Курсовая работа: Аналіз ефективності використання основних фондів на підприємствах харчової промисловості на прикладі

де

х₁ = ;

х₂ = ;

х₃ =

х₄ = ;

х₅ = .

Наведені рівняння були отримані методами кореляційного аналізу статистичної вибірки даних щодо 95 малих і середніх промислових підприємств. Наведемо вірогідності затримки платежів для різних значень Z (табл. 1.5).

Таблиця 1.5

Вірогідність затримки платежів для різних значень Z

Значення Z	+0,210	+0,480	+0,002	-0,026	-0,068	-0,087	-0,107	-0,131	-0,164
Вірогідність затримки платежів, %	100	90	80	70	50	40	30	20	10

Розрахуємо показник діагностики платоспроможності Конана і Гольдера для ЗАТ „Фудс Компані” за 3 кв. 2006 року:

Z = 0,16* 0,36446 – 0,22 * 0,07027 + 0,87 * 0,00315 + 0,10 * 0,05399 – 0,24 * 0,02333 = 0,04539

Згідно даного показника вірогідність затримки платежів для ЗАТ „Фудс Компані” складає 80%, проте цей показник не використовується у вітчизняній практиці аналізу фінансового стану тому, що він враховує специфіки української економіки і його значення не є об’єктивним.

У зарубіжній практиці фінансового аналізу відомі також тести на ймовірність банкрутства Лису (Z_л ) та Таффлера (Z_Т ).

Z_л = 0,063х₁ + 0,092х₂ + 0,057х₃ + 0,001х₄ ,

де

х₁ = ;

х₂ = ;

х₃ =

х₄ = .

Граничне значення Z_л = 0,037. При Z_л > 0,037– підприємство має добрі довгострокові перспективи, при Z_л < 0,037– є ймовірність банкрутства.

Розрахуємо показник Лису для ЗАТ „Фудс Компані” за 2003 рік:

Z_л = 0,063* 0,92229 + 0,092* 0,00758 + 0,057* 0,00057 + 0,001* 0,15144 = 0,05899

Таким чином, за показником Лису підприємство має добрі довгострокові перспективи.

Z_Т = 0,03х₁ + 0,13х₂ + 0,18х₃ + 0,16х₄ ,

х₁ = ;

х₂ = ;

х₃ =

х₄ = .

Якщо Z_Т > 0,3 – підприємство має добрі довгострокові перспективи, при Z_Т < 0,2 – є ймовірність банкрутства.

Розрахуємо показник Таффлера для ЗАТ „Фудс Компані” за 3 кв. 2006 року:

Z_Т = 0,03* 0,0388 + 0,13* 0,9223 + 0,18* 0,1952 + 0,16* 3,8294 = 0,7689

Тест Таффлера також свідчить про добрий фінансовий стан підприємства.

Таким чином, можна зробити висновок, що об'єктивні труднощі в одержанні відповідної інформації роблять створення дієвої моделі прогнозування банкрутства на підставі статистичних даних в Україні проблематичним.

Однак, наявність великої кількості робіт, виконаних у руслі розглянутої проблеми, дозволяє нам зовсім по-особливому підійти до побудови своєї моделі. Ми можемо розглядати всіх працювавших до нас у цій області дослідників як експертів.

Користаючись цим накопиченим колективним досвідом, ми зможемо і відібрати показники, що найбільше часто зустрічалися в аналогічних моделях, і визначити ваги, з якими ці показники повинні входити в модель.

Робота припускає 2 кроки.