Дипломная работа: Антикризисное управление и диагностика финансового состояния предприятия

Средняя стоимость собственного капитала (П1ср) (1.9)

Коэффициент показывает эффективность использования собственного капитала.

2) Показатели деловой активности[12] :

Такими качественными критериями являются: широта рынков сбыта продукции, репутация предприятия и т. п. Количественная оценка даётся по двум направлениям:

– степень выполнения плана по основным показателям, обеспечение заданных темпов их роста;

– уровень эффективности использования ресурсов предприятия.

В частности, оптимально следующее соотношение:

Тнб > Тр > Так > 100%; (1.10)

где Тнб, Тр, Так, – соответственно темп изменения прибыли, реализации, авансированного капитала.

Эта зависимость означает, что:

а) экономический потенциал предприятия возрастает;

б) объём реализации возрастает более высокими темпами;

в) прибыль возрастает опережающими темпами.

Это приведённое соотношение можно условно назвать «золотым правилом экономики предприятия».

Для реализации второго направления могут быть рассчитаны: выработка, фондоотдача, оборачиваемость производственных запасов, продолжительность операционного цикла, оборачиваемость авансированного капитала.

К обобщающим показателям относятся «показатель ресурсоотдачи и коэффициент устойчивости экономического роста».

Ресурсоотдача (коэффициент оборачиваемости авансированного капитала) – характеризует объём реализованной продукции на рубль средств, вложенных в деятельность предприятия. Рост этого показателя в динамике рассматривается как благоприятная тенденция.

Коэффициент устойчивости экономического роста – показывает, какими, в среднем, темпами может развиваться предприятие в дальнейшем.

1.3 Основные методики прогнозирования вероятности банкротства предприятия и совершенствование системы диагностики банкротства предприятия

Предсказание банкротства как самостоятельная проблема возникла в передовых капиталистических странах и в первую очередь, в США сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, чисто качественном уровне и, естественно, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства.

Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение «читать баланс».

Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

Первый подход, бесспорно эффективный при прогнозировании банкротства, имеет три существенных недостатка. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, даже если данные и сообщаются, они могут оказаться «творчески обработанными». Для компаний в подобных обстоятельствах характерно стремление обелить свою деятельность, иногда доводящее до фальсификации. Требуется особое умение, присущее даже не всем опытным исследователям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень завуалированности. Третья трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности в то время, как другие - давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел.

Второй подход основан на сравнении признаков уже обанкротившихся компаний с таковыми же признаками «подозрительной» компании. За последние 50 лет опубли