Наши журналы
Опубликовать статью Вход и регистрация
Расширенный поиск
Разделы статьи

МОДЕЛЬ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА КАК СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГОТОВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ К МОДЕРНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА

Научная статья
Немченко А.В.
Дугина Т.А.
Лихолетов Е.А.
DOI:
https://doi.org/10.23670/IRJ.2019.82.4.033
Выпуск: № 4 (82), 2019
Опубликована:
2019/04/25
PDF

МОДЕЛЬ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА КАК СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГОТОВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ К МОДЕРНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА

Научная статья

Немченко А.В.1, *, Дугина Т.А.2, Лихолетов Е.А.3

1 ORCID: 0000-0001-7168-2465;

2 ORCID: 0000-0002-6049-0991;

1, 2, 3 Волгоградский государственный аграрный университет; Волгоград, Россия

* Корреспондирующий автор (volgsnemchenko[at]mail.ru)

Аннотация

В статье обоснована необходимость модернизации сельскохозяйственного производства. В силу того, что обновление сопряжено с большой величиной затрат далеко не каждое предприятие способно участвовать в этом процессе. Для определения степени способности хозяйствующего субъекта к реализации модернизационных процессов предложен экспресс-анализ. Представленный анализ не сопряжен с большими временными затратами на проведение и способен учитывать такие особенности сельскохозяйственного производства как специализация и погодно-климатические условия. Даная модель апробирована для условий сельского хозяйства Волгоградской области.

Ключевые слова: анализ, сельское хозяйство, модернизация производства.

MODEL OF FINANCIAL ANALYSIS AS A METHOD FOR DETERMINING THE READINESS OF AGRICULTURAL ENTERPRISES TO PRODUCTION MODERNIZATION

Research article

Nemchenko A.V.1, *, Dugina T.A.2, Likholetov E.A.3

1 ORCID: 0000-0001-7168-2465;

2 ORCID: 0000-0002-6049-0991;

1, 2, 3 Volgograd State Agrarian University, Volgograd, Russia

* Corresponding author (volgsnemchenko[at]mail.ru)

Abstract

The article justifies the necessity to modernize agricultural production. Due to the fact that modernization is associated with a large amount of costs, not every enterprise is able to participate in it. The rapid analysis is proposed to determine the degree of ability of an economic entity to implement modernization processes. Presented analysis is not associated with large time expenditures for implementation and is able to take into account such features of agricultural production as specialization, weather, and climatic conditions. This model is approved for the conditions of agriculture in the Volgograd region.

Keywords: analysis, agriculture, production modernization.

Несомненным фактом является то, что финансовое состояние субъектов сельскохозяйственной деятельности выступает одним из главных условий ведения активной модернизационной деятельности всего аграрного сектора экономики. Условия признания устойчивого финансового состояния имеют четко выраженные количественные критерии, известные всем участникам аграрного рынка [1], [2]. При всем этом возникает потребность в создании модели, учитывающей региональные особенности Волгоградской области в целях уточнения возможности модернизации производственных процессов.

Одним из ведущих средств раннего диагностирования и прогнозирования способности агропроизводящего предприятия к модернизации предлагаем использовать фундаментальные методики финансового анализа. Выделение и обоснование ключевых показателей, позволит сократить продолжительность и стоимость анализа, посредством уменьшения количества аналитических процедур и оцениваемых показателей, а также в большей степени разрешит оценить способность хозяйствующего субъекта к проведению модернизационных процессов. Иными словами появляется необходимость создания методики экспресс-анализа, которая была бы максимально формализована, увеличивая тем самым доступность для большего круга пользователей, а также автоматизирована, сокращая время на этапе расчета показателей. Полученная за счет экспресс-анализа информация также будет представлять большую ценность для внутренних пользователей, то есть собственников организации и управленческого персонала.

В процессе регулярной диагностики и мониторинга финансового состояния экономические службы организаций могут заблаговременно распознать зарождение и усиление кризисных проявлений в работе своего субъекта хозяйствования [3], [4]. Такой подход позволяет устранять неблагоприятные последствия провалов в хозяйственно-финансовой деятельности на первых стадиях появления кризиса, ликвидировать последствия уже обнаруженных негативных явлений и таким образом повышать жизнеспособность своей организации в сложнейших рыночных условиях.

Для осуществления экспресс-анализа предлагаем использовать такие фундаментальные показатели как - коэффициент абсолютной ликвидности, коэффициент критической ликвидности, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент обеспеченности собственными средствами, коэффициент финансовой независимости, коэффициент финансовой независимости в отношении формирования запасов и затрат [5].

Значение всех приведенных коэффициентов следует оценивать в баллах, учитывающих помимо реального финансового положения предприятия также его специализацию и погодно-климатические особенности региона. Так для условий Волгоградской области можно использовать следующие критерии оценки:

  1. Значение коэффициента абсолютной ликвидности (более 0,5 – 20 баллов, от 0,4 до 0,5 – 15,5 баллов, от 0,3 до 0,4 – 11,5 баллов, от 0,2 до 0,3 – 8 баллов, менее 0,2 – 4 балла);
  2. Значение коэффициента критической ликвидности (более 1,5 – 18 баллов, от 1,4 до 1,5 – 15,5 баллов, от 1,2 до 1,4 – 12,5 баллов, менее 1,2 – 3 балла);
  3. Значение коэффициента текущей ликвидности (более 2 – 16,5 баллов, от 1,8 до 2 – 13,5 баллов, от 1,5 до 1,8 – 9 баллов, от 1,2 до 1,5 – 4,5 балла, менее 1,2 – 1,5 балла);
  4. Значение коэффициента обеспеченности собственными средствами (более 0,5 – 15 баллов, от 0,4 до 0,5 – 12 баллов, от 0,3 до 0,4 – 9 баллов, от 0,2 до 0,3 – 6 баллов, менее 0,2 – 3 балла);
  5. Значение коэффициента финансовой независимости (более 0,6 – 17 баллов, от 0,56 до 0,6 – 14,2 балла, от 0,5 до 0,56 – 9,4 балла, от 0,44 до 0,5 – 4,4 балла, менее 0,44 – 1 балл);
  6. Значение коэффициента финансовой независимости в отношении формирования запасов и затрат (более 1 – 13,5 балла, от 0,9 до 1 – 11 баллов, от 0,8 до 0,9 – 8,5 балла, от 0,65 до 0,8 баллов – 4,8 балла, менее 0,65 – 1 балл).

Максимально возможная оценка проводится по 100-балльной шкале. По уровню финансового состояния и способности к инновационной деятельности организацию определяют в одну из пяти групп. Для первой группы необходима оценка показателей на сумму более 81,8 баллов; во вторую группу входят организации с суммой 60-81,7 баллов; в третью — 35,3-59,9; в четвертую — 13,6 -35,2; в пятую группу – менее 13,5 баллов. Соответственно, организации первой группы являются наиболее прибыльными, финансово устойчивыми и способными к развитию в своих границах модернизационной деятельности; во второй и третьей группах оцениваются как с удовлетворительным финансовым состоянием и возможностью развития модернизационной деятельности; к четвертой группе относят аграрные организации, испытывающие трудности с платежеспособностью, финансовой устойчивостью и ведению модернизационной деятельности, к пятой группе – организации, находящиеся на грани банкротства и не имеющие возможности модернизировать свою хозяйственную деятельность.

Проведенный экспресс-анализ показателей финансовой устойчивости для сельскохозяйственных предприятий Волгоградской области установил следующие результаты: 2013 г. – 32,5 балла (4 группа), 2014 г. – 35,9 баллов (3 группа), 2015-2017 гг. – 43,9 балла (3 группа). Иными словами в 2013 г.  агропредприятия Волгоградской области в основной своей массе испытывали трудности с платежеспособностью и модернизацией производства (4 группа). Начиная с 2014 по 2017 гг. ситуация несколько улучшилась (регион ушел из 4 и перешел в 3 группу), однако существуют серьезные сложности модернизации производственных процессов агропредприятий Волгоградской области.

В целях получения информации, сглаженной от ежегодных колебаний, данные бухгалтерских балансов для проведения экспресс-анализа за исследуемый период по каждому хозяйствующему субъекту или региону в целом должны быть усреднены как минимум за 5 лет [6], и уже после этого на их основе целесообразно рассчитывать относительные показатели финансовых коэффициентов. Усреднение может позволить выровнять значение показателей, так как они в исследуемом периоде были зависимы от погодно-климатических воздействий [7,8]. Относительные показатели решают проблемы несопоставимости абсолютных значений статей баланса предприятий, различающихся по размеру, обеспеченностью ресурсами, погодно-климатическим условиям и прочим факторам [9]. Усредненное значение показателей сводного бухгалтерского баланса сельскохозяйственных предприятий Волгоградской области определило место в 3 группе (40 баллов), т.е. удовлетворительным финансовым состоянием и возможностью развития модернизационной деятельности [10].

Таким образом, теоретически полученная модель, основанная на статистических взаимосвязях реальных показателей, может использоваться для экспресс-анализа и диагностики финансового состояния сельскохозяйственных предприятий как Волгоградской области так и других регионов или отдельных хозяйствующих субъектов и их способности к модернизации производства. Ее ценность заключается в том, что она учитывает сложившиеся специфические территориальные особенности. Следовательно, можно сделать вывод, что представленная модель экспресс-анализа финансового состояния учитывает специфические особенности сельского хозяйства Волгоградской области и может использоваться при анализе и прогнозировании финансового состояния аграрных предприятий и их способности к модернизации производства.

Конфликт интересов Не указан. Conflict of Interest None declared.

Список литературы / References

  1. Шалдохина С. Ю. Методики анализа финансовой устойчивости, возможности их адаптации к условиям сельскохозяйственного производства / С. Ю. Шалдохина // Международный научно-исследовательский журнал. - 2018. - №9-2(75). - С. 59-62.
  2. Митрофанова И. В. Агропромышленный комплекс юга России: статистика кризиса / И. В. Митрофанова // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. - 2010. - Т. 6. №24(81). - С. 26-38.
  3. Тимофеева Г. В. Продовольственная безопасность в системе экономической безопасности региона / Г. В. Тимофеева, О. В. Иванов, Е. Н. Антамошкина // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2016. – Т. 1. № – С. 26-32.
  4. Короткий Р. П. Оперативная идентификация стресс-факторов в промышленном птицеводстве / Р. П. Короткий // Механизация и электрификация сельского хозяйства. - 2008. - № - С. 23.
  5. Serebryakova M. F. Factors of uncertainty and risk in agrarian production / M.F. Serebryakova // International research journal. - 2016. - № 5-1 (47). - Р. 158-160.
  6. Олейник О. С. Основные характеристики и тенденции развития животноводческой отрасли в Волгоградской области / О. С. Олейник, Н.Н. Балашова // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. - 2016. - №3(43). - С. 295-305.
  7. Nemchenko A. V. Conditions for developing sustainable growth of region's agricultural industry / A. V. Nemchenko, T. A. Dugina, E. A. Likholetov and others // International Journal of Economics and Financial Issues. – 2016. – Т. 6. № S2. – P. 207-211.
  8. Popova L. V. External sanctions as motivation to develop clusters infrastructure in agricultural branches / L. V. Popova, D. A. Korobeynikov, O. M.мKorobeynikova, A. A. Panov // Journal of Applied Economic Sciences. - 2016. - Т. 11. № - С. 1034-1044.
  9. Панов А. А. Направления повышения конкурентоспособности зернопроизводства в регионе / А. А. Панов, А. В. Малофеев // Экономика и предпринимательство. - 2015. - №9-2(62). - С. 266-269.
  10. Немченко А. В. Модернизация как залог роста конкурентоспособности сельскохозяйственного производства / А. В. Немченко // Международный научно-исследовательский журнал. – 2018. – №4(70). – С. 31-33.

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Shaldohina S. Ju. Metodiki analiza finansovoj ustojchivosti, vozmozhnosti ih adaptacii k uslovijam sel'skohozjajstvennogo proizvodstva [Methods of analysis of financial stability, the possibility of their adaptation to the conditions of agricultural production] / S. Ju. Shaldohina // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal [International Research Journal]. - 2018. - № 9-2 (75). - P. 59-62. [in Russian]
  2. Mitrofanova I. V. Agropromyshlennyj kompleks yuga Rossii: statistika krizisa [Agro-industrial complex of the south of Russia: crisis statistics] / I. V. Mitrofanova // Nacional'nye interesy: prioritety i bezopasnost' [National interests: priorities and security]. - 2010. - T. 6. № 24 (81). - P. 26-38. [in Russian]
  3. Timofeeva G. V. Prodovol'stvennaya bezopasnost' v sisteme ehkonomicheskoj bezopasnosti regiona [Food security in the system of economic security of the region] / G. V. Timofeeva, O. V. Ivanov, E. N. Antamoshkina and others // Ehkonomika i upravlenie: problemy, resheniya [Economics and management: problems, solutions]. - 2016. – Vol. 1. № 11. – P. 26-32. [in Russian]
  4. Korotkij R. P. Operativnaja identifikacija stress-faktorov v promyshlennom pticevodstve [Operational identification of stress factors in poultry industry] / R. P. Korotkij // Mehanizacija i jelektrifikacija sel'skogo hozjajstva [Mechanization and electrification of agriculture]. - 2008. - № 5. - P. 23. [in Russian]
  5. Serebryakova M. F. Factors of uncertainty and risk in agrarian production / M.F. Serebryakova // International research journal. - 2016. - № 5-1 (47). - Р. 158-160.
  6. Olejnik O. S. Osnovnye harakteristiki i tendencii razvitija zhivotnovodcheskoj otrasli v Volgogradskoj oblasti [Main characteristics and development trends of the livestock industry in the Volgograd region] / O. S. Olejnik, N.N. Balashova // Izvestija Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: Nauka i vysshee professional'noe obrazovanie [News of the Nizhnevolzhsky agrouniversity complex: Science and higher professional education]. - 2016. - № 3 (43). - P. 295-305. [in Russian]
  7. Nemchenko A. V. Conditions for developing sustainable growth of region's agricultural industry / A. V. Nemchenko, T. A. Dugina, E. A. Likholetov and others // International Journal of Economics and Financial Issues. – 2016. – Vol. 6. № S2. – P. 207-211.
  8. Popova L. V. External sanctions as motivation to develop clusters infrastructure in agricultural branches / L. V. Popova, D. A. Korobeynikov, O. M.мKorobeynikova, A. A. Panov // Journal of Applied Economic Sciences. - 2016. – Vol. 11. № 6. - P. 1034-1044.
  9. Panov A. A. Napravlenija povyshenija konkurentosposobnosti zernoproizvodstva v regione [Directions for improving the competitiveness of grain production in the region] / A. A. Panov, A. V. Malofeev // Jekonomika i predprinimatel'stvo [Economy and Entrepreneurship]. - 2015. - № 9-2 (62). - P. 266-269. [in Russian]
  10. Nemchenko A. V. Modernizaciya kak zalog rosta konkurentosposobnosti sel'skohozyajstvennogo proizvodstva [Modernization as a guarantee of growing competitiveness of agricultural production] / A. V. Nemchenko // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal [International Research Journal]. – 2018. – № 4 (70). – P. 31-33. [in Russian]