ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 03.01.2026
Просмотров: 749
Скачиваний: 0
СОДЕРЖАНИЕ
1. Оценка эффективности реструктуризации фирмы Задача 1
3. Прогнозирование дебиторской кризисустойчивости при коммерциализации разработок
4. Оценка кризисустойчивости фирмы на основеSwot-анализа
5. Расчет вероятности банкротства банков и фирм Задача 6
6. Многокритериальный метод прогнозирования кризисустойчивости предприятия
7. Инвестирование в условиях кризиса
8. Принятие управленческих решений в антикризисном менеджменте на основе статистических гипотез
9. Финансовый анализ и прогнозирование продаж в антикризисном управлении
10. Задачи анализа безубыточности и финансовой устойчивости предприятий
3-й класс – это организации, финансовое состояние которых можно оценить как среднее. При анализе бухгалтерского баланса обнаруживается «слабость» отдельных финансовых показателей. У них либо платежеспособность находится на границе минимально допустимого уровня, а финансовая устойчивость нормальная, либо наоборот – неустойчивое финансовое состояние из-за преобладания заемных источников финансирования, но есть некоторая текущая платежеспособность. При взаимоотношениях с такими организациями вряд ли существует угроза потери средств, но выполнение обязательств в срок представляется сомнительным.
Таблица 1
Границы классов организаций согласно критериям оценки финансового состояния
|
№ |
Показатели финансового состояния |
Условия снижения критерия |
Границы классов согласно критериям |
||||
|
1-й класс |
2-й класс |
3-й класс |
4-й класс |
5-й класс |
|||
|
1 |
Коэффициент абсолютной ликвидности |
За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,2 балла |
0,70 и более – присваивается 14 баллов |
0,69 – 0,50 – присваивается от 13,8 до 10 баллов |
0,49 – 0,30 – присваивается от 5,8 до 2 баллов |
0,29 – 0,10 – присваивается от 5,8 до 2 баллов |
Менее 0,10 – присваивается от 1,8 до 0 баллов |
|
2 |
Коэффициент «критической» оценки |
За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,2 балла |
1 и более – 11 баллов |
0,99 – 0,80 – от 10,8 до 7 баллов |
0,79-0,70 – от 6,9 до 5 баллов |
0,69 – 0,60 – от 4,8 до 3 баллов |
0,59 и менее – от 2,8 до 0 баллов |
|
3 |
Коэффициент текущей ликвидности |
За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,3 балла |
2 и более – 20 баллов, от 1,70 до 2,0 – 19 баллов |
1,69 – 1,5 – от 18,7 до 13 баллов |
1,49-1,30 – от 12,7 до 7 баллов |
1,29-1,10 – от 6,7 до 1 балла |
1,09 и менее – от 0,7 до 0 баллов |
|
4 |
Доля оборотных средств в активах |
За каждую сотую (0,01) пункта снижения снимается по 0,2 балла |
0,5 и более – 10 баллов |
0,49-0,40 – от 9,8 до 8 баллов |
0,39-030 – от 7,8 до 6 балла |
0,29-0,20 – от 5,8 до 4 балла |
Менее 0,20 – от 3,8 до 0 баллов |
|
5 |
Коэффициент обеспеченности собственными средствами |
За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,3 балла |
0,5 и более – 12,5 баллов |
0,49 – 0,40 – от 12,2 до 9,5 балла |
0,39-0,20 – от 9,2 до 3,5 балла |
0,19 – 0,10 – от 3,2 до 0,5 балла |
Менее 0,1 – 0,2 балла |
|
6 |
Коэффициент капитализации |
За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,3 балла |
Меньше 0,70 до 1,0 – от 17,5 до 17,1 балла |
1,01 – 1,22 – от 17,0 до 10,7 балла |
1,23-1,44 – от 10,4 до 4,1 балла |
1,45 – 1,56 – от 3,8 до 0,5 балла |
1,57 и более – от 0,2 до 0 баллов |
|
7 |
Коэффициент финансовой независимости |
За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,4 балла |
0,50 – 0,60 и более – 10-9 баллов |
0,49-0,45 – от 8 до 6,4 балла |
0,44 до 0,40 – от 6 до 4,4 балла |
0,39 – 0,31 – от 4 до 0,8 балла |
0,3 и менее – от 0,4 до 0 баллов |
|
8 |
Коэффициент финансовой устойчивости |
За каждую десятую долю (0,1) пункта снижения снимается по 1 баллу |
0,80 и более – 5 баллов |
0,79 – 0,70 – 4 балла |
0,69 – 0,60 – 3 балла |
0,59-0,50 – 2 балла |
0,49 и менее – от 1 до 0 баллов |
|
9 |
Границы классов |
|
100 – 97,6 балла |
94,33 – 68,6 ьаооа |
65,7 – 39 баллов |
36,1 – 13,8 балла |
10,9 – 0 баллов |
4-й класс – это организация с неустойчивым финансовым состоянием. При взаимоотношениях с ними имеется определенный финансовый риск. У них неудовлетворительная структура капитала, а платежеспособность находится на нижней границе допустимых значений. Прибыль у таких организаций, как правило, отсутствует вовсе или очень незначительная, достаточная только для обязательных платежей в бюджет.
5-й класс – это организации с кризисным финансовым состоянием. Они неплатежеспособны и абсолютно неустойчивы с финансовой точки зрения. Эти предприятия убыточны.
Сущность такой методики заключается в классификации организаций по уровню финансового риска, то есть любая анализируемая организация может быть отнесена к определенному классу в зависимости от «набранного» количества баллов, исходя из фактических значений ее финансовых коэффициентов.
Ценность предложенной интегрально-балльной оценки финансовой устойчивости заключена, по-нашему мнению, в достаточно большом числе анализируемых финансовых коэффициентов (8 штук) и исследовании большого количества предприятий для набора статистических данных.
Расчеты по этой методике позволяют провести точечную оценку финансовой устойчивости предприятия на данный анализируемый момент.
Задача 9
Для целей прогнозирования устойчивости предприятия с горизонтом в один год необходимо иметь информацию об итоговой балльной оценке предприятия за 3-4 предыдущих года. Информация за более длительный предыдущий период только для стабильно работающих предприятий может иметь какую-то ценность. Для остальных предприятий эти более ранние промежутки отягощены случайными факторами, влияющими на экономические показатели, характерными для экономики переходного периода [4-6].
В табл.2 приведено в качестве примера изменение суммарного количества баллов для пяти инновационных предприятий г. Томска за последние 6 лет.
Таблица 2
Суммарное значение баллов по шести годам для пяти инновационных предприятий г.Томска
|
Годы |
||||||
|
№ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
1 |
34,3 |
34,5 |
33,9 |
43,2 |
32,7 |
32,5 |
|
2 |
12,6 |
16,8 |
16,2 |
10,6 |
13,8 |
13,6 |
|
3 |
95,6 |
88 |
97,6 |
97,0 |
96,6 |
96,8 |
|
4 |
79,7 |
48,1 |
83,9 |
75,0 |
84,6 |
80,0 |
|
5 |
11,6 |
10,6 |
13,0 |
14,3 |
37 |
24,2 |
Таблица 3
Результаты прогнозного расчета
|
№ |
α |
Ф7 |
Δ Ф7 (0,9) |
Δ Ф7(0,95) |
Δ Ф7З.С. |
Δ Ф7сред. |
класс |
|
1 |
0,9 |
32,5 |
33,5±0,64 |
33,5±0,82 |
35,0 |
33,9 |
4 |
|
2 |
0,85 |
13,52 |
13,9±1,6 |
13,9±2,0 |
14,0 |
13,6 |
4 |
|
3 |
0,90 |
96,82 |
95,5±2,4 |
95,5±3,1 |
95,0 |
96,3 |
1-2 |
|
4 |
0,67 |
88,2 |
77±4,2 |
77±5,3 |
74,4 |
81,0 |
2 |
|
5 |
0,5 |
23,94 |
17,3±7,3 |
17,3±9,2 |
17,9 |
21,8, |
4-5 |
Оценим прогнозное значение баллов для каждого из предприятий тремя методами: экспоненциального сглаживания, «золотого сечения» и методом наименьших квадратов.
Метод экспоненциального сглаживания
Метод
предложен Р.Брауном
[3]
и заключается в использовании рекуррентной
формулы (1) для вычисления прогнозного
значения (
)
переменной величины
- в нашем случае суммарное количество
баллов;
–
год.
, (1)
где
– параметр сглаживания:
,
здесь
–
число членов динамического ряда, которые
желательно принять во внимание при
расчете
.
Уровни стационарного динамического ряда колеблются вокруг некоторого среднего значения. Прогнозирование сводится к поиску этого среднего значения. Чем успешнее осуществляется этот поиск, тем меньше будут ошибки прогноза.
Поскольку
на практике не всегда очевидным бывает
выбор
,
то мы предлагаем выбирать
по
результатам наиболее точного
прогнозирования последнего значения
фактической переменной
,
используя в формуле (2) оставшиеся
значения динамического ряда:
(2)
Найденное
таким образом значение
(табл.1) используется затем в формуле
(1) для прогнозирования величины
:
в нашем случае – количество баллов за
седьмой год.
Полученные
прогнозные значения, конечно, с каким-то
отклонением могут соответствовать
будущим фактическим значениям переменной
.
Следовательно,
вполне правомерно задаться вопросом с
какой вероятностью мы сможем определить
поле разброса
(доверительный
интервал) для каждого из предприятий и
предсказать их класс.
Для решения этого вопроса используем распределение Стьюдента.
Распределение
Стьюдента зависит от параметра
– объема выборки (в нашем случае
=7)
и не зависит от неизвестных параметров
нормального распределения – математического
ожидания и среднеквадратичного
отклонения; эта особенность является
его большим достоинством.