Финансовая устойчивость предприятия

Несмотря на выявленные тенденции, коэффициент финансовой устойчивости находится на удовлетворительном уровне — значение показателя выше нормативного на протяжении всего рассматриваемого периода. При этом наблюдается его незначительный рост с 0,800 в 2012 г. до 0,801 в 2014 г.

В целом можно судить о росте финансовой устойчивости АО «Рот Фронт», что обусловлено перенесением приоритета в финансировании деятельности предприятия на использование собственного капитала. При этом необходимо отметить, что такая политика финансирования используется предприятие на протяжении всей его длительной истории развития. Далее построим модель регрессии для прогнозирования уровня финансовой устойчивости АО «Рот Фронт».

2. Построение регрессионной модели финансовой устойчивости АО «Рот Фронт».

Проведем анализ влияния макроэкономических факторов на финансовую устойчивость АО «Рот Фронт». В качестве результативного признака выбираем коэффициент финансовой устойчивости АО «Рот Фронт» в динамике за последние 15 лет. В качестве факторных признаков выбираем следующие основные показатели: чистая прибыль (Х1); выручка (Х2); собственный капитал (Х3); валюта баланса (Х4). Исходные данные для анализа приведены в таблице Таблица 4.

Таблица 4.

Исходные данные.

Финансовая устойчивость (Y) Чистая прибыль (X1) Выручка (X2) Собственный капитал (X3) Валюта баланса (X4) 2000 0,687 76,41 1004,96 441,24 642,4 2001 0,629 70,53 1280,14 518,73 824,06 2002 0,559 65,03 1677,24 575,52 1029,94 2003 0,511 120,68 2035,89 998,63 1986,56 2004 0,406 258,69 3105,65 1060,59 2659,36 2005 0,633 510,6 4263,1 1869,35 3215,02 2006 0,610 505 4579,9 2148,3 3845,65 2007 0,768 586,9 5012,36 2856,96 4056,98 2008 0,732 605,32 5896,53 3015,89 4659,83 2009 0,830 695,68 6166,58 3760,67 5091,53 2010 0,704 693,72 6553,49 4455,78 6709,83 2011 0,800 488,79 7942,75 5868,58 7564,93 2012 0,769 518,51 8399,71 6387,09 8415,86 2013 0,801 734,54 8947,23 7228,5 9054,17 2014 0,714 441,34 10 112,82 7669,84 10 748,43.

Уравнение множественной регрессии может быть представлено в виде:

Y = f (β, X) + ε.

где X = X (X1, X2, …, Xm) — вектор независимых (объясняющих) переменных; β - вектор параметров (подлежащих определению); ε - случайная ошибка (отклонение); Y — зависимая (объясняемая) переменная.

теоретическое линейное уравнение множественной регрессии имеет вид:

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βmXm + ε.

β0 — свободный член, определяющий значение Y, в случае, когда все объясняющие переменные Xj равны 0.

Определим вектор оценок коэффициентов регрессии. Согласно методу наименьших квадратов, вектор s получается из выражения: s = (XTX)-1XTY.

К матрице с переменными Xj добавляем единичный столбец:

1 76.41 1004.

96 441.

24 642.

4 1 70.53 1280.

14 518.

73 824.

06 1 65.03 1677.

24 575.

52 1029.

94 1 120.

68 2035.

89 998.

63 1986.

56 1 258.

69 3105.

65 1060.

59 2659.

36 1 510.

6 4263.

1 1869.

35 3215.

02 1 505 4579.

9 2148.

3 3845.

65 1 586.

9 5012.

36 2856.

96 4056.

98 1 605.

32 5896.

53 3015.

89 4659.

83 1 695.

68 6166.

58 3760.

67 5091.

53 1 693.

72 6553.

49 4455.

78 6709.

83 1 488.

79 7942.

75 5868.

58 7564.

93 1 518.

51 8399.

71 6387.

09 8415.

86 1 734.

54 8947.

23 7228.

5 9054.

17 1 441.

34 10 112.

82 7669.

84 10 748.

Матрица Y:

0.69 0.63 0.56 0.51 0.41 0.63 0.61 0.77 0.73 0.83 0.7 0.8 0.77 0.8 0.71.

Матрица XT.

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 76.41 70.53 65.03 120.

68 258.

69 510.

6 505 586.

9 605.

32 695.

68 693.

72 488.

79 518.

51 734.

54 441.

34 1004.

96 1280.

14 1677.

24 2035.

89 3105.

65 4263.

1 4579.

9 5012.

36 5896.

53 6166.

58 6553.

49 7942.

75 8399.

71 8947.

23 10 112.

82 441.

24 518.

73 575.

52 998.

63 1060.

59 1869.

35 2148.

3 2856.

96 3015.

89 3760.

67 4455.

78 5868.

58 6387.

09 7228.

5 7669.

84 642.

4 824.

06 1029.

94 1986.

56 2659.

36 3215.

02 3845.

65 4056.

98 4659.

83 5091.

53 6709.

83 7564.

93 8415.

86 9054.

17 10 748.

43 Умножаем матрицы, (XTX):

15 6371.

74 76 978.

35 48 855.

67 70 504.

55 6371.

74 3 530 443.

71 40 435 084.

14 26 626 505.

34 37 539 794.

64 76 978.

35 40 435 084.

14 515 233 470.

23 352 203 818.

97 490 715 871.

27 48 855.

67 26 626 505.

34 352 203 818.

97 248 594 007.

11 341 103 917.

92 70 504.

55 37 539 794.

64 490 715 871.

27 341 103 917.

92 472 976 728.

В матрице, (XTX) число 15, лежащее на пересечении 1-й строки и 1-го столбца, получено как сумма произведений элементов 1-й строки матрицы XT и 1-го столбца матрицы X. Умножаем матрицы, (XTY):

10.15 4584.

04 55 325.

24 35 918.

62 50 938.

Находим обратную матрицу (XTX)-1.

0.654 0.594 -0.472 0.296 0.132 0.594 6.0E-6 -2.0E-6 0 1.0E-6 -0.472 -2.0E-6 1.0E-6 -0 -1.0E-6 0.296 0 -0 1.0E-6 -0 0.132 1.0E-6 -1.0E-6 -0 1.0E-6 Вектор оценок коэффициентов регрессии равен.

Y (X) = (XTX)-1XTY =

0.584 0.193 4.7E-5 0.197 -0.185.

Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии):

Y = 0.58 + 0.193X1 + 4.7E-5X2 + 0.197X3−0.185X4.

Перейдем к статистическому анализу полученного уравнения регрессии: проверке значимости уравнения и его коэффициентов, исследованию абсолютных и относительных ошибок аппроксимации Для несмещенной оценки дисперсии проделаем следующие вычисления:

Несмещенная ошибка ε = Y — Y (x) = Y — X*s (абсолютная ошибка аппроксимации).

Таблица 5.

Расчет стандартной ошибки уравнения регрессии.

Y Y (x) ε = Y — Y (x) ε2 (Y-Yср)2 -ε: Y- 0.687 0.567 0.12 0.0144 0.103 0.175 0.629 0.547 0.0817 0.667 0.229 0.13 0.559 0.519 0.0397 0.158 0.0139 0.0711 0.511 0.436 0.075 0.563 0.0275 0.147 0.406 0.35 0.056 0.314 0.0734 0.138 0.633 0.455 0.178 0.0317 0.192 0.281 0.61 0.392 0.218 0.0476 0.447 0.358 0.768 0.508 0.26 0.0675 0.831 0.338 0.732 0.431 0.301 0.0905 0.304 0.411 0.83 0.515 0.315 0.099 0.0234 0.379 0.704 0.352 0.352 0.124 0.736 0.5 0.8 0.432 0.368 0.135 0.0152 0.46 0.769 0.382 0.387 0.149 0.849 0.503 0.801 0.472 0.329 0.109 0.0154 0.411 0.714 0.188 0.526 0.277 0.138 0.737 0 1.162 0.2 5.039 Средняя ошибка аппроксимацииОценка дисперсии равна: se2 = (Y — X*Y (X))T (Y — X*Y (X)) = 1.16Несмещенная оценка дисперсии равна: Оценка среднеквадратичного отклонения (стандартная ошибка для оценки Y):<0.5 -> построенная модель адекватная.

Используя полученную модель финансовой устойчивости построим прогнозное значение данного показателя для АО «Рот.

Фронт" (рис.

1). Для прогноза значения факторов используем средние темпы прироста показателей:

Финансовая устойчивость Чистая прибыль Выручка Собственный капитал Валюта баланса 2015 0,670 469,66 10 141,14 7698,16 10 776,75 2016 0,677 497,98 10 169,46 7726,48 10 805,07 2017 0,684 526,30 10 197,78 7754,80 10 833,39 2018 0,692 554,62 10 226,10 7783,12 10 861,71 2019 0,699 582,93 10 254,41 7811,43 10 890,02 2020 0,706 611,25 10 282,73 7839,75 10 918,34 средний прирост 28,32 342,13 217,14 313,35.

Рисунок 1. Прогноз финансовой устойчовости АО «Рот.

Фронт".

Таким образом, при дальнейшем сохрани имеющихся в развитии АО «Рот Фронт» прогнозируется незначительное снижение финансовой устойчивости, но ее значение будет находиться в пределах нормы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Финансовая устойчивость есть стабильность финансового положения, выражающаяся в сбалансированности финансов, достаточной ликвидности активов, наличии необходимых резервов. Это комплексное понятие, обладающее внешними формами проявления, формирующееся в процессе всей финансово-хозяйственной деятельности, находящееся под влиянием множества факторов. Финансовая устойчивость организации предполагает оптимальное соотношение между отдельными видами активов (оборотными или внеоборотными, с учетом их внутренней структуры) и источниками их финансирования (собственными или привлеченными средствами).

Результаты оценки финансовой устойчивости АО «Рот Фронт» методом абсолютных показателей показали, что на протяжении 2012;2014 гг. финансовое состояние АО «Рот Фронт» является устойчивым, следовательно, у предприятия достаточно собственных и заемных средств для финансирования своей деятельности. Анализ финансовой устойчивости коэффициентным способом указал на рост финансовой устойчивости АО «Рот Фронт», что обусловлено перенесением приоритета в финансировании деятельности предприятия на использование собственного капитала. При этом необходимо отметить, что такая политика финансирования используется предприятием на протяжении всей его длительной истории развития.

Регрессионный анализ показал, что при дальнейшем сохрани имеющихся в развитии АО «Рот Фронт» прогнозируется незначительное снижение финансовой устойчивости, но ее значение будет находиться в пределах нормы. Таким образом, финансовую устойчивость АО «Рот фронт» можно определить как нормальную. Однако для того чтобы избежать ее снижение в ближайшем будущем необходимо пересмотреть политику привлечения внешних источников финансирования с целью улучшения ситуации с долгосрочными источниками финансирования.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Вентцель Е. С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. Учеб. пособие для студентов втузов. — М.: Высшая школа, 2001. — 208 с.

Давыдянц, Д. Е. Финансовая устойчивость организации: теория, оценка, общее условие, оптимум [Текст] / Д. Е. Давыдянц, Н. А. Давыдянц. — Ставрополь: Возрождение: СИЭУ ФПГТУ, 2008.

Журавлев Н. В. Финансовая устойчивость предприятий сферы услуг: теоретический и методический аспекты [Текст]: моногр. /.

Н. В. Журавлева, С. А. Зуденкова, В.

В. Копилко; РГУТиС. — М., 2012.

Замков О.О., Толстопятенко А. В., Черемных Ю. Н. Математические методы в экономике: Учебник.

2-е изд. — М.: МГУ им. М. В. Ломоносова, Издательство «Дело и Сервис», 1999. — 368 с.

Исследование операций в экономике: Учеб. пособ. / под ред. Н. Ш. Кремера./ - М.: ЮНИТИ, 2000. — 407 с.

Монахов А. В. Математические методы анализа экономики. — Спб: Питер, 2002. — 176 с.

Практикум по высшей математике для экономистов: Учеб. пособие для вузов / Кремер Н. Ш. и др.; под ред. проф. Н. Ш. Кремера — М.: ЮНИТИ — ДАНА, 2005. — 423 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1.

ПРИЛОЖЕНИЕ 2.

Журавлев Н. В. Финансовая устойчивость предприятий сферы услуг: теоретический и методический аспекты [Текст]: моногр. / Н. В.

Журавлева, С. А. Зуденкова, В. В. Копилко; РГУТиС. — М., 2012.

— с.

35.