РАЗРАБОТКА ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЗАИМОСВЯЗИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ

Основными показателями, оценивающими финансовое состояние промышленного предприятия, считаются коэффициенты ликвидности баланса и финансовой устойчивости. В данной работе будут разработаны эконометрические модели, применимые для проведения оценки и прогнозирования показателей финансового состояния предприятии АО «Альметьевский трубный завод». Проведем расчет и анализ коэффициентов текущей ликвидности, автономии и финансовой зависимости [5, с.423].

Используем документацию финансовой отчетности и рассчитаем коэффициенты за 2007-2016 годы [1, 2].

Рисунок 1. Динамика коэффициента текущей ликвидности

Расчет коэффициента текущей ликвидности выявил положительную динамику до 2010 года, соответствие нормативу до 2016 года. Показатель характеризует, что АО «АТЗ» своими текущими активами в 2014 году может покрыть 143% краткосрочных обязательств, в 2015 году 105%, в 2016 году только 82%, следовательно, у предприятия недостаточно средств для покрытия обязательств.

Рисунок 2. Динамика коэффициента автономии

Коэффициент автономии характеризует, что только в 2010 и 2011 году АО «АТЗ» можно признать финансово устойчивым предприятием. Расчет коэффициента автономии выявил, что имущество предприятия в основном финансируется заемным капиталом, тогда как в 2016 году доля собственного капитала составляет только 21%.

Рисунок 3. Динамика коэффициента финансовой зависимости

Расчет коэффициента финансовой зависимости также подтверждает, что за последние 10 лет только в 2011 и 2012 годах АО «АТЗ» является финансово устойчивым. Расчет коэффициента финансовой зависимости выявил соотношение собственного и заемного капитала в источниках финансирования имущества, и в 2016 году оно достигло 1 к 3 в пользу заемного капитала, что предопределяет положение финансовой неустойчивости.

Расчет коэффициентов, характеризующих финансовое состояние, выявил, что баланс АО «Альметьевский трубный завод» является неликвидным, а предприятие финансово неустойчивым. Определено, что основной (общей) проблемой негативной динамики финансовых показателей является высокая, растущая доля заемных источников финансирования имущества предприятия.

Для статистического исследования динамики финансовых показателей применим метод эконометрического моделирования, который заключается в построении модели (аналитической и прогнозной), характеризующей зависимость изучаемого параметра от фактора (ряда факторов), на него влияющих. Данные модели основаны на статистических связях, при построении прогнозных моделей используется парный и множественный регрессионный анализ [7, с.196].

Поскольку коэффициенты текущей ликвидности, автономии и финансовой зависимости взаимосвязаны между собой, то объединим их в общую эконометрическую модель. Проведем множественный регрессионный анализ, на основе которого после испытания гипотезы о статистической надежности уравнения определим прогнозную модель. Обычно зависимую переменную называют результативным признаком, а независимую переменную – фактором [3, с.89]. В качестве результативного признака определим – коэффициент текущей ликвидности (Y), факторы – коэффициент автономии (X₁) и коэффициент финансовой зависимости (X₂).

Аналитический период 2007-2016 годы.

Общий вид уравнения множественной линейной регрессии:

Система нормальных уравнений для определения коэффициентов:

Таблица 1.

Данные для решения уравнения множественной регрессии

Решим систему нормальных уравнений:

Получаем уравнение множественной линейной регрессии:

В полученную модель включены две объясняющие переменные, возможно, не все из них влияют на результативный признак. Поэтому проведем проверку статистической надежности коэффициентов уравнения линейной регрессии. Если получится, что коэффициент статистически значим, значит, соответствующий фактор влияет на результативный показатель [3, с.116].

Сначала найдем стандартные ошибки коэффициентов b и стандартную ошибку регрессии.

Таблица 2.

Данные для расчета стандартной ошибки регрессии

Стандартная ошибка регрессии, e_t – ошибка, рассчитанная как разница фактических и трендовых значений коэффициента текущей ликвидности.

Стандартные ошибки коэффициентов:

Определим статистики для каждого коэффициента:

Проведем испытание гипотезы:

Н₀: b_i = 0, то есть объясняющая переменная X_i не влияет на Y

Н₁: b_i ≠ 0, то есть объясняющая переменная X_i влияет на Y.

Проведем двустороннюю проверку с доверительной вероятностью 0,95 (p), уровнем значимости α = (1-p)/2 = (1-0,95)/2 = 0,025. Граничные точки определим по таблице t-распределения Стьюдента: ±t_α;n-m-1 = ±t_0,025;7 = ±2,365. 

Отметим значения на числовой оси.

Следовательно, отклоняем основную гипотезу и принимаем альтернативную, то есть все коэффициенты статистически значимы и все объясняющие переменные, включенные в модель, оказывают влияние на результативный признак. Это значит, что показатели ликвидности и финансовой устойчивости АО «Альметьевский трубный завод» имеют линейную зависимость.

После исследования статистической значимости коэффициентов уравнения линейной регрессии проверяют общее качество самого уравнения на основе коэффициента детерминации. Коэффициент детерминации – это доля общего разброса значений результативного признака, объясненная уравнением линейной регрессии. Чем ближе коэффициент к 1, тем лучше полученное уравнение линейной регрессии объясняет поведение результативного признака [7, с. 203].

Рассчитаем коэффициент детерминации:

Коэффициент детерминации значит, что полученная модель объясняет 70,68% общего разброса (поведения) результативного признака, то есть коэффициента текущей ликвидности АО «Альметьевский трубный завод».

Проверим гипотезу о статистической значимости коэффициента детерминации. Доказанная статистическая надежность коэффициента определяет значимость полученного уравнения множественной линейной регрессии.

Проведем испытание гипотезы:

Н₀: R² = 0, то есть коэффициент детерминации статистически не значим и уравнение не объясняет поведение Y,

Н₁: R² > 0, то есть коэффициент детерминации статистически  значим и уравнение объясняет поведение Y.

Проведем правостороннюю проверку с доверительной вероятностью 0,95 (p), уровнем значимости α = (1-p) = (1-0,95) = 0,05. Граничные точки определим по таблице F-распределения Фишера: F_{α; m; n-m-1} = F_{0,05; 2; 7} = 4,74. 

Рассчитаем значение статистики:

Отметим значения на числовой оси.

Следовательно, отклоняем основную гипотезу и принимаем альтернативную, то есть коэффициент детерминации статистически значим, и данное уравнение множественной линейной регрессии объясняет поведение коэффициента текущей ликвидности АО «Альметьевский трубный завод».

В качестве объекта прогнозирования выберем коэффициент автономии ОА «АТЗ», для чего будет применен метод прогнозной экстраполяции.

Выберем оптимальную прогнозирующую функцию для разработки прогноза коэффициента автономии АО «Альметьевский трубный завод». Временной ряд определяется как выборка за период 2007-2016 года, которым придаются соответствующие условные значения от 1 до 10.

Проведем исследование каждой функции (тренда) и сведем полученные расчеты специальных статистических показателей в таблицу 3.

Таблица 3.

Специальные статистические показатели

По всем перечисленным параметра наиболее точно описывает динамику коэффициента автономии квадратичный тренд, поэтому данное уравнение регрессии определяем как эконометрическую и прогнозную модель [6, с.168].

Рассчитаем прогнозные значения коэффициента автономии на два прогнозных года, используя уравнение квадратичного тренда, то есть на условный 11 и 12 год:

Построим график временного ряда (фактических значений) и график квадратичного тренда с прогнозными значениями коэффициента автономии АО «Альметьевский трубный завод».

Рисунок 4. Коэффициент автономии: фактические, трендовые и прогнозные значения

Зная прогнозные значения коэффициента автономии, можно из пропорции вывести коэффициент финансовой зависимости:

Следовательно, прогнозные значения коэффициента финансовой зависимости на два прогнозных года составят:

В предыдущем параграфе была определена эконометрическая модель множественной линейной регрессии коэффициента текущей ликвидности, которая будет применена как прогнозирующая функция:

В качестве результативного признака коэффициент текущей ликвидности (Y), факторы – коэффициент автономии (X₁) и коэффициент финансовой зависимости (X₂).

Зная прогнозные значения коэффициентов финансовой устойчивости, определим значение коэффициента текущей ликвидности АО «Альметьевский трубный завод» на два прогнозных года:

Рисунок 5. Коэффициент текущей ликвидности: фактические и прогнозные значения

По АО «Альметьевский трубный завод» до 2010 года наблюдалась положительная динамика показателей финансового состояния, но с 2011 года происходит их ухудшение. Поддерживая данную тенденцию, расчет прогнозных значений имеет пессимистичный характер.

Поскольку расчет прогнозных значений любого характера (благоприятного или негативного) не является приговором и обязательным трендов для развития предприятия, поэтому они имеют рекомендательный и предупредительный характер.

Проведенное в работе эконометрическое моделирование позволило выявить степень зависимости трех основных показателей друг от друга и рассчитать их прогнозные значения. Разработка детерминированных моделей и проведенный по ним анализ позволили выявить причины негативного изменения показателей, а также определить резервы их оптимизации.

К сожалению, расчет прогнозных значений коэффициентов «АТЗ» выявил их неблагоприятную тенденцию развития, что должно восприниматься как сигнал и руководство к действиям по избежанию таких перспектив.

Список литературы:

1. Аудиторское заключение по бухгалтерской отчетности АО «Альметьевский трубный завод» за 2014-2016 годы URL: http://www.e-disclosure.ru/portal/company.aspx?id=3739 (дата обращения: 09.12.2017)
2. Документация финансовой отчетности АО «Альметьевский трубный завод» за 2007-2013 годы URL: http://www.e-disclosure.ru/portal/company.aspx?id=3739 (дата обращения: 09.12.2017)
3. Просветов Г.И. Эконометрика: Задачи и решения: Учебно-методическое пособие. – М.: Издательство РДЛ, 2012. – 160 с.
4. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2014. – 536с.
5. Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования [Текст]: учебник и практикум для академического бакалавриата. Т.1. Теория и методология / И.С. Светуньков, С.Г. Светуньков. – М.: Издательство Юрайт, 2014. – 351с.
6. Статистика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Юрайт-Издат, 2013. – 565с.