Скачать бесплатно

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ. 3

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ.. 6

1.1. Понятие финансового состояния, его элементы и угрозы стабильности. 6

1.2. Диагностика финансового состояния предприятия. 12

1.3. Методики диагностики кризисного финансового состояния предприятия. 15

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ООО «Служба правовой поддержки «Защита». 21

2.1. Организационно-экономическая характеристика ООО «Служба правовой поддержки «Защита». 21

2.2. Оценка финансового состояния и результатов деятельности ООО «Служба правовой поддержки «Защита». 24

2.3. Показатели экономической безопасности ООО «Служба правовой поддержки «Защита». 26

2.4. Влияние нестабильной экономической ситуации в стране на хозяйственную деятельность ООО «Служба правовой поддержки «Защита». 41

ГЛАВА 3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ООО «СЛУЖБА ПРАВОВОЙ ПОДДЕРЖКИ «ЗАЩИТА» В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ.. 57

3.1. Пути улучшения финансового состояния ООО «Служба правовой поддержки «Защита». 57

3.2. Организация увеличения прибыли в ООО «Служба правовой поддержки «Защита». 60

3.3. Оценка эффективности рекомендаций для ООО «Служба правовой поддержки «Защита». 63

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 67

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 71

ВВЕДЕНИЕ

Составной частью системы безопасности и механизма недопущения банкротства на предприятии является система финансово-экономической диагностики. Достоверная оценка финансового состояния предприятия очень важна для формирования правильных выводов и принятия адекватных решений.

Проблема анализа финансового состояния предприятия и его оценки является актуальной сегодня, поскольку с одной стороны, он является результатом деятельности предприятия, т.е. его достижения, а с другой стороны - определяет предпосылки развития предприятия.

Анализируя публикации по теме анализа финансового состояния предприятия, следует отметить значительное увеличение их численности в последнее время, что подтверждает чрезвычайную актуальность темы, выбранной для исследования.

Антикризисное управление предприятиями в современных условиях является одним из основных рычагов преодоления кризисных явлений. В рыночных условиях хозяйствования предприятия, как хозяйствующие субъекты, является основным звеном экономики государства. Сегодня экономика России переживает сложный этап проявления кризиса, вызванного как внутригосударственными, так и внешне-политическими факторами.

В этих условиях актуальной является проблема разработки и реализации своевременного и комплексного анализа финансово-экономической стабильности предприятия и принятия оперативных решений по локализации кризисных явлений и преодоления последствий кризисов с наименьшей вероятностью банкротства для предприятия. Одним из основных инструментов антикризисного управления промышленным предприятием и его финансово-экономической стабильностью является анализ состояния капитала предприятия, исследование источников его формирования, эффективность и возможность использования в период проявления кризисных ситуаций.

Все вышесказанное обуславливает особую актуальность выбранной темы исследования.

Целью исследования является разработка рекомендаций по улучшению финансового состояния предприятия.

Задачи исследования:

- рассмотреть понятие финансового состояния, его элементы и угрозы стабильности;

- изучить диагностику финансового состояния предприятия;

- изучить методики диагностики кризисного финансового состояния предприятия;

- дать характеристику исследуемого предприятия;

- оценить финансовое состояние и результаты деятельности предприятия;

- проанализировать показатели экономической безопасности предприятия;

- оценить влияние нестабильной экономической ситуации в стране на хозяйственную деятельность предприятия;

- предложить пути улучшения финансового состояния предприятия и увеличения прибыли предприятия и оценить их эффективность;

Предметом исследования является анализ финансового состояния предприятия.

Объектом исследования является финансовое состояние ООО «Служба правовой поддержки «Защита».

В ходе исследования были использованы внутренние сведения об исследуемом предприятии, интернет – ресурсы, материалы СМИ, труды ведущих специалистов и ученых в сфере управления предприятием, антикризисного управления и бизнес-планирования.

В экономической литературе теме анализа финансового состояния предприятия посвящено много трудов отечественных и зарубежных ученых, которые сделали весомый вклад в разработку теоретических положений и методологических подходов к проблеме оценки финансового состояния предприятия. А именно: в России последние исследования по этим вопросам отражены в работах В.В. Ковалева, А.Д. Шеремета, Р.С. Сайфулина, А.С. Стояновой, Н.Н. Крейниной, С. Пановой, Е.А. Уткиной, В.Е. Черкасовой и других авторов, за рубежом - в трудах С.Ф. Покропивного, М.Я. Коробова, М. Л. Лапешко, А.М. Поддерегина, Н.В. Тарасенко и др.

Более детально понятие финансового состояния и его анализа рассматривается в работах Балабанова И.Т., Крамаренко Г.О., Савчука В.П., Шеремета А.Д., К. Уолта, у других – больше внимания уделяется анализу финансового состояния с точки зрения диагностики банкротства, однако, данный вопрос является менее освещенным, тем не менее оно нашло свое отражение в трудах Ковалева А.П., Лигоненко Л.А. и др.

Вопросы соотношения понятий несостоятельности и банкротства, а также банкротства как кризиса на предприятии исследовали: Баренбойм П., Бурганов Р., Витрянский В.В., Голицын Ю., Зайцева В., Клоб Б., Мещеряков А.В., Попондопуло В.Ф., Смирнова Е.В., Телюкина М.В., Трайнин А.Ф., Хоа Ле, Цитович П.П., Шершеневич Г.Ф. и другие.

Вопросам антикризисного управления путем оптимизации финансово-экономических результатов посвящены работы ведущих российских и зарубежных ученых: Амоши А.И., Белопольского М.Г., Вестерфилда Г., Молякова Д.С., Ткаченко А.М., Шохина Е.И. и др.

Научная новизна работы состоит в разработке рекомендаций по улучшению финансового состояния, повышении прибыли исследуемого предприятия. Предложенные рекомендации могут быть применены для предприятий с аналогичными проблемами финансового состояния и недостаточного качества управления активами, пассивами и финансовыми результатами деятельности.

При написании работы использовались методы горизонтального, вертикального и коэффициентного анализа.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ

1.1. Понятие финансового состояния, его элементы и угрозы стабильности

Осуществление оценки финансового состояния, его информационного и методического обеспечения дает возможность утверждать, что рассмотрение аналитической функции отдельно от управленческого процесса нарушает взаимосвязь элементов системы управления предприятием; раскрытие сущности аналитических процедур часто осуществляется на основе теоретических положений, без учета особенностей практической деятельности; стремление к увеличению количества аналитических показателей и коэффициентов не осуществляет должного положительного влияния на качество аналитической работы.

Рассматривая сущность оценки финансового состояния, прежде всего, необходимо проанализировать толкования самого понятия «финансовое состояние», сформулированные ученными-экономистами. При этом следует отметить, что несмотря на его простоту и распространенность, однозначность толкования данного понятия до сих пор отсутствует. (табл. 1.1).

Обобщая все приведенные определения, отметим, что под финансовым состоянием предприятия следует понимать сложную, интегрированную по многим показателям характеристику деятельности предприятия в определенном периоде, отражающую уровень его финансовой конкурентоспособности, степень обеспеченности предприятия собственными и привлеченными финансовыми ресурсами, степень их соотношение между собой и рациональности размещения, обеспеченности собственными оборотными средствами для своевременного проведения денежных расчетов по обязательствам и осуществления эффективной хозяйственной деятельности в будущем.

Проанализированные трактовки свидетельствуют о том, что подавляющее большинство ученых на первый план выдвигает такую характеристику финансового состояния, как совокупности показателей.

Заслуживает внимания тот факт, что финансовое состояние предприятия является объективной экономической категорией, которая может быть оценена с большей или меньшей глубиной и достоверностью некоторым множеством показателей. Эти показатели, являясь случайными величинами, могут давать основания для принятия управленческих решений в условиях неполной определенности.

Таблица 1.1 – Определение содержания понятия «финансовое состояния»

Автор	Содержание понятия	Комментарии
В.В. Ковалев	Финансовое состояние - уровень сбалансированности отдельных элементов активов и пассивов предприятия, а также уровень эффективности их использования	Учтены два аспекта: необходимое количество ресурсов и качество их использования (размещения)
Г.В. Савицкая	Финансовое состояние - способность финансировать свою деятельность, то есть характеризуется обеспеченностью финансовыми ресурсами, финансовыми взаимоотношениями с другими физическими и юридическими лицами, платежеспособностью и финансовой устойчивостью	Опять же, качественная сторона использования ресурсов и участие во взаимоотношениях не указывается
М.Н. Крейнина	Финансовое состояние - показатель экономической деятельности предприятия, характеризующий его деловую активность и надежность	Деловая активность и надежность - ограниченные характеристики деятельности предприятия и не дают полной картины о способности эффективно функционировать в будущем
Г.Б. Поляк	Финансовое состояние предприятия - это, по сути, конечные результаты его деятельности	Нецелесообразно отождествление всех сторон деятельности предприятия только с финансовыми результатами (прибылью или убытком)
Л.О. Коваленко	Финансовое состояние предприятия - характеристика его финансовой конкурентоспособности, эффективности использования финансовых ресурсов и капитала, выполнения обязательств перед государством и другими субъектами хозяйствования	Автором учтены многие черты предприятия, как хозяйствующего субъекта рынка

К таким показателям относятся: конкурентоспособность, финансовая стабильность, платежеспособность, результативность хозяйственной деятельности и др., которые, при всей их значимости, характеризует лишь отдельные аспекты финансового состояния предприятия.

Некоторые трактовки без внимания оставляют тот факт, что большинство финансовых показателей можно рассматривать как величины, характеризующиеся временными (динамическими) рядами, исследование которых как в ретроспективе, так и в перспективе представляют интерес в течение периодов времени определенной продолжительности. Исходя из этого, оценка показателей в определенный момент времени может не учитывать тенденции в финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

Наличие финансовых ресурсов является необходимым, но не достаточным условием для оценки рациональности хозяйственной деятельности.

Определение финансового состояния предприятия, как отражение только качественной стороны хозяйственной деятельности по атрибутивным признакам, является оценочным, в его основе должны лежать также и количественные данные.

Совокупность показателей, на основе которых предоставляется заключение о финансовом состоянии, можно условно отнести к трем направлений развития, которые с разных сторон характеризуют возможности предприятия: оперативные, тактические и стратегические (табл. 1.2).

Таблица 1.2 – Направления развития предприятия, которые отражаются с помощью системы показателей финансового состояния

Система показателей финансового состояния	Направления развития предприятия
оперативные	тактические	стратегические
Текущее состояние финансово-хозяйственной деятельности	Возможность достижения краткосрочных локальных направлений развития	Перспективы по привлечению, размещению и координации необходимых ресурсов для достижения желаемого уровня развития в долгосрочной

Оперативные возможности отражают текущее состояние финансово-хозяйственной деятельности (своевременное погашение текущих обязательств, обеспечение производственной деятельности и др.).

Тактические характеризует возможность достижения краткосрочных локальных направлений развития (увеличение прибыльности, модернизация оборудования, повышение производительности, инвестирования и др.).

Стратегические возможности предприятия отражают перспективы по привлечению, размещению и координации необходимых ресурсов для достижения желаемого уровня развития в долгосрочной перспективе (изменение масштабов деятельности, получение соответствующей доли рынка, определенного уровня конкурентоспособности и др.)[1].

Таким образом, целесообразно сделать вывод о том, что финансовое состояние предприятия - это объективная комплексная категория, которая систему показателей определяет его оперативные, тактические и стратегические возможности в финансово-экономическом аспекте. Направлениями дальнейшего исследования является систематизация преимуществ и недостатков существующих методик диагностики финансового состояния предприятий и разработка приоритетных направлений их совершенствования и возможностей

перспективного применения на предприятиях с учетом широкого спектра микроэкономических факторов.

Обобщающую оценку финансового состояния и его изменения дают следующие показатели (рис. 1.1).

Рисунок 1.1 – Показатели обобщающей оценки финансового состояния

Кроме обобщающих финансовых показателей, существуют также и частные показатели, которые предназначены для более углубленной, детализированной оценки финансового состояния предприятия по направлениям анализа и изменения этого состояния за счет действия соответствующих факторов.

Цель этой системы заключается в обнаружении симптомов кризиса как можно раньше и в оценке степени угрозы объявления о несостоятельности предприятия. Создание этой системы включает в себя:

- определение объектов анализа - имущественной структуры и структуры капи­тала; объема и состава обязательств по срокам; доходов; прибыли; рыночной стоимости пред­приятия и т.д.;

- установление абсолютных и отно­сительных индикаторов для оценки потенци­альной угрозы снижения финансовой устой­чивости.

Анализ финансовой устойчивости предприятия включает три этапа:

- анализ собственного капитала предприятия;

- анализ коэффициентов финансовой устойчивости;

- определение типа финансовой устойчивости.

Анализ ликвидности баланса состоит в сопоставлении средств по активу, которые сгруппированы по степени убывающей ликвидности, с краткосрочными обязательствами, которые сгруппированы по степени срочности их погашения.

В.П. Литовченко классифицирует средства по активу следующим образом^[2]:

- первоклассные ликвидные средства, т.е. денежные средства и краткосрочные ценные бумаги, которые включают остатки средств в кассе, на счетах, прочие денежные средства и краткосрочные финансовые вложения;

- легкореализуемые требования, которые включают расчеты с дебиторами в рамках краткосрочной дебиторской задолженности;

- легкореализуемые элементы запасов, которые включают запасы второго раздела баланса, остатки производственных запасов, незавершенное производство, расходы будущих периодов, отгруженные товары, готовая продукция и товары для перепродажи, прочие запасы и затраты (без НДС).

Другие российские ученые Р.С. Сайфуллин и А.Д. Шеремет предлагают другую классификацию. Средства по активу они подразделяют на^[3]:

- А1: наиболее ликвидные средства, куда входят денежные средства и краткосрочные финансовые вложения;

- А2: быстро реализуемые средства, куда входят дебиторская задолженность, готовая продукция, отгруженные товары и прочие активы;

- А3: медленно реализуемые средства, куда входят статьи раздела № 2 актива «Запасы и затраты», статьи раздела № 1 актива «Долгосрочные финансовые вложения», из которых вычитаются вложения в уставные фонды других предприятий, и «Расчеты с поставщиками»;

- А4: трудно реализуемые средства, куда входят статьи раздела «Внеоборотные активы», кроме статьи «Долгосрочные финансовые вложения».

Сайфуллин и Шеремет следующим образом классифицируют обязательства:

- П1: срочные обязательства, куда входят кредиторская задолженность пятого раздела баланса и ссуды, которые не погашены в срок из справки № 2 (форма № 5);

- П2: краткосрочные пассивы, куда входят краткосрочные кредиты и заемные средства;

- П3: долгосрочные пассивы, куда входят долгосрочные кредиты и займы;

- П4: постоянные пассивы, куда входят статьи раздела «Капитал и резервы».

Другую классификацию предлагает Г.В. Савицкая^[4]. Средства по активу она классифицирует следующим образом:

- наиболее мобильные средства, которые включают денежные средства и краткосрочные финансовые вложения;

- мобильные средства, в которые входят готовая продукция, отгруженные товары, дебиторская задолженность;

- наименее мобильные средства, которые включают производственные запасы, незавершенное производство, расходы будущих периодов.

Данная классификация средств Савицкой в достаточной степени совпадает с классификацией, предложенной Литовченко.

Можно сделать вывод, что для классификации средств по активу по степени ликвидности и обязательств по пассиву по степени срочности следует использовать классификацию Р.С. Сайфуллина и А.Д. Шеремета. В данном случае чтобы назвать баланс ликвидным, нужно выполнение следующего соотношения: А1>П1, A2>П2, A3>П3, A4<П4.

Первые два соотношения должны говорить о текущей платежеспособности, третье соотношение - долгосрочную платежеспособность, четвертое - о наличии у организации собственных оборотных средств.^[5]

Также рассчитывают коэффициенты ликвидности и платежеспособности.

Коэффициент абсолютной ликвидности показывает, какую долю текущих обязательств предприятия можно покрыть с помощью абсолютно ликвидных активов.

Коэффициент текущей ликвидности (покрытия) показывает, какую долю текущих обязательств предприятия можно покрыть с помощью абсолютно, быстро- и медленнореализуемых активов.

Коэффициент быстрой ликвидности показывает, какую долю текущих обязательств предприятия можно покрыть с помощью абсолютно и быстрореализуемых активов.

Общий коэффициент ликвидности показывает, какую долю текущих обязательств предприятия можно покрыть за счет всех активов.

Основные угрозы финансовому состоянию: накопление запасов, ухудшение расчетов с покупателями и заказчиками, рост просроченной дебиторской и кредиторской задолженности, снижение наиболее ликвидных активов и рост заемного капитала, рост убытков.

1.2. Диагностика финансового состояния предприятия

Финансовый менеджмент является неотъемлемой частью управления предприятием. Он имеет особое значение для достижения целей предприятия и функционирования в условиях неустойчивой экономики. Для проведения анализа финансового состояния предприятия применяются методы диагностики финансового состояния, при этом выбор конкретного метода зависит от целей и особенности проводимых исследований.

Различают следующие методы диагностики финансового состояния:

- экспресс-диагностика;

- диагностика банкротства;

- комплексная диагностика.

Экспресс-диагностика финансового состояния предприятия позволяет моментально получить данные, характеризующие состояние предприятия на момент проведения оценки. Ее основное предназначение заключается в поиске и выделении наиболее важных и сложных проблем в управлении финансовыми ресурсами[6].

Диагностика банкротства предприятия проводится по результатам финансового анализа состояния, в классическом понимании диагностика включает в себя сравнение полученных показателей с нормативными, рекомендованными и среднеотраслевыми, что позволяет определить уровень финансового состояния предприятия по каждому из анализируемых показателей. В результате определяются «узкие места» финансового состояния, среди которых могут быть неплатежеспособность, нерентабельность, зависимость от кредитов и т.д. Проведение диагностики банкротства начинается с анализа состава обязательств и активов предприятия[7].

Комплексная диагностика позволяет определить текущее состояние предприятия, оценить его инновационный потенциал, тщательно проанализировать проблемы, выявленные на этапе экспресс - диагностики, и выявить их причины[8].

Помимо этого, выделяют классификацию методик оценки финансового состояния предприятия, в соответствии с которой все методики делят на четыре группы:

- трансформационные методики;

- качественные методики;

- коэффициентные методики;

- интегральные методики диагностики финансового состояния.

Использование трансформационных методик направлено в первую очередь в преобразование имеющейся информационной базы в более удобный для использования вид, т.е. они не выполняют никакой аналитической функции, а лишь выполняют подготовительную функцию.

Качественные методики оценки финансового состояния предприятия подразделяются на методы вертикального, горизонтального анализа, анализа ликвидности и формализованные анкетные схемы.

Коэффициентный анализ является одним из наиболее распространенных в финансово-аналитической практике инструментов оценки финансового состояния, поскольку позволяет охарактеризовать различные аспекты деятельности предприятия.

Использование интегральных методик оценки финансового состояния предполагает синтезирование финансовых индикаторов в комплексные конструкции по направлениям: регрессионные модели оценки вероятности банкротства, банковские кредитные рейтинги, отраслевое ранжирование, анализ нечетких множеств и сводные рейтинговые модели[9].

Методология проведения оценки финансового состояния очень обширна и отличается изобилием финансовых коэффициентов, которые в некоторых случаях пересекаются и являются взаимообратными друг другу. Несмотря на то, что в работах каждого автора встречаются свои особенности проведения оценки, многообразие предлагаемых методик можно объединить в общую схему, которая включает следующие направления: оценку имущества и источников его формирования; оценку ликвидности и платёжеспособности; оценку финансовой устойчивости и деловой активности; оценку рентабельности и финансовых результатов деятельности предприятия.

Проведение оценки финансового состояния предполагает определённый алгоритм действий:

- сбор необходимой информации и оценка ее достоверности;

- обработка информации – составление агрегированного баланса и необходимых аналитических таблиц;

- вертикальный оценку – расчёт показателей структуры баланса;

- горизонтальный оценку – расчёт показателей изменения статей;

- расчёт финансовых коэффициентов;

- сравнение финансовых коэффициентов с нормативными значениями;

- оценку изменения коэффициентов в сравнении с предшествующим периодом (выявление тенденций);

- расчёт интегральных финансовых коэффициентов;

- формирование аналитических выводов и общего заключения о финансовом состоянии компании.

Оценку следует начинать с оценки имущественного положения предприятия, так как рациональность формирования имущества прямым образом влияет на уровень деловой активности предприятия[10].

Таким образом, для оценки финансового состояния используются различные методики, которые позволяют получить достоверные результат в зависимости от целей проводимого анализа и имеющейся информационной базы. Следует отметить, что самой распространенной методикой является коэффициентный анализ, т.к. сравнение полученных коэффициентов с нормативными значениями позволяет сделать заключение о состоянии предприятия, на основе которого можно приступать к определению проблемных мест в организации.

1.3. Методики диагностики кризисного финансового состояния предприятия

Результатом кризиса на предприятии может стать банкротство.

Все модели прогнозирования кризиса на предприятии (банкротства), разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале 30-х гг. прошлого века.

Механизмы прогнозирования вероятности банкротства диагностируют уровень угрозы банкротства предприятия. При этом банкротство рассматривается как крайнее проявление кризиса.

Наиболее распространенными моделями являются следующие.

Модель Альтмана. В 1968 году впервые была опубликована Z-модель Эдварда Альтмана[11]. Первоначально модель была применима для анализа компаний, акции которых котируются на бирже. Модель для предприятий, у которых акции не котируются на бирже, была создана только в 1983 году. В экономическом смысле, модель является функцией, зависящей от определенных показателей, характеризующих результаты работы предприятия и его экономический потенциал.

Рассмотрим формулы расчета четырех моделей Альтмана, упоминаемых на сегодняшний день в экономический литературе.

Двухфакторная модель Альтмана. Эта методика характеризуется простотой и наглядностью прогнозирования вероятности банкротства, так как основана на расчете влияния только двух показателей: коэффициента текущей ликвидности и удельного веса заёмных средств в пассивах. Формула двухфакторной модели Альтмана имеет вид:

(1.1)

где Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

ЗК – заемный капитал;

П – пассивы.

При значении Z>0 ситуация в анализируемой компании считается критичной с высокой степенью вероятности наступления банкротства.

Пятифакторная модель Альтмана. Эта методика получила наибольшее распространение. Она разработана для анализа акционерных обществ, чьи акции котируются на бирже. Именно она была опубликована ученым 1968 году. Формула расчета этой модели имеет вид:

(1.2)

где Х1– отношение оборотного капитала к сумме активов предприятия;

Х2 – отношение суммы распределенной прибыли к сумме активов предприятия;

Х3– отношение суммы прибыли до налогообложения к общей стоимости активов;

Х4– отношение рыночной стоимости собственного капитала к бухгалтерской

(балансовой) стоимости всех обязательств;

Х5– отношение объема продаж к общей величине активов предприятия.

Результаты расчета Z – показателя служат основанием вероятностного прогноза для конкретного предприятия.

Таблица 1.3 – Соотношение показателя Альтмана и вероятности банкротства компании[12]

Значение показателя	Вероятность банкротства компании
Z < 1,81	80 - 100%
1,81 < Z <2,77	35 - 50%
2,77 < Z < 2,99	15-20%
2.99 < Z	Близка к 0

Достоинством этой модели является достаточно высокая точность прогноза. Для периода прогнозирования равного одному году точность составляет 95%, для двух лет – 83%. Недостатком же этой модели является ограничение сферы ее применения – оценка только крупных компаний, размещающих свои акции на фондовом рынке.

Модель Таффлера[13]. Британские ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу в 1977 г. предложили четырехфакторную модель. При ее разработке использовался следующий подход: на первой стадии была собрана статистика по восьмидесяти компаниям, как обанкротившимся, так и платежеспособным. С помощью статистического метода, известного как «анализ многомерного дискриминанта», была построена модель платежеспособности.

Выборочный расчет соотношений является типичным при определении таких ключевых показателей деятельности компании, как прибыльность, соответствие оборотного капитала и ликвидность. Модель платежеспособности, объединяя эти показатели и сводя соответствующим образом их воедино, воспроизводит точную картину финансового состояния предприятия. Модель Таффлера для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, имеет формулу:

(1.3)

где x1 – отношение прибыли до уплаты налога к сумме текущих обязательств (показывает степень выполнимости обязательств фирмы за счет внутренних источников финансирования);

x2 – отношение суммы текущих активов к общей сумме активов (характеризует состояние оборотного капитала);

x3 – отношение суммы текущих обязательств к общей сумме активов (показатель финансовых рисков);

x4 – отношение выручки к общей сумме активов (определяет способность компании рассчитаться по обязательствам).

Величина Z-показателя больше 0,3 показывает низкую вероятность банкротства компании, если меньше 0,2, то вероятность банкротства высока.

Достоинством модели Таффлера является высокая точность прогноза вероятности банкротства компании, что связано с большим числом проанализированных компаний.

Недостатками модели являются: ограничение области применения (только для акционерных обществ, акции которых активно торгуются на фондовом рынке); сложность интерпретации итогового значения; невозможность использования в российских условиях (не учитывает российские особенности экономики); зависимость точности расчетов от исходной информации; использование устаревших данных.

Модель Лиса[14]. Модель имеет вид:

(1.4)

где х1 - отношение оборотного капитала к сумме активов;

х2 - отношение прибыли от реализации к сумме активов;

х3 - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

х4 - отношение собственного капитала к заемному капиталу.[15]

Модель Иркутской ГЭА[16]. Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:

(1.5)

где

(1.6)

(1.7)

(1.8)

(1.9)

Интерпретация происходит по следующей таблице 1.4.

\

Таблица 1.4 – Оценка результатов[17]

Значение показатели	Вероятность банкротства
R<0	Максимальная вероятность банкротства (90%-100%)
0 < R < 0,18	Вероятность банкротства высокая (60%- 90%)
0.19 < R < 0,32	Вероятность банкротства средняя (35%- 60%)
0.33 < R < 0.42	Вероятность банкротства низкая (15% - 35%)
R >3,0	Вероятность банкротства минимальная (до 15%)

Итак, оценка кризисных симптомов предприятия и диагностирование вероятности банкротства должны осуществляться на более ранней стадии и до проявления его явных признаков. Такая оценка и прогнозирование развития кризисных симптомов финансовой деятельности предприятия являются предметом диагностики. Соответственно, суть целей диагностики вероятности банкротства в антикризисном управлении формируется из своевременного распознавания признаков и характера кризиса, его локализации и внедрения исследовательского инструментария как меры превентивной санации и восстановления платежеспособности.

Ключевую роль в построении эффективного механизма антикризисного финансового управления приобретает своевременное распознавание основных параметров и масштабов кризисной ситуации с помощью арсенала многочисленных зарубежных методик и отечественных аналитических подходов, которые, в зависимости от целей исследования, формируют два основных направления комплексного финансового анализа: экспресс-диагностику и фундаментальное диагностирование.

Эффективная модель диагностики банкротства должна позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации коммерческой организации заранее, еще до появления очевидных признаков. Применение релевантных методик прогнозирования банкротств должно позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, еще до наступления кризиса коммерческой организации, в целях предотвращения этого кризиса.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ООО «Служба правовой поддержки «Защита».

2.1. Организационно-экономическая характеристика ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

ООО «Эффективные долговые стратегии» молодая юридическая компания с большим опытом оказания широкого спектра различных юридических услуг.

Юридический адрес: 109029, город Москва, ул.Орджоникидзе, д.12, строение 4, каб. № 4603/4

Предприятие работает на основании устава.

Основными видами деятельности общества согласно уставу, являются:

- деятельность в области права;

- консультирование по вопросам коммерческой деятельности и управления;

- исследование конъюнктуры рынка;

- консультирование по вопросам финансового посредничества.

Руководству компании удалось собрать слаженный коллектив юристов, арбитражных управляющих и адвокатов с многолетним опытом решения самых разных юридических задач.

Мобильные офисы компании находятся в г. Москве, г. Санкт-Петербурге, г. Краснодаре, г. Туле, г. Твери, г. Красноярске, г. Новороссийске, г. Казани, г. Уфе, и в некоторых других крупных городах Российской Федерации.

Входящие в состав компании подразделения оказывают услуги бизнесу, корпоративным клиентам и частным лицам. Сотрудники компании имеют все необходимые компетенции для ведения дел в арбитражных спорах, в судах общей юрисдикции, для ведения и сопровождения любых процедур банкротства. Также специалисты компании оказывают услуги по сопровождению исполнений решений судов на стадии исполнительного производства, в том числе в ходе изъятия имущества собственников, находящегося у третьих лиц, как по договорам лизинга, так и в ходе взыскания долгов возникших по другим основаниям[18].

Организационная структура компании представлена на рис. 2.1.

Генеральный директор

Бухгалтерия

Отдел юридического сопровождения

Рисунок 2.1 – Организационная структура управления ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

Итак, структура управления имеет вертикальную подчиненность, каждый отдел имеет свою специализацию, утвержденную в Положениях об отделах и в должностных инструкциях специалистов предприятия.

Генеральный директор выполняет представительскую функцию, а также принимает решения о стратегических направлениях деятельности предприятия, утверждает и подписывает внутренние документы, официальную отчетность предприятия.

Отдел юридического сопровождения занимается предоставлением услуг согласно обозначенных в уставе видов деятельности.

Бухгалтерия занимается бухгалтерским и налоговым учетом на предприятии, формирует отчетность, ведет расчеты с покупателями услуг и персоналом, поставщиками запасов.

Представим основные показатели деятельности предприятия в табл. 2.1-2.3.

В табл. 2.1 представлен экономический потенциал предприятия.

Таблица 2.1 – Экономический потенциал ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2016-2017гг.

Показатель	2016 год	2017 год	Изменение (+/-)
, тыс. руб.	679	11 086	10 407
Численность персонала, чел.	10	10	0
Доход, тыс. руб.	3 534	18 674	15 140
, тыс. руб.	-205	8 909	9 114
Издержки, тыс. руб.	3581	8162	4581
Рентабельность продаж, %	-1,33	56,29	57,62

Итак, предприятие характеризуется ростом валюты баланса на 10407 тыс. руб. и ростом выручки на 15140 тыс. руб., что обусловлено развитием предприятия, ростом спроса на его услуги. Чистая прибыль увеличилась на 9114 тыс. руб., так как доходы предприятия превышают его расходы. Себестоимость оказания услуг увеличилась на 4591 тыс. руб., что обусловлено ростом объемов оказанных услуг. Так как прибыль от продаж в 2016г. была отрицательной (т.е. предприятие несло убытки), рентабельность продаж была отрицательной. В 2017г. предприятие стало прибыльным, потому рентабельность продаж увеличилась на 57,62%.

Численность персонала не изменилась, а собственных основных средств у предприятия нет.

Таблица 2.2 – Финансовое положение ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2016-2017 гг.

Показатель	2016 год	2017 год	Изменение (+/-)
	10	10	0
в процентах к валюте баланса	1,47	0,09	-1,38
	-196	8 714	8910
в процентах к валюте баланса, %	- 28,87	78,60	107,47
Долгосрочные обязательства	103	103	0
в процентах к валюте баланса, %	15,17	0,93	-14,24
Кредиторская задолженность	6	2 015	2009
в процентах к валюте баланса, %	0,88	18,18	17,3
Собственные оборотные средства	-196	8 714	8910

Итак, финансовое положение характеризуется устойчивостью, так как наблюдается рост собственных оборотных средств. Однако, удельный вес собственного капитала существенно снизился, что свидетельствует о существенной зависимости от внешнего финансирования – долгосрочного и краткосрочного заемного капитала.

Таблица 2.3 – Эффективность деятельности ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2016-2017гг., %

Показатель	2016 год	2017 год	Изменение (+/-)
	104,59	102,24	-2,35
	- 15,45	116,73	132,18
Коэффициент оборачиваемости активов, раз в год	5,20	1,68	-3,52

Рентабельность собственного капитала снизилась на 2,35%, что говорит о том, что эффективность использования собственного капитала снижается. Динамика обусловлена ростом собственного капитала большими темпами, чем прибыль.

Рентабельность активов увеличилась на 132,18%, так как активы увеличились меньшими темпами, чем прибыль предприятия.

Из-за роста активов большими темпами, чем изменилась прибыль, оборачиваемость активов снизилась более чем в 3 раза.

2.2. Оценка финансового состояния и результатов деятельности ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

Изучим ликвидность предприятия.

Таблица 2.4 – Динамика показателей ликвидности ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2016-2017 гг.

Показатели	Норматив	2016 год	2017 год	Изменение (+/-)
Общая ликвидность	1,00	1,47	4,46	2,99
Абсолютная ликвидность	0,50	0,72	3,66	2,94
Промежуточная ликвидность	0,70	0,88	4,86	3,98
Текущая ликвидность	1,50	0,88	4,89	4,01

Анализируя показатели ликвидности предприятия, отметим, что коэффициенты существенно превышают нормативы, а значит, предприятие работает без угрозы платежеспособности, так как обязательства достаточно обеспечены активами предприятия.

Оценивая результаты анализа ликвидности баланса рассматриваемой организации (табл. 2.5), можно отметить отсутствие излишков (кроме группы А1-П1, А2-П2 и П4-А4 в 2017г.), что негативно характеризует ликвидность баланса, однако, свидетельствует о ее повышении.

Таблица 2.5 – Условия ликвидности баланса ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2016-2017гг.

	2016 год	2017 год
	А4	-	-
	А3	-	64
	А2	126	2 714
	А1	553	8 308
	679	11 086
	2016 год	2017 год
	П4	-196	8 714
	П3	103	103
	П2	766	254
Кредиторская задолженность и прочие краткосрочные обязательства	П1	6	2 015
	679	11 086
Расчет платежного недостатка/излишка	2016 год	2017 год
П4-А4	-196	8 714
А3-П3	-103	-39
А2-П2	-640	2 460
А1-П1	547	6 293

Далее оценим тип финансовой устойчивости предприятия (табл. 2.6).

Таблица 2.6 – Финансовая устойчивость ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2016-2017гг.

Показатель	2016 год	2017 год
Собственные оборотные средства	-196	8 714
Запасы	-	64
Дефицит/излишек источников финансирования запасов	-196	8 650
Собственные оборотные средства и долгосрочные пассивы	-93	8 817
Дефицит/излишек источников финансирования запасов	-93	8 753
Собственные оборотные средства, долгосрочные пассивы и краткосрочные кредиты и займы	673	9 071
Дефицит/излишек источников финансирования запасов	673	9 007
Параметры финансовой устойчивости	0,0,1	1,1,1
Тип финансовой устойчивости	неустойчивый	абсолютно устойчивый

Анализ типа финансовой устойчивости организации показал, что организация имеет недостаточно источников для финансирования запасов в 2016 г. и достаточно в 2017 г. Такая ситуация обусловлена существенным превышением запасов над собственными оборотными средствами и краткосрочными источниками финансирования в 2016г. В 2017г. ситуация существенно улучшилась, запасы в полной степени обеспечены источниками финансирования.

Далее изучим изменение прибыли предприятия.

Динамика различных показателей прибыли предприятия представлена в табл. 2.7.

Таблица 2.7 – Показатели прибыли ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2016-2017гг.

Показатель	2016 год	2017 год	Изменение, %
	3 534	18 674	428,4
	-47	10 512	-22 466,0
	-170,0	10 462,0	-6 254,1
	-205	8 909	-4 445,9

В целом чистая прибыль предприятия в 2017г. увеличилась в 40 раз. Основными факторами, повлиявшими на изменение чистой прибыли, были изменения в величине выручки и расходов по обычным видам деятельности. В целом же, валовая прибыль увеличилась в 5 раз, что обусловлено большим ростом выручки, чем увеличились управленческие расходы. Все прочие виды прибыли также увеличились из-за существенного роста доходов предприятия в сравнении с изменением расходов.

2.3. Показатели экономической безопасности ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

Рассмотрим состояние экономики РФ.

По оценке Минэкономразвития России, в феврале ВВП увеличился на 1,3%г/г (уточненная оценка за январь – 1,7 % г/г). Из базовых отраслей основной вклад в рост ВВП по-прежнему вносит промышленность. По оценке Минэкономразвития России, существенный положительный вклад в рост ВВП также продолжают вносить небазовые виды деятельности, в том числе сегмент профессиональных услуг и финансовая деятельность.

Оперативные индикаторы свидетельствуют о продолжении роста экономики темпами, близкими к наблюдаемым в январе-феврале. В марте продолжила устойчиво расти среднедневная погрузка грузов на железной дороге (3,1 % г/г). Под влиянием холодной погоды как в России, так и в Европе рост добычи газа в марте составил 14,1 % г/г.

Холодная погода оказала поддержку и производству электроэнергии. Одновременно в марте наблюдалось ускорение роста в потреблении электроэнергии, очищенном от сезонного, календарного и температурного фактора, что указывает на продолжающийся рост в большинстве секторов промышленности. Значение индекса PMI в обрабатывающей промышленности в марте сигнализирует о дальнейшем расширении производства, но замедляющимися темпами.

Высокая производственная активность сказалась на показателях рынка труда. Уровень безработицы продолжил снижаться и достиг очередного исторического минимума - 4,7 % в феврале после 4,9 % в январе. Высокими темпами растут заработные платы (11,0 % г/г в январе в реальном выражении), что в первую очередь связано с доведением в 2018 году до целевых уровней оплаты труда отдельных категорий работников бюджетной сферы (социального сектора). В то же время вне социального сектора также наблюдается уверенный рост заработных плат.

На фоне ускорения темпов роста заработных плат удивительным выглядит замедление годовых темпов роста розничного товарооборота в феврале по сравнению с январем (до 1,8 % г/г с 2,8 % г/г). По-видимому, это связано с тем, что все большую долю в потребительских расходах домашних хозяйств начинают занимать не включаемые в розничный товарооборот трансакции (например, трансграничная интернет-торговля). В связи с этим для оценки состояния потребительского спроса большую значимость приобретают косвенные индикаторы, в частности индекс потребительских настроений. Этот показатель, очищенный от сезонности, в начале текущего года вырос до максимальных значений за всю историю наблюдений (104,7 и 104,0 в феврале и марте соответственно).

Введение новых санкционных мер в отношении российских компаний, бизнесменов и топ-менеджеров привели к повышению волатильности на финансовых рынках. Последствия для реального сектора российской экономики могут наступить только в случае долгосрочного сохранения негативных тенденций на финансовых рынках. Вместе с тем макроэкономическая политика последних лет была направлена на снижение чувствительности российской экономики к внешним шокам. За прошедшее с 2014 года время экономическим блоком расширенного Правительства был разработан разносторонний инструментарий, позволяющий как точечно, так и системно абсорбировать возникающие риски.

В марте 2018 г. инфляция ускорилась в годовом выражении впервые после 8 месяцев непрерывного снижения. Темп роста потребительских цен увеличился до 2,4 % г/г в марте с рекордно низких 2,2 % в январе и феврале и оказался несколько выше оценки Минэкономразвития России (2,2–2,3 % г/г). В помесячном выражении с устранением сезонности рост потребительских цен в марте ускорился до 0,4% м/м с 0,2 % м/м месяцем ранее, при этом показатель, приведенный к годовым темпам, впервые с июня прошлого года превысил целевой ориентир Банка России (4,3% м/м).

Наиболее существенное ускорение в марте показали цены на плодоовощную продукцию (2,9% м/м после 1,2% м/м в феврале). Основной его причиной стало удорожание овощей, которое в текущем году носит несколько более выраженный характер ввиду более низкого урожая овощей 2017 года по сравнению с 2016 годом. Так, цены на ряд продуктов «борщевого набора» в марте росли высокими темпами (свекла – 18,2 % м/м, капуста белокочанная – 17,8 % м/м, морковь – 12,6 % м/м). В группе фруктов и цитрусовых также наблюдалось увеличение темпов роста цен, которое было связано с преобладанием дорогой импортной продукции в межсезонный период.

Тем не менее мартовские данные пока не позволяют говорить о выраженной тенденции к увеличению инфляционного давления в экономике. Темпы роста цен на продовольственные товары, за исключением плодоовощной продукции остаются на невысоких уровнях (менее 0,1 % м/м с начала года). Непродовольственные товары также продолжают демонстрировать умеренную ценовую динамику, в том числе за счет приостановки роста цен на бензин в феврале и марте (в помесячном выражении с устранением сезонности). Темпы монетарной инфляции, по оценке Минэкономразвития России, в марте сохранились на уровне февраля (2,5% г/г, 0,2 % м/м).

По оценке Минэкономразвития России, ослабление рубля в первой половине апреля транслируется в инфляцию только в случае, если окажется устойчивым. По оценке Минэкономразвития, за последний год эффект переноса валютного курса на инфляцию снизился до 0,07-0,1 (что означает, что устойчивое 10%-е ослабление рубля приводит к накопленному за 3 месяца росту инфляции на 0,7-1 п.п.). Краткосрочные колебания курса рубля в рост цен с высокой вероятностью не транслируются. Таким образом, оценка темпов инфляции в апреле характеризуется сравнительно высокой степенью неопределенности, однако наиболее вероятно, что темп роста цен окажется в диапазоне 0,3%–0,5%м/м (2,3–2,6% г/г)[19].

Поскольку клиентами ООО «Служба правовой поддержки «Защита» являются юридические лица (малое и среднее предпринимательство – МСП), то отдельно нужно рассмотреть состояние предпринимательства в РФ и возможности кредитования как важного фактора развития предпринимательства и стабилизации финансового состояния предприятий.

Российский союз промышленников и предпринимателей (РСПП) провёл очередной раунд опроса представителей бизнеса. В апреле сводный индекс вырос на 2,3 пункта до 46,4 пункта. В основном рост обусловлен сезонным колебанием индекса инвестиционной и социальной активности – если в марте его значение упало до минимального – 37,5 пункта, то в апреле оно отыграло свои позиции и составило уже 61,2 пункта (напомним, что этот индекс рассчитывается как отношение процентных показателей от месяца к месяцу).

Индекс рынка производимой продукции стал выше на 4,1 пункта, достигнув значения 47 пунктов. После падения в марте он смог снова подняться и даже превысить значения, полученные в январе-феврале (46,8 и 46,6 пункта, соответственно). Значение индикатора «цены продаж» в апреле – 31,4 пункта (+2,2 пункта за месяц). Показатель «цены закупок» прибавил 4,9 пункта до значения 48,4 пункта. Ситуация со спросом также выглядит лучше, чем в марте – индикатор «спрос в отрасли» вырос до 44,6 пункта со значения 37,5 пункта, а «спрос на продукцию/услуги компаний» – до 51 пунктов с 38,8 пункта. Уровень конкуренции, согласно оценкам респондентов, стал ниже – значение показателя снизилось за месяц на 5,8 пункта и остановилось на отметке 59,6 пункта.

Индекс логистики в апреле потерял 1,6 пункта, его значение составило 46,8 пункта. Индикатор «среднее время доставки» упал на 1,2 пункта до значения 46,8 пункта. Показатель «складские запасы» стал ниже на 1 пункт – 48,1 пункта. Оценки логистики в целом ухудшились – компонент индекса стал ниже на 2,7 пункта до 45,5 пункта.

Индекс B2B второй месяц подряд показывает отрицательную динамику. Правда, снижение в оба месяца было незначительным – в марте индекс потерял 0,7 пункта, в апреле его значение стало ниже ещё на 0,7 пункта, составив 45,5 пункта. При этом количество новых заказов у компаний выросло, об этом говорит рост показателя на 4,1 пункта до значения 54,5 пункта. Значение индикатора «сроки выполнения текущих заказов» упало за месяц на 3,4 пункта до значения 46,8 пункта. Компонент индекса «обязательства компаний перед контрагентами» составил в апреле 43,9 пункта против значения в марте 47,5 пункта (-3,6 пункта). Показатель «обязательства контрагентов перед компаниями» остался примерно таким же, каким был в марте, – его значение 36,9 пункта, оно прибавило 0,3 пункта.

Индекс B2G продолжает снижаться – его значение потеряло 2,4 пункта, оно достигло минимума за последние полтора года исследования – 45,7 пункта. Индикатор «взаимоотношения с банками и финансовыми институтами» упал на 4,9 пункта до значения 43,3 пункта. Значение показателя «взаимоотношения с органами государственной власти» стало ниже на 0,6 пункта и составило, тем самым, 48,1 пункта. Компонент индекса «взаимоотношения с иностранными партнёрами» потерял за месяц 1,9 пункта, достигнув значения 45,8 пункта. Гипотезой, объясняющей такое падение индекса B2G, может стать реальная политическая повестка дня.

Индекс финансовых рынков потерял в апреле 4,1 пункта, значение индекса – 39,9 пункта. Максимальное снижение показали индикаторы «состояние валютного рынка» (-7,6 пункта) и «состояние фондового рынка» (-6,6 пункта). Каждый из этих двух показателей впервые с июля 2017 года опустился ниже 40 пункта – значение показателя «состояние валютного рынка» зафиксировано на отметке 38,8 пункта, а компонент индекса «состояние фондового рынка» снизился до 39,4 пункта. Апрельское падение курса рубля, спровоцированное введением новых санкций, отразился на оценках респондентов. В то же время финансовое положение своих компаний участники опроса оценили лучше, чем в марте, – индикатор вырос за месяц на 1,8 пункта до значения 41,3 пункта.

Индекс личных оценок делового климата в марте – 38,5 пункта. По сравнению с данными за март индекс потерял 2,8 пункта. Доля негативных ответов «состояние делового климата за прошедший месяц ухудшилось» выросла на 3%. По мнению 69,4% респондентов, ситуация не изменилась. Только 8,4% участников опроса считают, что состояние делового климата в стране улучшилось.

Индекс социальной и инвестиционной активности прибавил сразу 23,7 пункта. Он составил 61,2 пункта.

Согласно полученным результатам, чуть менее половины опрошенных компаний (47,4%) вели в апреле инвестиционные проекты, в марте их доля составляла только 30,4%. 61,5% организаций нанимали новых сотрудников в апреле. В марте доля была 51,8%. 17,9% респондентов ответили, что в их организации происходило увольнение персонала, доля выросла на 5,4%; меры по сокращению рабочего времени для оптимизации издержек применяли 23,1% компаний. За месяц доля стала выше на 10,6%; в 66,7% опрошенных организаций действуют социальные программы для сотрудников; доля компаний, которые вели иные социальные программы, – 44,9%[20].

По данным ФНС России по состоянию на сентябрь 2017 г., в Российской Федерации действует 5,7 млн. субъектов МСП, в том числе 2,7 млн. юридических лиц и почти 3 млн. индивидуальных предпринимателей (ИП). В сфере МСП действует 5 409 226 микропредприятий, 266 148 малых предприятий, 20 235 средних предприятий.

Малые и средние предприятия создают рабочие места для 19 млн граждан. Фактически каждый четвертый работник занят в сфере МСП.

Существуют отрасли, где роль малых и средних предприятий выражена в наибольшей степени (более 60% составляют компании малого и среднего бизнеса), например, строительство, сельское хозяйство, информационные технологии, бытовые услуги.

Малые предприятия специализируются в основном на торговле и предоставлении услуг населению.

Средние предприятия в большей степени представлены в сферах с более высокой добавленной стоимостью – обрабатывающая промышленность, строительство, сельское хозяйство.

Доля обрабатывающей промышленности в обороте субъектов МСП составила по итогам 2016 года 12% (в 2014 году – 11,8%).

В 2016-2017 гг. зафиксированы положительные тенденции развития МСП.

Объем оборота малых и средних предприятий вырос в 2016 году по сравнению с 2014 годом на 37% и с учетом инфляции рост составил 15,5%. При этом более 80% общего оборота сферы малых и средних предприятий составляет оборот микро и малых предприятий, а доля оборота средних предприятий в общем обороте составляет менее 20%.

Вклад сектора МСП в ВВП с 2011 года увеличился на 0,5 п.п. и составляет 19,9%. Наибольший вклад в общий оборот вносят регионы Центрального (29,9%) и Приволжского федеральных округов (19,6%).

Более 50% оборота фирм сферы МСП приходится на 10 регионов-лидеров: г. Москва (11,2 трлн. руб.; 19,5% от общероссийского объема); г. Санкт-Петербург (4; 6,9); Московская область (2,3; 4); Свердловская область (2; 3,5); Краснодарский край (2; 3,4); Ростовская область (1,7; 3); Республика Татарстан (1,7; 2,9); Челябинская область (1,3; 2,2); Республика Башкортостан (1,2; 2,1); Нижегородская область (1,2; 2,1).

Увеличились объемы инвестиций микропредприятий в основной капитал: в ценах 2016 года рост составил 75 млрд. рублей: с 315 млрд. рублей в 2008 по 390 млрд. рублей в 2016 году.

Средние предприятия стали инвестировать в основной капитал на 21% больше в 2016 году (391 млрд. руб.) по сравнению с 2014 годом (322 млрд. рублей в сопоставимых ценах).

В то же время тот же показатель для малых (без микро-) предприятий снизился с 2008 года (960 млрд. рублей) по 2016 год (801 млрд. рублей) в сопоставимых ценах.

Доли инвестиций в основной капитал средних, малых и микропредприятий в общем объеме инвестиций МСП (без ИП) в основной капитал в 2016 году оказались примерно равными и составляют 32,8%, 34,5% и 32,7% соответственно.

Большую часть инвестиций в основной капитал среди малых (включая микро) предприятий осуществляют предприятия, занимающиеся строительством (около 30% от общих инвестиций малых предприятий в основной капитал), операциями с недвижимым имуществом (около 24%) и сельским хозяйством (около 15%). Среди средних предприятий большую часть инвестиций в основной капитал осуществляют предприятия, занимающиеся операциями с недвижимым имуществом (25%), сельским хозяйством (23%) и обрабатывающими производствами (20%).

Региональное распределение инвестиций в основной капитал более равномерное, чем распределение оборота.

Почти 40% инвестиций в секторе МСП приходится на 10 лидирующих регионов: г. Москва (125,4 млрд. руб.; 8,3% от общероссийского значения); Московская область (88,1; 5,8); г. Санкт-Петербург (69,8; 4,6); Воронежская область (59,9; 4); Краснодарский край (48,6; 3,2); Республика Татарстан (48,2; 3,2); Нижегородская область (42,9; 2,8); Республика Башкортостан (40,9; 2,7); Новосибирская область (37,3; 2,5); Ростовская область (35,9; 2,4).

Доля малых и средних компаний в общем объеме российского несырьевого экспорта составляет около 9%.

За 2016 год общий объем предоставленных кредитов субъектам МСП составил 5,16 трлн. руб., что выше уровня 2015 года на 1,6%. С начала 2017 года общий объем предоставленных субъектам МСП кредитов в рублях составил 3,35 трлн. руб., из которых индивидуальным предпринимателям было выделено 233,6 млрд. руб. (7,0% от общего объема кредитов, предоставленных субъектам МСП).

Расширение финансовой поддержки является одним из ключевых инструментов стимулирования развития сектора МСП. В 2016 году реализовывалось две ключевые программы финансовой поддержки МСП – предоставление механизма поручительств и гарантий субъектам МСП, а также Программа стимулирования кредитования субъектов МСП (Программа 6,5).

Общий объем предоставленных субъектам МСП кредитов с применением вышеуказанных программ поддержки кредитования в 2016 году составил 159,6 млрд. руб., а с начала 2017 года по данным программам – 128,9 млрд. руб. Доля кредитов, предоставленных с применением данных программ, в общем объеме предоставленных кредитов субъектов МСП в рублях в 2016 году составила 3,1%.

В 2017 году доля таких кредитов в общем объеме несколько увеличилась – до 3,4%.

Доступ МСП к финансированию в 2016 году расширяется в том числе за счет реализации программ поддержки МСП и специальных льготных программ. Так, объем привлеченного финансирования с применением механизма поручительств и гарантий субъектам МСП за 2016 год составил 172 млрд. руб., что в 2 раза больше объема кредитования, полученного субъектами МСП в 2015 году.

В 2017 году расширен лимит Программы стимулирования кредитования субъектов МСП (Программа 6,5) до 175 млрд. руб. В настоящее время кредитная поддержка субъектов МСП со стороны АО «Корпорация «МСП» и АО «МСП Банк» по этой программе составила почти 109 млрд. руб.

Для расширения инвестиционного кредитования банками субъектов МСП Минэкономразвития России с 2017 года реализуется отдельная программа льготного кредитования – на основе субсидирования процентных ставок по банковским кредитам (Программа 67419), для участия в которой отобрано три кредитных организации (ПАО «Сбербанк», ПАО «Банк ВТБ», АО «Россельхозбанк»), с которыми заключены соглашения о предоставлении субсидий из федерального бюджета на возмещение недополученных доходов по кредитам, выданным в 2017 году субъектам МСП по льготной ставке (субъектам среднего предпринимательства по 9,6 % годовых, малого – 10,6%).

Уже за первые два месяца реализации Программы 67419 с малым и средним бизнесом заключены порядка 120 льготных кредитов почти на 16 млрд. рублей.

При этом средний срок кредитных договоров составляет 2 года, средняя процентная ставка –10%, средний размер кредита – 91,9 млн. рублей.

Активная деятельность Минэкономразвития России в области расширения финансовой поддержки субъектов МСП позволила переломить негативные тренды данного сектора в последние годы.

Удалось повысить долю кредитов, предоставляемых субъектам МСП в общем объеме кредитования юридических лиц и ИП в России, наблюдается тенденция к увеличению данного показателя. Доля кредитов, выдаваемых малым и средним предприятиям в общем объеме предоставленных юридическим лицам - резидентам и индивидуальным предпринимателям кредитов в рублях в августе 2017 года, составила 17,4 процента.

Также фиксируется отрицательная динамика средневзвешенных ставок по кредитам, предоставленным субъектам МСП. Несмотря на положительную тенденцию снижения ставок по кредитам, ставки по кредитам МСП по-прежнему выше, чем ставки в целом по рынку.

В июле 2017 года средневзвешенные ставки по предоставленным субъектам МСП кредитам в рублях сроком до 1 года, включая кредиты «до востребования», составляли 13,3% (в целом по рынку таких кредитов средневзвешенная ставка – 10,44%).

Средневзвешенная ставка по выданным субъектам МСП кредитам на срок свыше 1 года в июле 2017 года составляла 12,44%, при том, что в целом по рынку таких кредитов средневзвешенная ставка – 9,98 процента[21].

Тем не менее, динамика банкротства продолжает увеличиваться.

По итогам IV квартала 2017 г. число банкротств в экономике продолжило рост: на 3,0% относительно предыдущего квартала и на 13,2% – относительно IV кв. 2016 г.:

- по итогам ноября-декабря уровень банкротств почти на 5% превысил пиковое значение марта 2015 г.;

- число банкротств в декабре 2017 г. достигло максимального значения 2009 г. (в октябре).

Ситуация развивается на фоне:

- отсутствия позитива в части потребительского спроса – 13-й квартал подряд (с IV кв. 2014 г.) зафиксировано сокращение реальных располагаемых денежных доходов (в IV квартале снижение почти на 1,3% относительно IV кв. 2016 г.);

- политики весьма консервативного снижения ключевой ставки – 2 мая ЦБ снизил ее до 9,25%, 19 июня – до 9,00%, 17 сентября – до 8,50%, 30 октября – до 8,25%, а 18 декабря – до 7,75%.

Рисунок 2.2 – Динамика банкротств в РФ

Рисунок 2.3 – Динамика банкротств в РФ по кварталам

Увеличение интенсивности банкротств характерно для большинства непромышленных отраслей:

- в строительстве сохраняется наиболее негативная динамика – продолжают обновляться максимумы;

Рисунок 2.4 – Динамика банкротств в РФ в строительной отрасли

- в торговле и коммерческих услугах число банкротств продолжает рост уже выше уровней максимальных значений 2015 г.;

Рисунок 2.5 – Динамика банкротств в РФ в торговле

Рисунок 2.6 – Динамика банкротств в РФ в секторе коммерческих услуг

- в электроэнергетике, транспорте и связи интенсивность по сравнению с III кварталом увеличилась;

Рисунок 2.7 – Динамика банкротств в РФ в секторе транспорта и связи

Рисунок 2.8 – Динамика банкротств в РФ в секторе энергетики

- в сельском хозяйстве, интенсивность банкротств сохранилась на прежнем уровне без существенных колебаний;

Рисунок 2.9 – Динамика банкротств в РФ в сельском хозяйстве

- в пищевой промышленности и машиностроительном комплексе, по всей видимости, наметилось снижение;

Рисунок 2.10 – Динамика банкротств в РФ в пищевой промышленности

- в сфере металлургии зафиксировано заметное сокращение числа юрлиц-банкротов.

Рисунок 2.11 – Динамика банкротств в РФ в металлургической отрасли

В списке двадцати крупнейших по выручке банкротов двенадцать ведут деятельность в сфере торговли, семь зарегистрированы в Москве. При этом можно отметить, что продолжается укрупнение размера корпоративного банкрота в 2017 году.

Среди регионов наибольшая интенсивность банкротств по итогам IV квартала 2017 г. была зафиксирована в Тюменской, Вологодской и Астраханской областях[22].

Обобщим факторы макросреды, которые могут оказать влияние на результаты деятельности ООО «Служба правовой поддержки «Защита» (используя PEST-анализ).

Таблица 2.8 – РEST- анализ ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

«Р»	«Е»
Политическая стабильность в государстве	Экономическая нестабильность в РФ
Совершенствование системы налогообложения малого предпринимательства
Ухудшение финансового положения потребителей услуг
Стимулирование малого и среднего предпринимательства в РФ
«S»	«Т»
Роль малого предпринимательства в обществе	Нахождение конкурентных преимуществ на рынке за счет использования новейшего ПО.

Таким образом, можно сделать вывод, что на деятельность предприятия и перспективы его развития наибольшее влияние оказывает изменение уровня конкуренции на рынке, финансовое положение потребителей и их потенциальный спрос на услуги, государственная поддержка малого предпринимательства, а также технические инновации в сфере программного обеспечения дистанционного оказания информационных услуг.

В целом, риски деятельности предприятия можно разделить на финансовые, инвестиционные и профессиональные.

Финансовые риски связаны со средой функционирования и ростом спроса.

Инвестиционные риски связаны с доступностью заемных средств.

Профессиональные риски связаны с квалификацией персонала.

2.4. Влияние нестабильной экономической ситуации в стране на хозяйственную деятельность ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

Поскольку предприятие работает на рынке только 2 года, то полноценный статистический анализ по годам провести не представляется возможным (для качественного корреляционного анализа требуется не менее 10 лет статистического материала, иначе оценка будет иметь высокую ошибку и не будет адекватной), то проведем исследование с использованием данных ООО «Служба правовой поддержки «Защита» помесячно.

В качестве факторов возьмем инфляцию, число банкротств, сальдированный финансовый результат предприятий РФ. В качестве результативного фактора возьмем помесячную выручку ООО «Служба правовой поддержки «Защита» за 2017г.

Таблица 2.9 – Помесячная выручка ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2017г.

Период	Выручка, тыс. руб.	Инфляция, %[23]	Число банкротств, ед.[24]	Сальдированный финансовый результат, млрд. руб.[25]
Январь	1213	0,62	169	982,7
Февраль	1397	0,22	200	666,7
Март	1690	0,13	220	1052,0
Апрель	1497	0,33	210	523,1
Май	1892	0,37	228	800,7
Июнь	1381	0,61	198	940,7
Июль	1199	0,07	161	623,9
Август	1362	-0,54	195	792,9
Сентябрь	1715	-0,15	214	1003,1
Октябрь	1955	0,20	238	1085,9
Ноябрь	1901	0,22	232	942,9
Декабрь	1472	0,42	Нет данных	905,9

Уравнение множественной регрессии может быть представлено в виде:

Y = f(β , X) + ε

где X = X(X₁, X₂, ..., X_m) - вектор независимых (объясняющих) переменных;

β - вектор параметров (подлежащих определению);

ε - случайная ошибка (отклонение);

Y - зависимая (объясняемая) переменная.

Теоретическое линейное уравнение множественной регрессии имеет вид:

Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + β_mX_m + ε

β₀ - свободный член, определяющий значение Y, в случае, когда все объясняющие переменные X_j равны 0.

Для оценки параметров уравнения множественной регрессии применяют МНК.

1. Оценка уравнения регрессии.

Определим вектор оценок коэффициентов регрессии. Согласно методу наименьших квадратов, вектор s получается из выражения: s = (X^TX)^-1X^TY К матрице с переменными X_j добавляем единичный столбец:

Таблица 2.10 – Вспомогательные расчеты – этап 1

1	0,62	169	982,7
1	0,22	200	666,7
1	0,13	220	1052
1	0,33	210	523,1
1	0,37	228	800,7
1	0,61	198	940,7
1	0,07	161	623,9
1	-0,54	195	792,9
1	-0,15	214	1003,1
1	0,2	238	1085,9
1	0,22	232	942,9

Матрица Y:

Таблица 2.11 – Вспомогательные расчеты – этап 2

1213
1397
1690
1497
1892
1381
1199
1362
1715
1955
1901

Матрица X^T

Таблица 2.12 – Вспомогательные расчеты – этап 3

1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
0,62	0,22	0,13	0,33	0,37	0,61	0,07	-0,54	-0,15	0,2	0,22
169	200	220	210	228	198	161	195	214	238	232
982,7	666,7	1052	523,1	800,7	940,7	623,9	792,9	1003,1	1085,9	942,9

Умножаем матрицы, (X^TX)

Таблица 2.13 – Вспомогательные расчеты – этап 4

11	2,08	2265	9414,6
2,08	1,475	424,33	1825,077
2265	424,33	472459	1956449,3
9414,6	1825,077	1956449,3	8408953,22

В матрице, (X^TX) число 11, лежащее на пересечении 1-й строки и 1-го столбца, получено как сумма произведений элементов 1-й строки матрицы X^T и 1-го столбца матрицы X

Умножаем матрицы, (X^TY)

Таблица 2.14 – Вспомогательные расчеты – этап 5

17202

3215,98

3607342

14962076,6

Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии)

Y = -687,7485-2,89X₁ + 10,2613X₂ + 0,1201X₃

2. Матрица парных коэффициентов корреляции R.

Число наблюдений n = 11. Число независимых переменных в модели равно 3, а число регрессоров с учетом единичного вектора равно числу неизвестных коэффициентов. С учетом признака Y, размерность матрицы становится равным 5. Матрица, независимых переменных Х имеет размерность (11 х 5).

Матрица A, составленная из Y и X:

Таблица 2.15 – Вспомогательные расчеты – этап 6

1	1213	0,62	169	982,7
1	1397	0,22	200	666,7
1	1690	0,13	220	1052
1	1497	0,33	210	523,1
1	1892	0,37	228	800,7
1	1381	0,61	198	940,7
1	1199	0,07	161	623,9
1	1362	-0,54	195	792,9
1	1715	-0,15	214	1003,1
1	1955	0,2	238	1085,9
1	1901	0,22	232	942,9

Матрица X^TX.

Таблица 2.16 – Вспомогательные расчеты – этап 7

11	17202	2,08	2265	9414,6
17202	27676608	3215,98	3607342	14962076,6
2,08	3215,98	1,475	424,33	1825,077
2265	3607342	424,33	472459	1956449,3
9414,6	14962076,6	1825,077	1956449,3	8408953,22

Полученная матрица имеет следующее соответствие:

Таблица 2.17 – Вспомогательные расчеты – этап 8

∑n	∑y	∑x1	∑x2	∑x3
∑y	∑y2	∑x1 y	∑x2 y	∑x3 y
∑x1	∑yx1	∑x1 2	∑x2 x1	∑x3 x1
∑x2	∑yx2	∑x1 x2	∑x2 2	∑x3 x2
∑x3	∑yx3	∑x1 x3	∑x2 x3	∑x3 2

Найдем парные коэффициенты корреляции.

Таблица 2.18 – Вспомогательные расчеты – этап 9

Признаки x и y	∑xi		∑yi		∑xiyi
Для y и x1	2,08	0,189	17202	1563,818	3215,98	292,362
Для y и x2	2265	205,909	17202	1563,818	3607342	327940,182
Для y и x3	9414,6	855,873	17202	1563,818	14962076,6	1360188,782
Для x1 и x2	2265	205,909	2,08	0,189	424,33	38,575
Для x1 и x3	9414,6	855,873	2,08	0,189	1825,077	165,916
Для x2 и x3	9414,6	855,873	2265	205,909	1956449,3	177859,027

Дисперсии и среднеквадратические отклонения.

Таблица 2.19 – Вспомогательные расчеты – этап 10

Признаки x и y
Для y и x1	0,0983	70527,967	0,314	265,571
Для y и x2	552,264	70527,967	23,5	265,571
Для y и x3	31932,167	70527,967	178,696	265,571
Для x1 и x2	552,264	0,0983	23,5	0,314
Для x1 и x3	31932,167	0,0983	178,696	0,314
Для x2 и x3	31932,167	552,264	178,696	23,5

Матрица парных коэффициентов корреляции R:

Таблица 2.20 – Вспомогательные расчеты – этап 11

-	y	x1	x2	x3
y	1	-0,04013	0,9511	0,4585
x1	-0,04013	1	-0,04886	0,07278
x2	0,9511	-0,04886	1	0,3874
x3	0,4585	0,07278	0,3874	1

Рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики для r_yx1 по формуле:

где m = 1 - количество факторов в уравнении регрессии.

По таблице Стьюдента находим Tтабл: t_крит(n-m-1;α/2) = (9;0.025) = 2.262

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики для r_yx2 по формуле:

Поскольку t_набл > t_крит, то отклоняем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически – значим

Рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики для r_yx3 по формуле:

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Частные коэффициенты корреляции.

Коэффициент частной корреляции отличается от простого коэффициента линейной парной корреляции тем, что он измеряет парную корреляцию соответствующих признаков (y и x_i) при условии, что влияние на них остальных факторов (x_j) устранено.

На основании частных коэффициентов можно сделать вывод об обоснованности включения переменных в регрессионную модель. Если значение коэффициента мало или он незначим, то это означает, что связь между данным фактором и результативной переменной либо очень слаба, либо вовсе отсутствует, поэтому фактор можно исключить из модели.

Теснота связи низкая.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx1 /x2} .

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

где k = 1 - число фиксируемых факторов.

По таблице Стьюдента находим Tтабл: t_крит(n-k-2;α/2) = (8;0.025) = 2.306.

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₁ при условии, что x₂ войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₁ остается нецелесообразным.

Теснота связи низкая.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx1 /x3} .

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

где k = 1 - число фиксируемых факторов.

По таблице Стьюдента находим Tтабл: t_крит(n-k-2;α/2) = (8;0.025) = 2.306.

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₁ при условии, что x₃ войдет в модель, стала сильнее.

Теснота связи сильная.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx2 /x1} .

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл > t_крит, то отклоняем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - значим Как видим, связь y и x₂ при условии, что x₁ войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₂ остается нецелесообразным.

Теснота связи сильная.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx2 /x3} .

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл > t_крит, то отклоняем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - значим Как видим, связь y и x₂ при условии, что x₃ войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₂ остается нецелесообразным.

Теснота связи не сильная.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx3 /x1} .

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₃ при условии, что x₁ войдет в модель, стала сильнее.

Теснота связи не сильная.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx3 /x2} .

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₃ при условии, что x₂ войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₃ остается нецелесообразным.

Теснота связи низкая. Межфакторная связь слабая.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx2 /y}.

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₂ при условии, что y войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₂ остается нецелесообразным.

Теснота связи низкая. Межфакторная связь слабая.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx2 /x3} .

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₂ при условии, что x₃ войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₂ остается нецелесообразным.

Теснота связи низкая. Межфакторная связь слабая.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx3 /y}.

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₃ при условии, что y войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₃ остается нецелесообразным.

Теснота связи низкая. Межфакторная связь слабая.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx3 /x2} .

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₃ при условии, что x₂ войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₃ остается нецелесообразным.

Теснота связи низкая. Межфакторная связь слабая.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx3 /y}.

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₃ при условии, что y войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₃ остается нецелесообразным.

Теснота связи не сильная.

Определим значимость коэффициента корреляции r_{yx3 /x1} .

Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики по формуле:

Поскольку t_набл < t_крит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.

Как видим, связь y и x₃ при условии, что x₁ войдет в модель, снизилась. Отсюда можно сделать вывод, что ввод в регрессионное уравнение x₃ остается нецелесообразным.

3. Анализ параметров уравнения регрессии.

Перейдем к статистическому анализу полученного уравнения регрессии: проверке значимости уравнения и его коэффициентов, исследованию абсолютных и относительных ошибок аппроксимации

Для несмещенной оценки дисперсии проделаем следующие вычисления:

Несмещенная ошибка ε = Y - Y(x) = Y - X*s (абсолютная ошибка аппроксимации):

Таблица 2.21 – Вспомогательные расчеты – этап 12

Y	Y(x)	ε = Y - Y(x)	ε2	(Y-Yср)2	|ε : Y|
1213	1162,609	50,391	2539,227	123073,397	0,0415
1397	1443,922	-46,922	2201,694	27828,306	0,0336
1690	1695,671	-5,671	32,164	15921,851	0,00336
1497	1528,975	-31,975	1022,389	4464,669	0,0214
1892	1746,894	145,106	21055,76	107703,306	0,0767
1381	1455,172	-74,172	5501,504	33422,488	0,0537
1199	1039,027	159,973	25591,379	133092,306	0,133
1362	1409,965	-47,965	2300,663	40730,579	0,0352
1715	1629,041	85,959	7388,888	22855,942	0,0501
1955	1884,242	70,758	5006,642	153023,215	0,0362
1901	1805,447	95,553	9130,43	113691,579	0,0503
Сумма			81770,74	775807,636	0,535

Средняя ошибка аппроксимации

Оценка дисперсии равна:

s_e²=(Y-Y(X))^T(Y-Y(X))=81770,74

Несмещенная оценка дисперсии равна:

Оценка среднеквадратичного отклонения (стандартная ошибка для оценки Y):

Если F < F_kp = F_{α ; n-m-1}, то нет оснований для отклонения гипотезы H₀.

Табличное значение при степенях свободы k₁ = 3 и k₂ = n-m-1 = 11 - 3 - 1 = 7, Fkp(3;7) = 4,35.

Поскольку фактическое значение F > Fkp, то коэффициент детерминации статистически значим и уравнение регрессии статистически надежно (т.е. коэффициенты b_i совместно значимы).

В результате расчетов было получено уравнение множественной регрессии:

Y = -687,7485-2,89X₁ + 10,2613X₂ + 0,1201X₃.

Возможна экономическая интерпретация параметров модели: увеличение X₁ (инфляция) на 1 ед.изм. приводит к уменьшению выручки в среднем на 2,89 ед.изм.; увеличение X₂ (числа банкротств) на 1 ед.изм. приводит к увеличению выручки в среднем на 10,261 ед.изм.; увеличение X₃ (сальдированного финансового результата предприятий РФ) на 1 ед.изм. приводит к увеличению выручки в среднем на 0,12 ед.изм.

Статистическая значимость уравнения проверена с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера. Установлено, что в исследуемой ситуации 89,46% общей вариабельности помесячной выручки ООО «Служба правовой поддержки «Защита» объясняется изменением инфляции, числа банкротств, сальдированного финансового результата предприятий РФ.

ГЛАВА 3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ООО «СЛУЖБА ПРАВОВОЙ ПОДДЕРЖКИ «ЗАЩИТА» В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

3.1. Пути улучшения финансового состояния ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

- В целом, проведенный анализ выявил, что предприятие молодое и успешно развивается. Тем не менее, существует проблема роста зависимости от заемного капитала, а также роста дебиторской задолженности.

- Для увеличения собственного капитала предприятию требуется увеличивать нераспределенную прибыль (путем увеличения прибыли).

- Для снижения дебиторской задолженности рекомендуется использовать факторинг.

Проблема неплатежей при совершении сделок всегда вела к возрастанию экономических рисков по таким операциям между субъектами хозяйствования. Но данную проблему можно решить, если обратить внимание на форфейтинговые и факторинговые операции.

В теории, форфейтинг и факторинг уже давно известны в России, но своё широкое распространение они получают только сейчас, так как раньше этими операциями пользовались исключительно большие предприятия или компании. Всё чаще можно услышать о форфейтинге и факторинге как специфических формах кредитования субъектов, а также, что эти понятия взаимозаменяемы и являются синонимами одной операции, но это ложное предположение.

Форфейтинг базируется на том, что форфейтор (чаще всего в его роли выступает банк) выдвигает определенные условия, на которых он перекупает долговые обязательства заёмщика перед кредитором. Ключевая характеристика форфейтинга в том, что в большинстве случаев им пользуются на мировом рынке, между иностранными субъектами. Также форфейтор берет на себя все возникающие в последствии риски – от экономических до политических.

Механизм действия форфейтинга следующий:

- Форфейтор выкупает у продавца финансовые обязательства покупателя. Продавцом выступает экспортер, покупателем – импортер.

- Форфейтор выплачивает продавцу частично или, чаще всего, в полном размере сумму заказа.

- Продавец отправляет груз, оказывает услуги.

- Покупатель выплачивает сумму заказа плюс комиссию форфейтору (комиссия обычно не превышает 1,5-2%).

Рисунок 3.1 – Схема форфейтинга в ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

Понятие факторинга похоже на понятие форфейтинга. Факторинг – совокупность операций, взаимосвязанных с поставками товаров или услуг третьим лицам, расчет с компанией, занимающейся факторингом выплачивается из дебиторских платежей (выручки).

Рисунок 3.2 – Схема факторинга в ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

Современная экономическая ситуация требует постоянного совершенствования компании и предприятий, факторинг помогает в этом смысле, т.к. решает проблемы с задолженностью мелким и средним предприятиям. Для малых предприятий факторинг позволяет увеличивать производство почти на постоянной основе.

Сейчас предметом факторинга является как денежное требование, срок исполнения которого ещё не наступил, так и дебиторская задолженность, срок платежа которой уже прошел.

В целом, для форфейтинга свойственно наличие следующих достоинств:

- предусмотрена фиксированная процентная ставка, дающая право заёмщику планировать свои дальнейшие расходы и издержки;

- простота и оперативность оформления документов;

- форфейтер берет на себя все расходы и риски по управлению выплате долга;

- покупатель получает возможность отсрочить платеж, но получить товары вовремя.

Недостатком можно считать наличие жестких требований к документам, предполагающих участие импортера (покупателя) в получении банковской гарантии. Преимущества и недостатки факторинга для каждой из сторон похожи на недостатки и преимущества форфейтинга, так как операции имеют общую основу. Поэтому достаточно перечислить основные преимущества и недостатки для субъектов операции. Основными преимуществами будут:

- для продавца. Возможность сразу же получить оплату от фактора сделки за оказанные услуги или отгруженный товар, что предотвратит кассовые разрывы в будущем, улучшит конкурентоспособность на рынке;

- для покупателя. В среднем, продавец поставит товар или окажет услуги с возможностью отсрочки платежа до 3-х месяцев, что позволяет увеличить объем закупок и увеличить оборачиваемость средств;

- для организаций, выкупающих денежные требования. Банки и прочие финансовые агенты получают возможность оказывать дополнительные услуги, которые позволяют получать дополнительный доход.

Основные недостатки:

- наличие факторинговых компаний с большими тарифами для клиентов;

- получение клиентом сразу не более 85% от стоимости поставленных товаров или услуг, остальная сумма – после оплаты долга, поэтому наращивание непрерывного торгового оборота невозможно в полном объеме.

Основные отличия форфейтинга от факторинга:

- срок. Факторинг выкупает краткосрочную задолженность (несколько месяцев), форфейтинг – долгосрочную (несколько лет);

- форфейтинг использует векселя в своих целях, факторинг – счёт-фактуру;

- форфейтинг предусматривает перепродажу дебиторской задолженности, факторинг – нет.

Наибольшее развитие в РФ получил факторинг, чем форфейтинг. Изначально, форфейтинг играл роль международного кредитора, а факторинг – кредитора на внутреннем рынке, но теперь факторинг имеет новые возможности – кредитовать межнациональные сделки[26].

Таблица 3.1 – Эффективность от организации факторинга по просроченной дебиторской задолженности в ООО «Служба правовой поддержки «Защита», тыс. руб.

Показатели	Прогноз
Всего, 2017 год	Дебиторская задолженность при факторинге, тыс. руб.
Остатки по счетам дебиторов, тыс. руб.	2687	2687 – 90% = 269
Сумма погашенной задолженности, тыс. руб.	16105	16105 + 2418 = 18523
Сумма, погашенная факторинговой компанией и комиссия 10%	-	2687* 0,9 = 2418 2418 * 0,1 = 242
Период инкассации долгов, дни	2687 / 16105 * 365 = 60,90	2687 / 18523* 365 = 52,95

Таким образом, становится очевидным, что период инкассации долгов снизился в результате реализации факторинговых операций на 60,90 - 52,95 = 7,95 дней, что повлияет на ускорение привлечения финансовых средств в краткосроч­ном периоде.

3.2. Организация увеличения прибыли в ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

Для увеличения прибыли предприятия предлагается внедрение оказания дополнительных услуг бухгалтерского консультирования и сопровождения.

Данное направление аутсорсинга бизнес-процессов подразумевает передачу основных учетно-операционных функций финансовой службы и бухгалтерии сторонней специализированной компании.

Основные функции, передаваемые на аутсорсинг:

- внутренний аудит;

- казначейство и риск-менеджмент;

- регулятивная отчетность и комплаенс;

- финансовое планирование и анализ;

- расчет и уплата налогов;

- учет основных средств;

- общий бухгалтерский учет;

- работа с кредиторской и дебиторской задолженностью.

FA аутсорсинг позволяет существенно снизить затраты компании, повысить ее эффективность, получить доступ к лучшей мировой практике в данной области и стать более гибкой в условиях постоянно меняющейся современной бизнес-среды. Данный факт позволяет судить о перспективности этого направления для ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в целях повышения его выручки и прибыли.

Самой востребованной услугой является обслуживание цикла «Заказ-Оплата», на ее долю приходится порядка 40% заключенных договоров.

В последнее время наблюдается тенденция включения в данный вид аутсорсинга услуг, целью которых является совершенствование текущих процессов ведения учета.

Компании предпочитают отдавать на аутсорсинг исключительно учетно-операционные функции, не предполагающие каких-либо операций, основанных на вынесении мотивированных суждений (комплаенс, риск-менеджмент, финансовое планирование и пр.).

Основными направлениями аутсорсинга в России являются:

- подготовка отчетности по РСБУ и МСФО;

- кадровое делопроизводство и учет;

- расчет заработной платы;

- бухгалтерский и налоговый учет[27].

В сентябре 2017 г. «DISCOVERY Research Group» завершило исследование рынка бухгалтерских услуг в России.

Из-за отсутствия статистической отчетности эксперты дают различную оценку рынка: по мнению одних, суммарные расходы на бухгалтерию в стране можно оценить в 2,5-2,8 трлн. руб., другие дают более низкие оценки, исчисляя объем рынка в миллиардах.

На рынке бухгалтерских услуг в России в 2016 году наблюдается активная автоматизация отдельных процессов отчетности и оптимизация числа работников. Ценообразование на рынке бухгалтерских услуги остается гибким. Для потенциальных потребителей разрабатываются пакеты услуг в различных ценовых категориях. Кроме того, порог входа на рынок достаточно невысок, что и обусловливает появление множества новых участников и, следовательно, усиление конкуренции, в том числе и ценовой.

В 2016 г. более 90% выручки бухгалтерских компаний пришлось на договоры комплексного бухгалтерского обслуживания. При выборе этого вида услуг организация может обойтись без штатной бухгалтерии, поскольку все ее функции берет на себя компания-провайдер услуги.

Основной потребитель услуг бухгалтерских услуг – это сегмент торговли. В данном сегменте сосредоточена максимальная часть доходов участника рынка – 25% от объема рынка в стоимостном выражении. На втором месте находится сектор нефтяной и нефтегазовой промышленности. Далее следуют финансовый сектор, электроэнергетика и строительство.

На сегодняшний день в России бухгалтерские услуги и услуги аутсорсинга функций бухгалтерии оказывают специализированные бухгалтерские компании, подразделения аудиторских компаний, подразделения юридических компаний, фрилансеры, частные специалисты и онлайн – сервисы.

В последние годы на отечественном рынке просматривается тенденция к укрупнению аутсорсинговых компаний и созданию «аутсорсинговых сервисов» при крупных финансовых структурах и банках.

Московский рынок является на сегодняшний день крупнейшим в России в сфере бухгалтерских услуг.

Ситуация на рынке бухгалтерских услуг в России в прогнозируемый период 2018-2020 гг. будет зависеть от экономической ситуации в стране. Усиление кризисных процессов может привести к ускоренному переходу представителей малого бизнеса и индивидуальных предпринимателей к онлайн-сервисам финансовой отчетности для оптимизации процессов бухгалтерской и налоговой отчетности и соответствующих расходов. Будущее рынка бухгалтерских услуг будет зависеть и от государственного регулирования[28].

Предполагается, что выручку можно будет увеличить в 1,5 раза в 2018г., т.е. на 18674 * 0,5 = 9337 тыс. руб.

При этом, потребуется найм 5 новых специалистов, в результате чего управленческие расходы также увеличатся на 50%, т.е. на 8162 * 0,5 = 4081 тыс. руб.

Таким образом, прибыль до налогообложения увеличится на 9337 – 4081 = 5256 тыс. руб.

3.3. Оценка эффективности рекомендаций для ООО «Служба правовой поддержки «Защита»

Для оценки эффективности рекомендаций составим прогнозную отчетность на 2018г.

Таблица 3.2 – Прогнозный отчет о финансовых результатах ООО «Эффективные долговые стратегии» на 2018г.

Показатель	2017 год	Прогноз на 2018 год
Выручка	18674	18674 + 9337 = 28011
Управленческие расходы	8162	8162 + 4081 = 12243
Прибыль от продаж	10512	15768
Прочие доходы	152	152
Прочие расходы	202	202 + 242 = 444
Прибыль до налогообложения	10462	15476
Чистая прибыль	8909	13179

Итак, по прогнозу выручка предприятия увеличится на 9337 тыс. руб., а управленческие расходы – на 4081 тыс. руб., что позволит увеличить прибыль от продаж. Увеличение прочих расходов на 242 тыс. руб. скажется снижением прибыли, однако, поскольку доходы увеличатся в большей степени, чем расходы, чистая прибыль увеличится.

Таблица 3.3 – Прогнозный баланс ООО «Служба правовой поддержки «Защита» на 2018г.

Показатель	2017 год	Прогноз на 2018 год
Внеоборотные активы	0	0
Запасы	64	64
Дебиторская задолженность	2687	2687 – 2418 = 269
Финансовые вложения	7861	7861
Денежные средства	446	446 + 11198 = 11644
Прочие оборотные активы	27	27
Оборотные активы	11086	19865
Валюта баланса (актив)	11086	19865
Уставный капитал	10	10
Нераспределенная прибыль	8704	8704 + 13179 – 2200 = 19683
Капитал и резервы	8714	19693
Долгосрочные обязательства	103	103
Краткосрочные обязательства	2269	2269 – 2200 = 69
Валюта баланса (пассив)	11086	19865

Таким образом, в результате увеличения чистой прибыли у предприятия увеличится собственный капитал из-за роста нераспределенной прибыли. При этом, предприятие сможет снизить свои краткосрочные обязательства на 2200 тыс. руб. и дебиторскую задолженность – на 2418 тыс. руб. В свою очередь, наиболее ликвидные активы (денежные средства) увеличатся на 11198 тыс. руб.

На основании составленной отчетности спрогнозируем изменения в финансовом состоянии предприятия.

Изучим ликвидность предприятия.

Таблица 3.4 – Динамика прогнозных показателей ликвидности ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2018г.

Показатели	Норматив	2017 год	Прогноз на 2018 год
Общая ликвидность	1,00	4,46	196,92
Абсолютная ликвидность	0,50	3,66	282,68
Промежуточная ликвидность	0,70	4,86	286,97
Текущая ликвидность	1,50	4,89	287,90

Анализируя показатели ликвидности предприятия, отметим, что коэффициенты существенно превышают нормативы, а значит, предприятие работает без угрозы платежеспособности, так как обязательства достаточно обеспечены активами предприятия. Кроме того, в прогнозном периоде показатели существенно увеличатся, что свидетельствует о положительном влиянии предложенных рекомендаций.

Оценивая результаты анализа ликвидности баланса рассматриваемой организации (табл. 3.5), можно отметить наличие излишков (кроме группы А3-П3), что говорит о существенном улучшении ликвидности баланса и эффективности предложенных рекомендаций.

Таблица 3.5 – Прогнозные условия ликвидности баланса ООО «Служба правовой поддержки «Защита» в 2018г.

	2017 год	Прогноз на 2018 год
	А4	-	-
	А3	64	64
	А2	2 714	296
	А1	8 308	19 505
	11 086	19 865
	2017	Прогноз на 2018
	П4	8 714	19 693
	П3	103	103
	П2	254	-
Кредиторская задолженность и прочие краткосрочные обязательства	П1	2 015	69
	11 086	19 865
Расчет платежного недостатка/излишка	2017	Прогноз на 2018
П4-А4	8 714	19 693
А3-П3	-39	-39
А2-П2	2 460	296
А1-П1	6 293	19 436

Далее оценим тип финансовой устойчивости предприятия (табл. 3.6).

Таблица 3.6 – Финансовая устойчивость ООО «Служба правовой поддержки «Защита» по прогнозу в 2018г.

Показатель	2017 год	Прогноз на 2018 год
Собственные оборотные средства	8 714	19 693
Запасы	64	64
Дефицит/излишек источников финансирования запасов	8 650	19 629
Собственные оборотные средства и долгосрочные пассивы	8 817	19 796
Дефицит/излишек источников финансирования запасов	8 753	19 732
Собственные оборотные средства, долгосрочные пассивы и краткосрочные кредиты и займы	9 071	19 796
Дефицит/излишек источников финансирования запасов	9 007	19 732
Параметры финансовой устойчивости	1,1,1	1,1,1
Тип финансовой устойчивости	абсолютно устойчивый	абсолютно устойчивый

Анализ типа финансовой устойчивости организации показал, что организация имеет достаточно источников для финансирования запасов. Финансовая устойчивость будет абсолютной. Поскольку в 2017г. предприятие также было абсолютно устойчивым, то можно сделать вывод, что предложенные рекомендации укрепили абсолютную устойчивость, поскольку увеличилась обеспеченность запасов источниками финансирования.

Итак, все предложенные рекомендации являются эффективными, так как способствуют росту прибыли предприятия, повышению его ликвидности и финансовой устойчивости.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Система методологических компонентов оценки финансового состояния предприятий состоит из определения понятия финансового состояния и принципов формирования подхода к конструированию его качественной модели, систематизации круга управленческих задач оценки, выбора метода анализа модели и конструкции оценивания, формулировка подходов к спецификации модели и разработки ее инструментальных характеристик. Особенности управленческих задач, в которых используются результаты анализа, обусловливают выбор метода анализа модели и конструкции его оценивания. Формулировка подходов к спецификации модели в терминах финансовых показателей обусловливает общую конструкцию модели и принципы получения результата. Фактически речь идет о трех подходах: представление результатов анализа в качестве значений перечня определенных финансовых коэффициентов с последующей интерпретацией; объединение результата в форме интегрального показателя и оценку в терминах дискретных интервалов.

Существует довольно много компонентов в анализе финансового состояния, основными из которых считают оценку:

- имущественного состояния, структуры его распределения и эффективности использования;

- достаточности собственного и заемного капитала для текущей хозяйственной деятельности, рациональности его использования, а также выбор стратегии для дальнейшего развития предприятия;

- достигнутого уровня в устойчивости финансового состояния предприятия, его финансовой независимости, обеспеченности собственными оборотными средствами, достаточности основных средств, производственных запасов и незавершенного производства для обеспечения конкурентоспособности, и рентабельности выпускаемой продукции;

- платежеспособности предприятия и ликвидности имущества.

ООО «Служба правовой поддержки «Защита» молодая юридическая компания с большим опытом оказания широкого спектра различных юридических услуг, ведь опыт определяется сотрудниками.

Структура управления имеет вертикальную подчиненность, каждый отдел имеет свою специализацию, утвержденную в Положениях об отделах и в должностных инструкциях специалистов предприятия.

Предприятие характеризуется ростом валюты баланса на 10407 тыс. руб. и ростом выручки на 15140 тыс. руб., что обусловлено развитием предприятия, ростом спроса на его услуги. Чистая прибыль увеличилась на 9114 тыс. руб., так как доходы предприятия превышают его расходы. Численность персонала не изменилась, а собственных основных средств у предприятия нет.

Финансовое положение характеризуется устойчивостью, так как наблюдается рост собственных оборотных средств. Однако, удельный вес собственного капитала существенно снизился, что свидетельствует о существенной зависимости от внешнего финансирования – долгосрочного и краткосрочного заемного капитала.

Рентабельность собственного капитала снизилась на 2,35%, что говорит о том, что эффективность использования собственного капитала снижается. Динамика обусловлена ростом собственного капитала большими темпами, чем прибыль.

Рентабельность активов увеличилась на 132,18%, так как активы увеличились меньшими темпами, чем прибыль предприятия. Из-за роста активов большими темпами, чем изменилась прибыль, оборачиваемость активов снизилась более чем в 3 раза.

Анализируя показатели ликвидности предприятия, отметим, что коэффициенты существенно превышают нормативы, а значит, предприятие работает без угрозы платежеспособности, так как обязательства достаточно обеспечены активами предприятия.

Оценивая результаты анализа ликвидности баланса рассматриваемой организации, можно отметить отсутствие излишков по обеспеченности долгосрочных обязательств запасами и НДС, что негативно характеризует ликвидность баланса, однако, свидетельствует о ее повышении, так как дефицит обеспеченности обязательств активами снизился.

Анализ типа финансовой устойчивости организации показал, что организация имеет недостаточно источников для финансирования запасов в 2016г. и достаточно в 2017г. Такая ситуация обусловлена существенным превышением запасов над собственными оборотными средствами и краткосрочными источниками финансирования в 2016г. В 2017г. ситуация существенно улучшилась, запасы в полной степени обеспечены источниками финансирования.

В целом чистая прибыль предприятия в 2017г. увеличилась в 40 раз. Основными факторами, повлиявшими на изменение чистой прибыли, были изменения в величине выручки и расходов по обычным видам деятельности. В целом же, валовая прибыль увеличилась в 5 раз, что обусловлено большим ростом выручки, чем увеличились управленческие расходы. Все прочие виды прибыли также увеличились из-за существенного роста доходов предприятия в сравнении с изменением расходов.

Поскольку предприятие работает на рынке только 2 года, то полноценный статистический анализ по годам провести не представляется возможным (для качественного корреляционного анализа требуется не менее 10 лет статистического материала, иначе оценка будет иметь высокую ошибку и не будет адекватной), то проведем исследование с использованием данных ООО «Служба правовой поддержки «Защита» помесячно.

В качестве факторов использованы инфляция, число банкротств, сальдированный финансовый результат предприятий РФ. В качестве результативного фактора взята помесячная выручка ООО «Служба правовой поддержки «Защита» за 2017г.

В результате расчетов было получено следующее: увеличение X₁ (инфляция) на 1 ед.изм. приводит к уменьшению выручки в среднем на 2,89 ед.изм.; увеличение X₂ (числа банкротств) на 1 ед.изм. приводит к увеличению выручки в среднем на 10,261 ед.изм.; увеличение X₃ (сальдированного финансового результата предприятий РФ) на 1 ед.изм. приводит к увеличению выручки в среднем на 0,12 ед.изм.

Статистическая значимость уравнения проверена с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера. Установлено, что в исследуемой ситуации 89,46% общей вариабельности помесячной выручки ООО «Служба правовой поддержки «Защита» объясняется изменением инфляции, числа банкротств, сальдированного финансового результата предприятий РФ.

В целом, проведенный анализ выявил, что предприятие молодое и успешно развивается. Тем не менее, существует проблема роста зависимости от заемного капитала, а также роста дебиторской задолженности.

Для увеличения собственного капитала предприятию требуется увеличивать нераспределенную прибыль (путем увеличения прибыли). Для снижения дебиторской задолженности рекомендуется использовать факторинг. Для увеличения прибыли предприятия предлагается внедрение оказания дополнительных услуг бухгалтерского консультирования и сопровождения.

На основании составленной отчетности спрогнозированы изменения в финансовом состоянии предприятия.

Анализируя показатели ликвидности предприятия, отметим, что коэффициенты существенно превышают нормативы, а значит, предприятие работает без угрозы платежеспособности, так как обязательства достаточно обеспечены активами предприятия. Кроме того, в прогнозном периоде показатели существенно увеличатся, что свидетельствует о положительном влиянии предложенных рекомендаций.

Оценивая результаты анализа ликвидности баланса рассматриваемой организации, можно отметить наличие излишков, что говорит о существенном улучшении ликвидности баланса и эффективности предложенных рекомендаций.

Анализ типа финансовой устойчивости организации показал, что организация имеет достаточно источников для финансирования запасов. Финансовая устойчивость будет абсолютной.

Итак, все предложенные рекомендации являются эффективными, так как способствуют росту прибыли предприятия, повышению его ликвидности и финансовой устойчивости.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Алышанлы З.А. Платежеспособность и ликвидность предприятия. Основные моменты. [Текст] / З.А. Алышанлы. // Экономика и социум. - 2015. - № 1.
2. Андреева А.К. Наиболее эффективные методы повышения кредитоспособности предприятия, выявленные на основе анализа моделей оценки вероятности банкротства зарубежных и российских авторов. [Текст] / А.К. Андреева. // Экономика и социум. - 2015. - № 2.
3. Бочаров В.В. Финансовый оценка: учебное пособие. [Текст] / В.В. Бочаров. - 4-е изд., доп. и перераб.- СПб.: «Питер». 2011. – 240с.
4. Вахрушина М.А. Оценка финансовой отчётности: учебник. [Текст] / М.А. Вахрушина. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Вузовский учебник, НИЦ ИНФРА-М. 2015. – 367с.
5. Демчук О. Н. Антикризисное управление: учебное пособие. [Текст] / О. Н. Демчук, Т. А. Ефремова. – М.: Флинта: МПСИ. 2009. – 256с.
6. Донцова Л.В. Оценка финансовой отчётности: учебник. [Текст] / Л.В. Донцова, Н.А. Никифорова. – 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство «Дело и Сервис». 2011. – 336с.
7. Еленевская Е. А. Ким Л. И. и др. Учет, оценка, аудит: учебное пособие. [Текст] / Е.А. Еленевская, Л.И. Ким и др.; Под общ. ред. Т.Ю. Серебряковой - М.: НИЦ ИНФРА-М. 2014. – 512с.
8. Илышева Н.Н. Оценка финансовой отчётности коммерческой организации: учеб. пособие. [Текст] / С.И. Крылов, Н.Н. Илышева. -М.: ЮНИТИ-ДАНА. 2012. – 240с.
9. Кайль А.А., Степанов И.С., Говорина О.В. Факторинг и форфейтинг: основные аспекты. [Текст] / А.А. Кайль, И.С. Степанов, О.В. Говорина. // Форум молодых ученых. - 2015. - № 11.
10. Канке А.А. Кошевая И.П. Оценка финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие. [Текст] / А.А. Канке, И.П. Кошевая. - 2-e изд., испр. и доп. - М.: ИД ФОРУМ: НИЦ Инфра-М. 2013. – 288с.
11. Комментарий к Федеральному закону «О несостоятельности (банкротстве)» [Текст] / Под ред. В.Ф. Попондопуло. - М.: Омега-Л. 2015. – 930с.
12. Коротков Э.М. Антикризисное управление: учебник для бакалавров [Текст] / Э.М. Коротков. – М.: Издательство Юрайт. 2014. – 620с.
13. Крылов С.И. Рейтинговая оценка финансового состояния коммерческой организации экспертно-балльным методом [Текст] / С.И. Крылов. // Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. - 2017. - №2. – С. 100.
14. Крылов С.И. Финансовый оценка: учебное пособие [Текст] / С.И. Крылов. - Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та. 2016.— 160с.
15. Литовченко В.П. Финансовый анализ: учеб. пособие. [Текст] / В.П. Литовченко. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко». 2012. - 216 с.
16. Мезенцева О.В. Экономический анализ в коммерческой деятельности: учебное пособие [Текст] / О.В. Мезенцева, А.В. Мезенцева. – Екатеринбург: изд - во Урал. ун – та. 2014. – 256с.
17. Митрова М.В. Методики оценки финансового состояния предприятия. [Текст] / М.В. Митрова. // Молодежь в науке: Новые аргументы. Сборник научных работ IV Международной молодежной научной конференции. Отв. ред. А.В. Горбенко. Липецк. - 2018. – С. 198-203.
18. Новикова Н.А., Гусакова А.Г. Оценка вероятности банкротства предприятия. [Текст] / Н.А. Новикова, А.Г. Гусакова. // Экономика и социум. - 2015. - № 2.
19. Пантелеева Т.А., Гюльмамедов Р.А. Причины возникновения кризиса на предприятии. [Текст] / Т.А. Пантелеева, Р.А. Гюльмамедов // Вестник Института мировых цивилизаций. - 2016. - № 13. – С. 22-27.
20. Попов В.Б., Кадыров Э.Ш. Анализ моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий. [Текст] / В.Б. Попов, Э.Ш. Кадыров. // Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского. - 2014. - № 1. - С. 118-128
21. Румянцева Е.Е. Финансовые технологии управления предприятием: учебное пособие [Текст] / Е.Е. Румянцева. – 2 - е изд., стер. – М. - Берлин: Директ – Медиа. 2016. – 460с.
22. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. [Текст] / Г.В. Савицкая. – М.: Инфра-М. 2013. – 536с.
23. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия АПК: учебник. - 8-е изд., испр. [Текст] / Г.В. Савицкая. - М.: ИНФРА-М. 2014. - 519 с.
24. Терещенко Э.Ю., Бугаев А.В. К вопросу об определении содержания и задач оценки финансового состояния организации. [Текст] / Э.Ю. Терещенко, А.В. Бугаев. // Финансово-экономическое и информационное обеспечение инновационного развития региона. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Посвящается 100-летию Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. Ответственный редактор А.В. Олифиров. - 2018. – С. 197-201.
25. Тулина Е.А. Характеристика методов диагностики финансового состояния предприятия. [Текст] / Е.А. Тулина. // Проблемы эффективного использования научного потенциала общества. Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции: в 3 частях. - 2018. – С. 253-255.
26. Фаюстова Т.О. Методы диагностики вероятности банкротства. [Текст] / Т.О. Фаюстова. // Экономика и социум. - 2015. - № 3.
27. Чуев И.Н. Комплексный экономический анализ финансово-хозяйственной деятельности: учебник для вузов. [Текст] / И.Н. Чуев. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко». 2012. - 384 с.
28. Шеремет А.Д. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. [Текст] / А.Д. Шеремет. – М.: Инфра-М. 2013. – 208с.
29. Шеремет А.Д. Методика финансового оценки деятельности коммерческих организаций [Текст] / А.Д. Шеремет, Е.В. Негашев. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М. 2016. – 237с.
30. Шершеневич Г.Ф. Конкурсный процесс. (Классика российской цивилистики.) [Текст] / Г.Ф. Шершеневич. - М.: Статут. 2013. – 510с.
31. Анализ рынка бухгалтерских услуг в России. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://prnews.ru/topic/analiz-rynka-buhgalterskih-uslug-v-rossii
32. Аутсорсинг неключевых бизнес процессов (BPO): сравнение мирового и российского опыта. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://solids.ru
33. Банкротства юридических лиц в России: основные тенденции, IV квартал 2017. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.forecast.ru/_ ARCHIVE/Analitics/PROM/2017/Bnkrpc-4-17.pdf
34. Доклад о достигнутых результатах по улучшению условий ведения предпринимательской деятельности, развитию малого и среднего бизнеса и поддержке индивидуальной предпринимательской инициативы, 2017. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://smb.gov.ru/files/images/ Doklad_Minekonomrazvitiya_za_2016-2017_gg.. pdf
35. Индекс деловой среды в апреле 2018 г. [Электронный ресурс] – Режим доступа: рспп.рф
36. Инфляция [Электронный ресурс] – Режим доступа: уровень-инфляции.рф
37. Картина экономики. Апрель 2018 года. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://nangs.org/analytics/ minekonomrazvitiya-rossii-kartina-ekonomiki-pdf-xlsx
38. Кравцов И., Бендерская О.Б. Тестирование моделей Альтмана и Савицкой для определения кредитоспособности заемщиков. [Электронный ресурс] / И.Кравцов, О.Б. Бендерская. - Режим доступа: conf.htei.org.ua/wp-content/uploads/2015/03/Kravcov.pdf
39. 39.Официальный сайт ООО «Служба правовой поддержки «Защита» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://zashita-urista.ru/
40. Росстат. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/free/ B04_03/IssWWW.exe/Stg/d03/42.htm
41. ЦМАКП [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.forecast.ru/

[1] Терещенко Э.Ю., Бугаев А.В. К вопросу об определении содержания и задач оценки финансового состояния организации. // Финансово-экономическое и информационное обеспечение инновационного развития региона. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Посвящается 100-летию Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. Ответственный редактор А.В. Олифиров, 2018. – С. 197-201.

[2] Литовченко В.П., Финансовый анализ: учеб. пособие. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2012. - 216 с.

[3] Чуев И.Н., Комплексный экономический анализ финансово-хозяйственной деятельности: учебник для вузов. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2012. - 384 с.

[4] Савицкая Г.В., Анализ хозяйственной деятельности предприятия АПК: учебник. - 8-е изд., испр. - М.: ИНФРА-М, 2014. - 519 с.

[5] Алышанлы З.А. Платежеспособность и ликвидность предприятия. Основные моменты. // Экономика и социум, 2015. - № 1.

[6] Румянцева Е.Е. Финансовые технологии управления предприятием: учебное пособие / Е.Е. Румянцева. – 2 - е изд., стер. – М. - Берлин: Директ - Медиа, 2016. – С. 41.

[7] Мезенцева О.В. Экономический анализ в коммерческой деятельности: учебное пособие / О.В. Мезенцева, А.В. Мезенцева. – Екатеринбург: изд - во Урал. ун - та, 2014. – С. 73.

[8] Коротков Э.М. Антикризисное управление: учебник для бакалавров / Э.М. Коротков. – М.: Издательство Юрайт, 2014. – С. 36.

[9] Тулина Е.А. Характеристика методов диагностики финансового состояния предприятия. // Проблемы эффективного использования научного потенциала общества. Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции: в 3 частях, 2018. – С. 253-255.

[10] Илышева Н.Н. Оценка финансовой отчётности коммерческой организации: учеб. пособие / С.И. Крылов, Н.Н. Илышева. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. – С. 24.

[11] Кравцов И., Бендерская О.Б. Тестирование моделей Альтмана и Савицкой для определения кредитоспособности заемщиков. - conf.htei.org.ua/wp-content/uploads/2015/03/Kravcov.pdf

[12] Андреева А.К. Наиболее эффективные методы повышения кредитоспособности предприятия, выявленные на основе анализа моделей оценки вероятности банкротства зарубежных и российских авторов. // Экономика и социум, 2015. - № 2.

[13] Андреева А.К. Наиболее эффективные методы повышения кредитоспособности предприятия, выявленные на основе анализа моделей оценки вероятности банкротства зарубежных и российских авторов. // Экономика и социум, 2015. - № 2.

[14] Новикова Н.А., Гусакова А.Г. Оценка вероятности банкротства предприятия. // Экономика и социум, 2015. - № 2.

[15] Попов В.Б., Кадыров Э.Ш. Анализ моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий. // Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского, 2014. - № 1. - С. 118-128

[16] Фаюстова Т.О. Методы диагностики вероятности банкротства. // Экономика и социум, 2015. - № 3.

[17] Фаюстова Т.О. Методы диагностики вероятности банкротства. // Экономика и социум, 2015. - № 3.

[18] Официальный сайт ООО «Служба правовой поддержки «Защита» - https://zashita-urista.ru/

[19] Картина экономики. Апрель 2018 года. - https://nangs.org/analytics/minekonomrazvitiya-rossii-kartina-ekonomiki-pdf-xlsx

[20] Индекс деловой среды в апреле 2018 г. – рспп.рф

[21] Доклад о достигнутых результатах по улучшению условий ведения предпринимательской деятельности, развитию малого и среднего бизнеса и поддержке индивидуальной предпринимательской инициативы, 2017. - http://smb.gov.ru/files/images/Doklad_Minekonomrazvitiya_za_2016-2017_gg..pdf

[22] Банкротства юридических лиц в России: основные тенденции, IV квартал 2017. - http://www.forecast.ru/_ARCHIVE/Analitics/PROM/2017/Bnkrpc-4-17.pdf

[23] Инфляция – уровень-инфляции.рф

[24] ЦМАКП - http://www.forecast.ru/

[25] Росстат. - http://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d03/42.htm

[26] Кайль А.А., Степанов И.С., Говорина О.В. Факторинг и форфейтинг: основные аспекты. // Форум молодых ученых, 2015. - № 11. - http://forum-nauka.ru/domains_data/files/15/Kayl%20A.A..pdf

[27] Аутсорсинг неключевых бизнес процессов (BPO): сравнение мирового и российского опыта. - http://solids.ru

[28] Анализ рынка бухгалтерских услуг в России. - http://prnews.ru/topic/analiz-rynka-buhgalterskih-uslug-v-rossii