Оценка деятельности компании на основе анализа и прогноза
advertisement
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «НОВОСИБИРСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Экономический факультет Кафедра «Моделирование и управление промышленным производством» Выпускная квалификационная бакалаврская работа Парешина Алина Александровна Оценка деятельности компании на основе анализа и прогноза финансового состояния (на примере ОАО “КамАЗ”) Научный руководитель к.э.н., доцент Прищенко Е.А. Заведующий кафедрой д.э.н., профессор Титов В.В. Новосибирск – 2015 Оглавление Введение ...................................................................................................................................................... 3 Глава 1. Роль анализа и прогноза в оценке результатов деятельности предприятия ................. 3 1.1. Роль финансового анализа и прогноза деятельности в оценке перспектив развития компании ..................................................................................................................................................5 1.2. Особенности и тенденции рынка грузовых автомобилей в России ............................................6 1.3. Обоснование выбора методов анализа и прогнозирования .......................................................13 Глава 2. Методы анализа и прогнозирования финансового состояния предприятия .............. 16 2.1. Финансовый анализ деятельности предприятия .........................................................................16 2.2. Методы анализа и прогнозирования временных рядов ..............................................................23 2.3. Прогнозирование финансовой отчетности ..................................................................................29 Глава 3. Анализ, прогноз и тенденция дальнейшего развития для ОАО «КамАЗ» ................... 30 3.1. Характеристика ОАО «КамАЗ» ....................................................................................................30 3.2. Финансовый анализ деятельности ОАО «КамАЗ» .....................................................................33 3.3. Применение методов анализа и прогнозирования временных рядов на примере компании ОАО «КамАЗ» .......................................................................................................................................39 3.4. Прогнозирование финансовой отчетности ОАО «КамАЗ» ........................................................45 Заключение...........................................................................................................................................49 Список литературы ............................................................................................................................52 Приложение 1. Бухгалтерский баланс.................................................................................................55 Приложение 2. Отчет о финансовых результатах ..............................................................................57 Приложение 3. Динамический анализ отчета о финансовых результатах ......................................58 Приложение 4. Динамический анализ бухгалтерской отчетности ...................................................59 Приложение 5. Структурный анализ бухгалтерского баланса .........................................................61 Приложение 6. Структурный анализ отчета о финансовых результатах.........................................63 Приложение 7. Отчет о финансовых результатах за 2010-2014 года и его прогноз на 2015 год .............................................................................................................................................64 Приложение 8. Бухгалтерский баланс за 2010-2014 года и его прогноз на 2015 год .....................65 2 Введение На данный момент автомобильная промышленность России – одна из стратегически важных отраслей, обозначенных государством. В настоящее время приняты решительные меры по развитию данной отрасли. Если взглянуть отдельно на производство грузовых автомобилей в России, то наиболее конкурентоспособное предприятие – это КамАЗ. А значит, именно КамАЗ решает судьбу национального производства грузовых автомобилей. Актуальность работы обусловлена тем, что состояние экономики страны оказывает прямое влияние на развитие рынка грузовых автомобилей, в частности на КамАЗ. Таким образом, важно определить, как в нынешних условиях будет функционировать предприятие, и какое влияние они окажут на достижение стратегических целей предприятия. Цель выпускной работы: определить тенденции дальнейшего развития ОАО «КамАЗ» в соответствии с нынешним положением экономики России на основе анализа финансового состояния предприятия и прогноза его развития. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: 1. Провести анализ российского рынка грузовых автомобилей и выявить его тенденции. 2. Сформировать методику финансового анализа деятельности компании. 3. Выбрать наиболее подходящие модели прогнозирования выручки и других финансовых показателей на основе их анализа. 4. На основе выбранных моделей и методов анализа спрогнозировать финансовые показатели компании на четыре квартала вперед. 5. Сравнить стратегические цели компании и нынешнее состояние предприятия, определив возможность их осуществления. Предмет исследования – финансовое состояние предприятия. Объект исследования – ОАО «КамАЗ». Работа состоит из трех глав. В первой определяется для чего нужно анализировать деятельность компании и осуществлять прогноз ее деятельности. Помимо этого выполнялось исследование российского рынка и выявление его тенденций. Во второй главе описаны методы анализа и прогнозирования временных рядов и методы оценки финансовой деятельности предприятия, что делается для анализа инструментов и методов прогнозирования финансовой отчетности. 3 В третьей главе характеризуется предприятие, а именно описывается его история, выявляются особенности и состояние организации в настоящее время. Далее применяются методы анализа финансовой деятельности компании, и выполняется прогноз выручки, на основе которого будет осуществляться прогноз финансовой отчетности для определения тенденций развития предприятия. Затем тенденции, обнаруженные в ходе исследования, сопоставляются с имеющимися целями предприятия для определения реалистичности их осуществления. 4 Глава 1. Роль анализа и прогноза в оценке результатов деятельности предприятия 1.1. Роль финансового анализа и прогноза деятельности в оценке перспектив развития компании Анализ финансового состояния фирмы является неотъемлемой частью в системе финансового анализа, а также очень важным элементом управления предприятия. Финансовое состояние организации - это существенная характеристика экономической деятельности фирмы во внешней среде. Оно позволяет оценить, насколько экономические интересы гарантированы организацией и ее партнерами, определяет потенциал в дальнейшем деловом сотрудничестве, а также конкурентоспособность предприятия. Финансовое состояние фирмы отражает конечные результаты ее деятельности, характеризующиеся определенной совокупностью показателей, которые отражают процесс формирования и использования ее финансовых ресурсов. Значения показателей важны для различных групп пользователей [9]. Определим, кто в первую очередь заинтересован в финансовом состоянии компании: 1. Менеджеры компании, поскольку руководить организацией и принимать управленческие решения, не имея при этом никакого представления о ее финансовом состоянии, невозможно. 2. Кредиторы и инвесторы. Может ли предприятие реализовывать свою инвестиционную деятельность, и какова вероятность возврата кредитов – именно эти вопросы интересуют их. 3. Собственники организации, в том числе его акционеры. Им необходимо знать об уровне экономического риска и возможности потери своих капиталов, а также каковы будут рентабельность организации, ее прибыльность, отдача от вложенных средств. 4. Поставщики и подрядчики. Их интересует финансовая устойчивость компании, то есть может ли организация рассчитываться по обязательствам за поставленные товары, оказанные услуги в срок. 5. Покупатели и заказчики. Они заинтересованы в информации, которая может подтвердить надежность сложившихся деловых отношений, а также определить возможно ли их дальнейшее развитие. 6. Налоговые органы. Они реализуют свое право, предусмотренное Федеральным законом о несостоятельности на обращение в арбитражный суд с заявлением о признании 5 должника банкротом в связи с неисполнением денежных обязательств перед бюджетами всех уровней, и именно поэтому пользуются данными бухгалтерской отчетности. 7. Персонал организации и др [23]. Таким образом, финансовый анализ в первую очередь необходим для высшего звена управления организацией, способного принимать решения по формированию и использованию капитала и доходов, а также влиять на движение денежных потоков. В соответствие с этим анализ делится на внутренний и внешний: 1. Внутренний анализ. Его основная цель: обеспечение планомерного поступление денежных средств, а также размещение собственных и заемных средств так, чтобы были созданы условия для нормального функционирования организации, обеспечена максимальная прибыль и исключен риск банкротства. Такой анализ проводится службами данной организации, а его результаты используются для контроля, планирования и прогнозирования финансового состояния компании. 2. Внешний анализ. Цель: установление возможностей выгодных вложений средств для получения максимальной прибыли и исключение риска банкротства. Данный анализ осуществляется аудиторами, инвесторами, поставщиками материальных и финансовых ресурсов и контролирующими органами на основе публичной отчетности [28]. Значимость финансового анализа определяется тем, что его результаты – это индикатор экономического положения организации. На основе анализа руководство может принимать управленческие решения по улучшению финансового состояния компании и увеличению эффективности ее хозяйственной деятельности. Анализ и прогноз финансового состояния предприятия также необходим для того, чтобы обладать истинным представлением о сложившейся ситуации. Компании, которые планируют работать в ближайшем будущем на рынке, зачастую не признают свою полную несостоятельность. Единственный способ понять, существуют ли проблемы и каков их масштаб – всестороннее изучение финансовой деятельности предприятия. Итак, перейдем к выявлению особенностей и определению текущего состояния рынка грузовых автомобилей в стране. 1.2. Особенности и тенденции рынка грузовых автомобилей в России Роль грузовых перевозок в экономике страны. Грузовой автомобильный транспорт России является мощной составляющей транспортной системы страны. Он способствует ускоренному экономическому росту различных отраслей, повышению качества жизни населения и, как правило, не имеет альтернативы в основных секторах 6 экономики и в социальной сфере. При этом развитие отрасли на современном этапе сопряжено с рядом серьезных проблем, требующих решения как на законодательном, так и на технологическом уровне. Грузовому автомобильному транспорту нет достойной замены в транспортном обеспечении розничной торговли, строительной индустрии, агрокомплекса, а также малого и среднего бизнеса. Более 80% промышленных предприятий не имеют иных подъездных путей, кроме автомобильных, что предопределяет возможность их транспортного обслуживания преимущественно грузовым автотранспортом. Практически все перевозки грузов в смешанном сообщении (железнодорожным, морским, внутренним водным, воздушным транспортом) осуществляются с участием автомобильного транспорта, обеспечивающего своевременный завоз/вывоз грузов на терминалы. В крупных морских портах (Санкт-Петербург, Новороссийск и др.), располагающих железнодорожными подъездными путями, доля завоза/вывоза грузов в контейнерах автотранспортом составляет 70–75% и более. Сложившаяся на настоящий момент сырьевая направленность экономики страны обусловила высокий уровень развития и значительную роль автомобильного транспорта в перевозках грузов горнодобывающей промышленности (в процессе добычи угля, руды, камня и т.п.). Ежегодный объем таких перевозок, по оценке специалистов, составляет около 2 млрд. т [3]. К основным преимуществам автомобильных грузоперевозок можно отнести: невысокая стоимость услуг; оперативность доставки груза любых габаритов и тоннажа; вариативность маршрутов; возможность отслеживать ход доставки [30]. На сегодняшний день автомобильный транспорт является единственным возможным способом перевозки дорогостоящих грузов на небольшие расстояния. В строительной индустрии, в транспортном обеспечении розничной торговли, для малого бизнеса и агрокомплекса – во всех этих отраслях экономики нет достойной замены автотранспорту, что подтверждают объемы перевозок грузов в стоимости определенных секторов экономики (рис 1.1): 15% - доля автотранспортных издержек в промышленности; 30% - доля автотранспортных издержек в строительстве; 40% и более - доля автотранспортных издержек в сельском хозяйстве. 7 Другие виды транспорта: 25% Автомобильный транспорт: 75% Рисунок 1.1. Структура грузооборота в России по видам транспорта, 2014 год, млрд. тонно-километров Динамика и структура объемов производства в стране и платежеспособность компаний всех отраслей экономики определяют спрос на грузовые перевозки. Российский «рыночный» опыт говорит о том, что рост экономики положительно коррелирует с развитием автотранспорта. Грузоперевозки, на сегодняшний день, осваиваются наиболее быстрым и гибким видом транспорта: автомобильным и являются наиболее «рыночным» сектором экономики. Таким образом, автомобильный транспорт, в частности грузовой, является наиболее конкурентоспособным и используемым среди всех видов транспортировки, и его развитие важно для рыночной экономики. А рост или падение спроса на грузовые автомобили является индикатором определенных изменений в экономике стране. Производство грузовых автомобилей в России. В структуре производства грузовых автомобилей доминирует техника отечественных марок. Доля зарубежных брендов в общем объеме производства грузовых автомобилей в 2014 г. составила 14,4%. Более 50% от общего объема выпуска грузовиков в 2014 г. составила техника КАМАЗ и ГАЗ. По итогам 2014 года на территории РФ было выпущено 184 020 грузовых машин, что на 9,6% меньше, чем в 2013 [3]. При этом российские производители стараются улучшать качество автомобилей. Например, КамАЗ совместно с Daimler начал выпускать грузовики таких иностранных марок, как Mitsubishi Fuso и Mercedes-Benz, тем самым модернизируя свою продукцию. ГАЗ тоже пытается усовершенствовать свои грузовики, посредством повышения плавности хода автомобиля, лучшей устойчивости, управляемости и повышенной грузоподъемности. Отметим также, что рост продаж иностранных производителей грузовиков связан с развитием их собственных производственных мощностей на российской территории. На 8 сегодня из 16 основных иностранных марок грузовиков, продающихся в России, уже 13 имеют свои производственные мощности или собираются их запустить. Например, осенью 2013 года концерн Volvo Trucks приступил к строительству под Калугой. Заявленный размер инвестиций в проект — 90 млн. евро, пуск нового завода запланирован на четвертый квартал 2014 года. Собственный завод под Санкт-Петербургом в ближайшее время собирается запустить и немецкая MAN. Плановый объем производства предприятия — 6 тыс. средних и тяжелых грузовиков. Развивает производство грузовиков в России корейская Hyundai: в прошлом году она начала сборку легких и средних грузовиков в Калининграде и к 2015 году рассчитывает выйти на объем производства 10 тыс. грузовых машин, а к 2018 году — 25 тысяч. С начала следующего года также в Калининграде выпуск средних и тяжелых грузовиков планирует начать южнокорейский концерн Tata Daewoo. Ожидаемый объем выпуска — 2 тыс. автомобилей в год. Не отстают и китайцы — свое производство в Ульяновской области развивает компания BAW, которая ставит перед собой амбициозные цели к 2017 году довести здесь выпуск грузовиков до 60 тыс. единиц. В долгосрочной перспективе планирует развивать в России собственное производство японская Hino [8]. Таким образом, несмотря на то, что российские автомобили являются явными лидерами в производстве грузовых автомобилей в стране, иностранцы пытаются увеличить свою долю и наращивают производственные мощности на территории России. Структура автопарка России. Рассмотрим, какова структура парка грузовых автомобилей на сегодняшний день. В 2014 году в парке грузовых автомобилей России насчитывалось 5,91 млн. единиц (рисунок 1.2). Доля российских марок в грузовом автопарке России составляет около 55%, наибольшей популярностью пользуются марки КамАЗ, ГАЗ и МАЗ. Среди них чаще всего встречаются автомобили марки КамАЗ – 33,7%. Второе место по численности занимают грузовые автомобили ГАЗ (10,9%). Третье место занимает МАЗ с долей 10,1%. Лидерами среди иностранных грузовиков являются Hyundai с рыночной долей 5,6% и MAN – 4,1% [23]. 9 21,2% KамАЗ 33,7% ГАЗ MAЗ 2,7% 2,8% Hyundai 3,6% Урал MAN Isuzu 4,1% Volvo Scania 5,3% Другие 10,9% 5,6% 10,1% Рисунок 1.2. Структура автопарка Российской Федерации в 2014 году, % Таким образом, предприятия КамАЗ, ГАЗ и белорусский МАЗ занимают более половины всего рынка, но при этом их доля за последние три года претерпела незначительные снижения. Так, если рыночная доля КамАЗа в 2011 году составляла 35,4%, то в 2012-м она сократилась до 34,7%, а в 2013 до 32,5%. Небольшое сокращение наблюдается и у ГАЗа — с 11,3% в 2012 году до 10,4% в 2013. К 2014 же году компании слегка увеличили свои доли до 33,7% и 10,9% соответственно. Не менее важной характеристикой автопарка страны является его возраст. Согласно данным последнего исследования структуры российского автопарка, проведенного аналитическим агентством «Автостат», средний возраст грузовых автомобилей в нашей стране составляет 10 лет. При этом аналитики отмечают, что около 54,8% парка грузовиков – старше 10 лет. Доли грузовых автомобилей до 7 лет и от 7 до 10 лет составили 32,4% и 12,8% соответственно (рисунок 1.3). Три года назад доля автомобилей старше 10 лет составляла 49,3%, а доля машин с возрастом до 7 лет – 36,6%. Именно эта категория машин сокращается сильнее всего. Более 60% парка грузовых автомобилей самортизированы и требуют списания из-за неудовлетворительного транспортных технического расходов, состояния, дорожно-транспортных обуславливающего увеличение происшествий загрязнение и окружающей среды. Недостаточный уровень обновления парка (5% в год вместо 10% по усредненному нормативу) ведет к дальнейшему его старению [11]. 10 12,8% 19,8% Более 10 лет 54,8% 1-3 года 12,6% 3-7 лет 7-10 лет Рисунок 1.3. Возрастная структура грузового автотранспорта РФ в 2014 году, % Структура парка грузовых автомобилей по грузоподъемности, типу кузова и виду потребляемого топлива является несовершенной. В парке преобладают автомобили средней грузоподъемности и все еще отмечается недостаток большегрузных автомобилей, а также специализированных транспортных средств, в том числе малой грузоподъемности. Доля автомобилей, потребляющих альтернативные виды топлива, включая природный газ, является незначительной (не более 2-3%) [24]. Производительность грузового автомобильного транспорта за годы проведения реформ за счет ухудшения технико-эксплуатационных показателей использования автомобилей снизилась не менее чем в 2 раза, что является одной из основных причин значительного увеличения доли автотранспортных издержек в конечной стоимости продукции (с 10-12% до 20-22%). Таким образом, можно сказать, что грузовой автопарк в России стареет. Далее рассмотрим, какое влияние оказывает государственная политика на рынок грузовых автомобилей. Государственная политика. На автомобильный транспорт и автодорожную отрасль возложена важнейшая государственная задача. Наряду с другими видами транспорта они призваны сформировать единый транспортный комплекс страны, обеспечить бесперебойную транспортировку грузов, транспортное обслуживание населения, в том числе в муниципальных образованиях – городах и населенных пунктах. В августе 2012 года Росси стала страной-участницей ВТО, а в этих условиях в особой поддержке нуждается отечественный автопром. В связи с этим в конце 2012 г. 11 была утверждена программа «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности на период до 2020 года», которая включает подпрограмму «Автомобильная промышленность» и, в частности, грузовые автомобили. Данная программа нацелена на улучшение целевых индикаторы, которые включают как качественные, так и количественные показатели. Для повышения конкурентоспособности российских грузовиков с 1 января 2014 года Госдумой был введен утилизационный сбор в России. Утилизационный сбор уплачивается за каждое колесное транспортное средство, ввозимое в Россию или производимое на ее территории. Также, ввиду событий прошлого года, правительство выработало предложения по сокращению бюджетных расходов. Наиболее решительным из них является пятипроцентное сокращение примерно половины бюджетных расходов по всем статьям, кроме защищенных. Планируются сокращение инвестиционных вложений, смещение сроков реализации ряда крупных проектов, уменьшение финансирования оборонного комплекса, экономия на госзакупках, что отрицательно сказывается на развитии рынка грузовой техники. Таким образом, государство оказывает весомое влияние на развитие отрасли. Тенденции и проблемы развития грузовой автомобильной отрасли. Для начала следует отметить, что продажи новых грузовых автомобилей в России в 2014 г. упали до 88040 шт., т. е. на 20,5% по сравнению с 2013 г., сообщает агентство "Автостат". В последнем месяце 2014 г. произошло падение на 24,4% до 8900 грузовиков [26]. Главная причина падения продаж грузовиков в России - неблагоприятный экономический фон. Ведь приобретение среднего или тем более тяжелого грузовика - это долгосрочные инвестиции для любой компании. А сейчас уверенность в будущем у бизнеса не очень твердая. Еще один неблагоприятный фактор — завершение крупных инфраструктурных проектов, таких как строительство олимпийских объектов в Сочи, объектов к саммиту АТЭС. А реализация новых, например, для чемпионата мира по футболу, еще не набрали силу [8]. Ударом по рынку грузовиков стало введение утилизационного сбора. В результате иностранные грузовые автомобили подорожали на 150–500 тыс. рублей, что не могло не отразиться на спросе. Такое решение в первую очередь было направлено на защиту отечественного автопрома. По мнению экспертов, рынок грузовых автомобилей падает уже несколько лет, потому что грузовая техника — инвестиционно зависимый рынок, как уже упоминалось 12 выше, и чтобы она продавалась, должны быть крупные инвестиционные проекты, большие стройки, уверенность компаний-клиентов в завтрашнем дне. На сегодняшний день, такой уверенности нет, поэтому дальнейшее развитие отрасли будет определяться экономическим состоянием в стране [27]. Таким образом, ситуация, складывающаяся на автомобильном рынке РФ, очень непростая. Резкое снижение продаж грузовых автомобилей в начале 2015 г., существенное снижение ключевых макроэкономических параметров формируют негативные ожидания со стороны всех участников рынка. Агентство маркетинговых исследований Russian Automotive Market Research делает следующий прогноз на 2015-2020 годы: проанализировав макроэкономические факторы, законодательные изменения, государственные инициативы, ожидается, что рынок в 2015 г. сократится на 27-32% и будет медленно восстанавливаться с 2016 года [3]. В связи со сложившимися отрицательными тенденциями в российской экономике в 2015 г. ожидается увеличение доли российских брендов в совокупных объемах производства грузовых автомобилей на 5,13%. В количественном выражении производство иностранных автомобилей может составить около 4 тыс. штук, производство российских брендов – 40-44 тыс. штук. Итак, перечислим основные тенденции рынка, которые уже были выявлены: увеличение доли российских брендов в совокупных объемах производства грузовых автомобилей; снижение спроса на грузовые автомобили ввиду замедления темпов экономического развития; высокий уровень поддержки правительства. Таким образом, рынок грузовых автомобилей на сегодняшний день пребывает не в лучшем положении, поскольку имеет положительную корреляцию с экономической ситуацией в стране. 1.3. Обоснование выбора методов анализа и прогнозирования Как правило, крупные компании имеют стратегический план, в котором описаны цели компании. В ней содержатся целевые показатели бизнеса, которые могут быть как качественные, так и количественные. Также в стратегии содержатся общие подходы к бизнесу, которые способствуют достижению целей. Для того, чтобы оценить соответствует ли ожидаемая эффективность деятельности компании ее целям и ожиданиям, составляется прогнозная финансовая отчетность [19]. 13 В настоящее время существуют разнообразные методы прогнозирования финансовой отчетности. Выбор определенного метода обусловлен условиями проведения прогнозирования: наличием достоверной информации о состоянии внутренних бизнеспроцессов компании, прозрачностью финансовой отчетности, уровнем прогнозируемости состояния внешнеэкономической среды и др. Все методы прогнозирования финансовых результатов и финансового состояния хозяйствующего субъекта можно подразделить на три группы: детерминированные, стохастические и экспертных оценок (рисунок 1.4). Выбор конкретного метода зависит от используемого подхода при оценке влияния экономической среды на результаты хозяйственной деятельности и финансового состояния организации [14]. Методы прогнозирования финансовой отчетности Методы экспертных оценок Метод пропорциональных зависимостей Метод стратегических карт сбалансированных показателей Детерминированные методы анализа Стохастические методы Прямой динамический анализ Нормативный метод Балансовый метод Комбинированный метод (бюджетирование) Многофакторный регрессионный анализ Метод авторегрессионных зависимостей Рисунок 1.4 Классификация методов прогнозирования финансового состояния предприятия Дадим некоторую характеристику каждому из методов: 1. Метод экспертных оценок. Такой метод включает в себя многоступенчатый опрос экспертов по определенным схемам и обработку полученных результатов с помощью инструментария экономической статистики. Он очень популярен и достаточно простой: на практике, обычно, заключается в использовании опыта и знаний руководителей различных подразделений предприятия (торговое, финансовое и т.п.), что 14 обычно обеспечивает принятие решения наиболее рациональным и быстрым образом. Главный недостаток этого метода - снижение или даже полное отсутствие персональной ответственности за сделанный прогноз. Экспертные оценки делаются не только для прогнозирования значений финансовых показателей, а, в первую очередь, для применения в аналитической работе: для разработки пороговых значений контролируемых показателей, весовых показателей и т.п. 2. Стохастические формализованного методы. Они прогнозирования и занимают ведущее существенно место варьируют по с позиции сложности используемых алгоритмов. Такие методы основаны на предположении о существовании вероятностного характера не только прогноза, но и самой связи между исследуемыми показателями. С ростом числа эмпирических данных растет вероятность получения точного прогноза. 3. Детерминированные методы. Они предполагают наличие функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести форму отчета о финансовых результатах, представляющую собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.) [5]. В данной работе будет осуществляться прогнозирование финансовой отчетности посредством детерминированных моделей с помощью метода пропорциональных зависимостей, так как он позволяет наиболее точно спрогнозировать финансовые показатели. До прогнозирования финансовой отчетности должен выполняться структурный и динамический анализ финансовой отчетности и расчет финансовых коэффициентов. Анализ финансовых коэффициентов, рассчитанных за некоторое количество лет, очень важен, поскольку он позволяет взглянуть на финансовую отчетность со стороны возможных инвесторов, кредиторов или владельцев акций. Их ценность подтверждается тем, что в развитых странах они публикуются специальными изданиями, например, Moody’s в США [22]. Прогнозирование выручки в данной работе будет выполнено посредством методов прогнозирования временных рядов. Далее опишем далее методы анализа, которые будут осуществлены в третьей главе. 15 Глава 2. Методы анализа и прогнозирования финансового состояния предприятия 2.1. Финансовый анализ деятельности предприятия Анализ финансовой деятельности компании необходимо выполнять для оценки ее состояния в настоящее время. Можно ли сотрудничать с данным предприятием или выдавать ему кредит, насколько высокая будет отдача от вложения средств в компанию или какова эффективность работы ее сотрудников – ответы на все эти вопросы и дает анализ деятельности организации, данные для которого в данной работе берутся из двух форм отчетности: бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах. Бухгалтерский баланс показывает финансовое состояние компании на определенную дату, а отчет о финансовых результатах описывает некоторый период времени. Как уже упоминалось в третий главе, анализ будет осуществлен посредством трех методов: 1. Анализ финансовых коэффициентов. 2. Динамических (вертикальный) анализ бухгалтерской отчетности: состоит в сравнении ее показателей за разные периоды. 3. Структурный (горизонтальный) анализ бухгалтерской отчетности: состоит в ее представлении в виде относительных показателей. Второй и третий метод не являются сложными в применении, поэтому рассмотрим первый наиболее подробно. Он состоит в том, чтобы рассчитать существующие пропорции между статьями форм отчетности и сравнить их с установленной базой. Несомненным плюсом такого метода является исключение влияния инфляции, поскольку рассматриваются показатели одного года [22]. Далее рассмотрим пять групп показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия. Для четырех групп показателей будет указан требуемый уровень его значения. 1. Показатели финансовой устойчивости. Данные показатели оценивают долгосрочную платежеспособность предприятия [10]. 1.1. Коэффициент автономии показывает, насколько компания финансово независима. Требуемое значение данного коэффициента - 0,5 или меньше: , где КА - коэффициент автономии; 16 СК – собственный капитал; А – активы. 1.2. Коэффициент концентрации привлеченного капитала показывает, в какой степени предприятие способно выплатить все долги, определяя, таким образом, какая доля активов финансируются заемными средствами. Его значение должно быть меньше 0,5. , где ККПК - коэффициент концентрации привлеченного капитала; ЗС – заемные средства; СА – сумма активов. 1.3. Отношение заемных средств к собственным - показатель, отражающий сколько приходится заемных средств на 1 рубль собственных привлекает компания. Значение показателя должно быть меньше чем 0,7. Обратное показывает, что компания в высокой степени зависит от внешних источников финансирования, что означает ее финансовую неустойчивость. , где СЗиСС – соотношение заемных и собственных средств, ЗС – заемные средства; СС – собственные средства. 2. Показатели ликвидности. Эта группа коэффициентов оценивает краткосрочную способность предприятия [10]. 2.1. Коэффициент абсолютной ликвидности отражает, какую часть краткосрочных обязательств может быть погашена немедленно. Нормой считается, если показатель выше, чем 0,2. , где КАЛ - коэффициент абсолютной ликвидности; КФВ - краткосрочные финансовые вложения; ДС – денежные средства; КО – краткосрочные обязательства. 17 2.2. Коэффициент текущей ликвидности показывает, способна ли компания быстро гасить свои долги. Нормой считается, если этот показатель принимает значения от 1 до 2. , где КТЛ – коэффициент текущей ликвидности; ОА – оборотные активы; КО – краткосрочные обязательства. 2.3. Коэффициент срочной ликвидности исключает из оборотных средств их наименее ликвидную часть – запасы. Данный показатель должен принимать значения большие, чем 1. , где КСЛ - коэффициент срочной ликвидности; ДЗ – дебиторская задолженность; КФВ - краткосрочные финансовые вложения; ДС – денежные средства; КО – краткосрочные обязательства. Помимо вышеописанных показателей, анализ ликвидности баланса анализирует ликвидность предприятия в целом. Такой анализ осуществляется путем сравнения активов с разным уровнем ликвидности с сгруппированными по различным срокам погашения пассивами [10]. 1. А1 – наиболее ликвидные активы. 2. А2 – быстрореализуемые активы. 3. А3 – медленно реализуемые активы. 4. А4 – трудно реализуемые активы. 5. П1 – наиболее срочные пассивы. 6. П2 – краткосрочные пассивы. 7. П3 – долгосрочные пассивы. 8. П4 – постоянные пассивы. Баланс будет абсолютно ликвидным, если выполняются следующие неравенства: 18 А1≥П1; А2≥П2; А3≥П3; А4≤П4. 3. Показатели рентабельности. Данные коэффициенты описывают экономическую эффективность работы предприятия: чем выше рентабельность, тем выше эффективность компании [13]. 3.1. Рентабельность активов. Коэффициент показывает величину чистой прибыли, которая приходится на 1 рубль всех активов предприятия. , где РА – рентабельность активов; П – прибыль (чистая); СВА – средняя за период величина активов. 3.2. Рентабельность продаж характеризует величину прибыли на 1 рубль выручки. Рост цен на продукцию и снижение себестоимости продукции, как правило, обуславливают рост коэффициента. , где РП – рентабельность продаж; П – прибыль (чистая); В – выручка от продаж. 3.3. Рентабельность продукции отражает, какая величина прибыли от реализации продукции приходится на 1 рубль себестоимости. , где РП – рентабельность продуции; П – прибыль (от продаж); С – себестоимость продукции. 19 3.4. Рентабельность собственного капитала позволяет оценить, насколько эффективны капиталовложения. Этот коэффициент нужно сравнивать с альтернативными способами получения дохода, такими как открытие депозита в банке. , где РСК - рентабельность собственного капитал; П – прибыль (чистая); СВА – средняя за период величина активов. Также будут рассчитаны показатели модели Дюпона, которые позволяет определить, за счёт каких факторов происходило изменение рентабельности, т.е. произвести факторный анализ рентабельности. Чаще всего используется трехфакторная модель, которая заключается в использовании коэффициента рентабельности собственного капитала (ROE, Return On Equity) как интегрального показателя эффективности деятельности предприятия и представление ее формулы в виде трех факторов. Так формула расчета рентабельности собственного капитала имеет следующий вид [20]: ROE = ROS K LR, где ROE (Return On Equity) – рентабельность собственного капитала; ROS (Return On Sales) – рентабельность продаж; Kоа – коэффициент оборачиваемости активов; LR (Leverage ratio) – коэффициент капитализации (коэффициент финансового рычага). 4. Показатели оборачиваемости отражают, эффективно ли предприятие использует собственные ресурсы, и уровень деловой активности. Показатели оборачиваемости, как правило, измеряются в количестве оборотов за отчетный период. Они должны сравниваться со среднеотраслевыми показателями [10]. 4.1. Коэффициент оборачиваемости запасов. Он характеризует, сколько рублей выручки от продаж приходится на 1 рубль имеющихся запасов. , где 20 КОЗ - коэффициент оборачиваемости запасов; В – выручка от продаж; СВЗ – средняя за период величина запасов. 4.2. Коэффициент оборачиваемости активов. Он показывает, сколько рублей выручки от продаж приходится на 1 рубль имеющихся активов. , где КОА - коэффициент оборачиваемости активов; В – выручка от продаж; СВА – средняя за период величина активов. 4.3. Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности. Отражает, какое количество оборотов нужно для оплаты задолженности. , где КОКЗ - коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности; С – себестоимость; СПВКЗ - средняя за период величина кредиторской задолженности. В случае, если известен коэффициент оборачиваемости, возможно вычислить средний период оборота (в днях): , где СПО - средний период оборота; КОКЗ - коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности. 4.4. Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности. Он показывает, сколько раз примерно за период дебиторская задолженность превращалась в наиболее ликвидный актив - деньги. Сравнивать его стоит с коэффициентом кредиторской задолженности. 21 , где КОДЗ - коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности; В – выручка от продаж; СВДЗ – средняя за период величина дебиторской задолженности. 5. Показатели рыночной активности. Показывают, каково соотношение между бухгалтерской и рыночной стоимостями фирмы, а также содержат информацию о цене акции [10]. 5.1. Доход на одну акцию показывает, какой объем чистой выручки приходится на каждую обыкновенную акцию в обращении (разница между общим числом акций и собственными акциями). Чистая прибыль считается за вычетом дивидендов по привилегированным акциям. , где ДА – доход на одну акцию; П - чистая прибыль; ЧАО – число акций в обращении. 5.2. Отношение рыночной цены акции к доходу на акцию (P/E ratio): , где ЦА – цена акции; ДОА – доход на одну акцию. 5.3. Балансовая стоимость акции – это стоимость собственного капитала, которая приходится на одну обыкновенную акцию. , где БСА - балансовая стоимость акции; ССК - стоимость собственного капитала; ЧАО – число акций в обращении. 22 5.4. Отношение рыночной и балансовой стоимости акций не всегда равно 1. В рыночную цену закладываются ожидания будущих прибылей, а в балансовую стоимость – прошлое накопление. , где РЦА – рыночная цена акций; БСА – балансовая стоимость акции. Теперь, после рассмотрения методов анализа финансового состояния компании, перейдем к описанию анализа и прогнозирования временных рядов, которые в дальнейшем будут использованы при построении прогноза для выручки предприятия. 2.2. Методы анализа и прогнозирования временных рядов Любое предприятие имеет свойство со временем меняться. А значит, со временем меняются и его финансовые показатели. Важным инструментом анализа ситуации в компании является изучение зависимости результатов ее деятельности в зависимости от времени, то есть изучение временных рядов. Временной ряд представляет собой совокупность измерений какого-либо показателя на протяжении некоторого временного отрезка или, по-другому, последовательность наблюдений, упорядоченная по времени. Целью анализа временных рядов является прогнозирование будущих значений показателя на основании того, какими были его наблюдаемые значения в прошлом. Рассмотрим методы анализа и прогнозирования временных рядов описанных в учебном пособии В.И. Суслова, Н.М. Ибрагимова, Л.П. Талышевой, А.А. Цыплакова: анализ временных рядов [29]. Выделяют непрерывные временные ряды и дискретные. В данной работе для анализа и прогнозирования будут использоваться дискретные временные ряды, а именно интервальные, то есть которые получились накоплением переменной в течение некоторого периода времени. Прежде чем перейти непосредственно к описанию моделей, нужно ввести определение стационарности стохастического процесса. Итак, временной ряд принято моделировать как стохастический (случайный) процесс. Стохастический процесс можно определить как статистическое явление, которое развивается во времени по законам теории вероятностей. А стационарным называется тот стохастический процесс, чьи 23 свойства с вероятностной точки зрения не зависят от времени. Если же процесс зависит от времени, то он называется нестационарным. Для начала анализа и прогнозирования временных рядов всегда необходимо сначала определить, стационарен ли ряд. Для проверки ряда на стационарность традиционно используется критерий Спирмена. Существует временной ряд xt состоящий из T наблюдений, который упорядочен по t[1;T]. Теперь нужно упорядочить ряд по возрастанию (или убыванию) исследуемой переменной xt и присвоить ряду новый порядок, или ранг t. В случае если процесс чисто случайный, эти порядки будут независимы, однако, в случае тенденции, они будут коррелированны. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена для больших выборок выглядит следующим образом: В больших выборках величина N(0, приближенно имеет нормальное распределение ). Если выборка маленькая (что и будет иметь место в данной работе), то в качестве статистики используют величину , которая приближенно имеет распределение Стьюдента с T-2 степенями свободы. Итак, процесс является случайным (стационарным), если < tT-2,1-/2 (двусторонняя критическая граница распределения Стьюдента). Если же неравенство не выполняется, то это можно расценивать как наличие тенденции. Когда речь идет об анализе и прогнозировании временных рядов, то имеется ввиду определение различных динамик, которые зачастую комбинируются. Для того чтобы дать верный прогноз, нужно правильно разложить временной ряд на составляющие, то есть построить модель. После того, как модель построена, необходимо проверить точность аппроксимации исходных значений моделью: исходного ряда. Также , где необходимо - дисперсия остатков, а смотреть скорректированный на число степеней свободы коэффициент - дисперсия детерминации, , чтобы учесть количество факторов, рост количества которых ведет к росту обычного коэффициента детерминации. , где n – это количество факторов, N – количество наблюдений в исследуемом ряду. 24 Также необходимо оценить значимость всех включенных в модель факторов. Сделать это можно с помощью t-критерия, которые признает фактор значимым, если: < 0,05 где aj – оценка jго фактора, = – корень из несмещенной дисперсии j-й объясняемой переменной. Кроме того, можно проверить значимость полученного уравнения по F-критерию на 5%-ном уровне значимости. R2(N-n-1)/(1-R2)n=Fc ~ Fn,N-n-1 Если расчетное значение больше табличного, то модель значима. Итак, к наиболее важным составляющим модели можно отнести тренд, циклические колебания, сезонные колебания, шум (случайные флуктуации), выбросы. Поэтому, чтобы достигнуть цели, необходимо понять, что стоит за этими понятиями. Модели выделения тренда. Под трендом будем понимать направление движения показателей, их тенденцию. Существует три основных вида тренда: тренд среднего, тренд дисперсии и тренд автоковариации и автокорреляции. Здесь и далее под трендом будет подразумеваться тренд среднего. Выделяют четыре наиболее распространенных видов тренда среднего: полиномиальный тренд (при p=1 – линейный): xt=a0+a1t+…+aptp; экспоненциальный тренд: xt= гармонический тренд: xt=Rcos(ωt+φ), где R – амплитуда колебаний, ω – угловая частота, φ – фаза; тренд, выражаемый логистической функцией: xt= . Подходящими для прогноза объема выручки являются первые три типа. Что касается тренда, выражаемого логистической функцией, то он скорее подходит для изучения социальных и, в частности, демографических процессов. Модель ARIMA (p,d,q). В модели авторегрессии p-го порядка AR(p) текущее значение процесса xt представляется в виде линейной комбинации конечного числа предыдущих значений процесса и белого шума εt. При этом εt не коррелированно с лагами x t. xt=φ1xt-1+ φ2xt-2+…+ φpxt-p+ εt Что касается стационарности данного процесса, то она имеет место лишь в том случае когда все корни соответствующего процессу характеристического уравнения по модулю больше единицы. 25 В модели скользящего среднего q-го порядка MA(q) xt представляется в виде линейной комбинации конечного числа предыдущих значений ε: xt= εt-1εt-1-2εt-2-…-qεt-q Стоит также отметить, что процесс MA(q) всегда является стационарным. Модель ARMA(p,q) называемая моделью Бокса-Дженкинса включает в себя как элементы авторегрессии, так и элементы скользящего среднего: xt=φ1xt-1+ φ2xt-2+…+ φpxt-p+ εt-1εt-1-2εt-2-…-qεt-q Условия стационарности ARMA(p,q) такие же как и у AR(p): все корни соответствующего процессу авторегрессии характеристического уравнения по модулю больше единицы, то есть лежат вне единичной окружности. Если один или несколько корней лежат на единичной окружности или внутри нее, то процесс нестационарен. Наиболее распространенным типом нестационарных стохастических процессов являются интегрированные процессы или, по-другому, процессы с единичным корнем. Такой вид моделей выделяют в отдельный класс моделей авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего ARIMA(p,d,q): xt=f1xt-1+ f2xt-2+…+ fp+dxt-p-d+ εt-1εt-1-2εt-2-…-qεt-q Представим данный процесс в операторной форме: φ(L)(1-L)dxt=(L)εt или f(L)xt=(L)εt, где φ(L) – стационарный оператор авторегрессии, (L) – оператор скользящего среднего, f(L) – нестационарный оператор авторегрессии, такой, что d корней характеристического уравнения f(z)=0 равны единице, а остальные по модулю больше единицы. При d=0 модель описывает стационарный процесс и представляет собой ARMA(p,q). Если же ряд нестационарен, то d>0. Избавляться от нестационарности следует путем перехода к разностям с помощью разностного оператора Δ=1-L, где L – это лаговый оператор Lxt=xt-1. Итак, для того, чтобы оценить параметры модели необходимо сначала перейти к стационарному процессу. Для этого нужно определить d: переходить к разности до тех пор, пока ряд Δdxt не окажется стационарным. Для выбора порядка AR(p) можно использовать выборочную частную автокорреляционную функцию. p следует выбирать равным порядку, при котором наблюдается последнее достаточно большое по модулю значение выборочной частной автокорреляционной функции. Для того, чтобы определить порядок MA(q) можно использовать выборочную автокорреляционную функцию. q следует выбирать равным порядку, при котором наблюдается последнее достаточно большое по модулю значение выборочной автокорреляционной функции. Однако, пользоваться этими приемами можно 26 только если доподлинно известно, что процесс является чистой авторегрессией или процессом скользящего среднего. Для того, чтобы оценить p и q в ARMA(p,q), можно воспользоваться информационными критериями Акаике и Шварца: Здесь - остаточная дисперсия, рассчитанная по модели, n+1 – количество факторов, включенных в регрессию вместе с константой. Порядок (p,q) выбирается перебором из некоторого количества моделей, так чтобы информационный критерий достигал минимума. Критерий Акаике нацелен на повышение точности прогнозирования, поэтому минимизировать будем AIC. На данном этапе невозможно оценивать коэффициенты с помощью МНК, так как не известны ошибки предыдущих периодов εt-1,…, εt-q. Сделав замену Δdxt=wt, переходим к модели ARMA(p,q): wt=φ1wt-1+ φ2wt-2+…+ φpwt-p+ εt-1εt-1-2εt-2-…-qεt-q Умножим уравнение поочередно на wt-q-1, wt-q-2, …, wt-q-p и перейдем к математическим ожиданиям. Получим систему из p уравнений с p неизвестными (параметры φj) : γq+1=φ1γq+ φ2γq-1+…+φpγq-p+1; γq+2=φ1γq+1+ φ2γq+…+φpγq-p+2; … γq+p=φ1γq+p-1+ φ2γq+p-2+…+φpγq. Для решения это системы подставляем вместо γk эмпирические значения автокорреляции ck для ряда wt. После того, как были оценены параметры авторегрессии, можно построить новый временной ряд p+1,…, T t=wt-φ1wt-1-…- : φpwt-p Затем рассчитать выборочные автокорреляции ,…, . И теперь с помощью рассчитанных автокорредляций можно оценить коэффициенты в уравнении скользящего среднего 1,…,q. t фактически представляет процесс скользящего среднего, для которого первые q автокорреляций могут быть выражены через параметры модели: t= εt-1εt-1-2εt-2-…-qεt-q 27 = , k=1,…,q. Заменив в этом выражении на , решим систему из q уравнении с q неизвестными (параметры ). При решении данной системы следует выбирать те решения, которые соответствуют обратимому процессу (по модулю больше единицы). Однако, описанный метод дает лишь состоятельные, но не эффективные оценки параметров. Поэтому теперь опишем методы, которые позволяют повысить эффективность оценок. Теперь, когда известны коэффициенты в уравнении скользящего среднего 1,…,q, можно вычислить ряд εt по рекуррентной формуле: εt= t+1εt-1+2εt-2+…+qεt-q При t≤j вместо εt-j подставляем математическое ожидание ряда E(εt)=0. Итак, получив ряд εt с помощью предварительных оценок φ и и имея ряд wt с помощью МНК находим оценки параметров процесса wt=φ1wt-1+ φ2wt-2+…+ φpwt-p+ εt-1εt-1-2εt-2-…-qεt-qб рассматривая εt в качестве ошибки. Ошибки εt в модели ARIMA должны являться белым шумом, то есть не должно быть автокорреляции и гомоскедастичности. Для проверки ошибок на автокорреляцию будем использовать Q-статистику Бокса-Пирса: Q=n и статистику Льюнга-Бокса: Q=n(n+2), где rk – выборочные коэффициенты автокорреляции. Обе статистики имеют распределение . Итак, если Q-статистика превышает табличный квантиль распределения хи-квадрат, то можно сделать вывод о том, что модель построена некорректно. Теперь, наконец, перейдем к прогнозированию по модели Бокса-Дженкинса. Для прогнозирования процесса ARIMA(p,d,q) при d>0 можно представить его в виде ARMA(p+d,q): Запишем уравнение величины xt+τ, то есть сделаем τ шагов вперед: Поскольку прогнозом, минимизирующим математическое ожидание xt+τ средний квадрат ошибки, будет условное относительно полной предыстории процесса Ωt=(xt,xt-1,…), то есть E(xt+τ|Ωt). Путем перехода к условным математическим ожиданиям и приняв обозначения E[xt+i | Ωt]= t+i , E[xt+i | Ωt]= t+i получаем рекуррентную формулу для вычисления прогнозов: 28 Вместо ошибок εt, которые фактически не известны, следует использовать остатки et, полученные в результате оценивания модели и вычисленные рекуррентно: , при условии, что et=0, если t≤0. Далее перейдем к описанию прогнозирования финансовой отчетности, которое будет осуществляться на основе метода пропорциональных зависимостей 2.3. Прогнозирование финансовой отчетности Как уже было сказано ранее, метод пропорциональных зависимостей показателей будет лежать в основе прогнозирования финансовой отчетности. Суть этого метода заключается в предположении о взаимосвязи финансовой деятельности компании. Взаимосвязь в данном случае определяется так, что все основные показатели компании изменяются согласованно и пропорционально во времени. К примеру, если себестоимость составляла определенный процент от выручки предприятия за некоторое количество лет, то значит сложно ожидать сильного изменения этого процентного соотношения [17]. Такой метод в первую очередь предназначен не для менеджеров компании, а для внешних аналитиков, которые определяют, как в дальнейшем будет развиваться предприятия на основе сложившихся тенденций [12]. Метод пропорциональных зависимостей осуществляется следующим образом: 1. Определение базового показателя. 2. Идентификация производных показателей, прогнозирование которых планируется произвести. 3. Установление зависимости производного показателя от базового. 4. Составление прогнозного отчета о финансовых результатах. 5. Прогнозирование бухгалтерского баланса, которое начинается с расчета ожидаемых значений активных статей. Работа же с пассивными счетами осуществляется методом балансовой увязки показателей. Итак, начнем анализ деятельности ОАО «КамАЗ» с рассмотрения истории этого предприятия и определения его места на рынке в настоящее время и тенденций развития. 29 Глава 3. Анализ, прогноз и тенденция дальнейшего развития для ОАО «КамАЗ» 3.1. Характеристика ОАО «КамАЗ» История КамАЗ. История компании КамАЗ берет свое начало еще с 1966 года, когда ЦК КПСС и правительство страны потребовали резко увеличить автопарк и грузоподъемность машин с мощными дизельными двигателями. В 1968 году приказом по Минавтопрому на ЗИЛ была возложена задача по разработке семейства большегрузных автомобилей, а на Ярославский моторный завод - по созданию дизельных двигателей мощностью 150-200 л.с. В декабре этого же года ярославские моторостроители изготовили и передали на ЗИЛ первый силовой агрегат для седельного тягача. А в мае следующего года на участке Рыбинск-Углич уже прошел первые испытания опытный образец автомобиля, еще не носившего имя "КамАЗ". 13 декабря 1969 года было положено начало строительства компании на Каме. 4,2 млрд. руб. капвложений было освоено за 70-80 годы XX века, за этот же период был осуществлен ввод основных фондов более чем на 3,9 млрд. руб. На строящихся заводах было установлено 40 тыс. единиц наиболее современного на тот день оборудования, 50% из которых были импортированы. Порядка 800 иностранных компаний из стран Европы, более 2000 заводов Советского Союза помогали делать завод более оснащенным. Таким образом, совместными усилиями уже в начале 1976 года была выпучена первая модель КамАЗа[15]. За свой период существования компания пережила много трудностей. Наиболее тяжелым был период 1990-х годов, когда наблюдался общий спад производства. Производственные мощности простаивало, что в первую очередь наносило ущерб жителям города Набережные Челны, поскольку КамАЗ – градообразующая компания. В 2001 году, впервые за 10 лет, компания получила прибыль в размере 57 млн. руб. В 2005 году группе компаний «Северсталь-Авто» был продан контрольный пакет акций ООО «ЗМА. В этом же году было создано российско-казахстанское предприятие АО «КАМАЗ-Инжиниринг» по сборке грузовых автомобилей КамАЗ только для рынка Казахстана [21]. 2 декабря 2008 года в Москве «Даймлер АГ», ОАО «КАМАЗ», Государственная корпорация «Ростехнологии» и Группа компаний «Тройка Диалог» подписали Соглашение, определяющее условия эксклюзивного стратегического партнерства, а также 30 основные принципы и методы сотрудничества между акционерами ОАО «КАМАЗ». В соответствии с подписанным Соглашением «Даймлер АГ» приобретает у Группы компаний «Тройка Диалог» 10% акций ОАО «КАМАЗ». В апреле 2009 года Ростеху официально перешло 37,8% акций КАМАЗа, годом позже эта доля была увеличена до 49,9%. Производство сельскохозяйственной и дорожной техники было запущено КамАЗом в 2010 году под торговой маркой CNH - предприятие, принадлежащее FIAT Group. Оно вместе с КамАЗ образовало совместную компанию CNH-KAMAZ Industrial BV, которое ежегодно выпускает 5000 единиц различной техники [20]. КамАЗ на сегодняшний день – крупнейший производитель тяжелых грузовых автомобилей в России. Компания имеет высокую ценность не только для государства, но и для иностранных инвесторов. КамАЗ сейчас и его роль на российском рынке. ОАО «КамАЗ» - автомобилестроительное производство полного цикла, объединяющее металлургическое, кузнечное, прессово-рамное, механосборочное, специального машиностроения и инструментальное производства со всеми необходимыми объектами энергетического и вспомогательного назначения [31]. В Набережных Челнах находятся основные производственные мощности компании по выпуску грузовых автомобилей, в Нефтекамске - автобусы. Также имеются зарубежные производственные мощности в следующих странах: Азербайджан, Вьетнам, Индия, Казахстан, Панама, Саудовская Аравия и другие. Как управляющая компания входит в холдинг «БелавтоМАЗ». ОАО «КамАЗ» имеет более 150 дочерних и зависимых предприятий, владеет долями в уставных капиталах ещё более 50 различных фирм и предприятий. На 01.02.2015 года в подразделениях и дочерних обществах ОАО «КАМАЗ» работало 43 512 человек. Вместе они образуют «Группу КамАЗ», в которую входят такие предприятия как Камский литейный завод, научно-технический центр ОАО «КамАЗ», автомобильный завод (Набережные Челны), завод двигателей и прочие. Сеть продаж и сервиса ОАО «КАМАЗ» охватывает все регионы России и СНГ, а также традиционные зарубежные рынки сбыта. В 2014 году «КАМАЗ» продолжал активно расширять свою товаропроводящую и сервисную сеть в России и за её пределами. По состоянию на 01.03.2015г. дилерская сеть в РФ насчитывает 217 субъектов, из них дилеров статуса 3S (продажа автомобилей, запасных частей, сервис) – 87, дилеров 2S автомобили (продажа автомобилей и сервис) – 39, дилеров статуса 2S запасные части (продажа запчастей и сервис) – 16, дилеров статуса 1S (только сервис) – 54, дистрибьюторов по реализации запасных частей – 21 [21]. 31 Уставный капитал ОАО «КамАЗ» составляет 35 млрд. рублей. Акционерами завода являются: государственная корпорация «Ростехнологии» - 50% акций; Avtoinvest Limited - 21%; Daimler - 16%; KAMAZ International Management CO – 6%; ООО «Финансово-лизинговая компания «КамАЗ» - 4%; Decodelement Services Limited – 3%. Вместе с тем более 76 тыс. физических лиц являются миноритарными акционерами «КамАЗа». Совет директоров компании состоит из 11 человек, впервые был избран в июле 2013 года. За 2014 год ОАО «КамАЗ» реализовало 32 584 грузовых автомобилей и сборочных комплектов деталей, в том числе на экспорт – более 6 тысяч. Компания занимает лидирующие позиции на рынках Казахстана, Азербайджана, Туркменистана и ряда других стран. ОАО «КамАЗ» в первую очередь известен своими грузовыми автомобилями массой от 14 до 40 тонн. Помимо этого компания выпускает тракторы, прицепы, автобусы, двигатели. За последние годы компания расширила свой ассортимент автомобилями повышенной грузоподъемности и городскими развозными грузовиками [31]. Вместе с тем предприятие улучшает потребительские свойства и технические характеристики уже существующих автомобилей за счет внедрения разработок как ведущих мировых производителей, так и собственных. С 2013 года компания выпускает автомобили с двигателями международного экологического уровня «Евро-4». В настоящее время особой популярностью пользуется «КамАЗ-лизинг». На сегодня ГК «КамАЗ-лизинг» имеет 15% доли на рынке лизинга КамАЗов, доля на рынке лизинга грузовой техники составляет 6,2%, в 1,5 раза выше показателя прошлого года. С 2009 году компания утвердила программу стратегического развития до 2020 года. В нее включены следующие цели: рост выручки до 230 млрд. руб., объем продаж техники до 60 тыс. шт., рост доли продаж за рубежом до 30%. После анализа компании попробуем определить, являются ли поставленные цели реализуемыми [28]. Таким образом, группа компаний «КамАЗ» — крупнейшая, динамично развивающаяся автомобильная корпорация Российской Федерации. ОАО «КамАЗ» занимает 11-е место среди ведущих мировых производителей тяжёлых грузовых автомобилей. Главная проблема компании на сегодняшний день – неблагоприятный экономический фон, следствием которого является падение продаж грузовиков в России. 32 Теперь приступим непосредственно к анализу финансовой деятельности компании. 3.2. Финансовый анализ деятельности ОАО «КамАЗ» В этой части работы будет дана оценка деятельности компании. Анализ будет проводиться на основе финансовых данных с 2009 по 2014 годы. Такой период времени выбран, поскольку в 2009 году фирма утвердила программу стратегического развития до 2020 года. После проведенного анализа будет определено, на сколько успешно компания двигается к достижению ее целей. В таблице 3.1 представлен коэффициентный анализ пяти различных групп финансовых показателей, рассчитанных на основе аудиторских заключений о финансовой отчетности по РСБУ ОАО «КамАЗ», а именно: Бухгалтерский баланс (Приложение 1) и Отчет о финансовых результатах (Приложение 2). Анализ покажет, эффективно ли функционирует предприятия «КамАЗ», и определит изменение финансовых коэффициентов в ретроспективе. Каждый показатель, в итоге, будет отнесен либо к коэффициентам с положительной тенденцией, либо с отрицательной. Известно, что предприятие тем более инвестиционно привлекательно, чем больше показателей с положительной тенденцией. Таким образом, все показатели будут сравниваться с нормой, установленной Министерством экономики Российской Федерации в методических рекомендациях по разработке финансовой политики предприятия. 33 Таблица 3.1. Коэффициентный анализ № 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Норма 1,1 Коэффициент автономии Соотношение заемных и 1,2 собственных средств Коэффициент концентрации 1,3 привлеченного капитала Коэффициент текущей 2,1 ликвидности Коэффициент срочной 2,2 ликвидности Коэффициент абсолютной 2,3 ликвидности Показатель 0,53 0,53 0,41 0,47 0,44 0,37 >0,5 0,87 0,89 1,21 0,93 1,1 1,54 <0,7 0,47 0,47 0,5 0,44 0,48 0,56 <0,5 1,74 1,4 1,47 1,71 1,38 1,31 [1;2] 1,3 1,01 0,96 0,87 0,74 0,85 >1 0,41 0,3 0,3 0,2 0,21 0,3 >0,2 3,1 Рентабельность продаж -0,07 -0,02 0 0,04 0,02 0 3,2 Рентабельность продукции -0,01 0,02 0,01 0,09 0,03 0,03 3,3 Рентабельность активов Рентабельность 3,4 собственного капитала Коэффициент 4,1 оборачиваемости активов Коэффициент 4,2 оборачиваемости запасов Коэффициент 4,3 оборачиваемости дебиторской задолженности -0,05 -0,02 0 0,06 0,02 0 -0,11 -0,05 0 0,12 0,05 -0,01 0,65 0,85 1,22 1,28 1,24 1,2 4,28 5,55 7,98 8,38 8,12 7,9 3,34 4,33 6,22 6,54 6,33 6,17 2,88 3,67 5,32 5,22 5,16 5,16 -25,71 -1,08 2,51 8,11 6,08 0,22 -1,47 -66,94 19,04 5,32 5,59 168,32 40,11 26,48 44,87 53,01 45,91 59,73 0,94 2,73 1,07 0,81 0,74 0,62 Коэффициент 4,4 оборачиваемости кредиторской задолженности 5,1 Доход на одну акцию (руб.) Отношение рыночной цены акции к доходу на акцию Балансовая стоимость акции 5,3 (руб.) 5,2 5,4 Отношение рыночной и балансовой стоимости акций Сначала следует заметить, что более половины коэффициентов либо не соответствует установленной норме, либо принимает нейтральное значение. По всем пяти группам наблюдается такая тенденция: улучшение показателей КамАЗа с 2009 по 2012 годы, а с 2013 года - ухудшение ситуации. 1. Показатели финансовой устойчивости. Соотношение собственных и заемных средств, а также коэффициент автономии имеют отрицательную тенденцию за весь период: коэффициент сокращается, соотношение увеличивается. Коэффициент концентрации привлеченного капитала соответствовал норме до 2013 года, в 2014 же году отклонился от установленного Министерством экономики Российской Федерации 34 значения на 0,06. Однако, большинство показателей финансовой устойчивости имеют отрицательную тенденцию. Зависимость предприятия от внешних кредиторов и отсутствие его стабильности подчеркивается маленьким значением коэффициента автономии. Низкое значение коэффициента концентрации привлеченного капитала, говорит о небольшой доли активов, которая финансируется заемными средствами. Поскольку коэффициент концентрации увеличивается, а коэффициент автономии уменьшается, платежеспособность предприятия в долгосрочном периоде, а также стабильность его деятельности снижается. Стоит отметить, что в 2013-2014 году значения данных коэффициентов отклонились от нормы, что можно связать с кризисными явлениями в стране. 2. Показатели ликвидности. Для начала следует отметить, что коэффициенты ликвидности КамАЗа показывают, что оно имеет все возможности для своевременной уплаты по текущим обязательствам. На предприятии КамАЗ до 2010 года была тенденция к улучшению всех коэффициентов, в 2011 году коэффициенты несколько ухудшились, однако все еще были в рамках установленных норм. Коэффициент покрытия за весь период находится в рамках рекомендуемого норматива (от 1 до 2), что говорит о способности предприятия быстро погасить свои долги, а это является положительной тенденцией. То, что все три коэффициента находятся в пределах нормы, говорит о том, что роль именно наиболее ликвидных активов предприятия не снижается, что является хорошим знаком. Если же взглянуть на баланс предприятия за 2011 и 2012 года, то можно увидеть, что причиной незначительного падения коэффициента срочной ликвидности в 2011 году, а также коэффициента абсолютной ликвидности в 2012 году является резкое сокращение краткосрочных финансовых вложений. Ликвидность МАЗа, судя по показателям, тоже не вызывает сомнений, только коэффициент срочной ликвидности отклонился от нормы в 2013 году, но в целом можно сказать, что оба предприятия в состоянии рассчитаться с долгами. В целом баланс ликвидный. Таблица 3.2. демонстрирует, что только срочные пассивы превышают срочные активы за весь период, остальные показатели указывают на ликвидность баланса (таблица 3.2). 35 Таблица 3.2. Сравнение активов разной степени ликвидности с пассивами с разными сроками погашения (тыс. руб.) 2009 А1 2010 7 926 518 2011 6 972 233 2012 7 693 766 4 214 719 2013 2014 5 749 954 11 757 809 А2 17 396 165 16 513 429 16 933 131 14 465 984 14 694 180 21 726 747 А3 23 690 378 23 921 277 28 616 096 34 764 657 33 959 751 32 934 010 А4 29 451 489 28 977 026 25 090 053 25 132 910 23 745 237 24 565 157 П1 11 348 765 12 459 092 19 293 097 18 372 482 20 735 068 27 078 660 П2 7 955 231 10 427 214 5 717 274 2 256 922 5 716 420 11 130 546 П3 15 007 837 11 106 781 13 290 737 12 272 408 10 288 441 14 087 039 П4 35 684 460 35 684 460 35 684 460 35 687 793 35 932 620 36 035 411 А1≥П1 нет нет нет нет нет нет А2≥П2 да да да да да да А3≥П3 да да да да да да А4≤П4 да да да да да да 3. Показатели рентабельности. Данные коэффициенты описывают экономическую эффективность работы предприятия: чем выше рентабельность, тем более успешна компания. Если же она отрицательная, то в теории нет смысла для дальнейшего существования предприятия. На практике же такой исход событий возможен в течение недолгого периода. Однако, любую рентабельность основного капитала (и положительную, и отрицательную) нужно сравнивать с альтернативными способами получения дохода, такими как открытие депозита в банке. Так, только ROE в 2012 году была равна выгодам от банковского депозита. В 2014 же году значение самого важного показателя для владельцев акций было меньше нуля. Это означает, что при вложении средств в компанию, инвесторы понесут убытки. В 2009 и в 2010 годах рентабельность продукции принимала отрицательные значения, с 2011 же имеет место положительная тенденция показателя, но при этом всё равно он близок к нулю, что объясняется небольшой получаемой прибылью с каждого рубля, затраченного на производство. В 2013 и 2014 годах имеет мест падение коэффициента рентабельности продаж. Этот факт означает, что доля себестоимости производства в прибыли растет в последнее время, что подтверждается отчетом о финансовых результатах. Отрицательное значение рентабельности активов в 2009-2010 гг. говорит о том, что только убытки приходятся на каждый рубль активов предприятия. Далее воспользуемся формулой Дюпона для того, чтобы определить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на рентабельность осн. капитала (таблица 3.3). 36 Таблица 3.3. Выявление факторов, влияющих на рентабельность собственного капитала 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Рентабельность продаж -0,07 -0,02 0 0,04 0,02 -0,004 Оборачиваемость активов 0,68 0,91 1,24 1,3 1,24 1,03 Показатель структуры капитала 1,87 1,89 2,41 2,12 2,29 2,73 Рентабельность собственного капитала -0,09 -0,04 0 0,12 0,05 -0,01 Из таблицы 3.3 следует, что основная причиной отрицательной ROE в 2009, 2010 и 2014 годах - это отрицательная рентабельность продаж, которая является следствием убытка. Структура капитала оказывает основное влияние на величину ROE c 2011 по 2013 года. Это означает, что оборачиваемость активов и рентабельность продаж фактически не влияют на ROE. Поэтому, рентабельность основного капитала тем выше, чем больше отношение общей задолженности ко всем активам. Таким образом, получается, что ROE растет вместе с увеличением кредитов и займов, что является отрицательной тенденцией для предприятия. 4. Показатели оборачиваемости. Оборачиваемость дебиторской задолженности сокращается с 2012 по 2014 годы, что является положительной тенденцией и говорит об ужесточении кредитной политики компании. Данный коэффициент показывает среднюю продолжительность отсрочки платежей для покупателей. Показатель оборачиваемости кредиторской задолженности рос до 2010 года, с 2011 – тенденция к падению. Уменьшающееся значение данного коэффициента характеризует тот факт, что доля средств, финансируемых производственного процесса, деятельность постепенно предприятия сокращается. за счет участников Оборачиваемость запасов характеризуется замедлением в 2013 году и еще большим уменьшением в 2014, что является отрицательной тенденции. Интерпретация этого коэффициента такова: деловая активность предприятия тем ниже, чем медленнее денежные средства, вложенные в запасы, возвращаются на предприятие в форме выручки. Оборачиваемость активов влияет на платежеспособность компании; с 2013 года она имеет тенденцию к сокращению. Это связано со снижением производственно-технической составляющей предприятия. 5. Показатели рыночной активности. Максимальный доход на одну акцию зарегистрирован в 2012 году. В 2012 и 2013 году доход составлял порядка 17% от стоимости акций. В 2014 году он резко снизился, но был положительным, только в 2009 и 37 2010 годах владельцы акций несли убытки. Балансовая стоимость акции была максимальной в 2014, минимальной в 2010, росла с 2010 до 2012, в 2013 немного упала. Но во все года, кроме 2010 и 2011, балансовая стоимость акций превышает рыночную. Рисунок 3.1. График изменения стоимости одной акции КамАЗ на ММВБ с 2006 по 2015 год, руб. Источник: Информационный ресурс Investfunds. URL: http://stocks.investfunds.ru/stocks/180/ Обращаясь к динамике стоимости одной акции, можно заметить, что максимальная цена достигала в 2008 году и была равна 162 рублям, минимум же в 2009 – 13 рублей. Такое резкое падение объясняется кризисом 2008 года. Далее, до 2011 года идет рост цены акции, который восстановился до уровня 2007 года, затем наблюдается падение до 2013 года и некоторое оживление до 2014 (некоторый рост связан со спросом на грузовую технику ввиду строительства олимпийских объектов в Сочи). В настоящее время имеет место отрицательная динамика стоимости цены акции ввиду стагнации экономики. Динамический и структурный анализ. После анализа показателей для большего понимания финансового состояния будет проведен структурный и динамический анализ отчета о финансовых результатах и бухгалтерского баланса. Для начала проведем динамический анализ: значения 2009 года возьмем за основу и посчитаем, как они менялись в период с 2010 по 2014 года в процентах к 2009. При этом если какие-то показатели равны нулю в 2009 году, то берем за 100% значение отличное от нуля в следующие периоды. Данные будут использоваться в реальных ценах для исключения влияния инфляции. Затем будет проводиться структурный анализ, где за 100% берется сумма по балансу для бух. баланса и выручка для отчета о фин. результатах. 38 Результаты по динамическому анализу отчета о финансовых результатах (приложение 3) показывают, что доходы от участия в других организациях выросли на 915% за рассматриваемый период, при этом они составили всего лишь 2% от выручки. Структурный анализ отчета показывает, что доля себестоимости от выручки выросла с 86% в 2010 году до 93% в 2014. Также выявилась особенность: чем выше выручка, тем меньше доля себестоимости от нее. Этот факт характеризует высокую долю постоянных расходов на производство. Чистая прибыль была положительной в период 2011-2013 гг., но при этом составляла всего лишь 1% от выручки. В Приложении 4 дан динамический анализ бухгалтерского баланса, который определяет следующие тенденции: уменьшение внеоборотных активов в 2010 году на 7% и их постепенный рост, который, в итоге, превышает уровень 2009 в 2014 году на 2%; уменьшение оборотных активов в 2010 году на 9%, а в 2014 году их рост на 29% в сравнении с 2009. В Приложениях 5 и 6 описан структурный анализ финансовой отчетности. Он показывает, что с 2010 года доля внеоборотных активов постепенно уменьшается, в то время как доля оборотных – увеличивается. В пассиве имеет место рост краткосрочных и снижение долгосрочных обязательств до 2014 года. Таким образом, и динамический, и структурны анализы показывают, что предприятия с каждым годом в большей степени прибегает к краткосрочным займам. Итак, выделяются следующие недостатки компании «КамАЗ» из проведенного финансового анализа. Зависимость от заемных краткосрочных средств является главным недостатком предприятия. Отсюда следуют некоторые проблемы с ликвидностью. Низкая, как правило, отрицательная рентабельность также является проблемой компании. Низкое значение показателя обусловлено убытками предприятия, которые связаны с большими затратами на производство. Однако, следует отметить, что до 2013 года была тенденция к улучшению показателей, то есть финансового состояния предприятия. Теперь проведем более подробный анализ выручки ОАО «КамАЗ» и сделаем ее прогноз на четыре квартала вперед. 3.3. Применение методов анализа и прогнозирования временных рядов на примере компании ОАО «КамАЗ» Методы анализа и прогнозирования временных рядов будут описаны в этом разделе. Дан временной ряд, состоящий из 28 наблюдений, поквартальной выручки ОАО «КамАЗ» 39 c 2008 года по 2014 год включительно. Для анализа этого ряда используются реальные значения выручки (рисунок 3.2). 35000 30000 25000 Выручка 20000 15000 10000 янв-08 май-09 сен-10 фев-12 июн-13 ноя-14 Рисунок 3.2. Ежеквартальные объемы выручки ОАО «КамАЗ» в ценах 2008 года (млн. руб.) График определяет следующую тенденцию: резкое падение выручки в 2009 году, которая с 2010 постепенно начала расти, но так и не восстановилась до докризисного уровня. Значение реальной выручки в после кризисный период достигло максимума в сентябре 2011. Минимальное значение в целом за период составляет 15 730 млн. руб. (апрель 2009), а максимальное– 31 853 млн. руб. (январь 2008), среднее – 23 094 млн. руб. Имеет место сезонность: наименьшая выручка от реализации грузовиков наблюдается в период с января по март. Для начала необходимо установить, является ли данный ряд стационарным. Чтобы это определить, воспользуемся критерием Спирмена: = - 0,16 =0,76 t26,0,975=2,06 Так как, расчетная статистика меньше табличного значения, следовательно, ряд стационарен. Вследствие рассматриваемого периода времени возникает проблема учета кризиса 2009 года. Но, так как в этот период значение выручки сначала резко упало, а потом выросло, эту особенность ряда легко учесть путем введения фиктивной переменной 40 кризиса z, которая равна единице в кризисный период, а в остальные равна нулю. Данная переменная будет включена во все построенные далее модели. Далее опишем как будет осуществляться прогнозирование выручки. Для этого будут использованы данный 2008-2014 гг. Далее будет оценен коэффициент детерминации и его скорректированное значение. Затем будет сделан прогноз на 2014 год, для того, чтобы сравнить фактические значения ряда с прогнозными. Сравнение будет происходить посредством средней процентной ошибки прогноза по тренду: , где MAPE= – фактическое значение временного ряда; – прогнозное для N=4 (четырех кварталов 2014 года). Модели, у которых MAPE будет наименьший, а коэффициенты детерминации наибольшие, будет наиболее подходящей для построения прогноза выручки на 2015 год. Первый прогноз будем делать по тренду: линейному и с фиктивной переменной: xt = 30656,65 – 341,21t – 10639,38z Все факторы, включая константу, признаны значимыми. Критерий Фишера также подтвердил значимость модели. R2=0,81, 2 =0,79, MAPE=7%: Полиномиальный тренд 2 степени показал значимость всех переменных, но при этом, MAPE =21%, что не позволяет использовать такую модель. При построении моделей с полиномами более высоких степеней MAPE только растет, так как функции тренда начинают бесконечно убывать или возрастать. Далее были построены экспоненциальные и логарифмические тренды. Переменная et незначима при построении экспоненциального тренда. А логарифмический тренд, константа и фиктивная переменная показали хороший результат: xt = 31249,63 – 2589,29ln(t) – 8763,7z При этом, R2=0,86, 2 =0,85, а MAPE=9%. Значимость модели и всех факторов в ней также имеет место. Поэтому следует остановиться на двух моделях: линейный тренд с фиктивной переменной (рисунок 3.3) и логарифмический тренд с фиктивной переменной (рисунок 3.4). 41 35000 30000 25000 Линейный тренд + фиктивная переменная 20000 Выручка 15000 10000 янв-08 окт-08 авг-09 июн-10 апр-11 фев-12 дек-12 окт-13 июл-14 Рисунок 3.3. Прогноз выручки ОАО «КамАЗ» на 2014 год по модели с переменной t, фиктивной переменной кризиса и константой и ее реальное значение, (млн. руб.) 35000 30000 Выручка 25000 20000 Логарифмический тренд + фиктивная переменная 15000 10000 янв-08 окт-08 авг-09 июн-10 апр-11 фев-12 дек-12 окт-13 июл-14 Рисунок 3.4. Прогноз выручки ОАО «КамАЗ» на 2014 год по модели с переменной ln(t), фиктивной переменной кризиса, константой и ее реальное значение, (млн. руб.) Поскольку данный временной ряд стационарен, то d = 0, следовательно, модель ARIMA переходит в ARMA-модель с фиктивной переменной кризиса. Затем определим значения p и q, путем минимизации информационного критерия Акаике, перебирая и проверяя при этом значимость переменных и модели. Критерий AIC был минимален для модели ARMA(1,1) с фиктивной переменной кризиса. Ее и будем использовать в дальнейшем: xt = 11191,29–– 2656,7z + 0,51xt-1 – 1,22εt-1. 42 R2=0,96, 2 =0,95, MAPE=4%. Эти результаты наилучшие среди рассмотренных ранее моделей. 35000 30000 Выручка 25000 20000 ARMA(1,1) с фиктивной переменной 15000 10000 апр-08 янв-09 ноя-09 сен-10 июл-11 май-12 мар-13 дек-13 окт-14 Рисунок 3.5. Прогноз выручки ОАО «КамАЗ» на 2014 год по модели ARMA(1,1) с фиктивной переменной, (млн. руб.) Таким образом, для прогноза используем: 1. Модель с константой, фиктивной переменной кризиса и трендовой переменной (ln(t) или t) . 2. Модель ARMA(1,1) c фиктивной переменной кризиса и константой. Далее сравним наши модели по коэффициентам детерминации и информационыым критериям. Таблица 3.4. Сравнение моделей по коэффициентам детерминации и информационным критериям Модель R2 2 AIC BIC С константой, фиктивной переменной кризиса и переменной t 0,8 0,78 20,31 20,55 0,85 0,83 20,13 20,25 0,96 0,95 18,65 18,94 С константой, фиктивной переменной кризиса и переменной ln(t) ARMA(1,1) c фиктивной переменной кризиса и константой 43 И теперь делаем прогноз по данным моделям. Прогноз будет проводиться следующим образом: оцениваем коэффициенты каждой модели описывающей выборку из 28 наблюдений, делаем прогноз на 1 шаг вперед (1 квартал), затем вновь оцениваем коэффициенты моделей, описывающих выборку уже из 29 наблюдений, включая одно прогнозное значение, делаем прогноз еще на 1 шаг вперед и так далее. Прогноз будет сделан на 4 квартала. После оценивания коэффициентов каждой модели для каждого нового прогноза, коэффициенты практически не изменились. 35000 30000 25000 Выручка 20000 Линейный тренд 15000 Логарифмический тренд май-15 июл-14 окт-13 дек-12 фев-12 апр-11 июн-10 авг-09 окт-08 янв-08 10000 Рисунок 3.6. Прогноз выручки ОАО «КамАЗ» на 2015 год по линейному тренду с фиктивной переменной и константой, логарифмическому тренду с фиктивной переменной и константой (млн. руб.) 44 35000 30000 25000 Выручка 20000 ARIMA (1,1) с фиктивной переменной 15000 май-15 июл-14 окт-13 дек-12 фев-12 апр-11 июн-10 авг-09 окт-08 янв-08 10000 Рисунок 3.7. Прогноз выручки ОАО «КамАЗ» на 2015 год по модели ARMA(1,1) с фиктивной переменной и константой (млн. руб.) Наиболее значимой моделью с точки зрения максимизации R2, и минимизации информационных критериев является ARMA(1,1), поэтому будем строить прогноз финансовой отчетности с учетом полученных результатов по этой модели. Вследствие небольшой выборки прогнозирование осуществлялось только на 4 квартала вперед. Можно заметить, что в соответствии с прогнозами выручка будет сокращаться в ближайший год, что объясняется экономической ситуацией в стране. Далее перейдем к прогнозированию финансовой отчетности, которое будет осуществляться на основе метода пропорциональных зависимостей 3.4. Прогнозирование финансовой отчетности ОАО «КамАЗ» Теперь необходимо спрогнозировать финансовое состояние предприятия в целом. Для начала будет произведен прогноз отчета о финансовых результатах с помощью метода пропорциональных зависимостей (Приложение 7). Для анализа отчетности будут использоваться данные в ценах 2009 года. Все это делается для того, чтобы выявить имеющиеся тенденции в финансовом состоянии предприятия. Прогнозирование осуществлялось при учете структурного и динамического анализа финансовой отчетности, а также финансового состояния предприятия. До 2012 года в целом была тенденция к улучшению выручки, но в 2013 и 2014 она начала сокращаться, а также ее прогнозное значение на 2015 сокращается. Это видно и из структурного анализа 45 ожидаемой финансовой отчетности 2014 года. Всё это легко объяснимо ввиду стагнации и кризиса в стране. Себестоимость, как и в 2013 году составляет порядка 90%. С падением выручки управленческие и коммерческие расходы также сокращаются. Что касается доходов от участия в других организациях, то возьмем среднее значение за последние пять лет, так никакой тенденции здесь не наблюдается. В итоге, чистая прибыль меньше, чем в 2014 году. При падении выручки ожидается уменьшение денежных средств, а также увеличение запасов ввиду сокращения производства. Дебиторская задолженность также увеличится, что является отрицательным для компании моментом. Некоторые статьи пассивов также будут автоматически уменьшаться из-за падения продаж, сокращая, так называемы, спонтанные фонды. К таким фондам в первую очередь относится кредиторская задолженность, так как с падением продаж сокращаются и закупки сырья и материалов. Активы, как и полагается, при падении выручке также сокращаются. Можно увидеть, что при предположениях метода пропорциональной зависимости, чистая прибыль останется отрицательной. Затем, осуществим прогноз бухгалтерского баланса (Приложение 8). Причем, сначала будет осуществляться прогноз активных статей баланса, затем пассивных, а затем будет проведена некоторая корректировка прогноза пассивных статей, чтобы итог по активам был равен итогу по пассиву. На основе прогнозной отчетности были рассчитаны коэффициенты, характеризующие финансовое состояние предприятия (таблица 3.5). 46 Таблица 3.5. Коэффициентный анализ прогнозных значений № Показатель 2015 Норма 1,1 Коэффициент автономии Соотношение заемных и 1,2 собственных средств Коэффициент концентрации 1,3 привлеченного капитала Коэффициент текущей 2,1 ликвидности Коэффициент срочной 2,2 ликвидности Коэффициент абсолютной 2,3 ликвидности 0,35 >0,5 1,22 <0,7 1 <0,5 1,21 [1;2] 0,93 >1 0,28 >0,2 3,1 Рентабельность продаж -0,01 3,2 Рентабельность продукции 0,03 3,3 Рентабельность активов Рентабельность 3,4 собственного капитала Коэффициент 4,1 оборачиваемости активов Коэффициент 4,2 оборачиваемости запасов Коэффициент 4,3 оборачиваемости дебиторской задолженности -0,01 Коэффициент 4,4 оборачиваемости кредиторской задолженности -0,01 1 6,58 5,13 4,33 5,1 Доход на одну акцию (руб.) Отношение рыночной цены 5,2 акции к доходу на акцию Балансовая стоимость акции 5,3 (руб.) 125,9 Отношение рыночной и балансовой стоимости акций 0,51 5,4 0,3 43,08 Отклонение от нормы Соответствие норме Нейтральное значение В целом можно сказать, что финансовые коэффициенты 2014 и 2015 годов схожи, однако в прогнозном году имеет место ухудшение ситуации на предприятии. Только группа показателей, отражающих финансовую устойчивость, показывает некоторое улучшение: компания имеет тенденцию к уменьшению зависимости от заемных средств. Коэффициенты ликвидности находятся в нормальном состоянии. Они показывают, что предприятие сможет погасить свои долги. Оборотные активы в достаточной степени 47 покрывают краткосрочные обязательства, то есть коэффициент текущей ликвидности соответствует норме, как и в предыдущие периоды. Коэффициенты рентабельности отрицательны (кроме рентабельности продаж), что говорит о наличии убытков. Их значения, говорят о том, что в данном году будет гораздо выгоднее положить деньги на банковский депозит. Уменьшение коэффициента оборачиваемости дебиторской задолженности является положительной тенденцией. Но рост коэффициента оборачиваемости кредиторской задолженности, снижение коэффициента оборачиваемости запасов, падение коэффициента оборачиваемости активов – все это является отрицательной тенденцией и говорит о снижении деловой активности предприятия. Балансовая стоимость акций и доход на акцию снижаются по сравнению с 2014 годом. Итак, теперь можно выделить основные тенденции развития данного предприятия: низкая, а порой и отрицательная рентабельность, ввиду небольшой прибыли или убытка; падение реальной выручки из-за замедления темпов экономического развития; постепенный рост финансовой независимости вследствие снижения доли заемных средств; низкий уровень рыночной активности и отсутствие его роста в обозримом будущем; невысокая стабильность в финансовой деятельности предприятия; увеличение доли компании в совокупных объемах производства и продажи в стране. В настоящее время в компании ожидают непрогнозируемое падение продаж. Обострение отношений с Европой и санкции в настоящее время не позволяют наращивать продажи за рубежом. К тому же компании почти невозможно наращивать выручку, так как она является коммерческой структурой и конъюнктура рынка оказывает на нее непосредственное влияние. В целом же угрозы существования предприятия нет - в последнее время оно получает заказы государства на военную технику. Таким образом, ввиду выявленных тенденций компании, а также экономического положения страны нельзя ожидать развития «КамАЗ» в период кризиса: замедление темпов роста фирмы неизбежно. Возвращаясь к стратегии 2020 года, оценим, возможно ли достигнуть ее цели через 5 лет (таблица 3.6). 48 Таблица 3.6. Оценка реалистичности достижения основных целей План Продажи автомобилей, тыс. штук Доля продаж за рубежом, % Выручка, млн. руб. Инвестиции в НИОКР, % от выручки EBITDA, % от выручки Значения прошлых лет Ожидаемые значения Реалистичность 2013 2014 2015 2020 49 39 23 60 - 70 - 11,7 15,8 17 20 - 30 + 107 221 104 389 101 257 270 000 - 4,1 5,6 5,1 10 - 7,9 5,1 4 10 - Выручка, инвестиции в НИОКР за 2015 год были получены с помощью прогнозирования, продажи автомобилей и их экспорт – экстраполированы с учетом реализации грузовых автомобилей за первый квартал 2015 года и тенденций за последние два года, EBITDA – прогноз экспертов. В целом по стратегии можно сделать вывод о том, что при ее написании не были учтены все возможные риски и вероятные изменения в экономике, а также был слишком оптимистичный взгляд на объемы продаж. Таким образом, с учетом полученных результатов, сложно ожидать, что компания сможет достигнуть ожидаемых целей к 2020 году. 49 Заключение В данной работе была осуществлена оценка деятельности ОАО «КамАЗ» на основе анализа финансового состояния и прогноза его развития, а также определены тенденции компании. Сначала была определена важность грузового автомобильного транспорта России. Было установлено, что в структуре производства и автопарка грузовых автомобилей страны доминирует техника отечественных марок, в частности КамАЗ. Предприятие активно развивается, сотрудничает с Daimler, за счет чего улучшает качество производимой продукции. Выбранные для финансовой оценки методы, а именно структурный и динамический анализ баланса и отчета о финансовых результатах, а также анализ финансовых коэффициентов, показали, что до 2013 года предприятие показывало развитие и хорошее финансовое состояние: активно шло к осуществлению стратегических целей программы развития до 2020 года. С 2014 же года, с замедления темпов экономического развития, а, следовательно, и падения продаж грузовиков, финансовый анализ выявил снижение рентабельности, рыночной активности и финансовой стабильности предприятия. Прогноз выручки на 2015 год был построен по линейному и экспоненциальному тренду, а также с помощью модели ARMA (1;1). Вследствие высокого коэффициента детерминации и наименьшей ошибки прогноза по тренду у ARMA-модели получившиеся по ней прогнозные значения будем считать наиболее реалистичным. Итак, прогноз показал падение реальной выручки с 88 млрд. руб. в 2014 до 86 млрд. руб. в 2015 году. Это объясняется экономическим положением в стране, которое на сегодняшний день является главной проблемой дальнейшего роста КамАЗа. Вместе с тем, компания захватывает всё большую долю рынка страны за счёт политики государства и улучшения качества продукции. КамАЗ продолжает удерживать абсолютное лидерство в классе тяжёлых грузовиков на рынках Казахстана, Азербайджана, Туркменистана и ряда других стран. Эти обстоятельства, безусловно, являются положительной стороной нынешнего состояния компании, но в любом случае сокращение производства неизбежно. Для улучшения эффективного производства на исследуемом предприятии необходимо дальнейшее сотрудничество с зарубежными партнерами. Конечно, если вспомнить опыт стран БРИК, то возможна вероятность того, что иностранные производители, пришедшие на рынок окончательно вытеснят национального производителя. Однако, судя по данным о продажах и тенденции структуры автопарка, в 50 ближайшее время такой исход событий сложно представить на рынке грузовой техники страны. Таким образом, ввиду выявленных тенденций компании, а также экономического положения страны нельзя ожидать быстрых темпов развития «КамАЗ» в период кризиса: замедление темпов роста фирмы неизбежно. С учетом полученных результатов, сложно ожидать, что компания сможет достигнуть стратегических целей к 2020 году. 51 Список литературы 1. Автомобильные перевозки грузов – один из наиболее популярных перевозки грузов [Электронный ресурс] // [www.oblvesti.ru]. [08.08.2014]. URL: http://oblvesti.ru/avto/page2/avtomobilnyje-pjerjevozki-gruzov-odin-iz-naiboljejepopuljarnykh-sposobov-pjerjevozki-gruzov.html (дата обращения: 27.02.2015). 2. Анализ финансового [www.grandars.ru] состояния [21.11.2013]. предприятия URL: [Электронный ресурс] // http://www.grandars.ru/college/ekonomika- firmy/finansovyy-analiz-predpriyatiya.html (дата обращения: 15.05.2015). 3. Аудиторские заключения о бухгалтерской (финансовой) отчетности ОАО «КамАЗ» по РСБУ [Электронный ресурс] // [kamaz.ru]: сайт компании КамАЗ. URL: http://www.kamaz.ru/investors-and-shareholders/financial-statements/ras/ (дата обращения 11.04.2015). 4. Аудиторские заключения о бухгалтерской (финансовой) отчетности ОАО «КамАЗ» по МСФО [Электронный ресурс] // [kamaz.ru]: сайт компании КамАЗ. URL: http://www.kamaz.ru/investors-and-shareholders/financial-statements/ifrs/ (дата обращения 11.04.2015). 5. Банк В. Р., Банк С. В., Тараскина А. В. Финансовый анализ / М.: Изд-во «Проспект», 2005. – 411 с. 6. Бригхэм Ю. Ф., Эрхардт М .С. Финансовый менеджмент / М.: Изд-во «СПб», 2009. – 960 с. 7. Госпрограмма и поддержка [Электронный ресурс] // [www.zr.ru]. [29.07.2013]. URL: http://www.zr.ru/content/articles/560600-gosprogramma_i_podderzhka/ (дата обращения: 06.04.2015). 8. Грамматчиков А., Левадний А. Грузовики замедляют ход [Электронный ресурс] // Эксперт: деловой аналитический ресурс. [21.11.2014]. URL: http://expert.ru/magazine_auto/2014/07/gruzoviki-zamedlyayut-hod/ (дата обращения: 01.03.2015). 9. Грищенко О. В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия [Электронный ресурс] // Административно-управленческий портал: электронная библиотека деловой литературы и документов. [14.06.2008]. URL: http://www.aup.ru/books/m67/8.htm (дата обращения: 15.05.2015). 10. Джитендранейтон Т., Кравченко Н. А., Черемисина Т. П., Юсупова А. Т., Балдина Н. П. Финансовый менеджмент: учеб. пособие / НГУ. – Новосибирск, 2006. – 228с. 52 11. Динамика автопарка грузовых [www.stroyka.ru]. [06.09.2013]. автомобилей URL: [Электронный ресурс] // http://www.stroyka.ru/Rynok/1482414/rynok- gruzovykh-avtomobiley/ (дата обращения: 05.04.2015). 12. Ежеквартальные отчеты ОАО «КамАЗ» [Электронный ресурс] // КамАЗ: официальный сайт. URL: http://www.kamaz.ru/investors-and-shareholders/informationdisclosure/quarterly-reports/ (дата обращения 11.04.2015). 13. Ефимова О. В. Финансовый анализ / М.: Изд-во «Омега-Л», 2010. – 351 с. 14. Земитан Г. Методы прогнозирования финансового состояния организации [Электронный ресурс] // iTeam: информационный портал. [09.07.2012]. URL: http://iteam.ru/publications/finances/section_29/article_408 (дата обращения: 27.04.2015). 15. История предприятия КамАЗ [Электронный ресурс] // КамАЗ: официальный сайт. [30.11.2014]. URL: http://www.kamaz.ru/about/history/ (дата обращения: 03.05.2015). 16. Итоги развития рынка легковых автомобилей в 2014 году. Прогноз рынка грузовых автомобилей на 2015 2020 годы грузов [Электронный ресурс] // [www.napinfo.ru]. [15.03.2015]. URL: http://www.napinfo.ru/page/id/30158 (дата обращения: 20.03.2015). 17. КамАЗ купил Daimler [Электронный ресурс] // [www.zr.ru]. http://www.zr.ru/content/news/35531-daimler_kupil_kamaz/ [14.12.2008]. URL: (дата обращения: 03.05.2015). 18. Ковалев В. В., Волкова О. Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / М.: Изд-во «Проспект», 2004. – 272 с. 19. Кокин А. С., Ясенев В. Н. Финансовый менеджмент / М.: Изд-во «Юнити», 2009. – 507 с. 20. Кудина М. В. Финансовый менеджмент / М.: Изд-во: «Инфра-М», 2004. – 368 с. 21. О компании КамАЗ [Электронный ресурс] // Ростех: официальный сайт. [12.05.2014]. URL: http://rostec.ru/about/company/148 (дата обращения: 03.05.2015). 22. Основные сведения о компании КамАЗ [Электронный ресурс] // КамАЗ: официальный сайт. [05.04.2015]. URL: http://www.kamaz.ru/about/general-information/ (дата обращения: 03.05.2015). 23. Парк грузовых автомобилей по брендам [Электронный ресурс] // Автостат: аналитическое агентство. [12.05.2014]. URL: http://www.autostat.ru/news/view/14356/ (дата обращения: 27.03.2015). 24. Проблемы российского грузового автомобильного интеграции в международный транспортный рынок транспорта в процессе [Электронный ресурс] // Автостат: аналитическое агентство. [26.12.2013]. URL: http://itamain.com/about53 us/nauka-i-issledovaniya/problemy-rossiyskogo-gruzovogo-avtomobilnogo-transporta-v(дата processe-integracii-v-mezhdunarodnyy-transportnyy-rynok-1/ обращения: 27.03.2015). 25. Программа стратегического развития ОАО «КАМАЗ» на период до 2020 года [Электронный ресурс] // КамАЗ: официальный сайт. [05.04.2015]. URL: http://www.kamaz.ru/investors-and-shareholders/information-disclosure/new-edition/ (дата обращения 11.04.2015). 26. Продажи новых грузовых автомобилей в России в 2014 году упали на 20,5% [Электронный ресурс] // Ведомости: электронное периодическое издание. [23.01.15]. URL: http://www.vedomosti.ru/auto/news/2015/01/23/v-2014-godu-prodazhi-gruzovyh- avtomobilej-v-rossii-upali-na (дата обращения 26.04.2015). 27. Производство грузовых машин в России упало на 21%. [Электронный ресурс] // РБК: ежедневная деловая газета. [25.07.14]. URL: http://rbcdaily.ru/industry/562949991966609 (дата обращения 02.05.2015). 28. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / М.: Изд-во «Новое знание», 2010. – 197 с. 29. Суслов В. И., Ибрагимов Н. М., Талышева Л. П., Цыплаков А. А. Анализ временных рядов: учеб. пособие / НГУ. – Новосибирск, 2006. – 207 с. 30. Титов И. В., Батищев И. И. Грузовой автомобильный транспорт в России: состояние и перспективы развития [Электронный ресурс] // Ространспорт: информационный портал. [01.03.2013]. URL: http://www.rostransport.com/transportrf/pdf/36/44-48.pdf (дата обращения: 27.02.2015). 31. Уровень локализации иномарок в России в 2013 году [Электронный ресурс] // Автостат: аналитическое агентство. [06.11.2013]. URL: http://www.autostat.ru/news/view/14898/ (дата обращения: 29.03.2015). 32. Шеремет А. Д., Негашев Е. В. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций / М.: Изд-во: «Инфра-М», 2005. – 229 с. 33. Winning the BRIC Auto Markets. Achieving Deep Localization in Brazil, Russia, India, and China. 2010. The Boston Consulting Group. Working Papers. 54 Приложение 1. Бухгалтерский баланс (тыс. руб.) Название показателя 2009 2010 2011 2012 2013 2014 1 746 929 1 399 058 1 010 461 657 546 444 403 334 798 0 0 22 433 123 528 155 856 160 707 27 704 560 27 577 968 24 079 592 24 475 364 23 300 834 24 230 359 2 585 118 2 511 351 2 297 114 1 285 063 1 279 883 1 437 544 16 386 176 16 098 528 16 783 323 17 259 050 16 842 995 15 275 882 549 032 275 458 235 923 336 660 1 588 590 2 575 027 0 0 3 058 646 4 026 158 4 548 667 5 209 418 48 971 815 47 862 363 47 487 492 48 163 369 48 161 228 49 223 735 7 304 202 7 822 749 11 832 773 17 505 607 17 116 756 17 658 128 1 234 552 1 128 264 1 026 075 579 830 456 558 602 972 17 396 165 16 513 429 16 933 131 14 408 547 14 635 238 21 704 216 7 631 919 6 866 016 264 650 196 643 1 912 025 3 300 973 294 599 106 217 7 429 116 4 018 076 3 837 929 8 456 836 0 0 0 57 437 58 942 22 531 33 861 437 32 436 675 37 485 745 36 766 140 38 017 448 51 745 656 82 833 252 80 299 038 84 973 237 84 929 509 86 178 676 100 969 391 35 361 478 35 361 478 35 361 478 35 361 478 35 361 478 35 361 478 0 0 0 0 0 0 - - 7 317 260 7 266 874 6 994 479 6 965 020 7 826 951 7 792 546 184 418 184 418 184 418 184 418 322 982 322 982 322 982 326 315 571 142 673 933 АКТИВ I. Внеоборотные активы Нематериальные активы Результаты исследований и разработок Основные средства Доходные вложения в материальные ценности Долгосрочные финансовые вложения Отложенные налоговые активы Прочие внеоборотные активы Итог по разделу I II. Оборотные активы Запасы НДС по приобретённым ценностям Дебиторская задолженность Финансовые вложения Денежные средства Прочие оборотные активы Итог по разделу II БАЛАНС ПАССИВ III. Капиталы и резервы Уставной капитал Собственные акции Переоценка внеоборотных активов Добавочный капитал Резервный капитал 55 Нераспределённая прибыль (непокрытый убыток) 791 743 (1 020 700) (663 163) 4 280 422 1 534 915 832 449 44 303 154 42 456 306 42 522 975 47 419 507 44 646 432 44 017 298 15 007 837 11 106 781 13 290 737 12 272 408 10 288 441 14 087 039 1 201 742 1 188 616 912 603 1 892 536 1 880 154 2 446 847 0 0 0 0 0 0 2 898 071 2 368 609 2 676 008 1 860 607 1 879 165 980 285 19 107 650 14 664 006 16 879 348 16 025 551 14 047 760 17 514 171 7 955 231 10 427 214 5 717 274 2 256 922 5 716 420 11 130 546 11 348 765 12 459 092 19 293 097 18 372 482 20 735 068 27 078 660 45 154 142 741 240 883 343 574 551 814 752 965 73 298 149 679 319 660 511 473 481 182 475 751 Итог по разделу V 19 422 448 23 178 726 25 570 914 21 484 451 27 484 484 39 437 922 БАЛАНС 82 833 252 80 299 038 84 973 237 84 929 509 86 178 676 100 969 391 Итог по разделу III IV. Долгосрочные обязательства Заемные средства Отложенные налоговые обязательства Резервы под условные обязательства Прочие обязательства Итог по разделу IV V. Краткосрочные обязательства Заемные средства Кредиторская задолженность Доходы будущих периодов Резервы предстоящих расходов 56 Приложение 2. Отчет о финансовых результатах (тыс. руб.) Название показателя Выручка Себестоимость продаж Валовая прибыль (убыток) Коммерческие расходы Управленческие расходы Прибыль (убыток) от продаж Доходы от участия в других организациях Проценты к получению Проценты к уплате Прочие доходы Прочие расходы Прибыль (убыток) до налогообложения Текущий налог на прибыль - в т.ч. постоянные налоговые обязательства (активы) Изменение отложенных налоговых обязательств Изменение отложенных налоговых активов Прочее Чистая прибыль (убыток) 2009 2010 2011 2012 2013 2014 56 506 617 73 324 074 105 389 544 110 732 535 107 220 970 104 388 604 (52 430 155) (66 883 426) (96 896 604) (95 001 073) (93 936 684) (93 914 356) 4 076 462 6 440 648 8 492 940 15 731 462 13 284 286 10 474 248 (2 587 360) (2 995 546) (3 977 133) (4 059 838) (6 303 582) (3 462 476) (2 161 094) (2 335 907) (3 088 022) (3 537 748) (4 297 460) (4 641 009) (671 992) 1 109 195 1 427 785 8 133 876 2 683 244 2 370 763 214 093 49 169 1 431 613 77 192 988 853 2 579 820 693 212 256 345 233 892 286 745 464 094 722 883 (693 212) (256 345) (1 168 557) (976 387) (1 137 869 ) (1 455 895) 19 714 751 11 734 212 15 393 166 7 520 611 5 672 822 5 929 276 (23 063 637) (13 391 619) (17 487 535) (8 473 417) (5 981 061) (11 029 329) (4 548 602) (1 538 701) (169 636) 6 568 620 2 690 083 (882 482) (229 494) (7 850) (111) (789 967) (626 109) 0 292 363 0 163 959 361 982 36 778 (282 907) (258 260) (8 481) (115 139) (986 587) 12 382 (566 693) 345 912 (277 134) (14 782) 100 737 38 932 986 437 0 0 366 336 3 732 (59 463) 39 188 (4 173 924) (1 815 204) 66 668 4 896 535 2 055 825 (423 550) 57 Приложение 3. Динамический анализ отчета о финансовых результатах, % Название показателя Выручка Себестоимость продаж Валовая прибыль (убыток) Коммерческие расходы Управленческие расходы Прибыль (убыток) от продаж Доходы от участия в других организациях Проценты к получению Проценты к уплате Прочие доходы Прочие расходы Прибыль (убыток) до налогообложения Текущий налог на прибыль Изменение отложенных налоговых обязательств Изменение отложенных налоговых активов Прочее Чистая прибыль (убыток) 2009 2010 2011 2012 2013 2014 100 123 168 169 161 156 100 121 166 157 152 151 100 150 187 333 276 217 100 110 138 136 207 113 100 102 129 141 169 181 100 -156 -191 -1046 -339 -298 101 22 601 31 392 1016 100 35 30 36 57 88 100 35 152 122 139 177 100 56 70 33 24 25 100 55 68 32 22 40 100 32 3 -125 -50 16 100 3 0 297 231 0 100 3 40 330 -4 185 100 -76 -4 25 10 241 0 0 100 1 -15 10 100 41 -1 -101 -42 9 58 Приложение 4. Динамический анализ бухгалтерской отчетности, % Название показателя 2009 2010 2011 2012 2013 2014 100 76 52 33 22 16 0 0 100 529 655 672 100 94 78 76 71 74 100 92 80 43 42 47 100 93 92 91 87 79 100 48 39 53 245 396 0 0 100 126 140 160 100 93 94 97 98 102 Запасы 100 102 146 207 199 204 НДС по приобретенным ценностям 100 87 75 41 31 41 Дебиторская задолженность 100 90 88 72 71 105 100 85 3 2 21 36 100 34 2 268 1 178 1 104 2 422 0 0 0 100 101 38 100 91 100 94 95 129 100 92 92 89 88 103 100 95 90 86 85 84 АКТИВ I. Внеоборотные активы Нематериальные активы Результаты исследований и разработок Основные средства Доходные вложения в материальные ценности Долгосрочные финансовые вложения Отложенные налоговые активы Прочие внеоборотные активы Итог по разделу I II. Оборотные активы Краткосрочные финансовые вложения Денежные средства Прочие оборотные активы Итог по разделу II БАЛАНС ПАССИВ III. Капитал и резервы Уставной капитал (складочный капитал, уставной капитал, вклады товарищей) 59 Переоценка внеоборотных активов Добавочный капитал (без переоценки) Резервный капитал Нераспределённая прибыль (непокрытый убыток) Итог по разделу III 0 0 100 95 90 89 100 94 2 2 2 2 100 95 90 87 150 176 100 -122 -75 467 164 89 100 91 86 92 85 84 Займы и кредиты 100 70 80 71 58 79 Оценочные обязательства 100 94 68 136 133 172 Прочие долгосрочные обязательства 100 77 83 55 55 29 Итог по разделу IV 100 73 79 72 62 77 Займы и кредиты 100 124 64 25 61 118 Кредиторская задолженность 100 104 153 140 155 201 300 480 657 1 036 1 407 100 194 392 603 557 548 0 0 0 0 0 0 100 113 118 95 100 92 92 89 119 88 171 103 IV. Долгосрочные обязательства V. Краткосрочные обязательства Доходы будущих периодов Резервы предстоящих расходов Прочие обязательства Итог по разделу V БАЛАНС 60 Приложение 5. Структурный анализ бухгалтерского баланса, % Название показателя 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Нематериальные активы 2 2 1 1 1 0 Результаты исследований и разработок 0 0 0 0 0 0 Основные средства 33 34 28 29 27 24 Доходные вложения в материальные ценности 3 3 3 2 1 1 Долгосрочные финансовые вложения 20 20 20 20 20 15 Отложенные налоговые активы 1 0 0 0 2 3 Прочие внеоборотные активы 0 0 4 5 5 5 Итог по разделу I 59 60 56 57 56 49 Запасы 9 10 14 21 20 17 НДС по приобретенным ценностям 1 1 1 1 1 1 Дебиторская задолженность 21 21 20 17 17 21 Краткосрочные финансовые вложения 9 9 0 0 2 3 Денежные средства 0 0 9 5 4 8 Прочие оборотные активы 0 0 0 0 0 0 Итог по разделу II 41 40 44 43 44 51 БАЛАНС 100 100 43 44 АКТИВ I. Внеоборотные активы II. Оборотные активы 100 100 100 100 ПАССИВ III. Капитал и резервы Уставной капитал (складочный капитал, уставной капитал, вклады товарищей) 42 42 41 35 61 Переоценка внеоборотных активов Добавочный капитал (без переоценки) 0 0 9 9 8 7 9 10 0 0 0 0 Резервный капитал 0 0 0 0 1 1 Нераспределённая прибыль (непокрытый убыток) 1 -1 -1 5 2 1 Итог по разделу III 53 53 50 56 52 44 Займы и кредиты 18 14 16 14 12 14 Оценочные обязательства 1 1 1 2 2 2 Прочие долгосрочные обязательства 3 3 3 2 2 1 Итог по разделу IV 23 18 20 19 16 17 Займы и кредиты 10 13 7 3 7 11 Кредиторская задолженность 14 16 23 22 24 27 Доходы будущих периодов 0 0 0 0 1 1 Резервы предстоящих расходов 0 0 0 1 1 0 Прочие обязательства 0 0 0 0 0 0 Итог по разделу V 23 29 30 25 32 39 БАЛАНС 100 100 100 100 100 100 IV. Долгосрочные обязательства V. Краткосрочные обязательства 62 Приложение 6. Структурный анализ отчета о финансовых результатах, % Название показателя Выручка Себестоимость продаж Валовая прибыль (убыток) Коммерческие расходы Управленческие расходы Прибыль (убыток) от продаж Доходы от участия в других организациях Проценты к получению Проценты к уплате Прочие доходы Прочие расходы Прибыль (убыток) до налогообложения Текущий налог на прибыль Изменение отложенных налоговых обязательств Изменение отложенных налоговых активов Прочее Чистая прибыль (убыток) 2009 2010 2011 2012 2013 2014 100 100 100 100 100 100 -93 -91 -92 -86 -88 -90 7 9 8 14 12 10 -5 -4 -4 -4 -6 -3 -4 -3 -3 -3 -4 -4 -1 2 1 7 3 2 0 0 1 0 1 2 1 0 0 0 0 1 -1 0 -1 -1 -1 -1 35 16 15 7 5 6 -41 -18 -17 -8 -6 -11 -8 -2 0 6 3 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 -1 0 -1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 -7 -2 0 4 2 0 63 Приложение 7. Отчет о финансовых результатах за 2010-2014 год в ценах 2009 года и его прогноз на 2015 год (тыс. руб.) Название показателя 2010 2011 2012 2013 2014 2015 69 501 492 94 777 327 95 660 235 90 899 553 88 058 046 86 915 321 (63 396 612) (87 139 585) (82 070 052) (79 637 431) (79 222 390) (78 951 725) 6 104 880 7 637 742 13 590 182 11 262 122 8 835 656 7 963 596 (2 839 380) (3 576 655) (3 507 235) (5 344 037) (2 920 806) (2 863 259) (2 214 130) (2 777 073) (3 056 209) (3 643 291) (3 914 969) (3 099 889) 1 051 370 1 284 014 7 026 738 2 274 795 1 999 881 2 000 448 46 606 1 287 456 66 685 838 328 2 176 233 872 019 242 981 210 340 247 715 393 449 609 795 369 445 (242 981) (1 050 889) (843 487) (964 660) (1 228 135) (1 369 841) Прочие доходы 11 122 476 13 843 149 6 496 947 4 809 292 5 001 700 6 009 269 Прочие расходы (12 693 478) (15 726 625) (7 320 062) (5 070 610) (9 303 900) (8 875 819) Прибыль (убыток) до налогообложения (1 458 484) (152 554) 5 674 536 2 280 593 (744 426) (994 479) Текущий налог на прибыль (7 441) (100) (682 441) (530 801) 0 0 Изменение отложенных налоговых обязательств (8 039) (103 545) (852 298) 10 497 (478 040) (309 434) (262 686) (13 294) 87 025 33 006 832 119 786 164 0 329 448 3 224 (50 411) 33 057 33 653 (1 720 573) 59 955 4 230 046 1 742 883 (357 290) (484 096) Выручка Себестоимость продаж Валовая прибыль (убыток) Коммерческие расходы Управленческие расходы Прибыль (убыток) от продаж Доходы от участия в других организациях Проценты к получению Проценты к уплате Изменение отложенных налоговых активов Прочее Чистая прибыль (убыток) 64 Приложение 8. Бухгалтерский баланс за 2010-2014 год в ценах 2009 года и его прогноз на 2015 год (тыс. руб.) Название показателя 2010 2011 2012 2013 2014 2015 1 326 121 908 712 568 044 376 755 282 422 278 569 0 20 174 106 714 132 131 135 566 169 658 26 140 254 21 654 894 21 143 913 19 753 929 20 439 761 19 682 371 2 380 427 2 065 806 1 110 147 1 085 056 1 212 655 1 125 762 15 259 268 15 093 324 14 909 844 14 279 116 12 886 122 13 139 574 261 098 212 167 290 836 1 346 771 2 172 190 2 270 629 0 2750655,144 3 478 140 3 856 259 4 394 456 3 976 982 45 367 169 42 705 731 41 607 638 40 830 018 41 523 172 40 643 545 7 414 928 10 641 270 15 122 841 14 511 205 14 895 690 15 069 831 1 069 445 922 754 500 907 387 060 508 643 456 897 15 652 539 15 228 047 12 447 335 12 407 429 18 308 807 19 698 032 6 508 072 238 001 169 877 1 620 972 2 784 569 2 358 320 100 680 6 681 040 3 471 158 3 253 711 7 133 848 4 257 826 0 0 49618 49 970 19 006 16 693 30 745 664 33 711 112 31 761 736 32 230 347 43 650 563 41 857 599 76 112 832 76 416 843 73 369 374 73 060 364 85 173 735 82 501 144 33 517 989 31 800 748 30 548 269 29 978 674 29 829 527 29 826 347 0 6580447 6 277 747 5 929 764 5 875 412 5 784 632 АКТИВ I. Внеоборотные активы Нематериальные активы Результаты исследований и разработок Основные средства Доходные вложения в материальные ценности Долгосрочные финансовые вложения Отложенные налоговые активы Прочие внеоборотные активы Итог по разделу I II. Оборотные активы Запасы Налог на добавленную стоимость по приобретённым ценностям Дебиторская задолженность Финансовые вложения Денежные средства Прочие оборотные активы Итог по разделу II БАЛАНС ПАССИВ III. Капиталы и резервы Уставной капитал (складочный капитал, уставной капитал, вклады товарищей) Переоценка ВНА 65 Добавочный капитал (без переоценки) Резервный капитал Нераспределённая прибыль (непокрытый убыток) Итог по разделу III IV. Долгосрочные обязательства Заемные средства Отложенные налоговые обязательства Прочие обязательства Итог по разделу IV V. Краткосрочные обязательства Заемные средства Кредиторская задолженность Доходы будущих периодов Резервы предстоящих расходов Прочие обязательства Итог по разделу V БАЛАНС 7 386 300 165 848 159 316 156 345 155 568 155 147 306 144 290 459 281 899 484 201 568 503 569 421 (967 488) (596 386) 3 697 795 1 301 267 702 221 560 369 40 242 944 38 241 117 40 965 026 37 850 252 37 131 230 36 895 916 10 527 755 11 952 424 10 601 956 8 722 311 11 883 262 10 367 897 1 126 650 820 708 1 634 934 1 593 953 2 064 062 2 345 897 2 245 127 2 406 547 1 607 351 1 593 114 826 929 756 987 13 899 532 15 179 679 13 844 242 11 909 378 14 774 253 13 470 781 11 809 566 17 350 375 15 871 721 17 578 729 22 842 473 21 620 840 135300 216627 296809 467816 635171 655990 141876 287472 441854 407935 401324 400830 0 0 0 0 0 0 21970356 22996047 18560106 23300734 33268252 32134447 76 112 832 76 416 843 73 369 374 73 060 364 85 173 735 82 501 144 66
