Многомерный статистический анализ финансовой устойчивости предприятий электросвязи тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Осипова, Наталья Павловна
- Место защиты
- Москва
- Год
- 2003
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.12
Автореферат диссертации по теме "Многомерный статистический анализ финансовой устойчивости предприятий электросвязи"
На правах рукописи УДК 519.23
ОСИПОВА НАТАЛЬЯ ПАВЛОВНА
МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ЭЛЕКТРОСВЯЗИ
Специальность 08.00.12 - Бухгалтерский учет, Статистика
АВТОРЕФЕРАТ Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва 2003
Диссертация выполнена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Научный руководитель кандидат экономических наук, доцент
Дуброва Татьяна Абрамовна
Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор .
Кузнецов Владимир Иванович;
кандидат экономических наук, доцент Агентова Галина Владимировна
Ведущая организация Государственный университет управления
Защита состоится «18» сентября 2003 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета по бухгалтерскому учету, Статистике К 212.151.02 в Московском гойударсгвенном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу: 119501, Москва, ул. Нежинская, д.7
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Автореферат разослан «&}> августа 2003 г.
Ученый секретарь диссертационного совета* кандидат экономических наук, доцент ¿7/ Н.Я.Бамбаева
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования
Важнейшим фактором развития России, подъема национальной экономики, укрепления авторитета страны в международном сообществе является создание информационно-телекоммуникационной инфраструктуры, способной удовлетворить потребности реформируемой российской экономики в обмене информацией. Одновременно с этим, в «Концепции развития рынка телекоммуникационных услуг Российской Федерации» в числе основных задач современного этапа развития отрасли названы дальнейшее развитие конкурентной среды на рынке услуг связи, а также повышение инвестиционной привлекательности отрасли.
Динамичное развитие предприятий связи в последние годы во всем мире и в России, в частности, вызывает огромный интерес к ним со стороны инвесторов, и, следовательно, сфера телекоммуникационных услуг остается под пристальным вниманием аналитиков. На фоне падения фондовых рынков развитых стран мира и обвала акций мировых телекоммуникационных компаний особое внимание уделяется прозрачности деятельности экономических объектов, оптимальному соотношению структуры капитала и структуры активов телекоммуникационных компаний, т.е. их финансовой устойчивости. Наряду с прибыльностью вложений эти факторы обеспечивают инвестиционную привлекательность той или иной компании.
В постоянном мониторинге финансового состояния предприятия заинтересовано ее руководство, поскольку оптимальность принимаемых управленческих решений напрямую зависит от качества аналитической работы в компании.
Таким образом, очевидно, что необходимость адекватной оценки уровня финансовой устойчивости предприятия обусловлена требованиями рынка.
Применение статистических методов в сочетании с подходами традиционного финансового анализа может существенно расширить возможности аналитических исследований финансовой устойчивости. Использование статистических методов позволяет исследовать финансовое состояние предприятий не изолированно, а в сравнении с предприятиями той же отрасли или сферы деятельности, учитывая конкуренцию, складывающуюся в условиях рынка.
рос. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА С.Петербург 09
Необходимость совершенствования методологии статистического анализа финансового состояния предприятий, потребность в разработке новых методик анализа финансовой устойчивости, учитывающих международный опыт и российскую специфику, определили актуальность темы диссертации.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексной сравнительной оценки финансовой устойчивости предприятий и ее апробация на примере предприятий электросвязи. Для достижения этой цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
■ на основе комплексного экономико-статистического анализа современного состояния отрасли связи Российской Федерации выявлены основные тенденции в ее развитии;
■ определены основные методологические проблемы анализа финансовой устойчивости предприятий;
■ проанализирован международный опыт применения статистических методов в финансовом анализе и определены возможности его использования в России;
■ предложена методика формирования системы показателей для сравнительного многомерного статистического анализа финансовой устойчивости предприятий;
■ разработана методика построения рейтинговой оценки финансовой устойчивости предприятий;
■ выполнена многомерная классификация предприятий исследуемой отрасли по степени финансовой устойчивости, построена регрессионная модель рентабельности собственного капитала.
Объектом исследования является финансовая устойчивость региональных предприятий электросвязи Российской Федерации.
Предметом исследования является совокупность показателей, характеризующих современное состояние отрасли связи, а также финансовую устойчивость предприятий электросвязи Российской Федерации.
Методологической и теоретической основой диссертационной работы послужили труды ведущих зарубежных и российских авторов по статистике, финансовому анализу, эконометрике и компьютерной обработке данных.
Основным статистическим инструментарием исследования явились многомерные статистические методы корреляционного, регрессионного, факторного и кластерного анализа, а также табличные и графические методы представления статистических данных. Для решения поставленных задач обработка исходных данных производилась с использованием пакетов прикладных программ «Statistica», «SPSS», «Audit Expert», «Microsoft Excel».
Информационная база исследования состоит из официальных публикаций Государственного комитета по статистике Российской Федерации, информации Министерства Российской Федерации по связи и информатизации, материалов коммерческих организаций, периодической печати и Интернет.
Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного сравнительного анализа финансовой устойчивости предприятий. В диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные положения:
■ проведен сравнительный анализ финансовой устойчивости предприятий отрасли связи и предприятий других отраслей экономики страны, определены проблемы развития отрасли на современном этапе;
■ определена система показателей для сравнительного анализа финансовой устойчивости предприятий, выявлены обобщающие характеристики финансовой устойчивости;
■ разработана и апробирована методика многомерной классификации предприятий по степени финансовой устойчивости, позволяющая получать оценки отраслевых нормативов финансовых коэффициентов;
■ предложен методический подход к ранжированию предприятий отрасли по степени финансовой устойчивости;
* разработана методика моделирования эффекта финансового рычага, позволяющая прогнозировать рентабельность собственного капитала в зависимости от структуры источников средств и имущества предприятия.
Практическая значимость. Предложенные в работе методики и полученные в процессе исследования результаты нашли практическое применение в деятельности Управления перспективного развития ОСАО «Россия», что подтверждено справкой о внедрении.
Результаты проведенного исследования могут быть использованы Министерством Российской Федерации по связи и информатизации и органами государственной статистики при оценке финансового состояния предприятий отрасли. Разработанные в диссертации методика комплексной сравнительной оценки финансовой устойчивости предприятий и методика рейтинговой оценки предприятий по степени финансовой устойчивости могут применяться консалтинговыми и аудиторскими фирмами, инвестиционными компаниями, кредитными подразделениями банков при решении практических задач, возникающих в их деятельности.
Апробация результатов работы. Основные положения диссертации были доложены на научно-методологических семинарах кафедры математической статистики и эконометрики МЭСИ, где получили одобрение специалистов. Теоретические и практические результаты исследования нашли отражение в двух учебных пособиях и используются при проведении компьютерных занятий по курсу «Многомерные статистические методы».
Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.
Публикации. Основные положения диссертации были отражены в десяти опубликованных работах. Общий объем публикаций составил 5,5 пл.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность темы, сформулированы цель и основные задачи диссертационной работы, отражена научная новизна и практическая значимость полученных результатов.
В первой главе «Анализ тенденций и современного состояния российского рынка услуг связи» рассмотрено место отрасли связи в экономике страны, исследована ее структура, выявлены проблемы отрасли.
Проведен сравнительный анализ финансового состояния отраслей экономики.
Связь относится к тем важнейшим отраслям, которые обеспечивают функционирование и согласованную работу всех структур и систем экономики. Значение телекоммуникационной отрасли проявляется в постоянном увеличении ее доли в валовом внутреннем продукте страны (рис. 1). Как и во многих других странах, связь в России является одной из самых динамично развивающихся отраслей экономики.
Анализ доходов отрасли позволил сделать вывод о наличии в них существенных структурных изменений. В последнее время наблюдается постоянное снижение доли традиционных видов связи: почты, стационарной телефонии в доходах отрасли и стабильный рост вклада в образование доходов отрасли новых услуг связи: сухопутной радиосвязи с подвижными объектами (сотовой телефонии) и документальной электросвязи. Сводная оценка структурных изменений в доходах отрасли с помощью линейного и квадратического коэффициентов структурных сдвигов показала, что наибольшие за период изменения в структуре доходов отрасли произошли в 1998 г. Данный факт объясняется появлением в составе отрасли нового вида связи - сухопутной связи с подвижными объектами. На долю этого вида связи в 1998 г., уже на второй год ведения по нему статистического
учета, приходилось 13% доходов отрасли. В течение последующих трех лет наблюдалось снижение интенсивности структурных сдвигов, структура доходов отрасли постепенно начала стабилизироваться. Сравнительный анализ линейного и квадратического коэффициентов абсолютных структурных сдвигов в текущих и сопоставимых ценах 1997 г. подтвердил первоначальное предположение о том, что изменение структуры доходов отрасли связано не с ростом или снижением тарифов на услуги подотраслей связи, а вызвано изменением структуры потребляемых обществом услуг связи. Тесная связь отрасли с научно-техническим прогрессом обуславливает появление новых современных видов связи, вытесняющих традиционные способы передачи информации и постепенно вносящих все более весомый вклад в образование доходов отрасли. Сегодня связь смещается от привычных способов передачи данных к электронным и цифровым технологиям передачи данных, Интернет, системам сотовой связи.
Современный рынок связи в России можно поделить на две части: контролируемый государством сегмент региональных операторов электросвязи, а также сегмент альтернативных операторов. На настоящий момент около половины рынка услуг связи приходится на альтернативных операторов (рис.2).
1998 1888 2000 2001 годы
ш новые операторы
В традиционные операторы_
Рис.2 Структура доходов по операторам связи (в текущих ценах)
На рынке телекоммуникационных услуг наблюдаются серьезные диспропорции: предприятия, владеющие 87% традиционной инфраструктуры, дают только 52% доходов отрасли, а предприятия, владеющие 13% новой инфраструктуры, - 48% доходов. Капитализация системообразующих операторов отрасли ниже, чем суммарная капитализация трех крупных новых операторов.
Новые операторы являются основными поставщиками услуг в документальной электросвязи, радиосвязи и спутниковом вещании, беспроводной радиосвязи. Традиционные операторы удерживают за собой сегменты почтовой связи, междугородной телефонной связи, городской и сельской телефонии, проводного вещания. Например, доля этих предприятий в доходе от услуг междугородной, городской и сельской телефонной связи в 2001 г. составила 77%. Факт лидерства традиционных операторов в этих подотраслях объясним высокой долей в них услуг для населения, жестко тарифицируемых государством и потому нерентабельных. Снижение прибыльности компаний местной электросвязи неизбежно влечет за собой и потеря клиентов в бизнес-сегменте. Например, в 2001 г. альтернативные операторы контролировали около 60% телефонии «делового» сегмента рынка.
Таким образом, основной стратегической задачей традиционных операторов связи является повышение рентабельности их деятельности, упрочение положения на рынке услуг для населения. Расширение присутствия традиционных операторов связи на рынке современных телекоммуникационных услуг, зависит от того, смогут ли они модернизировать оборудование, построить новые сети и повысить качество услуг. Для этого потребуется достаточно большой объем привлеченных средств. В целях повышения инвестиционной привлекательности в 2002 г. произошло объединение разрозненных предприятий холдинга «Связьинвест» в 7 региональных компаний. Задачей этих региональных холдингов является внедрение на рынок корпоративных клиентов одновременно с предоставлением качественных услуг связи населению по социально обоснованным тарифам. Кроме того, эти холдинги смогут реализовывать инвестиционные проекты, непосильные для меньших по размеру компаний.
Среди альтернативных операторов наблюдается жесткая конкуренция и активное взаимопроникновение на рынки своих конкурентов. Уже
сейчас наблюдается создание общенациональных операторов мобильной связи, конвергенция различных видов телекоммуникационных услуг. Очевидно, что компании альтернативного сектора заинтересованы в инвестициях в расширение своего присутствия на рынке. Источником этих инвестиций служат собственные средства компаний, а также привлеченный капитал. В таких условиях многие компании этого сектора рынка объявляют своей основной стратегической целью повышение капитализации. По результатам 2001 г. в списке 200 крупнейших по капитализации компаний России 33% составляют предприятия связи. Пять российских телекоммуникационных компаний входят в первую сотню крупнейших компаний Восточной Европы.
В то же время анализ инвестиционной политики в отрасли показал, что капитальные вложения в связь в период с 1998 г. по настоящее время составляют не более 4% от объема всех прямых инвестиций в экономике России. Динамика показателей инвестиционной деятельности в отрасли связи отражена на рис.3.
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 млрд. руб.
Рис.3 Показатели инвестиционной деятельности
По оценкам специалистов крупнейшего телекоммуникационного холдинга «Связьинвест», чтобы достичь уровня телефонизации и цифрови-зации Восточной Европы, потребуется свыше 15 млрд. долларов инвестиций, что превышает объем инвестиций 2001 г. в 10 раз. Согласно «Концеп-
ции развития телекоммуникационного рынка России», утвержденной правительством страны, за 2001-2010 гг. в отрасль необходимо привлечь 33 млрд. долларов, но и при таких капитальных затратах Россия не достигнет уровня развития телекоммуникаций стран с развитой экономикой. Аккумулировать капитал в указанных размерах за счет только собственных средств не смогут ни традиционные, ни альтернативные операторы, поэтому и те, и другие будут активно привлекать инвестиционный капитал.
Следует отметить, что в настоящее время инвестиционная привлекательность рынка связи и, в частности, телекоммуникационного рынка, обеспечивается не только перспективами его роста, но и удовлетворительным финансовым состоянием отрасли.
Исследование показало, что в период 1995-2001 гг., в экономике России наблюдается высокая степень автономии капитала. Коэффициент автономии в 1996 г. в целом по экономике достигал 81%. В 2001 г. этот показатель снизился до 61%. Связь является одной из самых финансово независимых отраслей. В 2001 г. средний коэффициент автономии в ней составил 51%.
На следующем этапе работы была проанализирована структура заемного капитала по отраслям экономики. В структуре заемных средств в экономике России лидирующее положение сохраняет кредиторская задолженность. Высокие значения коэффициента кредиторской задолженности означают, что предприятия финансируют свою деятельность за счет задолженности поставщикам и подрядчикам, бюджету, персоналу по оплате труда, не имея возможности по привлечению иных источников финансирования. На конец 2001 г. доля кредиторской задолженности в суммарной задолженности по обязательствам в среднем по экономике составила 69,8%. Однако связь на 41,6% формирует свои заемные средства за счет кредитов банков и займов. Последний факт нетипичен для современной экономики России, и этим отрасль выделяется на фоне остальных основных отраслей экономики.
Значение коэффициента текущей ликвидности отрасли связи в течение 1999-2001 гг. сохранялось на уровне 110-111%%. Сравнительный анализ с другими отраслями показал, что эти значения являются одними из самых высоких по экономике. С другой стороны, в ходе исследования было выявлено, что отрасль связи является наименее обеспеченной собствен-
ными оборотными средствами. Низкая степень обеспеченности отрасли собственными оборотными средствами компенсируется высокой степенью их оборачиваемости. На протяжении последних 7 лет она была меньше средней по экономике на 36% и равнялась примерно 5 месяцам.
Связь опережает остальные отрасли экономики и по удельному весу прибыльных предприятий: на конец 2001 г. он составил 75% против 62% в целом по экономике (рис.4).
80%-60%-
40%
20%-0%-
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 годы
Рис.4 Удельный вес прибыльных предприятий, %
Рентабельность в отрасли в последние четыре года удерживается на уровне 32%. По этому показателю связь уступает только отраслям добывающей промышленности и трубопроводного транспорта. Следует отметить, что такой уровень средней рентабельности в отрасли обеспечивают, в основном, альтернативные операторы телекоммуникационного пространства. Рентабельность традиционных операторов в 2001 г. составила 16%.
Таким образом, по сравнению с другими отраслями экономики, финансовое состояние телекоммуникационной отрасли является достаточно стабильным. Однако, инвесторов и кредиторов интересует не только состояние отрасли в целом, но и адекватная оценка привлекательности того или иного оператора связи. В связи с обострением конкуренции за инвестиционные ресурсы одной из основных задач операторов связи, прежде всего традиционных операторов, является реформа корпоративного управ-
ления. Перед руководством компаний возникают проблемы повышения эффективности экономической и управленческой деятельности, решение которых тесно связано с внедрением аналитической работы на предприятиях.
Во второй главе «Финансовая устойчивость предприятий как объект анализа» проанализированы современные методологические принципы анализа финансового состояния предприятий, в частности, анализа финансовой устойчивости. Здесь же указаны проблемы, возникающие при проведении исследований с помощью финансовых коэффициентов, и выработаны рекомендации по использованию современного программного обеспечения для финансового анализа. Исследован международный опыт применения статических методов в анализе финансового состояния предприятий.
Основной целью финансового анализа является получение небольшого количества ключевых и наиболее информативных параметров, дающих объективную и точную картину финансового состояния предприятия, его прибылей и убытков, изменений в структуре активов и пассивов. Финансовое состояние предприятия можно оценивать с точки зрения краткосрочной и долгосрочной перспектив. С позиции долгосрочной перспективы финансовое состояние предприятия характеризуется структурой источников средств, степенью зависимости предприятия от внешних инвесторов и кредиторов, т.е. финансовой устойчивостью.
Анализ финансовой устойчивости предприятия на определенную дату позволяет ответить на вопрос: на сколько правильно предприятие управляло финансовыми ресурсами в течение периода, предшествующего этой дате. Важно, чтобы состояние финансовых ресурсов соответствовало требованиям рынка и отвечало потребностям развития предприятия. Недостаточная финансовая устойчивость может привести к неплатежеспособности предприятия и отсутствию у него средств для развития, а избыточная - препятствовать развитию, отягощая предприятие излишними запасами и резервами.
В ходе анализа финансовой устойчивости применяются как абсолютные, так и относительные показатели, т.н. финансовые коэффициенты. Относительные показатели более предпочтительны при проведении анализа, поскольку позволяют, например, проводить сравнения данных за раз-
ные периоды или же по разным предприятиям. Собственно, анализ финансовых коэффициентов, как один из основных методов финансового анализа, и заключается в сравнении значений коэффициентов с базовыми величинами, а также в изучении их динамики за ряд периодов.
В качестве базовых величин используются:
* усредненные по временному ряду значения показателей данного предприятия;
■ среднеотраслевые значения показателей;
■ значения показателей, рассчитанные по данным отчетности наиболее удачливого конкурента;
■ теоретически обоснованные или полученные в результате экспертных опросов величины, характеризующие оптимальные или критические, с точки зрения устойчивости финансового состояния, значения относительных показателей.
В настоящее время в аналитической практике используются около десятка относительных показателей финансовой устойчивости. Имея одинаковое название, некоторые из них имеют различное методическое наполнение.
В работе приводится перечень основных коэффициентов финансовой устойчивости, методика их расчета, общепринятые нормативы показателей и особенности их применения на практике. На основе анализа особенностей финансовых показателей автором была сформирована совокупность коэффициентов, наиболее полно отражающая сущность финансовой устойчивости. Для целей сравнительной оценки финансовой устойчивости предприятий в работе используются:
■ коэффициент автономии (К4);
■ коэффициент соотношения мобильных и иммобилизованных средств (К"®);
■ коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными источниками формирования (К000);
■ коэффициент обеспеченности запасов и затрат собственными источниками формирования (К°);
■ коэффициент маневренности (Км);
■ коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств (К31);
■ коэффициент кредиторской задолженности (К10);
■ коэффициент краткосрочной задолженности (К );
■ коэффициент текущей ликвидности (Ктл).
Особое внимание при проведении финансового анализа следует уделять применяемому в работе программному обеспечению. Автором был проведен сравнительный анализ современных программных продуктов для внешнего финансового анализа. Установлено, что, несмотря на широкие возможности для анализа, предоставляемые рядом программных средств, применять результаты их работы следует с большой осторожностью. Например, в некоторых программных продуктах используются критериальные значения и весовые нагрузки финансовых показателей, но не приводятся алгоритмы и методики их оценки.
Проведенный автором сравнительный анализ существующих методологических подходов к оценке финансового состояния и программных средств для их реализации позволил выявить следующие проблемы:
1. Проблема интерпретации результатов расчетов в финансовом анализе. Большинство методик имеют общий существенный недостаток - в них подробно не указано, как оценивать результаты расчетов. Более того, разные пользователи по-своему относятся к тому или иному значению какого-либо коэффициента.
2. Невозможность однозначного оценивания степени финансовой устойчивости предприятия, когда ряд показателей характеризует положение предприятия как относительно благополучное, в то время как другая часть свидетельствует об обратном.
3. Проблема нормативов для коэффициентов. В настоящее время в России еще окончательно не устоялись нормативные значения для финансовых коэффициентов. Как правило, все существующие и приводящиеся в литературе нормативные значения показателей взяты из международной учетной практики вместе с методиками анализа, привнесены из плановой экономики или назначены экспертным путем. По нашему мнению, методика расчета и нормативы финансовых коэффициентов, в частности коэффициентов финансовой устойчивости, должны разрабатываться с учетом отраслевой специфики. В подтверждение этой мысли, в работе приведены графики средних значений коэффициентов финансовой устойчивости, рассчитанных по данным отчетности крупнейших предприятий различных отраслей экономики. Их анализ показал существенные различия в среднем
уровне финансовых показателей для предприятий разных сфер деятельности.
4. Трудности пространственно-временного сравнения коэффициентов. Аналитические показатели, рассматриваемые изолированно, бесполезны в оценке, они обретают смысл только в том случае, если существует возможность пространственно - временного сравнения. Коэффициенты, полученные по отчетности коммерческой организации, должны сравниваться с показателями этого же предприятия в прошлые годы, а также с показателями других аналогичных организаций. В экономически развитых странах проблемы с аналитической базой не существует: информационные агентства публикуют разнообразные аналитические данные, сгруппированные в различных разрезах. В России подобная информация только начинает собираться и обобщаться консалтинговыми и аудиторскими компаниями, но пока они не заинтересованы в распространении такой аналитики среди широкого круга пользователей.
Следующим этапом исследования стало изучение международного опыта применения статистических методов в финансовом анализе. Особое внимание уделено работам А.Уолла, У.Бивера, Э .Альтмана, Дж.Г.Фулмера, Г.Спрингейта. Анализ показал, в зарубежной практике имеется опыт успешного применения в финансовом анализе многомерных статистических методов. Однако исследования этих авторов основывались на данных финансовой отчетности, построенной по международным стандартам, и не учитывают российской специфики, поэтому использование полученных моделей в неизменном виде для российских предприятий представляется некорректным.
В третьей главе «Методика комплексной сравнительной оценки финансовой устойчивости предприятий» приводится описание разработанной автором методики оценки финансовой устойчивости предприятий, основанной на многомерных статистических методах корреляционного, компонентного, кластерного, регрессионного анализа, а также методах устойчивого оценивания. Апробация методики осуществлялась на 57 предприятиях электросвязи. Разработанная автором информационная база содержала показатели финансовой устойчивости, рассчитанные по данным бухгалтерской отчетности указанных предприятий за 2001 г.
Первым этапом предлагаемой методики стал предварительный анализ исходных данных. В результате анализа была выявлена неоднородность исходных данных, которая была устранена отсевом аномальных наблюдений с помощью методов устойчивого оценивания. В качестве подхода для отсева аномальных наблюдений в работе предлагается использовать критерий Титьена - Мура, позволяющий, в отличие от традиционных подходов, отсеивать сразу несколько аномальных наблюдений и преодолевать «маскирующий» эффект.
Методика расчета показателей финансовой устойчивости позволяет предположить, что значительное число коэффициентов должно быть взаимосвязано между собой. Этот вывод подтверждается проведенным в работе анализом корреляционной матрицы коэффициентов финансовой устойчивости. Стремление полнее изучить исследуемое явление: финансовое состояние предприятия, - приводит к включению в анализ большого числа показателей, что усложняет исследование, в то время как существенного прироста информативности системы не происходит.
Чтобы упростить процесс анализа, совокупность финансовых коэффициентов было решено разбить на группы так, чтобы показатели каждой из них отражали определенный аспект анализа устойчивости. В этих целях был использован метод главных компонент. В результате перехода к трем главным компонентам - обобщающим характеристикам финансовой устойчивости, удалось достичь снижения размерности задачи с минимальной потерей информативности исходного признакового пространства. Полученные главные компоненты объясняют 94% дисперсии исходного признакового пространства и описывают все аспекты финансовой устойчивости. Эти три обобщающих показателя можно интерпретировать соответственно как:
1. Рх - обобщающая характеристика наличия собственных оборотных средств, которая тесно связана с коэффициентами маневренности, обеспеченности собственными оборотными средствами и текущей ликвидности;
2. Ег - обобщающая характеристика структуры источников средств. Она наиболее тесно связана с коэффициентами автономии, долгосрочно привлеченных средств, краткосрочной и кредиторской задолженности;
3. Рз - обобщающая характеристика мобильности имущества предприятия, которая тесно связана с коэффициентом соотношения мобильных и иммобилизованных средств.
Полученное решение проиллюстрировано графиками классификации признаков и объектов-предприятий в координатах первых трех главных компонент. Проведенная классификация предприятий по главным компонентам выявила, что объекты группируются так, что визуально прослеживается образование ядра эллипсообразной формы. Это свидетельствует о том, что генеральная совокупность, к которой принадлежит выборка предприятий электросвязи, имеет нормальное распределение. Кроме того, было замечено, что некоторые объекты выделяются из общей массы, имея специфичные черты, отличающие их от других предприятий. В работе проведен анализ этих специфических черт.
Более детальное распределение исследуемых предприятий по степени устойчивости было получено с помощью методов многомерной классификации процедурами кластерного анализа.
Основой классификации явились обобщающие характеристики финансовой устойчивости, полученные методом главных компонент. Ортогональность главных компонент позволила использовать процедуры классификации с евклидовой метрикой.
В диссертационном исследовании применялся широкий спектр иерархических агломеративных методов кластерного анализа. Критерием качества разбиения служило соотношение внутригрупповой и межгрупповой дисперсии, а также учитывалась возможность проведения содержательной интерпретации. Наилучшая классификация была достигнута с использованием объединяющего правила по методу «дальнего соседа». Ден-дрограмма классификации изображена на рис.5.
Рис.5 Результаты многомерной классификации предприятий по степени финансовой устойчивости
Проведенный в работе анализ средних значений исходных финансовых показателей позволил констатировать, что около 68% исследованных предприятий электросвязи являются финансово устойчивыми, около 28% характеризуются неустойчивым финансовым положением, остальные 4% предприятий имеют специфические черты. Средние значения некоторых финансовых коэффициентов внутри кластеров приведены в табл.1
Таблица 1
Средние значения финансовых коэффициентов по кластерам
№ Число Средние значения исходных финансовых
кластера предприяти коэффициентов
й в кластере К* Км ^исс К1Л
1 2 0,65 0,23 3,15 0,49 2,55
2 37 0,76 0,09 2,92 0,44 1,85
3 15 0,72 0,01 -0,32 -0,08 0,93
Анализ средних значений исходных показателей устойчивости и главных компонент по кластерам дал основание сделать следующие выводы:
■ Основными классифицирующими показателями являются коэффициенты обеспеченности собственными оборотными средствами и текущей ликвидности. В терминах главных компонент - основным классифицирующим показателем является обобщенная характеристика наличия собственных оборотных средств.
■ Структура источников средств не оказывает влияния на степень устойчивости предприятия. Вариация значений коэффициента автономии по кластерам не велика.
■ Предприятия второго кластера отличаются нормальным, устойчивым финансовым состоянием.
■ Согласно средним значениям показателей финансовой устойчивости, предприятия первого кластера характеризуются как обладающие финансовой устойчивостью. Это позволяет при необходимости объединять их с компаниями второго кластера. Выделению этого кластера способствовало наличие у его объектов определенных специфических черт: они имеют повышенную мобильность, маневренность и ликвидность имущества, даже по сравнению с предприятиями второго кластера.
■ Предприятия третьего кластера можно охарактеризовать как финансово неустойчивые.
Внутри второго кластера можно наблюдать разбиение совокупности предприятий на две подгруппы. Анализ особенностей этого расслоения проведен с помощью средних значений исходных финансовых коэффициентов (табл. 2).
Таблица 2
Средние значения финансовых коэффициентов по подгруппам
внутри второго кластера
№ подгруппы Число предприятий в кластере < ( Средние значения исходных шнансовых коэффициентов
КА К К° К
1 9 0,91 0,11 4,04 0,55 2,37
2 28 0,71 0,09 2,68 0,42 1,72
Основное различие подгрупп заключается в степени финансовой независимости. В отличие от объектов, попавших во вторую подгруппу, предприятия первой подгруппы обладают повышенной финансовой неза-
висимостью, практически полностью самостоятельно финансируя свою деятельность. Об этом свидетельствуют очень высокие значения коэффициентов автономии и обеспеченности собственными оборотными средствами. Почти весь объем используемых ими заемных средств составляет кредиторская задолженность, но и ее доля в источниках средств мала. Коэффициент текущей ликвидности у предприятий первой подгруппы превышает рекомендуемый в литературе норматив в 200%. По нашему мнению, при достаточном уровне рентабельности этим предприятиям можно рекомендовать активнее привлекать заемный капитал для расширения своей деятельности, потому что использование привлеченных источников средств способно значительно повысить отдачу на собственный капитал, т.е. дивиденды акционеров.
При накоплении статистических данных по нескольким отчетным периодам предложенная методика позволит формировать отраслевые нормативы финансовых коэффициентов. В качестве таких нормативных значений, по нашему мнению, можно использовать средние показатели кластера финансово устойчивых предприятий.
Следующим этапом исследования стала разработка методики рейтинговой оценки предприятий по степени финансовой устойчивости. Рейтинговая оценка позволяет ранжировать предприятия по степени финансовой устойчивости как внутри каждой группы, так и целом по выборке. Преимущество ее состоит в том, что она способна одновременно учитывать значения ряда критериев, формируя сводный интегральный показатель. Поскольку в основе построения рейтинга лежит сравнение объектов по итоговому показателю друг с другом, основой для оценки объекта будут выступать не формально установленные нормативы критериев, а реально сложившиеся условия. Применительно к экономическим объектам, можно утверждать, что основой для оценки будут являться условия, сложившиеся в результате рыночной конкуренции.
В работе приведен анализ описанных в современной экономической литературе рейтинговых систем, перечислены их основные достоинства и недостатки. Как правило, при построении аналитических рейтингов, итоговая рейтинговая оценка представляет собой комплексный сводный показатель, который формируется как функция от нескольких частных критериев. Объекты однозначно ранжируются в порядке возрастания (убывания)
этого показателя. Основным недостатком большинства описанных в литературе рейтинговых систем является участие в них набора высоко коррелированных показателей. Это делает непригодным не только прямое использование регрессионных моделей в построении рейтинговой оценки, но и использование евклидовой метрики в качестве меры расстояния между объектами. Коррелированность частных критериев приводит к выводу о необходимости использования в целях оценки метрики Махаланобиса.
Широко использующееся в методе эталонного предприятия нормирование исходных критериев по показателям эталона опасно возможностью нивелировать значения того или иного критерия при условии наличия в выборке нетипичных наблюдений, которые следует исследовать отдельно. Кроме того, использование вышеуказанных рейтинговых систем полезно в тех случаях, когда первоначально предполагается, что можно однозначно выявить предпочтения относительно каждого объекта по отношению к другим с сохранением свойства транзитивности, а также значимость того или иного критерия в целях анализа. В случаях, когда эти условия не выполняются, автором работы предлагается производить деление исходной совокупности на классы посредством применения статистических процедур классификации, а затем проводить рейтинговую оценку объектов внутри каждого класса. Нетипичные объекты процедурой классификации выделяются в отдельный класс и могут быть проанализированы отдельно. Более того, они могут быть отсеяны на этапе предварительной обработки данных с помощью статистических критериев.
Применительно к оценке финансовой устойчивости это означает деление исходной совокупности предприятий на классы по степени финансовой устойчивости и дальнейшее построение рейтингов устойчивости внутри полученных классов. При этом «наилучшее» предприятие внутри класса неустойчивых предприятий будет иметь более низкий рейтинг, чем «наихудшее» предприятие из класса устойчивых компаний.
В процессе проведенной в работе классификации предприятий по степени финансовой устойчивости использовались обобщенные характеристики финансовой устойчивости - главные компоненты, что дало, в силу их ортогональности, возможность применения в качестве расстояния между объектами, евклидова расстояния.
На следующем этапе построения рейтинга выставлялись внутри-групповые рейтинговые оценки внутри полученных кластеров. Значение рейтинговой оценки каждого объекта внутри группы определялось как расстояние от этого объекта до эталонного предприятия. В качестве эталонного предприятия в группе устойчивых предприятий экспертным путем было выбрано предприятие №50, как наиболее устойчивое среди всех предприятий группы. В кластере неустойчивых предприятий тем же способом эталонным выбрано наименее устойчивое предприятие №30. Остальные объекты внутри групп ранжировались по мере удаленности от них. В работе приведен рейтинг исследуемых предприятий по степени финансовой устойчивости.
Как уже отмечалось, часть анализируемых в работе предприятий обладает повышенной финансовой независимостью, неактивно привлекая заемный капитал. Источником развития этих компаний служат собственные средства. В то же время, привлечение заемных средств способно повысить рентабельность собственного капитала, что для акционерных обществ означает рост капитализации и увеличение дивидендов на акцию. Зависимость прибыли от структуры капитала компании проявляется в эффекте финансового рычага, подробно описываемого в литературе. Не вкладывая в предприятие дополнительный собственный капитал (он замещается заемными средствами), владельцы получают большую сумму чистой прибыли, "заработанную" заемным капиталом. Однако, согласно концепции финансового рычага, плата за пользование заемными средствами не должна превышать рентабельности активов предприятия. В противном случае, пользование заемными средствами влечет снижение рентабельности собственного капитала.
Анализ показателя рентабельности собственного капитала позволяет установить зависимость между величиной вложенных в предприятие средств и размером прибыли, полученной от их использования. Для этого в диссертационном исследовании построена регрессионная модель рентабельности собственного капитала, анализирующая влияние структуры источников средств и структуры активов компаний связи на рентабельность собственного капитала этих предприятий. В анализе участвовали коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE), коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств (Кд) и коэффициент соотношения
мобильных и иммобилизованных активов (К*4*1). Была построена следующая модель:
КОЕ = 5,07 -1,286 К5 + 0,238 К*™
ъ (2,4) (-13,5) (3,1) Рнабл = 96,03
Проверка показала значимость самого уравнения и регрессионных коэффициентов. Коэффициент детерминации свидетельствует о том, что коэффициенты долгосрочно заемных средств и соотношения мобильных и иммобилизованных средств объясняют 79,3% дисперсии показателя рентабельности собственного капитала.
Анализ полученного уравнения регрессии свидетельствует о том, что повышение мобильности имущества при прочих равных условиях приводит к росту рентабельности собственного капитала. Таким образом, подтверждается на практике высказанное предположение о положительном влиянии мобильности имущества на финансовое состояние предприятия.
С другой стороны, рост доли долгосрочного заемного капитала в устойчивых источниках финансирования при прочих равных условиях приводит к снижению рентабельности собственного капитала. На исследуемых предприятиях наблюдается отрицательный эффект финансового рычага: обращение к долгосрочным заемным средствам снижает среднюю рентабельность собственного капитала. Вероятно, на предприятиях связи, вошедших в выборку, сложилась ситуация, когда ставка процента за пользование долгосрочным заемным капиталом превышает среднюю по выборке рентабельность активов. Данное явление можно объяснить, если учитывать ситуацию, складывающуюся в отрасли на настоящий момент. Отрасль связи относится к наиболее быстрорастущим отраслям экономики. Предприятия отрасли вынуждены постоянно наращивать производственную базу, развивать новые технологии. Отставание от НТП может привести к потере бизнеса. Для удержания доли рынка, привлечения новых клиентов, предприятия прибегают к внешним заимствованиям, соглашаясь на снижение рентабельности капитала в обмен на будущую прибыль.
В заключении диссертационной работы приведены основные результаты выполненного исследования, сформулированы основные выводы и рекомендации.
По теме диссертации опубликованы следующие работы:
1. Осипова Н.П. Многомерный статистический анализ финансовой устойчивости предприятий пищевой промышленности - Модели рыночной экономики. Тезисы докладов и выступлений студенческой научной конференции (Россия, Москва, апрель 1999 г.). - М.: МЭСИ, 1999 - 0,1 п. л.
2. Осипова Н.П. Актуальные проблемы финансового анализа в России - Математико-статистические методы в страховании и бизнесе: Сборник научных трудов. - М: МЭСИ, 2000 - 0,2 п.л.
3. Осипова Н.П. Зарубежный опыт финансового анализа с применением статистических методов - Математико-статистические методы в страховании и бизнесе: Сборник научных трудов.- М: МЭСИ, 2000 - 0,2 п.л.
4. Осипова Н.П. Анализ финансовой устойчивости предприятий с использованием метода главных компонент - Математико-статистический анализ в социально-экономических исследованиях: Сборник научных трудов. - М.: МЭСИ, 2001 - 0,2 п.л.
5. Осипова Н.П. Дискриминантный анализ финансовой устойчивости предприятий - Математико-статистический анализ в социально-экономических исследованиях: Сборник научных трудов. - М.: МЭСИ, 2001 - 0,2 п.л.
6. Осипова Н.П. Регрессионный анализ кредиторской задолженности предприятия - Математико-статистический анализ социально-экономических процессов: Сборник научных трудов. - М.: МЭСИ, 2002 -0,2 п.л.
7. Осипова Н.П. Аналитический обзор современного программного обеспечения для оценки финансового состояния предприятий - Математико-статистический анализ социально-экономических явлений: Сборник научных трудов. - М: МЭСИ, 2003 - 0,2 пл.
8. Осипова Н.П. Анализ тенденций и современного состояния телекоммуникационного рынка России - Математико-статистический анализ социально-экономических явлений: Сборник научных трудов. - М: МЭСИ, 2003 - 0,2 п.л.
9. Дуброва Т.А., Павлов Д.Э., Осипова Н.П. Факторный анализ с использованием ППП «STATISTICA»: Учебное пособие - М.: МЭСИ, 2000 - 4,5 пл. (авт.2,7 пл.)
10. Дуброва Т.А., Осипова Н.П. Факторный анализ с использованием ППП «SPSS»: Учебное пособие - М.: МЭСИ, 2001 - 2,75 пл. (авт.1,6 пл.)
Издательство ООО "МАКС Пресс". Лицензия ИД № 00510 от 01.12.99 г. Подписано к печати 1.08 2003 г. Формат 60x90 1/16. Уел печ.л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ 387. Тел. 939-3890,928-2227,928-1042. Факс 939-3891. 119899, Москва, Воробьевы горы, МГУ
I
i8 12 4 2 9
\ \
i
к
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Осипова, Наталья Павловна
Введение.
Глава 1 Анализ тенденций и современного состояния российского рынка , услуг связи.
1.1 Структура и основные направления развития отрасли связи.
1.2 Сравнительный анализ финансового состояния отрасли связи и других основных отраслей экономики.
Глава 2 Финансовая устойчивость предприятий как объект анализа.
2.1 Современные методологические принципы оценки финансовой устойчивости предприятий.
2.2. Основные проблемы анализа финансового состояния предприятий.
2.3. Международный опыт применения статистических методов в финансовом анализе.
Глава 3 Методика комплексной сравнительной оценки финансового состояния предприятий.
3.1 Предварительная обработка исходных данных. Снижение размерности задачи и определение обобщающих характеристик финансовой устойчивости.
3.2 Многомерная классификация предприятий электросвязи по степени финансовой устойчивости.
3.3 Методика рейтинговой оценки предприятий по степени финансовой устойчивости.
3.4 Многомерная регрессионная модель рентабельности собственного капитала. Исследование эффекта финансового рычага.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Многомерный статистический анализ финансовой устойчивости предприятий электросвязи"
Важнейшим фактором развития России, подъема национальной экономики, укрепления авторитета страны в международном сообществе является создание информационно-телекоммуникационной инфраструктуры, способной удовлетворить потребности реформируемой российской экономики в обмене информацией. Одновременно с этим, в числе основных задач современного этапа развития отрасли в «Концепции развития рынка телекоммуникационных услуг Российской Федерации» названы дальнейшее развитие конкурентной среды на рынке услуг связи, а также повышение инвестиционной привлекательности отрасли.
Динамичное развитие отрасли в последние годы во всем мире и в России в частности вызывает огромный интерес к ней со стороны инвесторов, и, следовательно, остается под пристальным вниманием аналитиков. На фоне падения фондовых рынков развитых стран мира и обвала акций мировых телекоммуникационных компаний особое внимание уделяется прозрачности деятельности экономических объектов, оптимальному соотношению структуры капитала и структуры активов телекоммуникационных компаний, т.е. их финансовой устойчивости. Наряду с прибыльностью вложений эти факторы обеспечивают инвестиционную привлекательность той или иной компании.
В постоянном мониторинге финансового состояния предприятия заинтересовано ее руководство, поскольку оптимальность принимаемых управленческих решений напрямую зависит от качества аналитической работы в компании.
Таким образом, очевидно, что необходимость адекватной оценки уровня финансовой устойчивости предприятия обусловлена требованиями рынка.
Применение статистических методов в сочетании с подходами традиционного финансового анализа может существенно расширить возможности аналитических исследований финансовой устойчивости. Использование статистических методов позволяет исследовать финансовое состояние предприятий не изолированно, а в сравнении с предприятиями той же отрасли или сферы деятельности, учитывая конкуренцию, складывающуюся в условиях рынка.
Необходимость совершенствования методологии статистического анализа финансового состояния предприятий, потребность в разработке новых методик анализа финансовой устойчивости, учитывающих международный опыт и российскую специфику, определили актуальность темы диссертации.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексной сравнительной оценки финансовой устойчивости предприятий и ее апробация на примере предприятий электросвязи. Для достижения этой цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
• на основе комплексного экономико-статистического анализа современного состояния отрасли связи Российской Федерации выявлены основные тенденции в ее развитии;
• определены основные методологические проблемы анализа финансовой устойчивости предприятий;
• проанализирован международный опыт применения статистических методов в финансовом анализе и определены возможности его использования в России;
• предложена методика формирования системы показателей для сравнительного многомерного статистического анализа финансовой устойчивости предприятий;
• разработана методика построения рейтинговой оценки финансовой устойчивости предприятий;
• выполнена многомерная классификация предприятий исследуемой отрасли по степени финансовой устойчивости, построена регрессионная модель рентабельности собственного капитала.
Объектом исследования является финансовая устойчивость региональных предприятий электросвязи Российской Федерации.
Предметом исследования является совокупность показателей, характеризующих современное состояние отрасли «связь», а также финансовую устойчивость предприятий электросвязи Российской Федерации.
Методологической и теоретической основой диссертационной работы послужили труды ведущих зарубежных и российских авторов по статистике, финансовому анализу, эконометрике и компьютерной обработке данных.
Основным статистическим инструментарием исследования являются многомерные статистические методы корреляционного, регрессионного, факторного и кластерного анализа, а также табличные и графические методы представления статистических данных. Для решения поставленных задач обработка исходных данных производилась с использованием пакетов прикладных программ «Statistica», «SPSS», «Audit Expert», «Microsoft Excel».
Информационная база исследования состоит из официальных публикаций Государственного комитета по статистике Российской Федерации, информации Министерства Российской Федерации по связи и информатизации, материалов коммерческих организаций, периодической печати и Интернет.
Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного сравнительного анализа финансовой устойчивости предприятий. В диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные положения:
• проведен сравнительный анализ финансовой устойчивости предприятий отрасли связи и предприятий других отраслей экономики страны, определены проблемы развития отрасли на современном этапе;
• определена система показателей для сравнительного анализа финансовой устойчивости предприятий, выявлены обобщающие характеристики финансовой устойчивости;
• разработана и апробирована методика многомерной классификации предприятий по степени финансовой устойчивости, позволяющая получать оценки отраслевых нормативов финансовых коэффициентов;
• предложен методический подход к ранжированию предприятий отрасли по степени финансовой устойчивости;
• разработана методика моделирования эффекта финансового рычага, позволяющая прогнозировать рентабельность собственного капитала в зависимости от источников средств и структуры имущества предприятия.
Практическая значимость. Предложенные в работе методики и полученные в процессе исследования результаты нашли свое практическое применение в деятельности Управления перспективного развития ОСАО «Россия», что подтверждено справкой о внедрении.
Результаты проведенного исследования могут быть использованы Министерством Российской Федерации по связи и информатизации и органами государственной статистики при оценке финансового состояния предприятий отрасли. Разработанные в диссертации методика комплексной сравнительной оценки финансовой устойчивости предприятий и методика рейтинговой оценки предприятий по степени финансовой устойчивости могут применяться аналитическими службами предприятий, консалтинговыми и аудиторскими фирмами, инвестиционными компаниями, кредитными подразделениями банков при решении практических задач, возникающих в их деятельности.
Апробация результатов работы. Основные положения диссертации были доложены на научно-методологических семинарах кафедры математической статистики и эконометрики МЭСИ, где получили одобрение специалистов. Теоретические и практические результаты исследования нашли отражение в двух учебных пособиях и используются при проведении компьютерных занятий по курсу «Многомерные статистические методы».
Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.
Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Осипова, Наталья Павловна
Заключение
В диссертационном исследовании для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
• Проведен комплексный экономико-статистический анализ современного состояния отрасли «связь» Российской Федерации, показавший, что связь является одной из наиболее динамичных отраслей экономики России. Структура доходов отрасли характеризуется высокой степенью изменчивости. Сводная оценка структурных изменений в доходах отрасли с помощью коэффициентов структурных сдвигов показала, что наибольшие за исследуемый период изменения в структуре доходов отрасли произошли в 1998 году. В течение последующих трех лет структура доходов отрасли постепенно начала стабилизироваться. Данный факт объясняется появлением в составе отрасли нового вида связи - сухопутной радиосвязи с подвижными объектами.
Анализ показателей, отражающих экономические стороны функционирования различных операторов связи, показал наличие в отрасли серьезных диспропорций, связанных с отдельными особенностями деятельности традиционных и альтернативных операторов связи. Деятельность традиционных операторов характеризуется низким уровнем рыночного риска в сочетании с низкой рентабельностью активов. Альтернативные операторы функционируют в высоко конкурентной среде на наиболее динамичных сегментах рынка и обеспечивают высокую рентабельность вложений.
В процессе анализа финансового состояния предприятий связи в сравнении с предприятиями других отраслей экономики было установлено, что финансовая устойчивость предприятий связи находится на сравнительно высоком уровне и обладает положительной динамикой.
• Сделан аналитический обзор современных методик анализа финансовой устойчивости. Выявлено, что основными проблемами финансового анализа в России на современном этапе являются: проблема интерпретации результатов анализа; невозможность однозначной оценки финансового состояния в условиях разнонаправленности финансовых показателей; проблема нормативов для финансовых коэффициентов; отсутствие аналитической базы.
В процессе исследования показано, что методика расчета и нормативы финансовых коэффициентов должны разрабатываться с учетом отраслевой специфики.
• Изучен международный опыт финансового анализа. В зарубежной практике имеется опыт успешного применения в финансовом анализе многомерных статистических методов. В то же время, определено, что возможности прямого применения зарубежного опыта в российских условиях ограничиваются особенностями российской системы учета и отсутствием аналитической базы для анализа.
• Проведен анализ современного программного обеспечения для исследования финансового состояния предприятия, показавший, что имеющиеся на рынке программные средства используют широкий набор регламентированных методик финансового анализа. Однако для более эффективного использования имеющихся на рынке программных средств, необходимо ответственно подходить к выбору критериальных значений и весовых коэффициентов финансовых показателей, обращая внимание на существование отраслевой специфики в показателях. В этих целях может быть полезной разработанная в исследовании методика комплексного сравнительного анализа финансовой устойчивости предприятий.
• Предложен принципиально новый подход к построению системы показателей для анализа финансового состояния предприятий и их многомерной классификации. Первым этапом предлагаемой методики является предварительный анализ исходных данных, в процессе которого оценивается их однородность. В качестве подхода для отсева аномальных наблюдений в работе предложено использовать критерий Титьена-Мура, позволяющий, в отличие от традиционных подходов, отсеивать сразу несколько аномальных наблюдений и преодолевать «маскирующий» эффект.
Коэффициенты финансовой устойчивости находятся в тесной взаимосвязи друг с другом. Выявленные взаимосвязи не являются случайными и обусловлены, в первую очередь, алгоритмами расчета коэффициентов. Кроме того, большое число показателей усложняет аналитическую задачу. В целях упрощения процесса анализа необходимо снизить размерность исходной задачи с помощью метода главных компонент. В результате перехода к главным компонентам в процессе исследования выявлены обобщающие характеристики финансовой устойчивости предприятий: обобщающая характеристика наличия собственных оборотных средств; обобщающая характеристика структуры источников средств; обобщающая характеристика мобильности имущества предприятия.
Полученные главные компоненты объясняют 94% дисперсии исходного признакового пространства и описывают все аспекты финансовой устойчивости.
• Проведена классификация признаков и объектов в координатах главных компонент, выявлены объекты-предприятия, обладающие рядом специфических черт.
• Разработана методика классификации предприятий отрасли по степени финансовой устойчивости. В качестве показателей, по которым проводится классификация, используются индивидуальные значения главных компонент - обобщающие характеристики финансовой устойчивости. Ортогональность главных компонент позволяет использовать процедуры классификации с евклидовой метрикой. Для проведения классификации используется широкий спектр иерархических агломеративных методов кластерного анализа. Критерием качества разбиения при этом служит соотношение внут-ригрупповой и межгрупповой дисперсии.
• Проведена многомерная классификация 57 предприятий электросвязи по степени финансовой устойчивости. Наилучшая классификация с точки зрения критерия качества разбиения и возможности содержательной интерпретации достигнута с использованием объединяющего правила по методу «дальнего соседа». Результатом классификации стало получение трех групп предприятий. Проведенный в работе анализ средних значений исходных финансовых показателей позволил констатировать, что 68% исследованных предприятий электросвязи являются финансово устойчивыми, около 28% характеризуются неустойчивым финансовым положением, а остальные 4% предприятий имеют специфические черты. Основным классифицирующим показателем является обобщенная характеристика наличия собственных оборотных средств. Внутри кластера финансово устойчивых предприятий было замечено расслоение совокупности предприятий на две подгруппы. Было установлено, что основным отличием групп друг от друга является степень финансовой независимости предприятий, составляющих эти группы.
• С целью изучения влияния структуры источников средств и структуры активов предприятия на эффективность деятельности компании построена регрессионная модель рентабельности собственного капитала, позволяющая прогнозировать рентабельность собственного капитала в зависимости от структуры баланса предприятия. Выявлено, что увеличение доли оборотных средств в структуре имущества предприятия приводит к росту рентабельности собственного капитала, а рост доли долгосрочного заемного капитала в источниках средств приводит к ее снижению. Таким образом, на исследуемых предприятиях наблюдается отрицательный эффект финансового рычага. Ставка процента за пользование долгосрочным заемным капиталом превышает среднюю по выборке рентабельность активов. Данное явление можно объяснить тем, что отрасль относится к наиболее быстрорастущим отраслям экономики. Для удержания доли рынка, привлечения новых клиентов, предприятия прибегают к внешним заимствованиям, соглашаясь на снижение рентабельности вложенного капитала.
• Разработана методика построения рейтинговой оценки предприятий по степени финансовой устойчивости. Внутригрупповые рейтинговые оценки выставляются внутри ранее полученных кластеров предприятий. Выставление внутригрупповых рейтинговых оценок проводится по методу «эталонного предприятия» по обобщенным характеристикам финансовой устойчивости с использованием в качестве меры удаленности евклидова расстояния. Сводная рейтинговая оценка основана на том, что «наилучшее» предприятие внутри класса неустойчивых предприятий будет иметь более низкий рейтинг, чем «наихудшее» предприятие из класса устойчивых компаний.
Разработанные в диссертационном исследовании методики носят универсальный характер и могут быть использованы консалтинговыми и аудиторскими фирмами, аналитиками инвестиционных компаний и кредитных подразделений банков, являться основой для принятия решений руководителями различного уровня.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Осипова, Наталья Павловна, Москва
1. Порядок проведения мониторинга финансового состояния организаций и учета их платежеспособности. Федеральная служба России по делам о несостоятельности и финансовому оздоровлению. Распоряжение от 31.03.1999 №13-р // Экономика и жизнь, 1999, №22
2. Федеральный закон от 08.01.1998 №6-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» // Российская газета, 1998 №10,11
3. Абрютина М.С. Экспресс-анализ финансовой отчетности. М.: Дело и Сервис, 2003
4. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974
5. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Классификация и снижение размерности М.: Финансы и статистика, 1989
6. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985
7. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998
8. Артеменко В.Г., Беллендир М.В. Финансовый анализ — М.: Дело и сервис, НГАЭиУ, 1997
9. Ю.Бакланов Г.И. , Адамов В.Е., Устинов А.Н. Статистика промышленности: Учебное пособие. — М.: Статистика, 1976
10. Башкатов Б.И. Практикум по международной статистике. М.: Дело и Сервис, 2000
11. Беляевский И.К., Кулагина Г.Д., Данченок JI.A. и др. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник /под ред. И.К. Беляевского М.: Финансы и статистика, 2002
12. Бернстайн JI.A. Анализ финансовой отчетности /пер.с англ.- М.: Финансы и статистика, 1996
13. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики.- М.: Наука, 1983
14. Боровиков В.П. Популярное введение в программу STATISTICA. -М.: КомпьютерПресс, 1998
15. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов /пер.с англ.-М.: Олимп-Бизнес, 1997
16. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами /пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1997
17. Вулфел Ч.Дж. Энциклопедия банковского дела и финансов /пер. с англ. М.: Корпорация Федоров, 2000
18. Грачев А.В. Анализ и управление финансовой устойчивостью предприятия. М.: Финпресс, 2002
19. Громыко Г. JI. Теория статистики. М.: Инфра-М, 2000
20. Громыко Г.Л. Общая теория статистики. Практикум. М.: Инфра-М, 1999
21. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980
22. Додд А.З. Мир телекоммуникаций. Обзор технологий и отрасли. -М.: Олимп-бизнес, 2002
23. Донцова JI.B., Никифорова Н.А. Анализ бухгалтерской отчетности.- М.: Дело и Сервис, 1998
24. Донцова JI.B., Никифорова Н.А. Комплексный анализ бухгалтерской отчетности. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Дело и Сервис, 2001
25. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 1997
26. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы, 1987
27. Дубров A.M. Факторный и компонентный анализ. М.: МЭСИ,1989
28. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Математическая статистика (для бизнесменов и менеджеров). Учебное пособие с задачами. М.: МЭСИ, 2000
29. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000
30. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учебное пособие для вузов. М.:ЮНИТИ-ДАНА,2003
31. Дуброва Т.А., Архипова М.Ю., Стрелкова П.М. Кластерный анализ с использованием ППП SPSS.- М.: МЭСИ, 2001
32. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977
33. Езекиэл М., Фокс К. Методы анализа корреляций и регрессий /пер. с англ. М.: Статистика, 1966
34. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1995
35. Ефимова О.В. Финансовый анализ. М.: Б-ка журнала «Бухгалтерский учет», 1996
36. Жамбю М. Иерархический кластер- анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988
37. Иберла К. Факторный анализ /пер.с нем.- М.: Статистика, 1980
38. Ильенкова С.Д. Экономика и статистика фирм. М.: Финансы и статистика, 2001
39. Итоги 2001 г. Отчет о расширенном заседании коллегии Министерства Российской Федерации по связи и информатизации // Вестник связи, 2002 №3, 4
40. Карлин Т. Р. Анализ финансовых отчетов (на основе GAAP). М.: Инфра-М, 1998
41. Карманов М. В., Романчук М. Н. Статистика занятости населения. — М.: МЭСИ, 1989
42. Карманов М.В., Козлова JI.J1., Роговский А.А., Элькин А.Г. Практикум по статистике населения. М.: МЭСИ, 2000
43. Качалин В.В. Финансовый учет и отчетность в соответствии со стандартами GAAP. М.: Дело, 1998
44. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды./ пер. с англ. М.: Наука, 1976
45. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973
46. Килячков А. Россия на мировом рынке телекоммуникаций // Рынок ценных бумаг, 2002 № 2
47. Ким. Дж.-О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. и др. Факторный, дискри-минантный и кластерный анализ /пер. с англ. Под ред. Енюкова И.С. М.: Финансы и статистика, 1989
48. Ковалев В.В. Управление финансами: Учеб. пособие. М.: ФБК-Пресс, 1998
49. Ковалев В.В. Финансовый анализ. -М.: Финансы и статистика, 1996
50. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности./ 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 1997
51. Контуры инновационного развития мировой экономики: Прогноз на 2000-2015 гг. /Под ред. д.э.н. А.А. Дынкина. М.: Наука, 2000
52. Корнилов И.А., Скорик М.А., Нефедов А.Г., Болотов С.С. Исследование зависимостей с помощью пакета MathCad.- М.: МЭСИ, 2000
53. Корюкин К., Моисеев И. Проверка для заемщиков //Ведомости, 2001 №95
54. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент: Учебное пособие. М.: Дело и Сервис, 1998
55. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод /пер.с англ.-М.: Мир, 1967
56. Любушин Н.П. Анализ финансово-экономической деятельности предприятий. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001
57. Мандель И.Д. Кластерный анализ .- М.: Финансы и статистика,1988
58. Моляков Д.С. Финансы предприятий отраслей народного хозяйства. М.: Финансы и статистика, 1997
59. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Статистический анализ многомерных совокупностей. -М.:МЭСИ, 1992
60. Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия (социально-экономические аспекты развития) /Руководители авт. колл. В.Л. Макаров, А.Е. Варшавский. -М.: Наука, 2001
61. Нитецкий В.В., Гаврилов А.А. Финансовый анализ в аудите: Теория и практика: Учеб. пособие. М.: Дело, 2001
62. Окунь Я. Факторный анализ. М.: Статистика, 1974
63. Олыпаный А.И. Банковское кредитование. М.: РДЛ, 1997
64. Прогноз развития основных отраслей и секторов мирового хозяйства на 2001-2015 гг. М.: ИМЭМО РАН, 1999
65. Россия 2002. Статистический сборник. Государственный Комитет Российской Федерации по статистике, 2002
66. Руководство по кредитному менеджменту/ под. ред. Б.Эдвардса. -М.: Инфра-М, 1996
67. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. -М.: Инфра-М, 2001
68. Салин В.Н. Чурилова Э.Ю. Практикум по курсу «Статистика» (в системе Statistica). М.: Социальные отношения, 2002
69. Севрук В.Т. Риски финансового сектора Российской Федерации: Практическое пособие. -М.: Финстатинформ, 2001
70. Смоляк С. А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. Статистическая обработка неоднородных совокупностей М.:Статистика, 1980
71. Соколов Я.В. Бухгалтерский учет: от истоков до наших дней: Учебное пособие для вузов. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1996
72. Сошникова Л.А., Томашевич В.Н. Многомерный статистический анализ в экономике: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999
73. Справочник финансиста предприятия. -М.:Инфра-М, 2002
74. Стрелец И.А. Новая экономика и информационные технологии. -М.: Экзамен, 2003
75. Теория статистики. Учебное пособие для системы дистанционного образования, /под ред. В.Г. Минашкина. М.: ИДО МЭСИ, 2000
76. Теория статистики: Учебник / под ред. Р.А.Шмойловой. 3-е изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 2002
77. Филимонов С. Кроха выросла вдвое. Российские телекоммуникации консолидируются //Компания, 2003, №1
78. Финансовый менеджмент. Руководство по технике эффективного менеджмента М.: CARANA Corporation -ASAID-RPC, 1998
79. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник / под. ред. Е.С. Стояновой. — М.: Перспектива, 1996
80. Финансы России 2002. Статистический сборник. Государственный Комитет Российской Федерации по статистике, 2002
81. Фомин Я.А. Диагностика кризисного состояния предприятия: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003
82. Харман Г. Современный факторный анализ /пер. с англ. М.: Статистика, 1972
83. Хелферт Э. Техника финансового анализа. М.: ЮНИТИ, 1996
84. Цены в России 2002. Статистический сборник. Государственный Комитет Российской Федерации по статистике, 2002
85. Шеремет А.Д. Методика финансового анализа. М.: Инфра-М,2001
86. Шеремет А.Д., Дадеркина Е.Н. Управленческий учет на предприятиях связи: Учебное пособие. М.: ФБК-Пресс, 2002
87. Шеремет А.Д., Сайфуллин Р.С. Финансы предприятий. М.: ИНФРА-М, 1998
88. Шим Дж. К., Сигел Дж. Г. Финансовый менеджмент. М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 1997
89. Эксперт 200. Ежегодный рейтинг крупнейших компаний России //Эксперт, 2002 №37
90. Altman Е. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy// Journal of Finance, September 1968, pp. 589 609.
91. Altman E. I. Corporate financial distress. A complete quid to predicting, avoiding, a dealing with bankruptcy.- New York: Wiley Cop., 1983
92. Audit Expert 3.0. Руководство пользователя. M.: Про-Инвест Консалтинг, 2001
93. Beaver W. Н.: Financial Ratios as Predictors of Failure. Empirical Research in Accounting, Selected Studies, 1966
94. Foulke R.A. Practical Financial Statement Analysis, 5th ed. McGraw -Hill Book Company, 1961