Xreferat.com » Рефераты по финансовым наукам » Методы финансового планирования и прогнозирования

Методы финансового планирования и прогнозирования

Введение


В современной экономике вопросом первой необходимости является финансовое планирование и прогнозирование. Так на микроуровне важнейшей задачей для любого предприятия является разработка различных финансовых прогнозов, их оценка и последующее принятие одного из них в качестве конкретного плана, следуя которому можно будет достигнуть прогнозируемого результата. Аналогична последовательность действий и на макроуровне, разве что масштабы планирования и прогнозирования будут затрагивать не конкретный экономический субъект, а всю страну.

В связи с этим, необходимо получение определенных практических навыков, связанных с финансовым планированием и прогнозированием, а этого можно достичь лишь посредством изучения различных методик.

Исходя из этого, целью данной работы является изучение и оценка методов финансового планирования и прогнозирования.

Для достижения указанной цели, необходимо решить следующие задачи:

анализ проблемы использования методов прогнозирования возможного банкротства предприятия;

приобретение практических навыков, связанных с планированием деятельности предприятия по методу бюджетирования;

построение прогноза по методу пропорциональных зависимостей (процента от продаж).

Выбор качественного метода прогнозирования возможного банкротства предприятия на сегодняшний день является значительной проблемой, которую необходимо изучить и найти пути ее решения, оценив эффективность применения различных западных и отечественных методик относительно российской экономической действительности.

Приобретение практических навыков в области бюджетирования является важнейшей задачей для любого финансиста, поскольку любая финансовая деятельность связана с составлением и оценкой различных финансовых планов (смет, бюджетов и т.д.). Нехватка подобных навыков может привести к ошибкам и искажениям данных в планируемых бюджетах, что повлечет за собой неверную оценку потенциального финансового результата в планируемом периоде. Как итог, план, ведущий к нерациональному использованию активов, может быть одобрен руководством, а более качественный его вариант ошибочно отклонен.

Также необходимо изучить метод пропорциональных зависимостей, который является своего рода альтернативным вариантом бюджетирования и, будучи куда менее трудоемким, применяется для получения приблизительных результатов деятельности предприятия в планируемом периоде.


Проблема использования методов прогнозирования возможного банкротства предприятия


1.1 Анализ применения зарубежных методов прогнозирования возможного банкротства предприятия для российской экономики


1.1.1 Возможности использования двухфакторной математической модели

Согласно Егорычеву И.Г. и Крюкову А.Ф. двухфакторная модель является наиболее простой из методик диагностики банкротства. В данной модели учитывается всего два фактора: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах, параметры которых были определены эмпирическим путем. Общий вид модели выглядит так:


Методы финансового планирования и прогнозирования,


где 0,3877 – постоянная величина;

X1 – коэффициент текущей ликвидности;

X2 – доля заемных средств в пассивах.

Определение вероятности банкротства предприятия связано со значением «С» данной модели:

если С>0,3, то вероятность банкротства велика;

если -0,3<C<0,3, то вероятность банкротства средняя;

если С=0, то вероятность банкротства равна 50%;

если С<0,3, то вероятность банкротства мала.

Егорычев И.Г. и Крюков А.Ф. также отмечают, что применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает целесообразным корректировку весовых коэффициентов применительно к российской экономике, а также добавление третьего фактора – рентабельности активов для повышения точности прогноза данной модели.1

Возможность применения модели относительно отечественных предприятий ставит под сомнение авторский коллектив в составе В.И. Орехова, К.В. Балдина и Н.П. Гапоненко, утверждая, что двухфакторная модель не способна обеспечить полноценную оценку финансового состояния предприятия, и имеется значительная вероятность отклонения прогноза, построенного по данной модели, от реальности, поэтому ввиду ограниченности данной модели использование ее нецелесообразно.2

С данным мнением солидарен аналитик А. Семеней. Он отмечает, что двухфакторная модель не учитывает влияние таких важных показателей, как рентабельность, отдача активов, деловая активность предприятия. А также ввиду устаревания модели она становится неадекватной применимо к современной специфике экономической ситуации в России.3


1.1.2 Целесообразность применения моделей Альтмана

Э. Альтман является одним из самых известных зарубежных экономистов, получивших признание за работы в области оценки кредитоспособности предприятий. Рассмотрим мнения различных авторов по поводу адекватности Z-счета Альтмана в современных экономических условиях.

Профессор кафедры теории кредита и финансового менеджмента СПБГУ В.В. Ковалев говорит о том, что Альтман, обследовав 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, провел анализ 22 аналитических коэффициента, которые теоретически могли иметь связь с прогнозированием возможного банкротства предприятий. После чего он отобрал 5 наиболее значимых для прогноза показателя и построил многофакторное регрессионное уравнение, которое имеет вид:


Методы финансового планирования и прогнозирования,

прогнозирование банкротство планирование эффективность

где Методы финансового планирования и прогнозирования – оборотный капитал / сумма активов;

Методы финансового планирования и прогнозирования – нераспределенная прибыль / сумма активов;

Методы финансового планирования и прогнозирования – прибыль до выплаты процентов, налогов / сумма активов;

Методы финансового планирования и прогнозирования – рыночная стоимость акций / заемные пассивы;

Методы финансового планирования и прогнозирования – выручка от реализации / сумма активов.

В.В. Ковалев отмечает, что в зависимости от значения Z – критерия по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

если Z<1,81, то вероятность банкротства очень велика;

если 1,81<Z<2,675, то вероятность банкротства средняя;

если Z=2,675, то вероятность банкротства равна 0,5;

если 2,675<Z<2,99, то вероятность банкротства невелика;

если Z>2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

По мнению Ковалева, значимость методики Альтмана определяется техникой оценивания. А применение Z-критерия возможно лишь с большими оговорками, поскольку имеются различия в организации бизнеса отечественных и американских предприятий, данная методика не соответствует современной экономической ситуации, сложившейся во всем мире, и применима лишь к крупным предприятиям, котирующим свои акции на биржах.4

В ответ на это авторский коллектив в составе В.И. Орехова, К.В. Балдина и Н.П. Гапоненко отмечает, что позже данная пятифакторная модель была преобразована для фирм, чьи акции не котируются на бирже, и она имеет вид:


Методы финансового планирования и прогнозирования,


где в числителе параметра X4 вместо рыночной стоимости акций используется их балансовая стоимость. Шкала для определения вероятности банкротства также была изменена:

если Z<1,23, то вероятность банкротства велика;

если Z>2,90, то банкротство мало вероятно.

Интервал 1,23Методы финансового планирования и прогнозированияZМетоды финансового планирования и прогнозирования2,90 был назван как «зона неопределенности», в которой весьма трудно точно утверждать о том, обанкротится ли предприятие.

Помимо данного вопроса, вышеназванный авторский коллектив расходится с мнением профессора Ковалева и по поводу параметров уравнения. Так значение коэффициента немодифицированного Z-критерия Альтмана при X4 определяется равным 0,64, а не 0,6, а значение параметра при X5 равно 0,999, а не 1,0. Данные разногласия в конечном итоге могут привести к расхождению расчетных результатов.5

Дискуссию по поводу определения коэффициентов Z-счета поддерживает аналитик издания «Люди Дела» А. Семеней. По его мнению, в отечественных условиях параметр при переменной X4 теряет свой смысл, поскольку у большинства предприятий отсутствует информация о рыночной стоимости акций. Специалисты Экспертного института Российского союза промышленников и предпринимателей предлагают применять Z-счет без переменной X4, а российские банковские аналитики используют в числителе этого показателя стоимость основных фондов и нематериальных активов.

Также существует вариант замены рыночной стоимости акций на сумму уставного и добавочного капитала, поскольку рост стоимости активов ведет за собой либо увеличение уставного фонда путем увеличения номинала акций или их дополнительного выпуска, либо рост добавочного капитала при повышении курсовой стоимости акций в силу роста их надежности. Однако в данном случае не учитывается возможное изменение курса акций под влиянием экзогенных факторов и поведение инвесторов, способных расценить дополнительный выпуск акций как приближение эмитента к банкротству и отказаться от их приобретения, отрицательно воздействуя на их рыночную стоимость.6

Несмотря на значительные оговорки по поводу применения модели Альтмана относительно российских предприятий, существуют экономисты, которые считают, что немодифицированную методику расчета Z-счета вполне можно использовать в условиях отечественной экономики. Так Г.В. Федорова в своем методическом пособии ссылается на мнение Е.С. Стояновой о том, что модель применима и для российских акционерных компаний, а рыночная стоимость акций определяется как отношение суммы дивиденда к среднему уровню ссудного процента.7

Стоит также отметить, что, согласно Байдаусу П.В., Альтман позже разработал более точную семифакторную модель, позволяющую прогнозировать банкротство не на 2, а на 5 лет вперед с точностью 70%. Данная модель включает следующие показатели: рентабельность активов, динамика прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам, отношение накопленной прибыли к активам, коэффициент текущей ликвидности, доля собственных средств в пассивах, стоимость активов предприятия.8

1.1.3 Характеристика модели Бивера

Среди западных экспертов также известна работа У. Бивера, который, согласно Г.В. Федоровой, одним из первых попытался использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства. Он подверг анализу 20 коэффициентов по группе компаний, половина из которых обанкротилась, и построил свою прогнозную модель оценки вероятности банкротства фирм. Среди показателей Бивера Федорова выделяет коэффициент текущей ликвидности, финансовый леверидж, экономическую рентабельность и коэффициент Бивера. Горизонт прогнозирования банкротства по данной методике составляет 5 лет. Бивер разделил все фирмы на три группы: предприятия за один год до банкротства, предприятия за пять лет до наступления банкротства и благополучные предприятия, которым в ближайшие годы банкротство не грозит. Значения расчетных коэффициентов сравниваются с соответствующими нормативными величинами и, исходя из этого, определяется, обанкротится ли предприятие.9

Егорычев И.Г. и Крюков А.Ф. при определении показателей в методике Бивера помимо вышеназванных факторов также выделяют долю чистого оборотного капитала в активах. Они отмечают, что с учетом нестабильности и динамичности российской экономики горизонт прогнозирования по методике Бивера слишком большой.


1.1.4 Обобщение и оценка результатов анализа зарубежных методик прогнозирования вероятности банкротства предприятия

Проанализировав суждения различных авторов по поводу применения западных методов прогнозирования вероятности банкротства предприятий в современных экономических условиях, можно заметить, что большинство российских аналитиков сходится во мнении, что вышеназванные модели являются устаревшими и во многом не соответствуют экономической ситуации, сложившейся в стране. Они учитывают далеко не все факторы, отвечающие за способность предприятий удовлетворять требования кредиторов по денежным обязательствам и исполнять обязанности по уплате обязательных платежей в бюджет, а, следовательно, их применение не даст достоверных прогнозных результатов. Также неграмотное применение западных методов прогнозирования возможного банкротства в российских условиях зачастую дает неточные результаты.

На мой взгляд, необходимо применять данные методы прогнозирования банкротства предприятия в зависимости от конкретной ситуации.

Так использование пятифакторной модели Альтмана целесообразно лишь для крупных акционерных фирм и банков, которые котируют свои акции на рынке, либо есть какая-либо другая возможность определить рыночную стоимость акций. Поскольку российский фондовый рынок отстает в развитии от зарубежных аналогов, в данном случае, возможно, даже нет необходимости существенно корректировать коэффициенты при переменных факторной модели. Модифицированный вариант Z-счета оптимально подойдет для акционерных обществ, для которых затруднительно определить рыночную стоимость акций. Для получения максимально достоверных результатов горизонт прогнозирования по методике Z-счета желательно принимать равным одному году.

При полноте и доступности информации либо при проведении внутрифирменного обследования рационально использование семифакторной модели Альтмана, которая дает высокую точность прогноза и охватывает значительный объем факторов, влияющих на способность предприятия расплатиться по своим долгам. Для получения максимально достоверного прогноза желательна корректировка весовых коэффициентов в зависимости от отрасли, в которой функционирует предприятие.

Двухфакторная модель, по моему мнению, может применяться при необходимости в приблизительной оценке вероятности банкротства предприятия. В противном случае из-за неточности методики в плане недоучета большинства факторов определение вероятности банкротства фактически теряет всякий смысл. Как вариант, можно преобразовать данную модель до пяти-шестифакторной и определить параметры уравнения с учетом отраслевой спецификации деятельности предприятия, однако индивидуализация модели является сверхтрудоемким процессом, что экономически неэффективно (разве что при проведении крупномасштабных исследований отечественными аналитиками).

Методика Бивера, в принципе, может точно определить вероятность наступления банкротства. Она является вполне универсальной, поскольку связана с сопоставлением каждого из расчетных коэффициентов с нормативной величиной, а не с механической подставкой их значений в n-факторное уравнение. Однако горизонт прогнозирования в пять лет значительно уменьшает точность прогноза. В связи с этим, а, также учитывая динамичность экономической ситуации в стране, желательно горизонт прогнозирования сузить до одного года.

Стоит отметить, что помимо данных методик на западе разработано множество других как формализованных, так и неформализованных методов прогнозирования банкротства предприятий: модель Таффлера, коэффициент Фулмера, А-счет Аргенти, модель Лиса, модель Коннана-Гольдера и др., которые также изучаются и обсуждаются финансовыми аналитиками, как России, так и всего мира.


1.2 Анализ применения методов прогнозирования банкротства предприятия, разработанных российскими экономистами


1.2 1 Возможность применения шестифакторной модели Зайцевой

Согласно П.В. Байдаусу, относительно недавно была разработана шестифакторная математическая модель О.П. Зайцевой, в которой предлагается учитывать следующие факторы:

Куп – коэффициент убыточности предприятия, который рассчитывается как отношение чистого убытка к собственному капиталу (нормативная величина 0);

Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженности (нормативная величина 1);

Кс – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, являющийся обратной величиной показателя абсолютной ликвидности (нормативное значение 7);

Кур – убыточность реализации продукции, равная отношению чистого убытка и объема реализации продукции (нормативное значение 0);

Кфр – соотношение заемного капитала и собственного капитала;

Кзаг – коэффициент загрузки активов, равный обратному значению коэффициента оборачиваемости активов (определяется равным значению данного коэффициента в периоде, предшествующем текущему).

На основе данных показателей рассчитывается комплексный коэффициент банкротства:


Методы финансового планирования и прогнозирования


При подстановке нормативных значений в уравнение получим нормативную величину комплексного коэффициента банкротства. Если фактическое значение данного агрегатного коэффициента окажется больше величины, установленной по нормативам, то из этого следует, что вероятность банкротства расценивается как высокая. Если же фактическое значение комплексного коэффициента меньше нормативного, то вероятность банкротства мала.10

Однако, несмотря на относительную новизну модели, Крюков А.Ф. и Егорычев И.Г. нашли в ней существенные недостатки. По их мнению, определение весовых коэффициентов в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, поскольку весовые коэффициенты в этой модели были определены без учета поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. Так нормативное значение показателя соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. Следовательно, даже незначительная динамика первого из упомянутых показателей приведет к изменениям агрегатной величины значительно более сильным, чем изменение коэффициентов убыточности. Также авторы считают, что было нецелесообразным использовать показатели, являющиеся обратными либо противоположными коэффициентам рентабельности собственного капитала, рентабельности реализации продукции, коэффициенту абсолютной ликвидности и коэффициенту оборачиваемости активов. К значительным недостаткам модели они относят наличие функциональной зависимости между коэффициентом убыточности предприятия, коэффициентом убыточности реализации продукции, отношением заемного и собственного капитала и коэффициентом загрузки активов. В данном случае коэффициент убыточности предприятия функционально зависит от трех других показателей, а, следовательно, из модели целесообразно исключить либо Куп, либо Кур, Кзаг и Кфр.11


1.2.2 Характеристика четырехфакторной модели Иркутской государственной экономической академии

Орехов. В.И., Балдин К.В., Гапоненко Н.П. в своей работе рассматривают четырехфакторную модель Иркутской государственной экономической академии, которая имеет вид:

Методы финансового планирования и прогнозирования,


где К1 – оборотный капитал / сумма активов;

К2 – чистая прибыль / собственный капитал;

К3 – выручка от реализации / сумма активов;

К4 – чистая прибыль / затраты.

Вероятность наступления банкротства описывается следующей шкалой:

Методы финансового планирования и прогнозирования – вероятность банкротства максимальная (90–100%);

Методы финансового планирования и прогнозирования – вероятность банкротства высокая (60–80%);

Методы финансового планирования и прогнозирования – вероятность банкротства средняя (35–50%);

Методы финансового планирования и прогнозирования – вероятность банкротства низкая (15–20%);

Методы финансового планирования и прогнозирования – вероятность банкротства минимальная (до 10%)

Основными достоинствами исследуемой модели авторский коллектив называет простоту в использовании и вполне подробное описание методики расчета агрегируемого показателя на основе приведенных факторов.12

Аналитик журнала «Люди дела» А. Семеней, отмечает, что по результатам практического применения данной модели появилась информация о том, что значение R-счета во многих случаях не коррелирует с результатами, полученными при помощи других методов и моделей. Так, например, при обследовании предприятия посредством метода Иркутской академии получаются значения, говорящие о наилучшем состоянии анализируемой организации, однако альтернативные модели дают положительный в плане приближения банкротства результат. Исходя из этого, можно предположить, что данная методика годится только для оценки кризисной ситуации при непосредственном наблюдении ее первоочередных признаков.13

Д. Хавин предлагает преобразовать данную модель, рассчитав весовые значения коэффициентов при переменных для каждой отрасли индивидуально. Тогда в общем виде модель Иркутской государственной экономической академии будет выглядеть так:


Методы финансового планирования и прогнозирования,


где С1…С4 – весовые значения коэффициентов при переменных, которые корректируются для каждой отрасли индивидуально.

Автор провел эмпирическое исследование предприятия нефтехимической промышленности, для которого данная модель приняла вид:


Методы финансового планирования и прогнозирования


При проведении расчетов данная модель оказалась высококоррелируемой с Z-счетом Альтмана, средне коррелируемой с методом Таффлера и менее всего с двухфакторной моделью.

Несмотря на приемлемый результат, Хавин упоминает, что при проведении анализа и прогнозировании банкротства практически к любому оценочному показателю следует подходить критически.14


1.2.3 Анализ официальной методики прогнозирования банкротства предприятий Российской Федерации

Федорова Г.В. в своей работе упоминает о том, что в целях реализации законодательства РФ о несостоятельности (банкротстве) и проведения государственной политики, направленной на предотвращение несостоятельности (банкротства) предприятий, Правительством РФ было принято постановление от 20.05.1994 №498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий». В данном постановлений утверждается система показателей, по мнению государственной власти, необходимых для определения неудовлетворительной структуры баланса неплатежеспособных предприятий.

Система критериев включает в себя следующие финансовые показатели, расчет которых, согласно «Методическим положениям по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса», принятым ФСФО от 12.08.1994 №31-р, ведется на основании данных бухгалтерской финансовой отчетности организации:

коэффициент текущей ликвидности, равный отношению оборотных средств предприятия к краткосрочной кредиторской задолженности, характеризует общую обеспеченность предприятия оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств;

коэффициент обеспеченности собственными средствами, рассчитываемый как отношение собственных оборотных средств к оборотным активам, определяет наличие собственных оборотных средств у предприятия, необходимых для его финансовой устойчивости;

Для данных коэффициентов были утверждены следующие нормативные значения: Ктл Методы финансового планирования и прогнозирования 2,0; Ксос Методы финансового планирования и прогнозирования 0,1, при соответствии которым рассчитывается коэффициент утраты платежеспособности (Куп):


Методы финансового планирования и прогнозирования


где К1к – коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного периода;

К1н – коэффициент текущей ликвидности на начало отчетного периода;

Кнорм – нормативное значение коэффициента текущей ликвидности;

3 – период утраты платежеспособности, мес.;

12 (9, 6, 3) – отчетный период, мес.

Иначе появляется необходимость в определении коэффициента восстановления платежеспособности (Квп):


Методы финансового планирования и прогнозирования,


где 6 – период восстановления платежеспособности, мес.15;

Для данных показателей также определены нормативные величины: Квп Методы финансового планирования и прогнозирования 1,0; Куп Методы финансового планирования и прогнозирования 1,0. Если в первом случае коэффициент утраты платежеспособности соответствует нормативам, то предприятию в течение трех месяцев, согласно данной методике, банкротство не грозит. Во втором случае нормативное значение коэффициента восстановления платежеспособности отражает способность предприятия выйти из кризисного состояния за полугодовой период.

Федорова Г.В. отмечает, что в ходе практического использования данных показателей был выявлен ряд недостатков вышеуказанной системы (но данные недостатки в работе не упоминаются).16

Профессор Ковалев В.В., анализируя данную методику, пришел к выводу, что признание предприятия неплатежеспособным и имеющим неудовлетворительную структуру баланса вовсе не означает признание предприятия банкротом, и, следовательно, не меняет его юридического статуса. Расчет и оценка критериев носят профилактический характер, позволяя лишь констатировать собственникам имущества факт неустойчивости финансового состояния предприятия. Профессор также отмечает о значительной жесткости условия для коэффициента текущей ликвидности, которое вряд ли выполнимо для большинства отечественных компаний, поскольку норматив был заимствован из мировой учетно-аналитической практики без учета реальной ситуации, когда большинство предприятий продолжают работать, как и в условиях централизованно планируемой экономики, со значительным дефицитом собственных оборотных средств. В экономически развитых странах, по утверждению Ковалева, нормативные значения коэффициентов дифференцированы по отраслям и подотраслям и не используются для принятия волевых решений, а лишь служат средством анализа. Следовательно, целесообразно уточнить, а главное, дифференцировать значения показателя текущей ликвидности по отраслям и подотраслям, проведя соответствующие исследования.17

А. Семеней также подчеркивает неадекватные значения нормативных коэффициентов. Так значение коэффициента текущей ликвидности взято из мировой аналитической практики и не может полноценно отражать ситуацию на отечественных предприятиях, большинство которых работает с дефицитом собственных оборотных средств; также не учтены отраслевые особенности.18


1.2.4 Обобщение и оценка отечественных методик прогнозирования вероятности наступления банкротства предприятия

Все вышеперечисленные отечественные методики разработаны относительно недавно и, в принципе, должны вполне адекватно отражать сложившуюся экономическую ситуацию в стране. Однако большинство авторов считают, что многие из моделей российских экономистов содержат значительные ошибки, а также не всегда с их помощью удается предвидеть наступление банкротства. Так в модели Зайцевой, несмотря на приемлемое количество учтенных факторов, практическое ее применение в качестве прогнозной методики сводится на «нет» необоснованной величиной весовых коэффициентов при переменных, а также наличием мультиколлинеарности, которая связана с функциональной зависимостью между коэффициентом убыточности предприятия, коэффициентом убыточности реализации продукции, отношением заемного и собственного капитала и коэффициентом загрузки активов. В данном случае коэффициент убыточности предприятия функционально зависит от трех других показателей. Модель Иркутской государственной экономической академии, несмотря на относительную новизну и серьезный подход к подбору факторов, как выяснилось в ходе практических исследований (по А. Семенею), не всегда может определить вероятность наступления банкротства при внешне стабильной ситуации на предприятии. Официальная же методика прогнозирования банкротства не только фактически не является таковой, поскольку носит лишь профилактический характер, но и не совсем адекватно отражает ситуацию как в стране в целом, завышая коэффициент текущей ликвидности и не учитывая низкую обеспеченность собственными оборотными средствами на предприятиях России, так и в разрезе отдельных отраслей, поскольку не была произведена дифференциация данной методики для различных отраслей экономики страны.

Что касается применения описанных отечественных методик, то, по-видимому, из данных моделей допустимо использовать лишь модель Иркутской государственной экономической академии. Однако для более качественного и безошибочного прогноза эту модель, учитывая ее недостатки, а также скорректировав весовые коэффициенты относительно исследуемой отрасли, как это сделал Д. Хавин, желательно совмещать с одной из западных методик, которую, исходя из оценки ситуации, допустимо применять относительно анализируемого предприятия. Тогда, по сути, вероятность точного прогноза с горизонтом прогнозирования в 3 года (если, конечно, ситуация в экономике будет стабильна) значительно возрастает.


Планирование деятельности предприятия ОАО «Лидер» по методу бюджетирования


Баланс предприятия ОАО «Лидер» на 31 декабря отчетного года приведен в табл. 1.

Финансово-экономическое положение предприятия ОАО «Лидер» в отчетном году представлено в табл. 2.

Исходные данные для прогнозирования приведены в табл. 3 – 7. Предполагается, что предприятие производит два вида продукции: «А» и «Б». Технологический процесс изготовления каждого вида продукции состоит из двух комплексов технологических операций по подготовительному и машинному цехам предприятия.

В производстве используются два основных материала: X и Y. Материал X расходуется на производство продукции А, а материал Y – продукции Б. Финансовый прогноз составить на предстоящий год с разбивкой по кварталам.


2.1 Построение исходной информации


Таблица №1. Исходный баланс предприятия ОАО «Лидер», млн. руб.

Показатель

На конец года

АКТИВ

1.

Основные средства и прочие внеоборотные активы – всего,

в том числе:

264

1.1. Оборудование и техника (по балансовой стоимости) 300

1.2. Амортизация 36
2.

Оборотные активы – всего,

в том числе:

39,6

2.1. Запасы готовой продукции 7,23

2.2. Запасы сырья и материалов 1,98

2.3. Дебиторская задолженность 24

2.4. Денежные средства 6,39


Баланс

303,6

ПАССИВ

1.

Источники собственных средств – всего,

в том числе:

283,2

1.1. Уставный (акционерный) капитал 252

1.2. Нераспределенная прибыль 31,2
2. Долгосрочные кредиты 0
3.

Краткосрочные обязательства – всего,

в том числе:

20,4

3.1. Кредиторская задолженность по налогам 12,6

3.2. Прочая кредиторская задолженность 7,8


Баланс

303,6

Таблица №2. Финансово-экономическое положение предприятия ОАО «Лидер» в отчетном году, млн. руб.

Показатель

Отчетный период

1. Выручка от продажи 162
2. Производственная себестоимость реализованной продукции 96
3. Торговые и административные издержки 30
4. Прибыль до уплаты налогов 36
5. Налог на прибыль (ставка 24%) 8,6
6. Чистая прибыль 27,4

Таблица №3. Прогноз реализации предприятия ОАО «Лидер» на предстоящий период

Показатель

Вид продукции


А

Б

1. Реализация продукции:

1.1. Цена реализации, тыс. руб. / шт. 11,4 16,8

1.2. Объем реализации, шт. – всего,

в том числе по кварталам:

4000 8400

1-й квартал 1100 2100

2-й квартал 900 2100

3-й квартал 900 2100

4-й квартал 1100 2100
2. Производство продукции:

2.1. Запасы готовой продукции на начало анализируемого периода, шт. 550 1050

2.1. Запасы готовой продукции на конец анализируемого периода, шт. 550 1050

Таблица №4. Нормативы затрат на производственную рабочую силу

Место возникновения издержек

Трудоемкость изготовления единицы продукции, чел. – час

Оплата труда, за один

чел. – час,

руб.


А

Б


Подготовительный цех 24 60 24
Машинный цех 60 60 24

Всего

84 120 -

Таблица №5. Нормативы расхода материальных ресурсов

Показатель

Виды продукции


А

Б

1. Норма расхода материала на изготовление единицы продукции по видам материалов, ед. / шт.:


материал X 2,4 -

материал Y - 3,3
2. Цена приобретения материалов, тыс руб. / ед.:


материал X 0,6 -

материал Y - 0,4

Таблица №6. Смета накладных расходов на прогнозируемый период, млн. руб.

Накладные расходы

Прогнозный период

1.

Переменные накладные расходы по видам продукции,

тыс. руб. / шт.:



продукция А 0,6

продукция Б 1,2
2. Постоянные накладные расходы – всего, в том числе: 24

2.1. Амортизация 12

2.2. Страховка 4,8

2.3. Заработная плата 7,2
3. Торговые и административные издержки 42

Таблица №7. Объемы предстоящих капитальных вложений, млн. руб.

Показатель

Прогнозный период

Капитальные вложения – всего,

в том числе по кварталам:

54
1-й квартал 12
2-й квартал 10
3-й квартал 7
4-й квартал 25

2.2 Составление прогноза по методу бюджетирования


Составим бюджет затрат на приобретение сырья и материалов. Для этого необходимо определить объем производства или необходимый выпуск:


Методы финансового планирования и прогнозирования


Далее нужно определиться с потреблением материалов:


Методы финансового планирования и прогнозирования


Также важно дать стоимостную оценку затрат, связанных с приобретением основных производственных материалов:


Методы финансового планирования и прогнозирования


В построении данного бюджета необходимо исходить из того, что запасы готовой продукции на конец прогнозируемого периода на предприятии должны быть на уровне 50% ожидаемого объема продаж в следующем квартале. Для расчетов понадобятся данные из табл. 3 и табл. 5.

Результаты расчетов отразим в бюджете на приобретение сырья и материалов.


Таблица №8. Бюджет затрат на приобретение сырья и материалов

Показатель

Квартал

За год


I

II

III

IV


Производство готовой продукции, шт.

Продукция А

Запасы на конец планового периода 450 450 550 550 550
(+) Продажи 1100 900 900 1100 4000
(–) Запасы на начало планового периода 550 450 450 550 550
(=) Необходимый выпуск 1000 900 1000 1100 4000

Продукция Б

Запасы на конец планового периода 1050 1050 1050 1050 1050
(+) Продажи 2100 2100 2100 2100 8400
(–) Запасы на начало планового периода 1050 1050 1050 1050 1050
(=) Необходимый выпуск 2100 2100 2100 2100 8400

Потребление основных производственных материалов по кварталам, ед.

Материал Х 2400 2160 2400 2640 9600
Материал Y 6930 6930 6930 6930 27720

Закупки основных производственных материалов

Материал Х

Стоимость закупок, млн. руб. 1,44 1,296 1,44 1,584 5,76

Материал Y

Стоимость закупок, млн. руб. 2,772 2,772 2,772 2,772 11,088
Итого стоимость материалов по предприятию, млн. руб. 4,212 4,068 4,212 4,356 16,848

Составим бюджет прямых затрат на оплату труда. Для этого нужно определить величину затрат на оплату труда:


Методы финансового планирования и прогнозирования


Для расчетов понадобятся данные бюджета затрат на приобретение сырья и материалов, а также данные табл. 4.


Таблица №9. Бюджет затрат на производственную рабочую силу (прямую оплату труда)

Показатель

Квартал

За год


I

II

III

IV


Трудозатраты, чел. – ч.

Подготовительный цех




продукция А 24000 21600 24000 26400 96000
продукция Б 126000 126000 126000 126000 504000
Итого 150000 147600 150000 152400 600000
Машинный цех




продукция А 60000 54000 60000 66000 240000
продукция Б 126000 126000 126000 126000 504000
Итого 186000 180000 186000 192000 744000

Затраты на производственную рабочую силу, млн. руб.

Подготовительный цех 3,6 3,5424 3,6 3,6576 14,4
Машинный цех 4,464 4,32 4,464 4,608 17,856
Итого по предприятию 8,064 7,8624 8,064 8,2656 32,256

Составим бюджет накладных расходов. Постоянные накладные расходы списываются на себестоимость равными частями, поскольку их нельзя отнести к

Если Вам нужна помощь с академической работой (курсовая, контрольная, диплом, реферат и т.д.), обратитесь к нашим специалистам. Более 90000 специалистов готовы Вам помочь.
Бесплатные корректировки и доработки. Бесплатная оценка стоимости работы.

Поможем написать работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Похожие рефераты: