Анализ ликвидности и платежеспособности предприятия

     На  основании полученных результатов  можно построить следующее уравнение  регрессии:

     Y= 7,544 - 8,722Х₁ + 1,689Х₂ - 8,081Х₃ - 0,00001Д, + 0,678Х₅ + 0,00002Х₆

   Таблица 3 Матрица парных коэффициентов корреляции шестифакторного уравнения множественной регрессии

Y 1,00000 0,58041 0,42539 0,55937 0,71378 0,76792 -0,79072 0,58041 1,00000 0,59316 0,80869 0,88690 0,45339 -0,45121 0,42539 0,59316 1,00000 0,47408 0,62060 0,52755 -0,74648 0,55937 0,80869 0,47408 1,00000 0,94482 0,52209 -0,44058 0,71378 0,88690 0,62060 0,94482 1,00000 0,67717 -0,60240 0,76792 0,45339 0,52755 0,52209 0,67717 1,00000 -0,69124 Y -0,79072 -0,45121 -0,74648 -0,44058 -0,60240 -0,69124 1,00000 No. Cases 15,00000             Matrix 1,00000

 

     Между тем несмотря на значимость уравнения  в целом, не все ее факторы являются значимыми. Так, p-level Х₂, Х₄, Х₅ и Х₆ превышает заданный уровень значимости (а) 0,05, что характеризует названные факторы (коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, величину чистого оборотного капитала, коэффициент текущей ликвидности и величину чистых активов) как незначимые в данном уравнении регрессии. Значимыми факторами, оказывающими наибольшее влияние на степень платежеспособности, а также имеющими наибольший уровень значимости (p-level<0,05), являются коэффициент рентабельности продаж и коэффициент финансовой устойчивости.

     Изучение  множественной корреляционной зависимости  состоит в анализе матрицы  парных коэффициентов корреляции (табл. 3), что позволяет произвести отбор факторов, включаемых в модель множественной зависимости.

     Анализ  строк матрицы позволяет выявить  факторы, у которых степень тесноты  связи с результативным показателем значительна, а поэтому они могут быть включены в модель. Так, наиболее значительная связь со степенью платежеспособности наблюдается по фактору Х₁ (коэффициент рентабельности продаж) (-0,7907) и по фактору Х₃ (коэффициент финансовой устойчивости) (-0,7465). Все остальные факторы имеют менее тесную связь с результативным признаком. Между тем при построении многофакторных моделей должно соблюдаться требование возможно меньшей коррелированное™ включенных в модель признаков-факторов (отсутствие мультиколлинеарности). Имеется в виду, что каждый фактор должен иметь меньший коэффициент корреляции с каждым другим фактором, чем с результативным показателем. В нашем случае факторы Х₁ и Х₃ соответствуют данному критерию мультиколлинеарности. В то же время факторы Х₂, Х₄ и Х₅ во всех случаях коррелируют с другими факторами больше, нежели с результативным признаком, а фактор Х₆ имеет парный коэффициент корреляции с фактором Х₁ -0,7907, что превышает его связь с Y, равную -0,6912. Таким образом, можно сделать вывод, что в регрессионную модель справедливо включить факторы Х₁ и Х₃ как наиболее значимые и удовлетворяющие критерию мультиколлинеарности.

     При этом возможны два варианта. Либо осуществить пошаговую корреляцию, т. е. последовательное исключение факторов из модели по принципу их наименьшей значимости, либо сразу исключить незначимые факторы. Учитывая небольшой объем статистической выборки (15 лет), полагаем, что целесообразно исключить из модели на данном этапе сразу три незначимых фактора, оставив два значимых, что подчеркнет адекватность уравнения регрессии (известно, что число факторов, включаемых в модель, должно быть в 5-6 раз, а по мнению некоторых математиков- экономистов, в 10 раз меньше, чем число единиц, входящих в совокупность).

     Осуществив  проделанную ранее процедуру  с использованием двух факторов, получаем следующие результаты (рис. 2). 
 
 
 
 
 
 
 

Regression Summary for Dependent Variable: Y (статистика 1)

R= 0,91136877 R2= 0,83059303AdjustedR2= 0,80235853 F (2,12) =29,418p<0,00002 Std. Error ofestimate: 0,50672 

Pис. 2. Общие результаты оценки двухфакторной регрессионной модели

     

Beta Std. Err. В Std. Err. t (12) p-level Inter cept     9,06120 0,886614 10,22001 0,000000 XI -0,577712 0,131287 -6,00318 1,364240 -4,40038 0,000865 ХЗ -0,500730 0,131287 -5,64372 1,479730 -3,81402 0,002466

 
 
 
 
 
 

     Как видно из данных рис. 2, коэффициент  корреляции равен 0,91136, что свидетельствует  о весьма высокой связи. Коэффициент  детерминации говорит о том, что степень платежеспособности на 80,23 % зависит от рентабельности продаж и коэффициента финансовой устойчивости. Критерий Фишера равен 29,418, что соответствует уровню значимости р менее 0,00002, а это весьма явственно свидетельствует о значимости уравнения регрессии. Что касается факторов и свободного члена, то все они согласно p-level<0,05 значимы.

     В табл. 4

       проиллюстрируем матрицу парных  коэффициентов корреляции данной  модели.

     Таблица4  Матрица парных коэффициентов корреляции двухфакторного уравнения множественной регрессии

Y 1,00000 0,42539 -0,79072 0,42539 1,00000 -0,74648 Y -0,79072 -0,74648 1,00000 No. Cases 15,00000     Matrix 1,00000

 

Данные  табл. 4 свидетельствуют об отсутствии мультиколлинеарности факторных признаков. Построенное уравнение регрессии будет иметь следующий вид:

     Y= 9,0612 - 6,0032Х₁ - 5,6437Х₃.

     Интерпретация данного уравнения будет следующей. За рассматриваемый период (15 лет) в компании ABC при увеличении коэффициента рентабельности продаж на единицу степень платежеспособности снижается на 6 мес; при увеличении коэффициента финансовой устойчивости результативный показатель снижается на 5,6 мес. Таким образом, руководству компании ABC необходимо обратить внимание на данные факторные признаки, поскольку управление ими способно оказать значительное влияние на степень платежеспособности хозяйствующего субъекта.

     Диагностический анализ финансовой несостоятельности является неполным без прогнозирования основных финансовых индикаторов. Для этих целей наиболее часто используется трендовый анализ, который относительно просто может быть реализован в MS Excel.

     Для построения трендовой модели могут  использоваться различные функции: линейная, показательная, гиперболическая, степенная и др., что в конечном итоге зависит от экспериментальных данных, однако наиболее часто используется полиноминальная функция регрессии.

     Согласно  полученному уравнению регрессии  при коэффициенте детерминации 0,627 степень платежеспособности компании ABC в 2004 г. составит 6,57, в 2005 г. — 6,67, в 2006 г. — 6,77 мес. То есть можно констатировать снижение степени платежеспособности согласно данному аналитическому выравниванию. Фактические данные за 2004 и 2005 гг. подтвердили высокую степень точности наших прогнозов.

 

     

Заключение 

     Под ликвидностью организации понимается ее способность покрывать свои обязательства  активами, срок превращения которых  в денежную форму соответствует  сроку погашения обязательств. Платежеспособность организации является внешним признаком  ее финансовой устойчивости и обусловлена  степенью обеспеченности оборотных  активов долгосрочными источниками. Она определяется возможностью организации  своевременно погасить свои платежные  обязательства наличными денежными  ресурсами. При этом в отличие  от платежеспособности понятие ликвидности  является более широким и означает не только текущее состояние расчетов, но и характеризует соответствующие  перспективы.

     Баланс  предприятия – это одна из форм бухгалтерской отчетности, которая  в обобщенном виде отражает его средства по составу и направлениям использования (актив) и источникам их финансирования (пассив) в денежной оценке на определенную дату. Для сравнения в балансе  приводятся показатели на начало и  конец отчетного периода.

     Бухгалтерский баланс предприятия является основной формой финансовой отчетности предприятия

     Потребность  в  анализе  возникает  с  целью  необходимости  оценки  платежеспособности  предприятия. Умение читать бухгалтерский баланс дает возможность только на основании изучения балансовых статей получить значительный объем  информации  для проведения анализа на предприятии.

     Для того, чтобы предприятие эффективно функционировало в современных  рыночных условиях необходимо постоянно  проводить анализ на предприятии.

     В данной курсовой работе был детально рассмотрен процесс проведения анализа  ликвидности бухгалтерского баланса  и платежеспособности организации. На основе изложенного можно сделать  вывод о том, что показателями ликвидности и платежеспособности оценивается финансовое состояние  организации на краткосрочную перспективу. В наиболее общем виде характеризующими, может ли оно своевременно в полном объеме произвести расчеты по краткосрочным обязательствам перед контрагентами. Краткосрочная задолженность предприятия, обособленная в отдельном разделе пассива баланса, погашается различными способами, в частности, обеспечением такой задолженности могут выступать любые активы предприятия, в том числе и внеоборотные. При этом, надо отметить, что проводимый анализ ликвидности баланса является приближенным. Более детальным является анализ платежеспособности при помощи финансовых коэффициентов.

     Внешним проявлением финансовой устойчивости предприятия является его платежеспособность. Предприятие считается платежеспособным, если имеющиеся у него денежные средства, краткосрочные  финансовые вложения (ценные бумаги, временная финансовая помощь другим предприятиям) и активные расчеты (расчеты с дебиторами) покрывают  его краткосрочные обязательства.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Список  использованных источников 

     1. Алексеева, А. И., Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности  [Текст] / А.И. Алексеева, Ю.В. Васильев : учебник – М.: корпорация «Мир», 2008. – 432с.