стр.1210кп.)*0,5]
К5 К5 = Выручка от продаж / Средняя сумма дебиторской задолженности 

стр.2110 / [(стр.1230нп.+стр.1230кп.)*0,5]

 

Примечание:

Расшифровка названий коэффициентов, используемых в модели, представлена ниже.

К1 – коэффициент быстрой ликвидности (Quick Ratio),

К2 – коэффициент кредитоспособности (Debt Ratio),

К3 – коэффициент иммобилизации собственного капитала,

К4 – коэффициент оборачиваемости запасов,

К5 – коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности.

Наибольшие веса имеют первые два коэффициента К1 и К2. Именно они определяют в большей степени рейтинговый показатель.

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Если R>100 – финансовая ситуация предприятия не вызывает опасений.
Если R<100 – финансовая ситуация является критической и предприятие в будущем возможно станет банкротом.

Резюме

Давайте подведем итоги разбора рейтинговых моделей оценки финансового состояния предприятия. В статье делался упор на отечественные модели. Связано это с тем, что веса при финансовых коэффициентов получаются экспертным путем (это является одной из отличительных особенностей рейтинговых моделей.) либо с помощью нормирования, и они будут отличаться для стран с различной экономикой. Также для улучшения диагностики финансов предприятия можно помимо точечной прогнозной оценки исследовать динамику изменения данной оценки в времени. Это позволит определить тренд изменения финансового состояния предприятия.

Спасибо за внимание! Удачи!
Автор: Жданов Василий Юрьевич, к.э.н.

R – модель Сайфуллина-Кадыкова — Мегаобучалка



Модель Сайфуллина-Кадыкова:

R = 2*К1 +0,1*К2 +0,08*К3 +0,45*К4+К5

где формулы для расчета коэффициентов:

, (2.11)

, (2.12)

, (2.13)

, (2.14)

. (2.15)

На основании Приложения Б формулы для расчета коэффициентов примут вид:

, (2.16)

, (2.17)

, (2.18)

, (2.19)

. (2.20)

Рассчитаем коэффициенты модели на конец 2010 года для каждого из предприятий (Таблица 2.3).

Таблица 2.3 – Коэффициенты модели Давыдовой-Беликова

Предприятие Значение коэффициентов модели Давыдовой-Беликова, у.е
К1 К2 К3 К4 К5
Башнефтегеофизика 7,3955 2,2259 0,9195 0,9943 0,6918
Лукоил 8,7072 1,9134 0,9290 0,1099 1,3585
Сургутнефтегаз 0,8807 7,7969 0,8784 0,2528 0,1019
НК Роснефть 0,3459 2,1778 1,2492 0,2367 0,1511
Альянс 0,3488 2,7773 1,4656 0,0230 0,1535
НефтеГаз-Сервис 0,3272 1,9098 1,4063 0,1484 0,1483
СЛАВНЕФТЬ-МЕГИОННЕФТЕГАЗ 0,3278 2,7865 0,4258 0,0401 0,0092
НК «Магнезия» 0,3442 0,3692 0,4563 -0,3296 0,1507
Ненецкая нефтяная компания 0,3312 7,9300 0,4538 -0,8046 0,0951
Татнефть 0,9622 5,4615 0,5530 0,6054 0,2095
Нижнекамскнефтехим 0,8133 1,3152 0,6549 0,1382 0,2115
Востокгазпром 1,0036 0,4906 0,6569 0,1394 0,2374
Томскгазпром 0,6128 2,2070 1,5666 0,3118 0,0241
Транснефть 1,8014 2,0993 1,3224 0,0251 0,3465
СекКавНИПИгаз 1,6524 2,0622 1,3519 0,1657 0,0273
ТомскНИПИнефть 0,3176 1,3067 0,9362 0,0335 0,1032
ТНК-ВК 0,3172 2,2292 1,0016 0,0223 0,0761
Томская нефтегазовая компания 0,2673 0,4914 0,9944 -0,0189 0,0653
РуссНефть 0,6590 1,2137 0,8156 0,1226 0,0272
НОВАТЭК 0,8620 2,0458 0,7904 0,3452 0,0296
СИБУР Холдинг 0,1285 4,1148 0,8533 0,4131 0,0239
НГК Славнефть 2,5329 2,6446 0,1184 0,1623 0,8314
СЕВМОРНЕФТЕГЕОФИЗИКА 1,6015 10,3503 0,1016 0,3924 0,3291
Пермнефтегеофизика 1,1165 2,2561 0,1020 0,2144 0,1247
ГАЗПРОМ 0,1725 3,7121 0,0328 0,2856 0,7850
ЯТЭК 0,3590 2,8417 0,0908 0,3195 0,3135
СПМ-НЕФТЕГАЗ 0,4106 3,0956 1,0247 0,3066 0,1324
АКРОН 0,7319 1,6254 0,4088 0,2833 0,8597
ГАЗПРОМНЕФТЬ 1,0112 3,4877 0,6171 0,1425 0,1331
«Газпром добыча Ямбург» 0,9961 0,7524 0,6897 0,0782 0,1677

Используя коэффициенты таблицы 2.3, рассчитаем показатель R по каждому предприятию и отнесем каждое предприятие к той или иной группе по степени вероятности банкротства (Таблица 2.4).



Таблица 2.4. R-показатель Давыдовой-Беликова

Предприятие R-показатель Давыдовой-Беликова, у.е. Степень вероятности банкротства
Башнефтегеофизика 16,2264 низкая (менее 50 процентов)
Лукоил 19,0880 низкая (менее 50 процентов)
Сургутнефтегаз 2,8270 низкая (менее 50 процентов)
НК Роснефть 1,2671 низкая (менее 50 процентов)
Альянс 1,2563 низкая (менее 50 процентов)
НефтеГаз-Сервис 1,1730 низкая (менее 50 процентов)
СЛАВНЕФТЬ-МЕГИОННЕФТЕГАЗ 0,9956 высокая (более 50 процентов)
НК «Магнезия» 0,7643 высокая (более 50 процентов)
Ненецкая нефтяная компания 1,2248 низкая (менее 50 процентов)
Татнефть 2,9967 низкая (менее 50 процентов)
Нижнекамскнефтехим 2,0843 низкая (менее 50 процентов)
Востокгазпром 2,4090 низкая (менее 50 процентов)
Томскгазпром 1,7361 низкая (менее 50 процентов)
Транснефть 4,2764 низкая (менее 50 процентов)
СекКавНИПИгаз 3,7211 низкая (менее 50 процентов)
ТомскНИПИнефть 0,9590 высокая (более 50 процентов)
ТНК-ВК 1,0237 низкая (менее 50 процентов)
Томская нефтегазовая компания 0,7200 высокая (более 50 процентов)
РуссНефть 1,5871 низкая (менее 50 процентов)
НОВАТЭК 2,1767 низкая (менее 50 процентов)
СИБУР Холдинг 0,9465 высокая (более 50 процентов)
НГК Славнефть 6,2440 низкая (менее 50 процентов)
СЕВМОРНЕФТЕГЕОФИЗИКА 4,7519 низкая (менее 50 процентов)
Пермнефтегеофизика 2,6881 низкая (менее 50 процентов)
ГАЗПРОМ 1,6324 низкая (менее 50 процентов)
ЯТЭК 1,4667 низкая (менее 50 процентов)
СПМ-НЕФТЕГАЗ 1,4832 низкая (менее 50 процентов)
АКРОН 2,6463 низкая (менее 50 процентов)
ГАЗПРОМНЕФТЬ 2,6179 низкая (менее 50 процентов)
«Газпром добыча Ямбург» 2,3254 низкая (менее 50 процентов)

По итогам оценки финансовой устойчивости предприятий можно сделать вывод о том, что модель Сайфуллина-Кадыкаова достаточно точно показывает истинное положение дел на предприятиях. [2].

По результатам R-показателя 17 процентов предприятий лишь имеют вероятность банкротства более 50%, у остальных предприятий все пять коэффициентов имеют значение их нормативного уровня, а финансовое состояние компании оценивается как удовлетворительное. Тогда как в реальности у 100 процентов всех предприятий должна быть минимальная или низкая вероятность банкротства, о чем свидетельствует бухгалтерская отчетность на конец 2012 года.

Рисунок 2.2. Результат применения модели Сайфулина-Кадыкова

Расчеты вероятности банкротства по критерию Сайфулина-Кадыкова показали высокую работоспособность в современных экономических условиях. Однако она не лишена недостатков, здесь имеет место для некоторых предприятий различие между показателями R, степенью вероятности банкротства и реальным положением дел на предприятиях. Это можно объяснить тем, что модель, и ее коэффициенты, были рассчитаны в конце 90-х годов, когда в России были иные экономические условия, иные стратегии развития предприятий, немного другой налоговый климат.

Итак, мы провели оценку финансовой устойчивости предприятий нефтегазовой промышленности статистическими методами (пятифакторной моделью Альтмана и моделью Сайфуллина-Кадыкова), рассчитали для каждой организации вероятность банкротства и сравнили результаты оценок с информацией, свидетельствующей о действительном положении дел на предприятиях.

Таким образом, мы пришли к следующему выводу: модель Альтмана достаточно пессимистична, а модель Сайфуллина-Кадыкова, хоть и позволяет оценить текущее финансовое состояние предприятия, однако не даёт возможности точно оценить вероятность наступления кризисной ситуации.


Рекомендуемые страницы:

Читайте также:


©2015-2020 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (2874)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку…

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы


Читать книгу «33 модели финансового анализа» онлайн полностью📖 — Василия Жданова — MyBook.

© Василий Жданов, 2020

ISBN 978-5-0051-2510-1

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Классификация методов диагностики риска банкротства предприятий

Все методы диагностики риска банкротства предприятий разделить на два больших класса по признаку методического подхода, лежащего в их основе: количественные и качественные. Количественные (интегральные) методы можно характеризовать средней сложностью расчетов, множественностью финансовых коэффициентов для диагностики риска банкротства, вычисление интегрального показателя риска банкротства использование аппарата математической статистики. Качественные методы оперируют знаниями экспертов, а также используют в своем анализе различные коэффициенты. Авторская классификация методов и методик диагностики риска банкротства представлена на рисунке 1.

Количественные методы оценки риска банкротства

Количественные методы предполагают расчет единого интегрального показателя риска банкротства предприятия. Их можно условно разделить на две большие группы классических статистических методов и альтернативных методов. Ключевая разница между этими методами заключается в использовании различных по сложности математических аппаратов: если для классических методов, как правило, используются методы математической статистики, то в альтернативных методах используются намного более сложные методы искусственного интеллекта. По исследованиям, проведенными учеными Азизом и Дэаром, для построения моделей диагностики риска банкротства в 64% случаев используются статистические методы, в 25% искусственный интеллект, в 11% другие методы [1].

Рис. 1. Классификация методов диагностики вероятности банкротства (по признаку методического подхода, лежащего в их основе) [2, 3].

В статистических моделях можно условно выделить два больших направления построения моделей диагностики риска банкротства предприятий модели, построенные на основе множественного дискриминантного анализа (MDA-модели) и модели, построенные на основе логистической регрессии (logit-модели).

Из статистических моделей наиболее популярными являются модели, построенные с помощью множественного дискриминантного анализа (MDA-модели). Основная цель множественного дискриминантного анализа заключается в том, чтобы на основе измерения различных показателей объекта классифицировать его, т.е. отнести к одному из нескольких классов. Популярные западные MDA-модели прогнозирования риска банкротства были разработаны Альтманом [4], Таффлером [5], Спрингейтом [6].

Среди отечественных MDA-моделей можно выделить: Модель Сайфуллина и Кадыкова [7], Модель Беликова-Давыдовой (Иркутская Государственная экономическая академия) [8], Модель Мизиковского [9], Модель Челышева [10].

В настоящее время на западе наблюдается спад использования MDA-моделей для оценки риска банкротства предприятий, все большее предпочтение отдается logit-моделям и моделям на основе искусственного интеллекта, которые позволяют учесть различные скрытые закономерности. В таблице 1 представлена частота использования инструментария множественного дискриминантного анализа для построения моделей диагностики риска банкротства предприятий, как видно из таблицы в настоящее время только 29% от всех исследований используют инструментарий множественного дискриминантного анализа для построения моделей банкротства.

Таблица 1

Частота применения множественного дискриминантного анализа в моделировании банкротства компании


Источник: [17]

Среди авторов использующих logit-моделей для оценки риска банкротства можно выделить Ольсона [11], Бегли, Минга, Уаттса [12], Альтмана, Сабато [13], Грузчинского [14], ДжуХа, Техонга [15], Лин, Пьесса [16] и др.

Преимуществами современных logit-моделей является:

– Возможность определить вероятность риска банкротства предприятия,

– Достаточно высокая точность результатов,

– Позволяют учесть отраслевую специфику деятельности предприятий,

– Простота интерпретации результатов.

Среди недостатков logit-моделей можно выделить:

– Не адаптированы к российской экономике,

– Не учитывается финансовая устойчивость предприятия,

– Не учитывается процесс кризиса на предприятии.

Рейтинговые (балльные) модели являются эффективным средством финансового мониторинга деятельности предприятий с точки зрения вероятности риска банкротства. Отличительная особенность рейтинговых моделей заключается в том, что показатели при финансовых коэффициентах получаются либо с помощью математических операций, либо задаются экспертно. Рейтинговая модель является адекватным отражением риска банкротства предприятия [18].

Следует заметить, что в настоящее время применяются рейтинговые системы оценки финансового состояния предприятия двух видов. Первый вид предполагает классификацию предприятий на несколько групп, границы которых заранее установлены аналитиками и экспертами. Для применения этой методики достаточно бухгалтерской отчетности от одного предприятия. К данному типу можно отнести методики Донцовой, Никифоровой, Литвина, Графова [19], методику Сбербанка для оценки кредитоспособности заемщика [20] и другие [21, 22]. Из зарубежных методов на практике широко применяется метод Аргенти (А-счет) [23].

Второй тип методик определения рейтинга предприятия базируется на сравнении финансовых коэффициентов с эталонным предприятием. Роль эталона выполняет фирма, у которой имеются наилучшие результаты из всей выборки исследуемых предприятий. Сюда можно отнести методики Кукуниной И. Г. [24], Шеремета А. Д. [25].

Среди альтернативных методов, построения моделей можно выделить следующие: нейросетевые методы, нечеткую логику, самоорганизующиеся карты, генетические алгоритмы и эволюционное программирование.

В сравнении со статистическими моделями, модели, основанные на искусственном интеллекте, эффективно работают с нечетко определенными, неполными и неточными данными. Существенным недостатком при построении интеллектуальных моделей диагностики риска банкротства предприятий выступает большая трудоемкость их разработки. Помимо этого разработка модели осложняется необходимостью анализа большой выборки данных о предприятиях, которой в молодой российской экономике пока еще недостаточно для создания адекватной модели диагностики риска банкротства предприятий.

В пользу статистических моделей высказывается Альтман в своей работе [26], где доказывает, что logit-модели и дискриминантный анализ точнее предсказывают банкротство предприятия, нежели нейронные сети.

В работах [27] авторы приходят к выводу, что logit-модель работает намного лучше, нежели сложные интеллектуальные системы раннего предупреждения (EWS-модели), к примеру, алгоритмы распознавания образов.

Все это приводит к тому, что разработка моделей диагностики риска банкротства на основе искусственного интеллекта, в условиях развивающейся экономики, сложно реализуема, поэтому акцент в диссертационной работе сделан на статистических моделях.

основные определения и порядок оценки вероятности. (тема 15) презентация, доклад

Текст слайда:

Владимир Маковский
МАКОВСКИЙ, ВЛАДИМИР ЕГОРОВИЧ (1846-1920), русский художник, мастер русского бытового жанра. Родился в Москве 26 января (7 февраля) 1846 в семье Е.И.Маковского, бухгалтера и художника-любителя, одного из основателей Московского училища живописи, ваяния и зодчества. Брат К.Е.Маковского. Еще мальчиком занимался живописью под руководством В.А.Тропинина. В 1861 поступил в основанное отцом училище, где одним из его наставников был С.К.Зарянко. Был членом «Товарищества передвижников». До 1894 жил в Москве, а затем в Петербурге. Жанровые картины Владимира Маковского принадлежат к числу наиболее типических, хрестоматийных образцов искусства «передвижников». Его ранние, гладко написанные, небольшие по формату композиции добродушно-анекдотичны, посвящены заботам и нехитрым радостям «маленького человека». Таковы Любители соловьиного пения (1872-1873, Третьяковская галерея). Со временем в его жанровом романтизме все явственней проступает тема «униженных и оскорбленных» (Посещение бедных, 1874, там же). Все свободней, импрессионистичней становится его кисть, все тоньше мастерство «режиссера». Лучшие свои вещи Маковский написал в 1880-1890-х годах: это и острые социальные драмы (Крах банка, 1881), и минорные городские новеллы (Свидание, 1883; На бульваре, 1886-1887), и задушевно-лирические сценки (Объяснение, 1889-1891; все — в Третьяковской галерее). Целый ряд произведений художник посвятил «новым людям», быту и борьбе революционеров (Вечеринка, 1875-1897, там же; Осужденный, 1879, Русский музей; Оправданная, 1882, Третьяковская галерея; Допрос революционерки, 1904, Музей революции, Москва). Наиболее социально-эпатажные из его вещей иной раз запрещались цензурой (подобно картине Ходынка. Ваганьковское кладбище, 1896-1901, Музей политической истории, Петербург). Совершив в 1896 поездку на Волгу, написал цикл образов народного дна, близких «босяцким» темам молодого М.Горького. Успешно выступал также как портретист, книжно-журнальный иллюстратор и педагог (с 1882 преподавал в Училище живописи, ваяния и зодчества, а затем в Академии художеств). Умер Маковский в Ленинграде 21 февраля 1920.

МАКОВСКИЙ, ВЛАДИМИР ЕГОРОВИЧ (1846 — 1920), русский художник, мастер русского бытового жанра. Родился в Москве 26 января (7 февраля) 1846 в семье Е.И.Маковского, бухгалтера и художника-любителя, одного из основателей Московского училища живописи, ваяния и зодчества. Брат К.Е.Маковского. Еще мальчиком занимался живописью под руководством В.А.Тропинина. В 1861 поступил в основанное отцом училище, где одним из его наставников был С.К.Зарянко. Был членом «Товарищества передвижников». До 1894 жил в Москве, а затем в Петербурге. Жанровые картины Владимира Маковского принадлежат к числу наиболее типических, хрестоматийных образцов искусства «передвижников». Его ранние, гладко написанные, небольшие по формату композиции добродушно-анекдотичны, посвящены заботам и нехитрым радостям «маленького человека». Таковы Любители соловьиного пения (1872-1873, Третьяковская галерея). Со временем в его жанровом романтизме все явственней проступает тема «униженных и оскорбленных» (Посещение бедных, 1874, там же). Все свободней, импрессионистичней становится его кисть, все тоньше мастерство «режиссера». Лучшие свои вещи Маковский написал в 1880-1890-х годах: это и острые социальные драмы (Крах банка, 1881), и минорные городские новеллы (Свидание, 1883; На бульваре, 1886-1887), и задушевно-лирические сценки (Объяснение, 1889-1891; все — в Третьяковской галерее). Целый ряд произведений художник посвятил «новым людям», быту и борьбе революционеров (Вечеринка, 1875-1897, там же; Осужденный, 1879, Русский музей; Оправданная, 1882, Третьяковская галерея; Допрос революционерки, 1904, Музей революции, Москва). Наиболее социально-эпатажные из его вещей иной раз запрещались цензурой (подобно картине Ходынка. Ваганьковское кладбище, 1896-1901, Музей политической истории, Петербург). Совершив в 1896 поездку на Волгу, написал цикл образов народного дна, близких «босяцким» темам молодого М.Горького. Успешно выступал также как портретист, книжно-журнальный иллюстратор и педагог (с 1882 преподавал в Училище живописи, ваяния и зодчества, а затем в Академии художеств).

Оценка финансового состояния предприятия по модели Селезневой – Ионовой

Рассмотрим оценку финансового состояния предприятия с помощью различных моделей, как отечественных, так и западных. В большей степени приведем модели для российской экономики.

Ключевое отличие рейтинговой модели оценки финансового состояния предприятия от других интегральных моделей заключается в том, что весовые коэффициенты в модели получаются экспертным путемлибо с помощью нормирования значения коэффициента. К примеру, для сравнения в интегральных моделях оценки весовые коэффициенты получаются с помощью математического инструментария (множественного дискриминантного анализа, логистической регрессии).

Начнем с первой рейтинговой модели оценки финансового состояния предприятия Н.Н. Селезневой и А.Ф. Ионовой.

Формула расчета модели:

 

R = 25*N1+ 25*N2+ 20*N3+ 20*N4+ 10*N5

Таблица 18- Модель Селезневой – Ионовой. Расчет

Коэффициент Формула расчета Расчет по РСБУ
К1 К1= Выручка / Средняя величина запасов стр.2110 / [(стр.1210нп.+стр.1210кп.)*0,5]
К2 К2= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
К3 К3= Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства) стр.1300 / (стр.1400+стр.1500)
К4 К4= Чистая прибыль / Активы стр.2400 / стр.1600
К5 К5=Чистая прибыль / Выручка стр.2400 / стр.2110

Примечание:


К1 – коэффициент оборачиваемости запасов (н.п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),

K2 – коэффициент текущей ликвидности,

К3 – коэффициент структуры капитала,

К4 – коэффициент рентабельности активов (ROA),

К5 – коэффициент эффективности или рентабельность продаж (ROS).

 

Модель походит на другую рейтинговую модель оценки финансового состояния предприятия: модель Сайфуллина и Кадыкова. Ее мы рассмотрим следующей. Для того, чтобы рассчитать значения N1-N5 для вычисления рейтингового числа R — необходимо значение коэффициента разделить на его норматив. Нормативные значения для каждого коэффициента приведены в таблице ниже.

Таблица 18- Модель Селезневой – Ионовой. Нормативные значения показателей

Коэффициент Название Норматив
К1 Коэффициент оборачиваемости запасов 3
К2 Коэффициент текущей ликвидности 2
К3 Коэффициент отношения собственных и заемных средств 1
К4 Рентабельность активов по прибыли 0.3
К5 Коэффициент рентабельности выручки по прибыли от продаж (эффективность управления предприятием) 0.2

      Оценка финансового состояния предприятия по модели:

Если R>100, то можно сделать вывод, что предприятие финансово устойчиво. При обратной ситуации необходимо произвести более детальное исследование финансов предприятия для определения узких мест.

Оценка финансового состояния предприятия по модели Сайфуллина-Кадыкова


Следующая рейтинговая модель оценки финансового состояния предприятия – модель Р.С. Сайфуллина, и Г.Г. Кадыкова.

Формула расчета модели:

R = 2*K1+ 0.1*K2+ 0.08*K3+ 0.45*K4+ K5

Таблица 19- Модель Сайфуллина — Кадыкова

Коэффициент Формула расчета Расчет по РСБУ
К1 К1= (Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Оборотные активы (стр.1300-стр.1100) / стр.1200
К2 К2= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
К3 К3= Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активовобязательства) стр.2110 / [(стр.1600н.п. +стр.1600кп.)*0.5]
К4 К4= Чистая прибыль / Выручка стр.2400 / стр.2110
К5 К5= Чистая прибыль / Собственный капитал стр.2400 / стр.1300

Примечание:

К1 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами,

К2 – коэффициент текущей ликвидности,

К3 – коэффициент оборачиваемости активов запасов (н.п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),

К4 – рентабельность продаж (ROS)

К5 – рентабельность собственного капитала (ROE).

 

Модель оценки, по словам разработчиков, может применяться для экспресс-оценки предприятий различных сфер деятельности и отраслей, а также различного масштаба.

По используемым финансовым коэффициентам модель близка к рейтинговой модели Постюшкова А.В. Отличается только коэффициент К3. А также большинство коэффициентов используются в модели Селезневой-Ионовой. Модель Постюшкова мы рассмотрим следующей по списку.


Оценка финансового состояния предприятия по модели:

Если значение рейтингового показателя R<1, то финансовое состояние предприятия низкое, если R>1, то финансовое состояние предприятия можно оценить как высокое.

Оценка финансового состояния предприятия по модели Постюшкова

 

Оценка финансового состояния предприятия по модели А.В. Постюшкова производится по двум моделям: четырех- и пятифакторной.

Формула расчета четырехфакторной модели:

R= 0.125*K1+ 2.5*K2+ 0.4*K3+ 1.25*K4

Формула расчета пятифакторной модели:

R= 0.1*K1+ 2*K2+ 0.08*K3+ 1*K4+ 0.45*К5

Таблица 20- Модель А.В. Постюшкова

Коэффициент Формула расчета Расчет по РСБУ
К1 К1= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
К2 К2= (Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Оборотные активы (стр.1300-стр.1100) / стр.1200
К3 К3= Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активовобязательства) стр.2110 / [(стр.1600н.п.+стр.1600кп.)*0.5]
К4 К4= Чистая прибыль / Собственный капитал стр.2400 / стр.1300
К5 К5 = Чистая прибыль / Выручка стр.2400 / стр.2110

Примечание:

Оценка финансового состояния по модели Постюшкова имеет горизонт прогнозирования наступления банкротства 6 месяцев. Ее можно использовать для предприятий любой отрасли, а также масштаба деятельности. Модель по финансовым коэффициентам близка к модели Сайфуллина-Кадыкова.

К1 – коэффициент текущей ликвидности,

К2 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами,

К3– коэффициент оборачиваемости собственного капитала (н.п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),

К4 – коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE),

К5 ­– рентабельность продаж (ROS).

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Если R>1, то финансовое состояние предприятия низкое и есть высокий риск банкротства через 6 месяцев. Если R<1 то финансовое состояние устойчивое. Для пятифакторной модели точно такие же интервалы оценки по рейтинговому числу.

Рейтинговые модели оценки вероятности банкротства — презентация на Slide-Share.ru 🎓

1

Первый слайд презентации: Рейтинговые модели оценки вероятности банкротства

Презентацию выполнила студентка ЭФВК20-1м Архипкина Елена Научный руководитель Булава Игорь Вячеславович Москва, 2021

Изображение слайда

2

Слайд 2: Содержание

Сравнительная рейтинговая оценка финансового состояния А.Д. Шеремет Оценка финансового состояния предприятия по модели Селезневой – Ионовой Оценка финансового состояния предприятия по модели Сайфуллина-Кадыкова Оценка финансового состояния предприятия по модели Постюшкова Оценка финансового состояния предприятия по модели Зайцевой Оценка финансового состояния предприятия по модели Кондракова Оценка финансового состояния предприятия по модели Де Паляна Рейтинговая оценка финансовой устойчивости Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой

Изображение слайда

3

Слайд 3

Рейтинговые модели оценки банкротства

Изображение слайда

4

Слайд 4

Финансовая устойчивость Состояние финансовых ресурсов предприятия, их распределение и использование, которое обеспечивает развитие на основе роста прибыли и капитала при сохранении платежеспособности и кредитоспособности в условиях риска. Рейтинговые модели оценки банкротства Особенность : весовые коэффициенты в модели получаются экспертным путем либо с помощью нормирования значения коэффициента. Первые модели были разработаны еще в 60-е годы прошлого века. Абсолютная ФУ Нормальная ФУ ФНУ Кризисное ФС

Изображение слайда

5

Слайд 5: Модель расчета рейтингового числа R А. Д. Шеремета

где 1’ij — стандартизированные показатели j-й организации (1) (2)

Изображение слайда

6

Слайд 6: Оценка финансового состояния предприятия по модели Селезневой – Ионовой

Если R>100, то можно сделать вывод, что предприятие финансово устойчиво. В ином случае необходимо провести детальное исследование и выявить узкие места К-т Формула расчета Расчет по РСБУ К 1 К1 = Выручка / Средняя величина запасов стр.2110 / [(стр.1210нп.+стр.1210кп.)*0,5] К 2 К2= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550) К 3 К3 = Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства) стр.1300 / (стр.1400+стр.1500) К 4 К4 = Чистая прибыль / Активы стр.2400 / стр.1600 К 5 К5 =Чистая прибыль / Выручка стр.2400 / стр.2110 R = 25*N 1  + 25*N 2  + 20*N 3  + 20*N 4  + 10*N 5 3 2 1 0,3 0,2

Изображение слайда

7

Слайд 7

К-т Формула расчета Расчет по РСБУ К1 К1 = (Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы (стр.1300-стр.1100) / стр.1200 К2 К2= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550) К3 К3 = Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активовобязательства) стр.2110 / [(стр.1600н.п.+стр.1600кп.)*0.5] К4 К4 = Чистая прибыль / Выручка стр.2400 / стр.2110 К5 К5 = Чистая прибыль / Собственный капитал стр.2400 / стр.1300 R = 2*K1 + 0.1*K2 + 0.08*K3 + 0.45*K4 + K5 При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно 1. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное. 0,1 1 >0 0,2 Недостатки: значения весовых коэффициентов являются недостаточно обоснованными. Это связано с неверным способом расчета коэффициентов. Веса в модели рассчитаны по формуле: Ki=0,2/ Kmin где КMIN – минимальное рекомендуемое значение показателя. Оценка финансового состояния предприятия по модели Сайфуллина-Кадыкова

Изображение слайда

8

Слайд 8

К-т Формула расчета Расчет по РСБУ К1 К1= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550) К2 К2 = (Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы (стр.1300-стр.1100) / стр.1200 К3 К3 = Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активовобязательства ) стр.2110 / [(стр.1600н.п.+стр.1600кп.)*0.5] К4 К4 = Чистая прибыль / Собственный капитал стр.2400 / стр.1300 К5 К5 = Чистая прибыль / Выручка стр.2400 / стр.2110 R = 0.125*K1 + 2.5*K2 + 0.4*K3 + 1.25*K4 Если R<1, то финансовое состояние предприятия низкое и есть высокий риск банкротства через 6 месяцев. Если R>1 то финансовое состояние устойчивое. 1 0,1 >0 0,2 R = 0.1*K1 + 2*K2 + 0.08*K3 + 1*K4 + 0.45* К5 Для 4-х факторной модели Для 5-ти факторной модели горизонт прогнозирования 6 месяцев В данной модели нормативное значение коэффициента собственных и заемных средств = 1, является пограничным значением, при выходе за которое заемные средства начинают превышать собственные. Общепринятыми нормативными значениями для этого показателя является 0,5 — 0,7 Оценка финансового состояния предприятия по модели Постюшкова

Изображение слайда

9

Слайд 9

Кфакт = 0,25*К1 + 0,1*К2 + 0,2*К3 + 0,25*К4 + 0,1*К5 + 0,1*К6 К фр — подстановка в уравнение фактических значений. Ккн — подстановка в уравнение н ормативных значений Если Ккф > Ккн, то вероятность банкротства велика. Если Ккф < Ккн, то вероятность банкротства мала 0 1 7 0,7 К-т Формула расчета Расчет по РСБУ К1 К1 = Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал стр. 2300 / стр. 1300 К2 К2= Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность стр. 1520 / стр. 1230 К3 К3 = Краткосрочные обязательства / Наиболее ликвидные активы (стр.1520+стр1510)/ стр. 1250 К4 К4 = Прибыль до налогообложения / Выручка стр. 2300 / стр. 2110 К5 К5 =Заемный капитал / Собственный капитал (стр.1400+стр.1500)/стр.1300 К6 К6 = Активы / Выручка стр. 1600 / стр. 2110 0 Прошлый год Оценка финансового состояния предприятия по модели Зайцевой Недостатки Значения весовых коэффициентов являются не достаточно обоснованными, т.к. они были определены без учета поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. За величину весов в модели принята установленная экспертным путем важность каждого показателя, равная от 0,1 до 0,25, но не были учтены различия в величине изменений показателей Кнорматив =1.57 + 0,1 * К 6прошлого года

Изображение слайда

10

Слайд 10

R = 25*K1 + 25*K2 + 10*K3 + 20*K4 + 20*K5 Если N>100, то финансовое состояние предприятия нормальное. Если N<100, то финансовое состояние предприятия вызывает беспокойство. Оценка финансового состояния предприятия по модели Ж. Депаляна Недостатки Эффективность этой модели идентификации финансового состояния основывается на «правильности» нормативных значений показателей, принятых на базе статистических исследований по отдельным отраслям экономики. Н ормативные значения показателей для отраслей российской экономики в настоящее время отсутствуют. К-т Формула расчета Расчет по РСБУ К1 К1= (Денежные средства + Краткосрочные обязательства + Краткосрочная дебиторская задолженность) / Краткосрочные обязательства (стр.1240+стр.1250) / (стр.1510+ стр.1520стр.1540+стр.1550) К2 К2 = Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства) стр.1300 / (стр.1400+стр.1500) К3 К3 = Собственный капитал / Внеоборотные активы стр.1300 / стр.1100 К4 К4 = Выручка / Средняя величина запасов стр.2110 / [(стр.1210нп.+стр.1210кп.)*0,5] К5 К5 = Выручка от продаж / Средняя сумма дебиторской задолженности стр.2110 / [(стр.1230нп.+стр.1230кп.)*0,5] Наиболее значимы

Изображение слайда

11

Слайд 11

Рейтинговая оценка финансовой устойчивости Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой Показатель Условия изменения оценки Границы классов согласно критериям 1-й класс 2-й класс 3-й класс 4-й класс 4-й класс не подлежит классификации Коэффициент абсолютной ликвидности За каждые 0,1 пункта посравнению с 0,5 снимается 4 балла 0,5 и выше = 20 балл. 0,4 и выше = 16 балл. 0,3 и выше = 12 балл. 0,2 и выше = 8 балл. 0,2 и выше = 4 балл. Менее 0,1 = 0 балл. Коэффициент быстрой ликвидности За каждые 0,1 пункта посравнению с 1,5 снимается 3 балла 1,5 и выше = 18 балл. 1,4 и выше = 15 балл. 1,3 и выше = 12 балл. 1,2 — 1,1 = 9 — 6 балл. 1,0 = 3 балл. Менее 1,0 = 0 балл. Коэффициент текущей ликвидности За каждые 0,1 пункта посравнению с 2,0 снимается 1,5 балла 2,0 и выше = 16,5 балл. 1,9 — 1,7 = 15 — 12 балл. 1,6 — 1,4 = 10,5 — 7,5 балл. 1,3 — 1,1 = 6 — 3 балл. 1,0 = 1,5 балл. Менее 1,0 = 0 балл. Коэффициент финансовой независимости За каждые 0,01 пункта посравнению с 0,6 снимается 0,8 балла 0,6 и выше = 17 балл. 0,59 — 0,54 = 16,2 — 12,2 балл. 0,53 — 0,48 = 11,4 — 7,4 балл. 0,47 — 0,41 = 6,6 — 1,8 балл. 0,4 = 1 балл. Менее 0,4 = 0 балл. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами За каждые 0,1 пункта посравнению с 0,5 снимается 3 балла 0,5 и выше = 15 балл. 0,4 и выше = 12 балл. 0,3 и выше = 9 балл. 0,2 и выше = 6 балл. 0,1 и выше = 3 балл. Менее 0,1 = 0 балл. Коэффициент обеспеченности запасов собственным капиталом За каждые 0,1 пункта посравнению с 1,0 снимается 2,5 балла 1,0 и выше = 13,5 балл. 0,9 и выше = 11 балл. 0,8 и выше = 8,5 балл. 0,7 — 0,6 = 6,0 — 3,5 балл. 0,5 и выше = 1 балл. Менее 0,5 = 0 балл. Минимальное значение границы, баллов 100 — 94 93 — 65 64 — 52 51 — 21 20 — 0 0

Изображение слайда

12

Слайд 12

Рейтинговая оценка финансовой устойчивости Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой

Изображение слайда

13

Слайд 13: Веса при финансовых коэффициентах получаются экспертным путем (это является одной из отличительных особенностей рейтинговых моделей), либо с помощью нормирования, и они будут отличаться для стран с различной экономикой

Заключение Для улучшения диагностики финансов предприятия можно помимо точечной прогнозной оценки исследовать динамику изменения данной оценки в времени.

Изображение слайда

14

Последний слайд презентации: Рейтинговые модели оценки вероятности банкротства: Список использованных источников

Ефимова Н.Ф. Применение моделей оценки степени банкротства предприятия // Синергия наук. – 2017. – №8. – С. 129-139 Бжассо А.А. Территориальный кризис- контроллинг – инструмент в системе антикризисного управления региональной экономикой // Экономика и предпринимательств ОЦЕНКА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ (7 МОДЕЛЕЙ) // https ://finzz.ru/ocenka-finansovogo-sostoyaniya-predpriyatiya.html о. – 2017. – № 2-1 (79). – С. 716-720.

Изображение слайда

Оценка вероятности банкротства предприятия

2.Пятифакторная модель Альтмана

2010 год.Z = 0,717Х1 + 0,874Х2 + 3,10Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5

Z=0,90

Z < 1,23 — финансовое состояние организации – неудовлетворительное

2011 год Z = 0,717Х1 + 0,874Х2 + 3,10Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5

Z=1,33

Z > 1,23 — вероятность банкротства малая.

2012 год. Z = 0,717Х1 + 0,874Х2 + 3,10Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5

Z=1,46

                              

                                                                                Таблица 9

Показатель

2010

2011

2012

Вероятность банкротства(норма)

Пятифакторная Модель Альтмана

0,90

1,33

1,46

Z > 1,23 — вероятность банкротства минимальная,лишь в 2010 году-неудовлетворительная

По данной таблице можем построить диаграмму показателей вероятности банкротства.

 


Рис.7

Вывод: Как следует из таблицы, тестирование ОАО «Лукойл» на предмет прогнозирования вероятности банкротства даёт некоторое различие оценок. Лишь в 2010 году состояние организации оценивается как неудовлетворительное.

Иркутская модель

2010 год.Z = 8,38Х1 + Х2 + 0,054Х3 + 0,63Х4,

Z=1,59

Z > 0,42 — вероятность банкротства минимальная.

2011 год.Z = 8,38Х1 + Х2 + 0,054Х3 + 0,63Х4,

Z=3,50

Z > 0,42 — вероятность банкротства  минимальная.

2012 год.Z = 8,38Х1 + Х2 + 0,054Х3 + 0,63Х4,

Z=6,43

Z > 0,42 — вероятность банкротства  минимальная

                              

                                                                           Таблица 10   

Показатель

2010

2011

2012

Вероятность банкротства(норма)

Иркутская модель

1,59

3,50

6,43

Z > 0,42 — вероятность  банкротства минимальная.

 

По данной таблице можем построить диаграмму показателя вероятности банкротства.

 


           Рис.8

Вывод: Из данных таблицы  ОАО «Лукойл» , мы видим, что по изученной модели все показатели удовлетворительные, можем сделать вывод что, предприятие работало стабильно, угрозы банкротства не обнаружилось.

Модель Р. С. Сайфулина и  Г. Г. Кадыкова

2010 год.R = 2*К1+ 0,1*К2 + 0,08*К3 + 0,45*К4 + К5,         

R=0,27

R<1, то финансовое состояние организации – неудовлетворительное 

2011 год.R = 2*К1+ 0,1*К2 + 0,08*К3 + 0,45*К4 + К5,         

R=0,97

R<1, то финансовое состояние организации – неудовлетворительное

2012 год. R = 2*К1+ 0,1*К2 + 0,08*К3 + 0,45*К4 + К5,         

R=0,65

R<1, то финансовое состояние организации – неудовлетворительное

                                       Таблица 11

Показатель

2010

2011

2012

Вероятность банкротства(норма)

Модель Р.С. Сайфулина и  Г. Г. Кадыкова

0,27

0,97

0,65

R<1, финансовое состояние организации – неудовлетворительное

 

По данной таблице можем построить диаграмму показателей вероятности банкротства.

Рис.9

Вывод: Изучив таблицу показателей прогнозирования банкротства   ОАО «Лукойл», мы видим, что по изученной модели все показатели неудовлетворительные, была угроза банкротства.

Белорусская модель Савицкой

2010 год.Z=0,111Х1+13,239Х2+1,

676Х3+0,515Х4+3,80Х5

Величина Z=15,3, это говорит о том, что риск банкротства небольшой.

2011 год.Z=0,111Х1+13,239Х2+1,

676Х3+0,515Х4+3,80Х5

Z=21,5 ,которое больше 0, это говорит о том, что вероятность банкротства малая.

2012 год.Z=0,111Х1+13,239Х2+1,

676Х3+0,515Х4+3,80Х5

Z=13 ,которое больше 0, это говорит о том, что вероятность банкротства малая. 

Показатель

2010

2011

2012

Вероятность банкротства(норма)

Белорусская модель Савицкой

15,3

21,5

12,9

Z>8, вероятность банкротства минимальная

 Вывод: Изучив таблицу показателей вероятности банкротства   ОАО «Лукойл», мы видим, что по изученной модели все показатели удовлетворительные, можем сделать выводы, что угрозы банкротства не было.

 Вывод: Изучив таблицу показателей вероятности банкротства   ОАО «Лукойл», мы видим, что по изученной модели все показатели удовлетворительные, можем сделать выводы, что угрозы банкротства не было.

Таблица 13

Сравнительные результаты прогнозирования банкротства.

Дискриминантная модель

2010 г.

2011 г.

2012 г.

Вероятность банкротства(норма)

Двухфакторная модель Альтмана

-0,65

-1,21

-1,27

Z < 0 — вероятность банкротства  меньше 50% и далее снижается по  мере уменьшения Z;

Пятифакторная модельАльтмана

0,90

1,33

1,46

Z > 1,23 — вероятность банкротства неудовлетворительная только в 2010 году.

Иркутская модель

1,59

3,50

6,43

Z > 0,42 — вероятность банкротства  минимальная (до 10%).

Модель Сайфуллина и Кадыкова

0,27

0,97

0,65

R<1, финансовое состояние организации – неудовлетворительное

Беларусская модель

15,3

21,5

12,9

Z>8, риск банкротства малый

 

Изучив таблицу 13,можем построить сравнительную диаграмму.

 

Рис.10 Диаграмма показателей вероятности банкротства за 3 года

Вывод: Проанализировав финансовые показатели предприятия за 2010, 2011 и 2012 года, можно сделать вывод, что «Лукойл»  почти все показатели за каждый год соответствуют нормам, что говорит о минимальной вероятности банкротства. Только по Пятифакторная модельи Альтмана за 2010 год и Модель Сайфуллина и Кадыковаза 2010,2011,2012 года показала неудовлетворительное состояние. Российские ученые предприняли попытку адаптировать модель «Z-счет» Э. Альтмана к российским условиям. Они предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число. Однако небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя («рейтингового числа») на 0,2 пункта.К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия.

Экономические условия стран, для которых разработаны модели, вносят свои особенности, как в набор факторов и признаков, так и в значение весовых коэффициентов при данных факторах. Специфика российских условий и их отличия от стран с развитой экономикой требует, чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия.

 Для того чтобы снизить эту вероятность необходимо снизить издержки производства. Предприятие получит внутренний эффект снижения величины запасов и затрат, повысится прибыль. Если прибыль повысится,планируемый R увеличился и приблизится к 1.

В заключение отмечу следующее: неудовлетворительность структуры баланса (тем более только по одной модели)не означает признания компании банкротом. Но это должно стать сигналом пристального внимания и контроля за финансовым состоянием предприятия, принятия мер по предупреждению риска банкротства.

3. ПРЕДЛОЖЕНИЯ  ПО СНИЖЕНИЮ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА

Организация ОАО «Лукойл» достаточно крупная, занимающаяся добычью нефти российская нефтяная компания, поэтому она имеет не высокую вероятность наступления банкротства. Но тем не менее нужно заранее разработать меры по снижению вероятности банкротства.  По  рассмотренным методикам и коэффициентам выявилась вероятность банкротства. Это коэффициент текущей ликвидности за 2010 год,по ней показатель должен ровняться 1,5,что говорит о стабильном состоянии,по расчетам Лукойл R=0,96,что означает неудовлетворительное финансовое состояние.По коэффициенту обеспеченности собственными средствами за 2010 год так же выявилось  неудовлетворительное состояние(R=-0,12)Косс>0,1.По модели Сайфулина и Кадыкова выявилась вероятность банкротства.  По ней показатель R должен равняться 1, что говорит о стабильном состоянии предприятия, а по расчетам организации «Лукойл» R=0,27;0,97;0,65 что означает неудовлетворительное финансовое положение.

Чтобы этого  избежать можно предпринять следующие меры:

1.Повысить уровень текущей ликвидности.

Для повышения уровня текущей ликвидности необходимо способствовать росту обеспеченности запасов собственными оборотными средствами, для чего следует увеличивать собственные оборотные средства и обоснованно снижать уровень запасов.Собственные оборотные ср-ва в 2012=6474728;2011=57107739;

2010=-6427795.Уровень запасов в 2012=34.131;2011=37894;2010=35371.

2.Повысить платежеспособность  предприятия,для этого надо увеличить прибыль от продаж на 1,7.Прибыль от продаж в 2011=6001620,в 2012=4503122.Этого можно добиться за счет внедрения прогрессивных и энергосберегающих технологий, снижения производственных затрат,привлечения новых долгосрочных источников финансирования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Институт банкротства прошел длительный путь развития, и это связано прежде всего с возникновением кредитно-хозяйственных отношений и отношений собственности. До начала 90-х гг. в России существовало огромное количество убыточных предприятий, отсутствовала конкурентоспособная продукция, возникали злоупотребления со стороны руководителей предприятий, связанные в том числе и с неосуществлением оплаты по договору. Как показывает практика, банкротство – неизбежное явление рыночной экономики, являющееся инструментом оздоровления экономики, способом согласования интересов всех участников товарообмена. И в настоящее время задача механизма банкротства заключается в сохранении предприятия и собственности его владельца путем изменения системы управления предприятием.

По изученным методам диагностики вероятности банкротства мы можем сделать следующие выводы:

  • По методу ограниченного круга показателей можно отметить, что рассчитав все коэффициенты видим не оптимальные значения, что говорит нам об не устойчивом финансовом состоянии предприятия по 2-м коэффициентам.

                          Коэффициенты (2010-2012 г.)

Коэффициент

2010 г.

2011 г.

2012 г.

Норматив

Коэффициент текущей ликвидности

0,96

1,26

1,15

От 1.5 до 2.5

Коэффициент обеспеченности собственными средствами

-0,12

0,19

0,12

Косс>0.1

Коэффициент восстановления платежеспособности

0.5

0,82

0,54

Квп<1, «+»

Квп>1, «- »

Коэффициент утраты платежеспособности

0,49

0,66

0,56

Куп>1

 

Второй метод дискриминантных факторных моделей. По данному методу можно сказать, что в  соответствии с зарубежными методиками прогнозирования вероятность банкротства предприятия малая. При использовании отечественных методик получены противоположные результаты: Иркутская  и Белорусская модели прогнозируют очень малую вероятность банкротства за все три года, а четырехфакторная модель Сайфулина и Кадыкова показала неудовлетворительное состояние.

Сравнительные результаты прогнозирования банкротства

Дискриминантная модель

2010 г.

2011 г.

2012 г.

Вероятность банкротства(норма)

Двухфакторная модель Альтмана

-0,65

-1,21

-1,27

Z < 0 — вероятность банкротства  меньше 50% и далее снижается по  мере уменьшения Z;

Пятифакторная модельАльтмана

0,90

1,33

1,46

Z > 1,23 — вероятность  банкротства неудовлетворительная  только в 2010 году.

Иркутская модель

1,59

3,50

6,43

Z > 0,42 — вероятность банкротства  минимальная (до 10%).

Модель Сайфуллина и Кадыкова

0,27

0,97

0,65

R<1, финансовое состояние организации – неудовлетворительное

Беларусская модель

15,3

21,5

12,9

Z>8, риск банкротства малый

IJFS | Бесплатный полнотекстовый | Обзор исследований по прогнозированию банкротства предприятий в отдельных странах Центральной и Восточной Европы

В Чешской Республике закон о банкротстве был принят 1 октября 1991 года, тогда как большее количество заявлений о банкротстве появилось только в 1993 году (Venyš 1997). Первая попытка разработки национальной модели оценки риска банкротства была предпринята Neumaiers в 1995 году (так называемая модель IN95). В последующие годы те же авторы, имея большую выборку компаний, построили другие национальные модели — IN99, IN01 и IN05 (Divišová 2011).Затем появилось значительное количество публикаций на эту тему. Ниже представлены основные выводы, разделенные на две области: предложения оригинальных национальных моделей и предложения, связанные с использованием уже существующих отечественных и зарубежных моделей и финансовых мер для оценки риска банкротства чешских компаний. Интересное исследование банкротства чешских малых и средних предприятий провел Koráb (2001). Для оценки угрозы корпоративного банкротства использовалась методика нечеткой логики, причем как количественная (финансовая и нефинансовая), так и качественная (например.g., местонахождение, квалификация и навыки управленческой команды или качество продукции и услуг) в качестве объясняющих переменных применялись показатели. Исследования по прогнозированию банкротства чешских компаний были проведены Дворжачек и Соуседикова (2006) вместе с другими авторами. Первоначально они использовали одномерный дискриминантный анализ (Dvořáček and Sousedíková 2006), за которым последовали многомерный линейный дискриминантный анализ, логит-анализ и искусственные нейронные сети, что привело к разработке нескольких моделей, в основном универсального характера (Dvořáček et al.2008, 2012а, 2012б). Они использовали финансовые коэффициенты в качестве независимых переменных, и наилучшие результаты были получены с использованием модели нейронной сети. Якубик и Теплы (2011) построили логит-модель для прогнозирования банкротства на основе большой выборки нефинансовых чешских предприятий. Новым является то, что они предложили агрегирование данных, полученных из этой модели, в качестве следующего шага и на этой основе установили показатель, который они назвали «индексом JT», цель которого состояла в том, чтобы проиллюстрировать финансовое положение тех, кто не пользуется услугами. финансовый сектор.Hampel et al. (2012) предложили модель прогнозирования банкротства предприятий чешского агропромышленного сектора. Для этого они использовали функцию производства, что редко встречается в этой области исследований. Затем результаты сравнивали с результатами, полученными с использованием модели Альтмана. Они оказались сопоставимыми с точки зрения эффективности, но следует отметить, что выборка исследования была небольшой, а выводы, которые можно сделать, не очень значительны. Калуда и Ваничек (2013) предложили две национальные модели прогнозирования банкротства, CZ2 и FK, построенные с использованием линейного многомерного дискриминантного анализа.Затем они сравнили свои характеристики с моделями Altman и IN05. В частности, модель CZ2 оказалась лучше остальных. Исследования по прогнозированию банкротств чешских компаний также проводили Карась и Режнякова вместе с другими авторами. Сначала проверили работоспособность модели Альтмана в чешских условиях, которая оказалась невысокой. Затем они попытались адаптировать эту модель к национальным условиям, изменив веса и серую зону, чтобы получить более точные прогнозы (Karas et al.2013). Позже они построили национальные модели, используя линейный многомерный дискриминантный анализ и метод ускоренного дерева. Прямое сравнение показало, что модель, разработанная на основе непараметрического метода, более эффективна (Režňáková, Karas, 2013; Karas, Režáková, 2014). Также на основе выборки производственных и строительных компаний они провели сравнительный анализ собственной модели линейного дискриминантного анализа (BI — индекс банкротства), другой чешской модели линейного многомерного дискриминантного анализа IN05 и модели Альтмана.Модели показали схожие, хотя и низкие (менее 60%) уровни эффективности (Karas and Režňáková 2015). Kocmanová et al. (2014) предложили меру для оценки чешских производственных компаний с точки зрения их устойчивого развития, так называемый SCPI (Sustainable Corporate Performance Index). Это нетипичная мера прогнозирования банкротства, поскольку помимо финансовых аспектов она включает другие объясняющие переменные экологического, социального и корпоративного характера. Тем не менее, это интересное дополнение к моделям, обсуждаемым в этой статье.Machek et al. (2015) предложили использовать линейный дискриминант и логит-анализ для создания моделей, позволяющих проверить риск банкротства компаний, работающих в сфере культуры, что является новинкой по сравнению с другими исследованиями. Vochozka et al. (2015a) построили высокоэффективную модель для транспортных и судоходных компаний, используя логит-анализ и финансовые переменные. Бемш и др. (2015) предложили новое решение в прогнозировании неплатежеспособности предприятий, а именно концепцию модифицированного магического квадрата, которая использовалась, среди прочего, в макроэкономике.Они использовали финансовые коэффициенты в качестве независимых переменных, а объектами были чешские компании. Сравнивая модели, оцененные с использованием различных методов, они использовали предложенную ими модель для получения результатов, аналогичных результатам, полученным с использованием логит-модели, искусственных нейронных сетей, эволюционных алгоритмов и байесовских классификаторов. В качестве дополнительной ценности этой модели по сравнению с другими они признали возможность представления результатов финансового состояния компании вместе с влиянием определенных объясняющих переменных в графическом виде.Vochozka et al. (2015b, 2016) разработали модели для прогнозирования банкротства чешских производственных и строительных компаний с использованием искусственных нейронных сетей с точностью более 90%. С другой стороны, Němec и Pavlík (2016) построили логит-модель для чешских условий, а затем сравнили ее эффективность с другими чешскими и зарубежными моделями на основе проверочного теста. Оказалось, что их модель показала самый высокий КПД — 83,97%.

способов увеличить стоимость компании

Из предыдущей главы было очевидно, что менеджмент может увеличить компании. за счет увеличения продаж или сокращения затрат.Увеличение продаж весьма вероятно- лематическим способом ввиду высокой конкуренции на рынке и нестабильности, жесткой пред- диктует экономическая и политическая ситуация. Также в регионе работает компания BTC с более низкий спрос по сравнению с центральными районами, где у конкурентов больше рынок шт. Кроме того, компания не имеет существенных конкурентных преимуществ и У нет рыночной власти, чтобы стать лидером рынка в округах Сибири.Итак, компания по-прежнему не имеет возможности существенно увеличить свои продажи. Таким образом, разделка Стоимость в этом случае более разумна.

Снижение затрат возможно за счет сокращения затрат на ремонт и обслуживание, а также как сокращение расходов на топливо и запчасти. Сокращение трудозатрат в настоящее время составляет шт. невозможно, так как подразумевает сокращение штата, что может привести к сокращению рабочей силы продуктивность и качество предоставляемых услуг.Расходы по операционной аренде составляют в основном в зависимости от конъюнктуры рынка лизинга, политики лизингодателя и условий договора лизинга. На данный момент у компании надежный лизинг . партнера, условия договора с которым более чем приемлемы. Следовательно, нет Ожидается особых изменений в расходах по операционному лизингу. В структуре затрат продаж показано в Таблице 53.

Таблица 53 Структура себестоимости продаж, в среднем за пять лет 133

Расходы Акция

Расходы по операционной аренде 43,4%

Расходы на ремонт и техническое обслуживание 30,3%

Амортизация 1,3%

Расходы на заработную плату 15,0%

Расходы на топливо и запчасти 8,9%

Прочие расходы 1,1%

Снижение затрат на ремонт и обслуживание возможно за счет штатного и своевременная организация обслуживания автопарка.Например, для уменьшения ремонта ex- ручек по износу шин, необходимо соблюдать все правила технической эксплуатации, а также для регулирования ходовой части грузового автомобиля, для поддержания нормального давления. реагируя на нагрузку, для диагностики и ремонта компонентов подвески ве- hicle. Стоит отметить, что BTC, стремясь сократить расходы на ремонт, пренебрегает обычным . техническое обслуживание. Как правило, собственные грузовые автомобили эксплуатируются до тех пор, пока они в состоянии идут, и только в случае полной неработоспособности ставятся в сервисный центр.С этим

подход, затраты на ремонт достигают довольно большой суммы. Можно избежать такого ситуация, как было отмечено выше, из-за периодического обслуживания, которое позволяет найти неисправностей вовремя, спрогнозировать их развитие и устранить при исходных этап. Регулярное техническое обслуживание снизит расходы на ремонт и техническое обслуживание в . колеблется от 1% до 5% или, другими словами, сэкономит 5 млн рублей ежегодно.

Важнейшим направлением оптимизации расходов на топливо является улучшение эксплуатационных мероприятий и поддержание установленных норм расхода топлива. Расход топлива — ция ТС зависит от технической исправности ТС, период Срок службы , состояние подвижных частей, габариты корпуса, вес перевозимого груза и др. Еще один фактор, влияющий на расход топлива — это погодные условия и уровень профессионализма водителя.Регулировать топливо Расход , необходимо оптимизировать расстояния по маршрутам перевозки, , так как расход топлива также зависит от пробега автомобиля. Строительство Грамотный логистический маршрут также подразумевает оптимальное распределение груза в транспортном средстве. Кузов , сокращающий время простоя вагонов при погрузочно-разгрузочных работах, а также своевременное оформление транспортной документации.В 2017 году у BTC возникли проблемы связанные с ненадлежащим исполнением договорных обязательств в сфере транспорта мероприятий. В большинстве случаев речь шла о задержках в доставке груза получателю . из-за простоя автомобиля при погрузочно-разгрузочных работах. Улучшение BTC lo- мероприятий по существу снизят расходы на топливо примерно на 2% или сэкономят 1 млн руб. В год — союзник. Снижение затрат на ремонт и техническое обслуживание в среднем на 3% и топливо ex- . пенсов на 2% приводят к снижению себестоимости продаж на 1,1%.

Таблица 54 Расчет изменения стоимости компании за счет снижения затрат 134 Ремонт и обслуживание отл.

ручки -3%

Расходы на топливо -2%

Себестоимость -1,1%

Стоимость компании + 23,81%

Если себестоимость снизится на 1,1%, стоимость компании увеличится на 23,81% и составит 192 737 тыс. Руб.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью заключительного тезиса было рассчитать стоимость ООО «Байт-Транзит-Континент» до значения . Дата и определить факторы стоимости и пути, которые могут привести к увеличению это значение.

Байт-Транзит-Континент — компания среднего размера, которая работает на трассе Рынок грузовых перевозок в сегменте LTL-грузов. Стратегический анализ выявил ex- внешних факторов, повлиявших на развитие рынка грузовых перевозок и на рынок сбыта. Операционная деятельность pany.Наиболее значимым фактором был валовой внутренний валовой доход . Продукты. Исходя из значения ВВП, прогнозируемый темп роста продаж компании составил около . прекращено. Анализ привлекательности рынка и конкурентоспособности позволил идентифицируют перспективы компании, которые были приемлемыми. То есть значение изменений на рынке и в работе компании не ожидалось. Это состояние — мент подтверждено финансовым анализом., так как компания стабильно работала с- из отрицательных отклонений, однако компания придерживалась консервативной политики, которая составила оказал влияние на величину ставки по собственному капиталу. Таким образом, предполагалось, что Продажи будут стабильно расти в прогнозные периоды, однако операционная эффективность компании КПД осталась неизменной.

Стоимость компании была определена методом DCF, который предполагал расчет свободного денежного потока для собственников и кредиторов.Окончательная стоимость компании составила 155 669 тыс. Руб.

Затем был проведен анализ чувствительности для оценки степени влияния выбранных стоимостных факторов. Фактором, оказавшим наибольшее влияние, были затраты на продажу. Маленький изменений значения этого фактора привели к значительным изменениям стоимости компании. Итак, Было предложено способов, предполагающих снижение себестоимости продажи. Предполагается, что обеспечение регулярного технического обслуживания и оптимизация транспортных маршрутов может приведет к снижению себестоимости продаж на 1,1%., что, в свою очередь, увеличило стоимость компании на на 23,81%. Из вышеизложенного следует, что заявленная цель этой заключительной диссертации может быть считается выполненным.

БИБЛИОГРАФИЯ

1. БРИГАМ, Ф. Юджин и Эрхардт К. Майкл. Финансовый менеджмент: теория и практика — тис. 13-е изд. South-Western College Pub, 2010. ISBN-13: 978-143

99.

2. ЧЕБОТАРЕВ Н.Ph. Оценка бизнеса. Москва: Дашков и К, 2009. ISBN 978-5-. 394-00059-1.

3. КОПЕЛАНД, Том, Тим Коллер и Джек Мюррин. Оценка: измерение и управление Стоимость компаний. McKinsey & Company, 2000. ISBN 5-8-98-8.

4. ДАМОДАРАН, Асват. Оценка инвестиций. Инструменты и методы определения Стоимость любых активов. 2-е изд. John Wiley & Sons, 2002. ISBN 0-471-41490-3.

5. ЕСИПОВ Э., Маховикова Г.А., Терехова В.В. Оценка бизнеса. 2-е изд. СПб: Питер, 2006. . ISBN 5-469-01014-7.

6. ФИШМАН, Э. Джей, Шеннон П. Пратт, Моррисон Дж. Уильям. Стандарты стоимости. Теория и Приложения. 2-е изд. John Wiley & Sons, 2013. ISBN 978-1-118-22540-0.

7. FOTR, Jiří, Lenka Švecová a kolektiv. Manažerské rozhodování: postupy, metody a nástroje.выд. Прага: Экопресс, 2010. ISBN 978-80-86929-59-0.

8. ГРИГОРИЙ, Алан. Стратегическая оценка компаний. 2-е изд. Prentice Hall, 2001. ISBN 0- . 273-65331-8.

9. ХИТЧНЕР, Джеймс. Финансовая оценка. Приложения и модели. Нью-Джерси: Джон Wiley & Sons, Inc. 2006. ISBN 978-5--06-1.

10. КИСЛИНГЕРОВА, Ева. Oceňování podniku. 2., přeprac. допл. выд. Прага: C.Х. Бек, 2001. C.H. Beck pro praxi. ISBN 80-7179-529-1.

11. MAŘÍK, Miloš. Metody oceování podniku: process ocenění — základní metody a поступы. 3., уп. розш. выд. Прага: Экопресс, 2011. ISBN 978-80-86929-67-5.

12. МУЛАЧОВА, Вера а Петр МУЛАЧ. Obchodní podnikání ve 21. století. Прага: Града, 2013. Finanční řízení. ISBN 978-80-247-4780-4.

13.СЕДЛАЧКОВА, Елена и Карел БУХТА. Strategická analýza. 2. přeprac. допл. выд. Praha: C.H. Бек, 2006. ISBN 80-7179-367-1.

14. Шеннон, П. Пратт, Стоимость капитала: Оценка и приложения. 2-е изд. Джон Уайли и Сыновья, 2006. USBN 0-471-22401-4.

15. ЩЕРБАКОВ В.А., Щербакова Н.А. Оценка бизнеса. М .: Омега Л, 2006. . ISBN 5-365-00213-Х.

16.ШИМ, Джей К. и Сигел Джоэл Г. Финансовый менеджмент. 3-е изд. Barron’s Educational Серия , 2008 / ISBN-13: 978-0-7641-3940-6.

17. РУТГАЙЗЕР В.М. Оценка бизнеса. М .: Маросейка, 2007. ISBN 978-5-1-. 02-3.

18. ВАЛДАЙЦЕВ С.В. Оценка бизнеса. 3-е изд. Москва: ТК Велби, Проспект, 2008. ISBN 978-5-482-01720-3.

19. ВАН ХОРН, Джеймс К. и Вахович, Джон М.Основы финансового менеджмента — мент. 12 изд. Прентис Холл, 2004. ISBN 0-2736-8598-8.

20. ВОЧОЗКА, Марек а Петр Мулач. Подникова экономика. Прага: Града, 2012. Finanční řízení. ISBN 978-80-247-4372-1.

21. УЭСТ, Томас Л., Джонс Джеффри Д. Справочник по оценке бизнеса. 2-е изд. Джон Wiley & Sons, 1999. ISBN-13: 978-0471297871.

Интернет-источники

1.О НАС BYTE-TRANSIT [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. Доступен по адресу: https://www.sibtrans.ru/about/

2. АЛЬТМАН, Эдвард И. Использование моделей кредитного скоринга и важность кредита Культура [лекция]. Нью-Йорк: Stern School of Business, 31st декабря 2003 г. Доступно по телефону: http://pages.stern.nyu.edu/~ealtman/3-%20CopCrScoringModels.pdf

3. BRENT OIL FUTURES. Investing.com [онлайн]. [вид. 22.01.2017]. Доступно по адресу: https://www.investing.com/commodities/brent-oil-historical-data

4. БЮЛЛЕТЕНЬ СОВРЕМЕННЫХ ТЕНДЕНЦИЙ В ЭКОНОМИКЕ РОССИИ. Динамика внешней торговли. Аналитический центр при Правительстве РФ [онлайн]. сентября г. 2017. [вид. 10.05.2018]. Доступно на: http://ac.gov.ru/files/publication/a/14443.pdf 5. БУТОВ, А. Рынок железнодорожных грузовых перевозок. Национальный исследовательский университет Высший Школа из Экономика, 2016. [вид. 25.04.2018]. Доступен по адресу: https://dcenter.hse.ru/data/2017/01/13/1115379723202016.pdf

6. BYTE-TRANSIT-CONTINENT [онлайн]. Каталог организаций России. [вид. 10.05.2018]. Доступно по адресу: http: // www.list-org.com/company/14697/year/2009

7. ИНДЕКС ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН. Федеральная служба государственной статистики [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. Доступно на: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statis- тиков / тарифов /

8. ИНДЕКС ВОСПРИЯТИЯ КОРРУПЦИИ, 2017 [онлайн]. Transparency International. [10.05.2018]. Доступно по адресу: https://www.transparency.org/news/feature/corrup- tion_perceptions_index_2017

9.ДЕМЧЕНКО Натали. С 1 января 9027 г. в России повысились акцизы на бензин. В: РБК [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. Доступен по телефону: https://www.rbc.ru/soci- ety / 01/01/2018 / 5a4a031c9a7947f34e9aec01

10. ПЛОТНОСТЬ ОБЩЕСТВЕННЫХ ДОРОГ ПО ФЕДЕРАЛЬНЫМ ОКРУГАМ РОССИИ, км дорог на 1 000 квадратных метров: Росстат [онлайн].[вид. 10.05.2018]. Доступно по адресу: www.gks.ru/free_doc/new_site/business/trans-sv/t2-2.xls

11. ТРАНСПОРТ ЕС В ЦИФРАХ. Статистический справочник [онлайн]. Люксембург: Publica- tions Office of the European Union, 2017. [vid. 10.05.2018]. п. 26 ISBN 978-92-79-62312- 7. Доступно по адресу: https://ec.europa.eu/transport/sites/transport/files/pocket- book2017.pdf

12.ПРОЦЕНТНЫЕ СТАВКИ И СТРУКТУРА СРЕДСТВ И ДЕПОЗИТОВ ПО СРОКАМ СРОКА. Центральный Банк Российской Федерации [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. Доступно по адресу: http://www.cbr.ru/statistics/?PrtId=int_rat

13. МЕЖДУНАРОДНЫЕ СТАНДАРТЫ ОЦЕНКИ 2017. Лондон, Великобритания: International Valuation Strandards Council, 2017. ISBN 978-0-9931513-0-9. Доступен по адресу: http://www.cas.org.cn/docs/2017-01/20170120142445588690.pdf

14. ИВАШКОВСКАЯ, И.В. Факторы стоимости компании [видео]. В: Coursera [онлайн]. Na- национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». [вид. 25.04.2018]. Доступно по адресу: https://ru.coursera.org/learn/osnovy-korporativnykh-finansov/lecture/sOpfY/9-3- фабрики-стоимости-фирмы

15. ПРОГНОЗ ДОЛГОСРОЧНОГО СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИИ ФЕДЕРАЦИЯ НА ПЕРИОД ДО 2030 ГОДА.Министерство экономического развития [онлайн]. март 2013 г. с. 51. [вид. 27.04.2018]. Доступно на: http://static.government.ru/me- dia / files / 41d457592e04b76338b7.pdf

16. ПРОГНОЗ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ДО 2020 ГОДА. Минэкономики разработка [онлайн]. 30-е, августа, 2017. 18 с. Доступно по адресу: http: // econ- omy.gov.ru/wps/wcm/connect/54b630f2-8bff-4b50-8e28-

342199e57eea / 170830.pdf? MOD = AJPERES & CACHEID = 54b630f2-8bff-4b50-8e28- 342199e57eea

17. ФАКТЫ И ЦИФРЫ О ГРУЗЕ, 2017. Бюро статистики транспорта [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. Доступно по адресу: https://www.bts.gov/bts-publications/freight-facts-and-fig- единиц / фрахт-факты-цифры-2017-глава 2-фрахт-перемещен

18. ГРУЗОВЫЕ ТОНН-КИЛОМЕТРЫ. Национальное бюро статистики Китая [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. Доступно по адресу: http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2016/indexeh.htm

19. КАМНЕВ И.И., Жулина А.В. Методы обоснования ставок дисконтирования. Бухгалтерский учет и Фи- проблемы с финансами [онлайн]. Июнь 2012 г., 2 (6). [10 th апрель 2018 г.]. ISSN 330.222.011. Доступен по адресу: http://sun.tsu.ru/mminfo/2011/000407041/06/image/06-030.pdf

20. КОЛЫШКИН А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Э., Жилкин С.А., Чхве С.Е. Прогнозирование Финансовая несостоятельность предприятий. В: Вестник СПбГУ [онлайн]. Февраль, 2014, 5 (2). [15 апреля 2018 г.]. ISSN 338.27. Доступно на: https://cyberleninka.ru/article/v/prognoziro- вание-финансовой-несостоятельности-предприятия

21. ОБЗОР ТРАНСПОРТНОГО СЕКТОРА РОССИИ [онлайн]. КПМГ, 2017. [вид.

10.05.2018]. Доступно по адресу: https: // assets.kpmg.com/con-

палатка / плотина / kpmg / ru / pdf / 2017/04 / ru-ru-transport-survey.pdf

22. РЕНТАБЕЛЬНОСТЬ ПРОДАЖИ ТОВАРОВ, УСЛУГ. Единая межведомственная информация и статистическая система [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. Доступно на: https://fedstat.ru/indica- тор / 43218

23. ЦЕНЫ И УСЛОВИЯ [онлайн]. Платон. Система зарядки. [10.05.2018]. Доступно по адресу: http://platon.ru/ru/about/procedure-and-conditions/

24.ДОХОД ОТ ПРОДАЖИ ТОВАРОВ, ТОВАРОВ, РАБОТ, УСЛУГ ПО ФИНАНСОВАЯ ОТЧЕТНОСТЬ. Единая межведомственная информационно-статистическая система — тем [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. Доступно на: https://fedstat.ru/indicator/58235

25. АНАЛИЗ РЫНКА АВТОМОБИЛЬНЫХ ПЕРЕВОЗОК В 2013-2017 ГОДУ И ПРОГНОЗ НА 2018 ГОД — 2022 [онлайн]. В: РБК, 2018. [вид. 10.05.2018]. Доступно на: https://marketing.rbc.ru/re- поиск / 27086/

26.РЫНОК АВТОМОБИЛЬНЫХ ПЕРЕВОЗОК В 2014-2015 ГГ. И ПРОГНОЗ ДО 2018 ГОДА. РБК Re- поиск [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. стр.9 Доступно на: http://alfabank.rbc.ru/media/re- поиск / файл / 7.pdf

27. РОССИЙСКИЙ РЫНОК ГРУЗОВ В 2018 ГОДУ [онлайн]. [10.05.2018]. Доступно по адресу: https://groozgo.ru/blog/ryinok-gruzoperevozok-v-2018/

28. РОССИЙСКИЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ ЕЖЕГОДНИК [онлайн]. Москва: Федеральная служба государственной статистики — . тиски, 2017.[вид. 10.05.2018]. С. 140-144. ISBN 978-5-89476-440-5. Доступно по адресу: http://www.gks.ru/free_doc/doc_2017/year/year17.pdf

29. СААКОВА Л.В. Сравнительный анализ теории фирмы и сущности современной корпорация. В кн .: Вопросы экономической теории. Макроэкономика [онлайн]. 2010. [вид.

27.04.2018]. Доступно по адресу: https://cyberleninka.ru/article/v/sravnitelnyy-analiz-teoriy- фирма-и-сущность-современной-корпорации

30.ДИНАМИКА ИЗМЕНЕНИЯ ЦЕН НА ТОПЛИВО В РОССИИ [онлайн]. [вид. 27.04.2018]. Доступно на: https://autotraveler.ru/russia/dinamika-izmenenija-cen-na-benzin-v- rossii.html # .WvzUDu6FPIU

31. ЦЕНА НА НЕФТЬ В 2018: БУДЕТ ЛИ МЫ ПРЕВЫШАТЬ 70 ДОЛЛАРОВ? В: РИА [онлайн]. [вид. 27.04.2018]. Доступно по ссылке: https://ria.ru/ny2018_resume/20180103/1512105092.html

32. ТРАНСПОРТ И СВЯЗЬ В РОССИИ [онлайн].Москва: ФГБУ Служба статистики, 2016. [вид. 27.04.2018]. стр.19. ISBN 978-5-89476-419-1. Доступно по адресу: http://www.gks.ru/free_doc/doc_2016/transp-sv16.pdf

33. ВОЗРАСТНЫЙ СОСТАВ АВТОМОБИЛЬНОГО ПАРКА. В кн .: Исследование автомобильного рынка России [онлайн]. Исследование автомобильного рынка России, 2017. [вид. 10.05.2018]. Доступно по адресу: http://www.napinfo.ru/en/infographics/infographics-automotive-market-seg-

ments / автопарк-возраст-состав

34.Долл. / Руб. Investing.com [онлайн]. [вид. 10.05.2018]. Доступно на: https://ru.invest- ing.com/currencies/usd-rub

Список таблиц

Таблица 1 Примерная классификация целей оценки бизнеса … 11

Таблица 2 Премия за риск … 20

Таблица 3. Факторы анализа PEST … 37

Таблица 4 Наиболее значимые факторы … 38

Таблица 5.Уровень инфляции,%, 2012-2022 гг … 43

Таблица 7 Анализ привлекательности рынка … 53

Таблица 8 Объем рынка по видам транспорта … 55

Таблица 9 Прогноз рынка грузовых автомобильных перевозок на основе регрессионного анализа … 59

Таблица 10 Прогноз рынка грузовых автомобильных перевозок на основе анализа временных рядов … 60

Таблица 11 Анализ конкурентной силы … 63

Таблица 12 Стоимость доставки 1 кг литового груза на май 2018 г., руб… 64

Таблица 13 Срок доставки 1 кг LTL груза май 2018 г., дней … 65

Таблица 14 Объем услуг на май 2018 г … 66

Таблица 15 Количество филиалов компаний … 67

Таблица 16 Показатель, описанные условия труда … 68

Таблица 17 Расчет рыночной доли компании … 70

Таблица 18 Прогноз рыночной доли компании… 70

Таблица 19 Прогноз продаж компании … 71

Таблица 20 Горизонтальный анализ активов в относительных и абсолютных изменениях … 72

Таблица 21 Горизонтальный анализ капитала и обязательств в относительных и абсолютных изменениях … 73

Таблица 22 Вертикальный анализ активов … 73

Таблица 23 Вертикальный анализ капитала и обязательств … 74

Таблица 24 Горизонтальный анализ отчета о прибылях и убытках в относительных и абсолютных изменениях … 76

Таблица 25 Вертикальный анализ отчета о прибылях и убытках … 76

Таблица 26 Коэффициенты ликвидности … 77

Таблица 27 Коэффициенты активности … 78

Таблица 28 Коэффициенты рентабельности … 79

Таблица 29 Du Pont ROE … 80

Таблица 30 Коэффициенты долга … 80

Таблица 31 Оборотный капитал … 82

Таблица 32 Потребность в оборотном капитале… 83

Таблица 33 Прогноз роста продаж на 2018-2022 годы … 84

Таблица 34 Прогноз отчета о прибылях и убытках на 2018-2022 годы … 85

Таблица 35 Прогноз баланса … 86

Таблица 36 Финансовый анализ прогноза … 87

Таблица 37 Расчет свободного денежного потока для фирмы на 2018-2022 гг. (Тыс. Руб.) … 89

Таблица 38 Расчет ставки дисконтирования собственного капитала по модели CAPM… 90

Таблица 39 Расчет WACC … 90

Таблица 41 Расчет дисконтированной стоимости 2-го этапа субъектом DCF … 91

Таблица 42 Стоимость компании на 10.05.2018 по DCF … 91

Таблица 43 Расчет свободного денежного потока к собственному капиталу за 2018-2022 годы (тыс. Руб.) … 92

Таблица 44 Расчет приведенной стоимости для 1. Этапа по собственному капиталу DCF … 92

Таблица 45 Расчет текущей стоимости 2.Этап по собственному капиталу DCF … 93

Таблица 46 Стоимость компании на 10.05.2018 по DCF … 93

Таблица 47 Расчет EVA на 2018-2022 гг. (Тыс. Руб.) … 94

Таблица 48 Расчет текущей стоимости 1. Этапа по EVA … 94

Таблица 49 Расчет текущей стоимости 2-го этапа по EVA … 94

Таблица 50 Стоимость компании на 10.05.2018 по EVA… 95

Таблица 51 Расчет стоимости компании по способам транзакции … 95

Таблица 52 Анализ чувствительности … 97

Таблица 53 Структура себестоимости продаж в среднем за пять лет … 98

Таблица 54 Расчет изменения стоимости компании за счет снижения затрат. 99

Список изображений Рисунок 1 Этап оценки.. 24

Рисунок 2 Факторы стоимости компании … 33

Рисунок 3 Курс рубля к доллару на 2014-2018 годы … 44

Рисунок 4. Плотность автомобильных дорог общего пользования по федеральным округам России, км дорог на 1 000 кв. км территории … 53

Рисунок 5 География присутствия … 67

Рисунок 6 Бостонская матрица … 70

Список графиков График 1.Темпы роста ВВП на 2012-2022 годы … 42

График 2 Инвестиции в основной капитал за 2012-2022 гг … 45

График 3 Показатели уровня жизни населения … 47

График 4 Численность населения и ее рост … 47

График 5 Структура грузооборота по видам транспорта и странам за 2017 год … 49

Таблица 6 Возрастной состав грузовых автомобилей на 2017 год … 51

График 7 Сегментация рынка по видам грузов (в денежном выражении)… 52

График 8 Рост рынка грузовых автомобильных перевозок за 2010-2017 гг … 55

График 9 Доли рынка ключевых игроков в 2017 году … 62

График 10 Структура капитала и обязательств … 75

График 11 Структура дебиторской задолженности … 78

График 12 Колебания части оборотного капитала … 82

Таблица 13 Оценка Альтмана Z … 83

График 14 счет Сайфуллина — Кадыкова… 84

Список графиков

График 1 Цены на нефть 2012-2017 гг., Долл. За баррель … 43 График 2 Цены на топливо 2012-2018 гг … 45 График 3 Изменение грузовых перевозок и грузооборота (все виды транспорта) за 2012-2017 … 50 График 4 Рентабельность по видам транспорта за 2013-2017 гг … 56 График 5 Изменение грузовых перевозок и грузооборота (автомобильный транспорт) за 2012 г. —

Приложение 1 Финансовый отчет

% PDF-1.4 % 3845 0 объект > эндобдж xref 3845 131 0000000016 00000 н. 0000004153 00000 п. 0000004293 00000 н. 0000004564 00000 н. 0000004736 00000 н. 0000004897 00000 н. 0000005063 00000 н. 0000005221 00000 н. 0000005380 00000 н. 0000006315 00000 н. 0000006524 00000 н. 0000039124 00000 п. 0000039321 00000 п. 0000039966 00000 н. 0000040445 00000 п. 0000063826 00000 п. 0000064016 00000 п. 0000064702 00000 п. 0000065217 00000 п. 0000076328 00000 п. 0000076520 00000 п. 0000076926 00000 п. 0000077182 00000 п. 0000078344 00000 п. 0000079190 00000 п. 0000080024 00000 п. 0000080888 00000 п. 0000081711 00000 п. 0000082665 00000 п. 0000083584 00000 п. 0000157101 00000 н. 0000234022 00000 н. 0000297469 00000 н. 0000369412 00000 н. 0000370269 00000 н. 0000370465 00000 н. 0000370926 00000 н. 0000371241 00000 н. 0000392155 00000 н. 0000392346 00000 п. 0000392881 00000 н. 0000393254 00000 н. 0000398062 00000 н. 0000398264 00000 н. 0000398663 00000 н. 0000398920 00000 н. 0000404308 00000 н. 0000404501 00000 п. 0000404913 00000 н. 0000405176 00000 п. 0000410764 00000 н. 0000410958 00000 п. 0000411282 00000 н. 0000411464 00000 н. 0000440344 00000 н. 0000440535 00000 п. 0000441330 00000 н. 0000441943 00000 н. 0000454272 00000 н. 0000454460 00000 н. 0000455287 00000 н. 0000455915 00000 н. 0000471305 00000 н. 0000471501 00000 н. 0000471974 00000 н. 0000472294 00000 н. 0000481882 00000 н. 0000482080 00000 н. 0000482763 00000 н. 0000483272 00000 н. 0000486451 00000 п. 0000486638 00000 н. 0000487029 00000 н. 0000487265 00000 н. 0000519319 00000 н. 0000595546 00000 н. 0000640524 00000 н. 0000689671 00000 н. 0000763632 00000 н. 0000829489 00000 н. 0000928701 00000 п. 0000967988 00000 н. 0001218356 00000 п. 0001227544 00000 п. 0001372561 00000 п. 0001421157 00000 п. 0001471315 00000 п. 0001504160 00000 п. 0001568210 00000 п. 0001615691 00000 п. 0001671555 00000 п. 0001764629 00000 н. 0001819832 00000 п. 0001919615 00000 п. 0001994226 00000 п. 0002030874 00000 п. 0002089315 00000 п. 0002225936 00000 п. 0002292065 00000 п. 0002368009 00000 п. 0002486281 00000 п. 0002530078 00000 п. 0002530264 00000 п. 0002651296 00000 п. 0002770081 00000 п. 0002865135 00000 п. 0002967329 00000 п. 0003088573 00000 п. 0003148504 00000 п. 0003479572 00000 п. 0003596747 00000 п. 0003597616 00000 п. 0003598306 00000 п. 0003670023 00000 п. 0003870028 00000 п. 00038 00000 п. 0003917118 00000 п. 0003917324 00000 п. 0003929981 00000 п. 0004003086 00000 п. 0004064398 00000 п. 0004117968 00000 п. 0004181488 00000 п. 0004249234 00000 п. 0004291687 00000 п. 0004354387 00000 п. 0004409952 00000 н. 0004410408 00000 п. 0004410726 00000 п. 0004433039 00000 п. 0000002916 00000 н. трейлер ] / Назад 4955392 >> startxref 0 %% EOF 3975 0 объект > поток hkLUoyiAQ1 ٸ (} 9 ĭƐqiʆlm-a7nc # qd1 (! lь ݌ Q? `L4 $ 5 ~ pS.u’ir; y {

Nach oben pdf Насколько уязвима налогово-бюджетная политика в странах Центральной и Восточной Европы?

Насколько эффективна невидимая рука? Сельскохозяйственные и продовольственные рынки Центральной и Восточной Европы

1. ВВЕДЕНИЕ Как показало развитие западных экономик, и , в частности, показатели продовольственного сектора ориентированных на рынок стран за последнее столетие, определенное доверие к механизмам, стоящим за невидимой рукой, может, наконец, привести к (1) самые сложные современные сельскохозяйственные технологии, (2) эффективное производство пищевых продуктов, а также маркетинговые отрасли, и (3) все более довольные потребители.Так почему бы не подождать и , чтобы увидеть похожие вещи в странах с переходной экономикой ? Такие обсуждения включают открытые торговые режимы, либерализованные рынки земли, сельские рынки труда и т. Д., и ожидалось, что частная собственность, что равно , исключение прав, а также сильная конкуренция за ресурсы, приведут к в положительных изменениях, таких как: (1) немедленное увеличение производства продуктов питания, (2) улучшение качества продуктов питания, (3) новые привлекательные продукты и т. д.на уровне товарного рынка, но также: (4) консолидация земель в руках эффективных фермеров, (5) рыночное определение размеров хозяйств, (6) немедленная интеграция рабочей силы в новые структуры хозяйств, (7) инвестиции в современное оборудование и т. д. на исходных рынках. Однако эти ожидания и восприятий означают, что невидимая рука и ценовой механизм — это универсальное устройство для создания благосостояния, что никакого дальнейшего управления не требуется, , и , что никаких исключений для функционирования этого механизма не существует. .Единственный совет политики , который затем остается , — это , быстрое обеспечение частной собственности, и , последовательность реформ, основанная на праве собственности и индивидуализации (хотя

Mehr anzeigen

373 Mehr Lesen

Nach oben pdf Ультразвуковое исследование опорно-двигательного аппарата в повседневной ревматологической практике: данные из стран Центральной и Восточной Европы

Ультразвуковое исследование опорно-двигательного аппарата в повседневной ревматологической практике: данные из стран Центральной и Восточной Европы

теносиновит, эрозии костей, и остеофитов, которые являются ключевыми для наиболее часто встречающихся ревматических заболеваний [15-19].Отражая этот прогресс, MSUS в настоящее время является рекомендуемым методом визуализации для диагностики, мониторинга и прогнозирования и как с RA , так и с SpA [20, 21]. Данные , поддерживающие такие применения MSUS в повседневной клинической практике , почти полностью получены из наблюдательных исследований. Однако в подавляющем большинстве этих исследований участвовали отобранные пациенты, высококвалифицированные наблюдатели, а также высококачественное ультразвуковое оборудование.Информация о фактическом использовании MSUS в рутинной помощи скудна или отсутствует, и в первую очередь оценивались на национальном уровне [22 — 28]. Европейские исследования выявили значительные различия в обучении и практике между странами для обоих обследований MSUS в целом и опорно-двигательных вмешательств под ультразвуковым контролем [6, 9, 14]. Вместо анализа стандартизированной документации рутинных обследований MSUS, доступные исследования оценивали потребности и в практике участников (ревматологов и / или экспертов-ревматологов в MSUS) [6, 9, 14, 22 — 29].Поэтому трудно проводить сравнения между результатами этих исследований и нашего исследования, которое было основано на стандартизированной документации рутинных обследований MSUS. В целом основные результаты нашего исследования согласуются с другими исследованиями. В своем исследовании использования MSUS в Великобритании Brown et al. [24] обнаружили, что наибольшее клиническое применение MSUS было проведено с помощью процедур оценки воспалительного артрита и , результаты которых также были подтверждены Cunnington et al.[25]. Подобно нашему исследованию, румынское исследование и испанское исследование могло продемонстрировать, что MSUS преимущественно использовался для диагностических целей и [27, 28].

Mehr anzeigen

10 Mehr Lesen

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.