Бухгалтерский баланс и его значение при оценке вероятности банкротства организации. Часть 4

1  2  3  4

---

3.2 Многофакторные прогнозные модели в оценке вероятности банкротства АО «РПКБ»

 

Банкротство для экономически развитых зарубежных стран явление не новое. Эти страны накопили большой опыт диагностики и оценки вероятности угрозы банкротства с помощью количественных методов.

Количественная оценка вероятности банкротства основывается на финансовых данных и использовании различных коэффициентов. Авторы методов считают, что с помощью коэффициентов признаки развития кризисной ситуации на предприятии можно выявить достаточно рано и принять меры для устранения причин банкротства.

Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, которая была предложена в 1966 году. Он проанализировал за пятилетний период 20 коэффициентов по группе компаний, половина из которых обанкротилась. [16]

Система показателей У. Бивера представлена в таблице 3.6.

Таблица 3.6 – Система показателей У. Бивера

 

Рассчитаем значения показателей по системе У. Бивера для выбранного в дипломной работе предприятия АО «РПКБ» по данным его финансовой отчетности. Приведем расчеты в таблице 3.7 и проанализируем их значения согласно выбранным критериям оценки.

Таблица 3.7 – Вероятность риска банкротства АО «РПКБ» по модели Бивера

 

По системе оценки Бивера предприятие АО «РПКБ» можно отнести к третьей группе «За один год до банкротства», что свидетельствует об угрозе банкротства данного предприятия в течение года.

Наибольшую известность в области прогнозирования угрозы банкротства получила работа известного американского экономиста Э. Альтмана.

Э. Альтман разработал несколько моделей оценки вероятности банкротства. Среди них известна простейшая двухфакторная модель. В данной модели используются два коэффициента:

1. коэффициент текущей ликвидности;
2. коэффициент финансовой зависимости (доля заемного капитала). [17]

В результате статистического анализа деятельности фирм-банкротов были установлены весовые коэффициенты, характеризующие значимость каждого из этих факторов. В результате подстановки весовых значений используемых коэффициентов была получена формула вероятности наступления банкротства:

Z = — 0,3877 — 1,0736*Ктл + 0,0579*Кфз, (27)

где К_тл – коэффициент текущей ликвидности;

К_фз – коэффициент финансовой зависимости.

Чем величина Z ниже нуля, тем ниже вероятность банкротства. При Z, равном нулю, угроза вероятности банкротства возрастает до 50 процентов. Если Z выше нуля, вероятность банкротства больше 50 %.

Рассчитаем вероятность банкротства АО «РПКБ» за 2018г.:

Z₂₀₁₈ = — 0,3877 — 1,0736*1,11 + 0,0579*0,87 = -1,53;

Рассчитаем вероятность банкротства АО «РПКБ» за 2017г.:

Z₂₀₁₇ = — 0,3877 — 1,0736*1,33 + 0,0579*0,76 = -1,77.

Полученное значение свидетельствует о вероятности банкротства менее 50%.

Данная модель отличается простотой и возможностью использования ограниченного объема информации, но является наименее точной.

В экономически развитых странах для прогнозирования банкротства широко применяется пятифакторная модель Альтмана. В 1968 г. Э. Альтман по данным 33 компаний исследовал 22 финансовых коэффициента, базировавшихся на данных одного периода перед банкротством, из них отобрал пять наиболее значимых для прогноза. [16]

Существуют две разновидности данной модели:

1. оригинальная модель, разработанная в 1968г. для предприятий, акции которых котировались на фондовом рынке США;
2. усовершенствованная модель, разработанная в 1983г. для промышленных и непромышленных предприятий.

Для оценки вероятности банкротства АО «РПКБ» мы будем рассматривать модель, разработанную в 1983г. для производственного предприятия.

Формула вероятности наступления банкротства на производственном предприятии:

Z = 0,717*Х₁+0,847Х₂+3,107Х₃+0,420Х₄+0,998Х₅, (28)

где Х₁ – доля чистого оборотного капитала в активах;

Х₂ – рентабельность активов;

Х₃ – уровень доходности активов;

Х₄ – коэффициент соотношения собственного и заемного капитала;

Х₅ – оборачиваемость активов.

В зависимости от полученного значения для Z-счета можно судить об угрозе банкротства:

• если Z < 1,23, то угроза банкротства высокая;
• если 1,23 < Z < 2,9, то угроза банкротства равна 50 %;
• если Z > 2,9, то угроза банкротства низкая.

Рассчитаем значения показателей АО «РПКБ» согласно пятифакторной модели Альтмана (таблица 3.8)

Таблица 3.8 – Расчет коэффициентов по модели Альтмана

 

Подставим рассчитанные значения в формулу:

Z₂₀₁₈ = 0,717*0,04 + 0,847*0,01 + 3,107*0,01 + 0,420*0,15 + 0,998*0,51 = 0,64;

Z₂₀₁₇ = 0,717*0,2 + 0,847*0,05 + 3,107*0,07 + 0,420*0,32 + 0,998*0,64 = 1,18.

Исходя из полученных расчетов, можно сделать вывод о том, что вероятность наступления банкротства АО «РПКБ» высокая, более 50 %.

В 1972г. Р. Лис разработал дискриминантную модель для оценки несостоятельности предприятий Великобритании. Модель Лиса является в большей степени адаптационной, так как финансовые коэффициенты в модели взяты как у Альтмана. Формула модели банкротства Лиса:

Z = 0,063*K₁ + 0,092*K₂ + 0,057*K₃ + 0,001*K₄, (29)

где К₁ – доля чистого оборотного капитала в активах;

К₂ – уровень доходности активов;

К₃ – рентабельность активов;

К₄ – коэффициент соотношения собственного и заемного капитала.

В случае если Z < 0,037 – вероятность банкротства высокая; Z > 0,037 – вероятность банкротства невелика.

Подставим уже рассчитанные значения в формулу:

Z₂₀₁₈ = 0,063*0,04 + 0,092*0,01 + 0,057*0,01 + 0,001*0,15 = 0,004;

Z₂₀₁₇ = 0,063*0,2 + 0,092*0,07 + 0,057*0,05 + 0,001*0,32 = 0,022.

Таким образом, вероятность банкротства АО «РПКБ» по модели Лиса высокая.

Британские ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу в 1977 г. предложили четырехфакторную модель, в которой отобраны доступные к объективному определению и отражающие наиболее существенные связи с платежеспособностью показатели (таблица 3.9).

Таблица 3.9 – Расчет коэффициентов по модели Таффлера и Тишоу

 

Модель имеет следующий вид:

Z = 0,53*Х₁ + 0,13*Х₂ + 0,18*Х₃ + 0,16*Х₄ (30)

Значения показателя Z находятся в интервале от 0,2 до 0,3, где каждый промежуток характеризует свою степень опасности банкротства. Значения ниже 0,2 и выше 0,3 показывают соответственно банкротов и небанкротов.

Подставим в модель значения показателей АО «РПКБ»:

Z₂₀₁₈ = 0,53*0,19 + 0,13*0,49 + 0,18*0,39 + 0,16*0,43 = 0,3;

Z₂₀₁₇ = 0,53*0,16 + 0,13*1,08 + 0,18*0,61 + 0,16*0,65 = 0,44.

Из полученных значений можно сделать вывод о том, что у предприятия есть долгосрочные перспективы и банкротство в ближайшие годы ему не грозит, однако в 2018г. по сравнению с 2017г. показатель Z снизился.

Канадским ученым Гордоном Спрингейтом в 1978 году на основании модели Альтмана и пошагового дискриминантного анализа была разработана модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия. [23]

В процессе разработки модели из 19 финансовых коэффициентов, считавшимися лучшими, Спрингейтом было отобрано четыре коэффициента, на основании которых была построена модель Спрингейта (таблица 3.10).

Таблица 3.10 – Расчет коэффициентов по модели Спрингейта

 

Оценка вероятности банкротства по модели Спрингейта производится по формуле:

Z = 1,03*X₁ + 3,07*X₂ + 0,66*X₃ + 0,4*X₄ (31)

При Z < 0,862 компания является потенциальным банкротом.

Подставим в формулу рассчитанные значения коэффициентов:

Z₂₀₁₈ = 1,03*0,04 + 3,07*0,03 + 0,66*0,03 + 0,4*0,43 = 0,32

Z₂₀₁₇ = 1,03*0,2 + 3,07*0,1 + 0,66*0,12 + 0,4*0,65 = 0,85

Из полученных значений можно сделать вывод, что АО «РПКБ» является потенциальным банкротом, при чем вероятность его банкротства в 2018 году увеличилась.

В 1984 году американский ученый Д. Фулмер создал модель для диагностики риска банкротства на основании обработки данных шестидесяти предприятий. Изначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего девять (таблица 3.11)

Таблица 3.11 – Расчет коэффициентов по модели Фулмера

 

Модель Фулмера имеет следующий вид:

Н = 5,528*Х₁ + 0,212*Х₂ + 0,073*Х₃ + 1,27*Х₄ — 0,12*Х₅ + 2,335*Х₆ + 0,575*Х₇ + 1,083*Х₈ + + 0,894*Х₉ — 6,075 (32)

Если Н < 0, банкротство неизбежно.

Рассчитаем значение Н по полученным коэффициентам АО «РПКБ»:

Н₂₀₁₈ = 5,528*0,08 + 0,212*0,43 + 0,073*0,09 + 1,27*0,01 — 0,12*0,48 + 2,335*0,39 + + 0,575*7,16 + 1,083*0,05 + 0,894*0,19 — 6,075 = -0,33

Н₂₀₁₇ = 5,528*0,23 + 0,212*0,65 +0,073*0,3 + 1,27*0,07 -0,12*0,15 + 2,335*0,61 + 0,575*7,17+ + 1,083*0,27 + 0,894*0,62 — 6,075 = 1,82

Таким образом, согласно модели Фулмера, АО «РПКБ» угрожает банкротство, значение Н в 2018 году существенно снизилось и опустилось ниже нуля.

Французский ученый Ж. Депалян разработал метод credit-men, согласно которому финансовая ситуация в организации может быть охарактеризована с помощью пяти показателей.

Формула модели банкротства credit-men имеет вид:

N = 25*R₁ + 25*R₂ + 10*R₃ + 20*R₄ + 20*R₅, (33)

где R₁ – коэффициент быстрой ликвидности;

R₂ – коэффициент кредитоспособности;

R₃ – коэффициент иммобилизации собственного капитала;

R₄ – коэффициент оборачиваемости запасов;

R₅ – коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности.

Получив значение функции, можно сделать следующий вывод:

• если N = 100, то финансовая ситуация предприятия складывается нормально;
• если N > 100, то ситуация благоприятная;
• если N< 100, то ситуация неблагоприятная.

Рассчитаем коэффициенты по методу credit-men в таблице 3.12.

Таблица 3.12 – Расчет коэффициентов по модели Депаляна

 

Используя полученные данные рассчитаем значение N:

N₂₀₁₈ = 25*0,64 + 25*0,15 + 10*0,23 + 20*1,77 + 20*1,59 = 89,25

N₂₀₁₇ = 25*0,89 + 25*0,32 + 10*1,31 + 20*1,84 + 20*1,4 = 108,15

Таким образом, за 2018 год финансовое состояние АО «РПКБ» сменилось с благоприятного на неблагоприятное.

Первым российским опытом применения подхода Альтмана для создания адаптированной к нашей экономике модели является модель Давыдовой-Беликова, разработанная в Иркутской государственной экономической академии (модель R-счета), в которой используются следующие коэффициенты (таблица 3.13).

Таблица 3.13 – Расчет коэффициентов по модели R-счета

 

Модель R-счета выглядит следующим образом:

R = 8,38*X₁+ X₂+ 0,054*X₃ + 0,63*X₄ (34)

Вероятность банкротства организации в соответствии со значением модели R определяется по следующей шкале:

• если R < 0, то вероятность банкротства максимальная (90%-100%);
• если 0 < R < 0,18, то вероятность банкротства высокая (60%-80%);
• если 0,18 < R < 0,32, то вероятность банкротства средняя (35%-50%);
• если 0,32 < R < 0,42, то вероятность банкротства низкая (15%-20%);
• если R > 0,42, то вероятность банкротства минимальная (до 10%).

Подставим в формулу рассчитанные значения коэффициентов:

R₂₀₁₈ = 8,38*0,04 + 0,07 + 0,054*0,43 + 0,63*0,03 = 0,45

R₂₀₁₇ = 8,38*0,2 + 0,22 + 0,054*0,65 + 0,63*0,1 = 1,99

Согласно модели R-счета вероятность АО «РПКБ» минимальная.

О.П.Зайцевой с помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют следующие показатели (таблица 3.14).

Таблица 3.14 – Расчет коэффициентов по модели Зайцевой

 

Модель Зайцевой имеет следующий вид:

К_факт = 0,25*К₁ + 0,1*К₂ + 0,2*К₃ + 0,25*К₄ + 0,1*К₅ + 0,1*К₆ (35)

Для определения вероятности банкротства предприятия необходимо произвести сравнение фактического значения с нормативным. Нормативное значение К_{норматив} рассчитывается по следующей формуле:

К_{норматив} =1,57 + 0,1*К6_{прошлого года} (36)

Если К_факт > К_{норматив}, то высока вероятность банкротства предприятия. Если наоборот, то риск банкротства незначительный.

Подставим рассчитанные коэффициенты в формулу модели:

К_факт = 0,25*0,07 + 0,1*1,43 + 0,2*17,1 + 0,25*0,02 + 0,1*6,56 + 0,1*2,3 = 4,47

Рассчитаем К_{норматив:}

К_{норматив} = 1,57 + 0,1*1,55 = 1,73

Таким образом, К_факт > К_{норматив} , что свидетельствует о высокой вероятности банкротства АО «РПКБ»

Российские ученые Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предприняли попытку адаптировать модель «Z-счет» Э. Альтмана к российским условиям. Они предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий следующее рейтинговое число:

R = 2*К₁ + 0,1*К₂ + 0,08*К₃ + 0,45*К₄ + К₅, (37)

где К₁ – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

К₂ – коэффициент текущей ликвидности;

К₃ – коэффициент оборачиваемости активов;

К₄ – рентабельность реализации продукции;

К₅ – рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице и организация будет имеет удовлетворительное финансовое состояние. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное. [17]

Рассчитаем показатели АО «РПКБ» по модели Сайфуллина и Кадыкова в таблице 3.15.

Таблица 3.15 – Расчет коэффициентов по модели Сайфуллина-Кадыкова

 

Подставим рассчитанные значения коэффициентов в формулу:

R₂₀₁₈ = 2*(-1,02) + 0,1*1,11 + 0,08*0,51 + 0,45*0,02 + 0,06 = -1,82

R₂₀₁₇ = 2*0,07 + 0,1*1,33 + 0,08*0,64 + 0,45*0,08 + 0,21 = 0,57

Исходя из полученных расчетов, можно сделать вывод о том, что финансовое состояние АО «РПКБ» является неудовлетворительным, и ухудшилось в 2018 году. Из всех рассчитанных коэффициентов нормативному значению соответствует только коэффициент рентабельности собственного капитала на начало 2018г.

Сведем результаты анализа различными моделями в одну таблицу (таблица 3.16).

Таблица 3.16 – Результаты оценки вероятности банкротства АО «РПКБ»

 

Из таблицы 3.24 видно, что большинство моделей оценило риск банкротства АО «РПКБ» как высокий. Таким образом, необходима разработка мероприятий для улучшения финансового состояния АО «РПКБ» и снижения риска его банкротства.

 

3.3 Мероприятия по улучшению финансового состояния АО «РПКБ»

 

Проведенный анализ финансового состояния АО «РПКБ» показывает, что финансовое положение предприятия является неустойчивым.

Приоритетные меры по улучшению финансового состояния предприятия должны быть направлены:

• на мобилизацию денежных средств;
• на урегулирование задолженности.

Для улучшения финансового состояния можно осуществить следующие мероприятия:

1. Строгая экономия ресурсов предприятия, пересмотр и сокращение затрат. По данному направлению следует провести инвентаризацию затрат, и оставить только необходимые, но без ущерба технологиям и качеству.
2. Продажа дебиторской задолженности путем уступки прав требования. Одним из способов уступки дебиторской задолженности является факторинг.

Факторинг – это комплекс финансовых услуг для производителей и поставщиков, ведущих торговую деятельность на условиях отсрочки платежа. В соответствии с договором факторингового обслуживания, заключаемым между банком и поставщиком, поставщик (клиент) уступает банку (финансовому агенту) право денежного требования по своим поставкам в адрес оговоренного ряда покупателей, а банк обязуется оплатить эти поставки. При этом банк выплачивать определенную сумму от номинала поставки (как правило, большую, например, до 85%) в виде авансового платежа сразу после фактической отгрузки, а остаток средств (от 15% соответственно, за вычетом комиссии) поставщик получает от банка на свой расчетный счет по мере того, как покупатель фактически оплатит поставку на специально открываемый банком счет.

Базой для определения стоимости факторинговых услуг является процент от суммы требований и количество дней отсрочки платежа покупателем.

Применение факторинга с комиссией в 1,5% позволит предприятию ликвидировать дебиторскую задолженность и погасить часть кредиторской задолженности.

Размер дебиторской задолженности в 2018 году составлял 10 238 345 тыс. руб.

При уступке банку дебиторской задолженности на сумму 10 238 345 тыс. руб. комиссия банка составит:

10 238 345 * 1,5% = 153 575 тыс. руб.

На счет предприятия поступит 80% от суммы дебиторской задолженности за вычетом комиссии за услугу факторинга:

10 238 345 * 0,80 – 153 575 = 8 037 101 тыс. руб.

Эту сумму можно направить на погашение кредиторской задолженности.

На конец 2018г. кредиторская задолженность составляет 14 663 241 тыс. руб.Таким образом, с помощью факторинга можно погасить 55 % кредиторской задолженности, которая составит 6 626 140 тыс. руб.

Переоформление краткосрочных кредитов, полученных предприятием, в долгосрочные. Это мероприятие чаще всего называют реструктуризацией задолженности. Под реструктуризацией задолженности понимается погашение имеющихся обязательств с одновременным принятием на себя новых обязательств с новыми сроками и условиями погашения без изменения суммы основного долга, но с более выгодными условиями кредитования.

Краткосрочные кредиты АО «РПКБ» составляют 2 369 887 тыс. руб., после реструктуризации задолженности, долгосрочные обязательства предприятия составят:

21 878 356 + 2 369 887 = 24 248 243 тыс. руб.

После реализации предприятием предложенных мероприятий по оформлению факторинга и реструктуризации краткосрочных кредитов, улучшатся значения коэффициентов финансовой устойчивости:

1) Коэффициент капитализации (плечо финансового рычага):

U_{1 (2018)} = (14 663 241 + 3 033 452 + 21 878 356) / 6 050 188 = 6,54

U_{1 (2019)} = (6 626 140 + 663 565 + 24 248 243) / 6 050 188 = 5,21

2) Коэффициент финансовой независимости (автономии):

U_{2 (2018)} = 6 050 188 / 45 625 237 = 0,13

U_{2 (2019)} = 6 050 188 / 37 588 136 = 0,16

3) Коэффициент финансирования:

U_{3 (2018)} = 6 050 188 / (14 663 241 + 3 033 452 + 21 878 356) = 0,15

U_{3 (2019)} = 6 050 188 / (6 626 140 + 663 565 + 24 248 243) = 0,19

4) Коэффициент финансовой устойчивости:

U_{4 (2018)} = (21 878 356 + 6 050 188) / 45 625 237 = 0,61

U_{4 (2019)} = (24 248 243 + 6 050 188) / 37 588 136 = 0,81

4. Продажа избыточных производственных запасов
5. Продажа, сдача в аренду и списание неиспользуемых основных средств. В аренду могут быть сданы объекты как производственной сферы, так и непроизводственной. При проведении такой меры есть очевидное условие – сдавать выгодно, если активы приносят доход меньший, чем возможная арендная плата. Списание применяется в том случае, если списать выгоднее, чем содержать, а реализовать с получением денег не удается.
6. Для своевременного обнаружения негативных факторов хозяйственной деятельности, которые могут привести к неплатежеспособности и принятия мер по недопущению развития ситуации до потери платежеспособности и возникновения признаков банкротства, АО «РПКБ» необходимо постоянно проводить контроль финансово-экономической деятельности предприятия, а именно должна вестись система сбора, обработки, анализа данных о финансовом состоянии и принятии мер, направленных на предупреждение их банкротства.

Разрабатываемые мероприятия могут быть оформлены в виде плана (программы) финансового оздоровления организации и могут затрагивать все стороны деятельности организации:

• производственную;
• снабженческо-сбытовую;
• финансовую.

Основной сферой применения превентивных мер финансового оздоровления является производственная сфера, остальные представляют собой обеспечивающие сферы. Проведение мероприятий по совершенствованию производства необходимо подкрепить соответствующими финансовыми возможностями и управленческими действиями.

Для построения системы профилактики неплатежеспособности необходимо пройти следующие этапы:

1. Определить угрозы (риски), которые могут привести к неплатежеспособности организации.
2. Вести в регулярном режиме отслеживание этих угроз. Для этого:

• определить показатели, которые характеризуют угрозу количественно, для проведения регулярного контроля;
• определить граничные рекомендуемые, допустимые, опасные и недопустимые (кризисные) значения указанных показателей;
• периодически вычислять значения показателей и сравнивать их с граничными значениями для определения степени угрозы платежеспособности.

3. Применять меры в финансово-экономической сфере для исправления ситуации при обнаружении опасных явлений и факторов кризиса.

Первый и второй пункты приведенного перечня мероприятий являются задачами проведения антикризисного мониторинга, а все три вместе — антикризисного мониторинга и регулирования.

 

Заключение

 

Анализ показателей бухгалтерской отчетности проводится для оценки и контроля текущей деятельности предприятия и его финансового состояния, а также для диагностики (прогнозирования) банкротства. Своевременное выявление возникновения кризисных явлений или тенденций и путей их устранения необходимо для обеспечения платежеспособности и предотвращения банкротства предприятия.

В процессе выполнения работы, в соответствии с ее целью, была собрана и систематизирована информация о понятии и признаках банкротства, были определены причины и стадии развития несостоятельности организаций, дана краткая характеристика деятельности предприятия АО «РПКБ», проведена оценка вероятности наступления банкротства АО «РПКБ» на основе коэффициентов и многофакторных прогнозных моделей, разработаны мероприятия по улучшению его финансового состояния.

Банкротство — это подтвержденная документально неспособность хозяйствующего субъекта платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств, то есть признанная судом неплатежеспособность. Главным основанием для признания организации банкротом является неспособность этого организации обеспечить выполнение требований кредиторов в течение трех месяцев со дня наступления сроков платежей, сумма требований кредиторов составляет не менее 300 000 рублей.

В результате вертикального и горизонтального анализа было выявлено, что валюта баланса в 2018 г. увеличилась на 13 514 003 тыс. руб.

Произошло изменение структуры стоимости имущества в сторону уменьшения удельного веса в нем оборотных активов и соответственно увеличения внеоборотных. Удельный вес внеоборотных активов в 2018 г. составил 57,05%, а оборотных – 42,95%.

В структуре активов произошло значительное увеличение стоимости внеоборотных активов на 336,4%, что связано, в основном, с изменением стоимости остатков по статье «Финансовые вложения».

В структуре пассивов предприятия преобладают долгосрочные обязательства (47,95%) и краткосрочные обязательства (38,82%). Собственный капитал предприятия занимает всего 13,23%.

В структуре пассивов произошло изменение, в основном, за счет увеличения долгосрочных кредитов предприятия на 392,09 %

По результатам анализа финансового состояния АО «РПКБ» было выявлено, что:

1. структура бухгалтерского баланса является не удовлетворительной, т.к. предприятие часть внеоборотных активов финансирует за счет заемных источников;
2. предприятие имеет невысокие показатели ликвидности и финансовой устойчивости;
3. предприятие имеет достаточно низкие показатели деловой активности и рентабельности деятельности;
4. в результате анализа по прогнозным моделям банкротства предприятие АО «РПКБ» относится в группу предприятий с высокой вероятностью банкротства.

Таким образом, было установлено, что финансовое состояние предприятия АО «РПКБ» является неустойчивым.

Для улучшения финансового состояния предложены следующие меры:

1. Строгая экономия ресурсов предприятия, пересмотр и сокращение затрат;
2. Уступка прав требования дебиторской задолженности;
3. Реструктуризация краткосрочных кредитов;
4. Продажа избыточных производственных запасов;
5. Продажа, сдача в аренду и списание неиспользуемых основных средств;
6. Постоянный контроль за финансово-экономической деятельностью предприятия, проведение антикризисного мониторинга и антикризисного регулирования.

Предложенная система мероприятий способствует улучшению финансового состояния и экономически обоснована.

 

Список использованных источников

 

1. Федеральный закон «О бухгалтерском учете» от 06.12.2011 N 402-ФЗ
2. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 N 127-ФЗ
3. ПБУ 4/99 «Бухгалтерская отчетность организации»
4. ПБУ 18/02 «Учет расчетов по налогу на прибыль организаций»
5. Аверина, О.И. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. Учебник / О.И. Аверина, др.. — М: КноРус, 2016. — 430 c.
6. Анущенкова, К. А. Финансово-экономический анализ / К.А. Анущенкова, В.Ю. Анущенкова. — М: Дашков и Ко, 2015. — 404 c.
7. Баклаева, Н.М., Финансовый анализ (продвинутый уровень): Учебное пособие для студентов экономических вузов. — Пятигорск: РИА-КМВ, 2018.- 400 с.
8. Басовский, Л. Е. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. Учебное пособие / Л.Е. Басовский, Е.Н. Басовская. — М: ИНФРА-М, 2014. — 336 c.
9. Виноградская, Н.А. Диагностика и оптимизация финансово-экономического состояния предприятия: финансовый анализ: Практикум / Н.А. Виноградская. — М.: МИСиС, 2018. — 118 c.
10. Герасимова В. Д. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности промышленного предприятия; КноРус — М., 2016. — 360 c.
11. Гусева, Е.А., Пильникова, И.Ф. Анализ хозяйственной деятельности организации / Е.А. Гусева, И.Ф. Пильникова // Молодежь и наука. 2016. № 5. С. 181.
12. Гурнович, Т.Г., Захарова, М.И. Финансовая устойчивость предприятия / Т.Г. Гурнович, М.И. Захарова // Современные научные исследования и разработки. 2017. № 8 (8). С. 71-73.
13. Домбровская Е. Н. Бухгалтерская (финансовая) отчетность; РИОР, Инфра-М — М., 2017. — 174 c.
14. Енюков, И.С. Финансовый анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие / И.С. Енюков. — М.: Финансы и статистика, 2018. — 224 c.
15. Жилкина, А.Н. Управление финансами. Финансовый анализ предприятия: Учебник / А.Н. Жилкина. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2017. — 332 c.
16. Ибашева, П.А. Диагностика финансовой устойчивости компании и профилактика кризисного состояния / П.А. Ибашева // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. 2017. № 32. С. 125-130.
17. Кобозева, Н. В. Банкротство: учет, анализ, аудит: Практическое пособие / Н.В. Кобозева. — М.: Магистр, НИЦ ИНФРА-М, 2016. — 208 с.
18. Кован, С.Е. Предупреждение банкротства организаций: монография / С.Е. Кован. — М. : ИНФРА-М, 2017. – 219 с.
19. Кутер М. И., Уланова И. Н. Бухгалтерская (финансовая) отчетность; Финансы и статистика — М., 2017. — 256 c.
20. Литовченко, В.П. Финансовый анализ: Учебное пособие / В.П. Литовченко. — М.: Дашков и К, 2016. — 216 c.
21. Любушин, Н.П. Финансовый анализ / Н.П. Любушин, Н.Э. Бабичева. — М.: Эксмо, 2018. — 336 c.
22. Мельник, М. В. Бухгалтерский учет в коммерческих организациях: Учебное пособие / Мельник М.В., Егорова С.Е., Кулакова Н.Г. и др. — М.: Форум, НИЦ ИНФРА-М, 2016. — 480 с.
23. Мочалина, А.А. Выявление признаков банкротства предприятия на ранних этапах и методы, используемые при диагностике вероятности банкротства / А.А. Мочалина // Инновационная наука. 2016. № 4-1. С. 216-219.
24. Ровенских В. А., Слабинская И. А. Бухгалтерская (финансовая) отчетность; Дашков и Ко — М., 2016. — 364 c.
25. Селезнева, Н.Н. Финансовый анализ: Учебное пособие / Н.Н. Селезнева, А.Ф. Ионова. — М.: ЮНИТИ, 2018. — 639 c.
26. Сиреев И.В. Экономика предприятия: Учебное пособие. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2015. — 265 c.
27. Федорова, Г.В. Учет и анализ банкротств: учебник. / Г.В. Федорова. — М.: Омега-Л, 2017. — 84 c.
28. Чеглакова, С.Г. Бухгалтерский учет и анализ: Учебное пособие / С.Г. Чеглакова. — М.: ДиС, 2015. — 448 c.
29. Чернова, М.В. Аудит и анализ при банкротстве: теория и практика: Монография / М.В. Чернова. — М.: Инфра-М, 2018. — 432 c.
30. Официальный сайт АО «РПКБ» [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.rpkb.ru/
31. «Экономический портал» [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://institutiones.com
32. «Бухгалтерский учет. Налоги. Аудит» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.audit-it.ru
33. «Энциклопедия по экономике» [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://economy-ru.info
34. «Бухгалтерия.ру» [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.buhgalteria.ru/
35. «Бухучет.ру» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://bukhuchet.ru/
36. «Клерк.ру» » [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.klerk.ru/

---

1  2  3  4