 |
Вопрос. Цели и задачи анализа бухгалтерской (финансовой) отчетности
|
|
|
|
Тема 1. Бухгалтерская отчетность как информационная основа анализа в управлении финансами
Вопрос. Цели и задачи анализа бухгалтерской (финансовой) отчетности
Цель анализа бухгалтерской (финансовой) отчетности – это оценка финансового положения компании (группы компаний) по данным бухгалтерской отчетности (а для группы компаний – по данным консолидированной бухгалтерской отчетности).
При реализации данной цели могут быть поставлены следующие задачи:
1. Экономическая характеристика активов.
2. Экономическая характеристика собственного капитала и обязательств.
3. Анализ платежеспособности.
4. Анализ финансовой устойчивости.
5. Анализ деловой активности.
6. Анализ финансовых результатов и рентабельности.
7. Оценка вероятности банкротства.
8. Прогнозирование основных финансовых показателей.
Каждая из вышеприведенных задач решается отдельно, или они могут быть решены в совокупности. Выбор, какие задачи необходимо решить, зависит от требований проводимого анализа. Если необходимо всесторонне оценить финансовое положение компании, то необходимо решить все вышеназванные задачи.
Анализ бухгалтерской (финансовой) отчетности рекомендуется проводить в следующем порядке:
1. Определяются объекты анализа. В качестве объектов анализа могут выступать отдельные компании, а также группы компаний. В случае, если анализ проводится по группе компаний, то источником информации служит консолидированная бухгалтерская (финансовая) отчетность.
2. Определяются цели и задачи анализа. В качестве цели анализа может выступать не только глобальная цель - оценка финансового положения, а могут использоваться локальные цели, например, определение кредитоспособности компании, оценка существенных факторов, влияющих на рентабельность и т.д. В качестве задач анализа указываются задачи, приведенные выше, например, анализ деловой активности, оценка вероятности банкротства и т.д.
|
|
|
3. Составляется план аналитической работы. В этом плане указывается, кто будет исполнителем аналитической работы на отдельных его стадиях, какие сроки исполнения стадий и какие аналитические операции выполняются.
4. Разрабатывается система аналитических показателей. Для проведения анализа могут использоваться стандартные показатели, описанные в литературных источниках и нормативно-правовых документах, а могут создаваться индивидуальные аналитические показатели, которые специально применяются для решения отдельных целей и задач анализа.
5. Собирается и подготавливается к анализу информация. На этом этапе происходит непосредственный сбор необходимой информации, в первую очередь берется бухгалтерская (финансовая) отчетность. Для проведения анализа информация может быть трансформирована или сведена по определенному принципу для повышения эффективности аналитических процедур.
6. Осуществляется анализ. На этом этапе непосредственно осуществляется анализ на основании процедур и методов, выбранных на предыдущих этапах. 7. Проводится оценка полученных результатов. После проведения анализа необходимо качественно и правильно интерпретировать полученные данные с целью повышения эффективности управленческих решений. Цели и задачи анализа, а также условия его проведения, могут меняться в зависимости от пользователей, для которых он предназначен.
2 вопрос. Методы финансового анализа, применяемые при анализе бухгалтерской отчетности
При проведении анализа бухгалтерской отчетности могут применяться разнообразные методы, основные из которых приведены в этом разделе.
|
|
|
1. Метод горизонтального анализа. Цель горизонтального анализа состоит в том, чтобы выявить абсолютные и относительные изменения величин различных статей бухгалтерской (финансовой) отчетности за определенный период и дать им оценку. Горизонтальный анализ бывает нескольких видов.
1) Аналитический показатель анализа прироста (убыли) рассчитывается как разница между значением показателя на конец анализируемого периода и значением показателя на начало. Δ = П1 – П0 где Δ – прирост (убыль) значения; П1 – показатель на конец периода; П0 – показатель на начало периода. 7 В случае получения положительного значения, это означает, что происходит прирост показателя, т.е. он увеличивается. В случае получения отрицательного значения, это означает, что происходит убыль показателя, т.е. он снижается.
2) Анализ доли прироста (убыли) показывает долю отдельного прироста (убыли) в общей сумме прироста (убыли). Этот анализ применяется, когда отдельный прирост (убыль) является частью некоторой совокупности приростов (убылей). ωΔ = Δ𝑖 ∑ Δ где ωΔ – доля прироста (убыли) i-го показателя; Δi – прирост (убыль) i-го показателя.
3) Относительное изменение показателей может быть рассчитано различными способами, например, через показатель темпа прироста. Темп прироста показывает, на сколько процентов произошел прирост или убыль показателя. ТП = П1 − П0 П0 ×100% где ТП – темп прироста показателя; П1 – показатель на конец периода; П0 – показатель на начало периода. Если значение темпа прироста имеет положительное значение при положительной величине показателя на начало периода, то это означает рост показателя в анализируемом периоде. Если значение темпа при роста имеет отрицательное значение при положительной величине показателя на начало периода, то это означает снижение показателя в анализируемом периоде. В случае если значение показателя на начало периода имеет отрицательную величину, то положительное значение темпа прироста означает снижение показателя. А при отрицательном значении темпа прироста показатель растет в анализируемом периоде. В случае нулевого значения показателя на начало периода значение темпа прироста признается отсутствующим.
|
|
|
4) Кроме темпа прироста для анализа относительных изменений используется темп роста. В основном, темп роста и темп прироста являются взаимозаменяемыми аналитическими показателями и редко используются вместе. Темп роста показывает, во сколько раз изменился показатель за период. ТР = П1 П0 ×100% где ТР – темп роста показателя; П1 – показатель на конец периода; П0 – показатель на начало периода. Если значение темпа роста имеет величину более 100% при положительном значении показателя на начало периода, то происходит рост показателя за анализируемый период. Если значение темпа роста имеет величину менее 100% при положительном значении показателя на начало периода, то происходит снижение анализируемого показателя. В случае если значение показателя на начало периода меньше нуля, то анализ производится в противоположенном значениях роста или снижения, нежели для положительного значения. В случае нулевого значения показателя на начало периода, также, как и с темпом приростом, темп роста признается отсутствующим. Существует математическая связь между темпом роста и темпом прироста, которую можно выразить нижеприведенной формулой. ТП = ТР – 1
5) Коэффициент прироста показывает соотношение темпа прироста отдельного показателя и темпа прироста всей совокупности показателей. Этот коэффициент может применяться только в случае, если анализируемый показатель является частью совокупности показателей. Данный показатель характеризует во сколько раз больше или меньше темп прироста отельного показателя по сравнению темпа прироста всей совокупности. КТП = ТП ТПИ где КТП – коэффициент темпа прироста; 9 ТП – темп прироста показателя; ТПИ – темп прироста совокупности показателей.
6) Если же для анализа применяется темп роста, то для него используется коэффициент темпа роста. Анализ по нему проводится аналогично анализу коэффициента темпа прироста. КТР = ТР ТРИ где КТР – коэффициент темпа роста; ТР – темп роста показателя; ТРИ – темп роста совокупности показателей.
|
|
|
2.Метод вертикального анализа. Цель вертикального анализа заключается в расчете удельного веса отдельных показателей в итоге (анализ структуры) и оценке динамики такого изменения (анализ структурных сдвигов).
1) Для анализа структуры используются показатели удельных долей. Этот показатель характеризует долю показателя в итоговом значении совокупности показателей. ω = П𝑖 ∑ П𝑖 × 100% где ωi – удельная доля i-го показателя; Пi – значение i-го показателя.
2) Анализ структурных сдвигов проводится путем расчета разницы значения удельных далей на конец анализируемого периода и на начало анализируемого периода.
Δω = ωК – ωН
где Δω – структурный сдвиг (изменение удельных весов);
ωК – значение удельного веса показателя на конец периода;
ωН – значение удельного веса показателя на начало периода.
Этот аналитический показатель характеризует, как изменилась структура анализируемой совокупности показателей. Если величина имеет положительное значение, то доля анализируемого показателя в итоге выросла. Если величина структурного сдвига имеет отрицательное значение, то доля – сократилась.
3. Метод коэффициентов. Метод коэффициентов получил широкое применение в анализе бухгалтерской (финансовой) отчетности. Коэффициент представляет собой результат математического соотношения в форме математической дроби двух анализируемых показателей. Трактовка коэффициентов зависит от видов анализируемых показателей, но стандартно рассматриваются такие условия для коэффициентов (К):
· если К>1, то показатель по модулю, находящийся в числителе, больше показателя по модулю, находящегося в знаменателе, и оба показателя имеют один математический знак;
· если 0>К>1, то показатель по модулю, находящийся в числителе, меньше показателя по модулю, находящегося в знаменателе, и оба показателя имеют один математический знак;
· если К= 0, то показатель, находящийся в числителе равен нулю.
· если -1<К<-1, то показатель по модулю, находящийся в числителе, больше показателя по модулю, находящегося в знаменателе, и один из показателей имеет отрицательное значение.
4. Метод средних величи н. Роль средних величин заключается в обобщении и замене множества индивидуальных значений признака некоторой средней величиной, характеризующей всю совокупность явлений. Существует несколько видов средних величин. Наибольшее распространение в анализе бухгалтерской (финансовой) отчетности получили: средняя арифметическая, средняя геометрическая и средняя хронологическая, а также показатели моды и медианы.
|
|
|
1) Средняя арифметическая величина – это среднее значение признака, при вычислении которого общий объем распределяется между всеми ее единицами. П̅ = ∑П𝑖 𝑛 𝑖=1 n где П̅ – среднее арифметическое значение показателя; Пi – i-ый показатель; n – количество показателей.
2) Средняя геометрическая предназначена для оценки средних темпов роста. П = √∏П𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 3) Средняя хронологическая применяется для расчета моментных показателей (а не для расчета интервальных, как средняя арифметическая). П̅ = П1 + П𝑛 2 + ∑П𝑖 𝑛−1 𝑖=2 n - 1 Средняя хронологическая используется при расчете средних запасов, средней дебиторской задолженности и др. Также при анализе средней арифметической, средней геометрической и средней хронологической могут использоваться веса. Веса позволяют усилить влияние отдельных показателей на результат расчета.
4) Мода – это значение во множестве наблюдений, которое встречается наиболее часто.
5) Медиана – возможное значение признака, которое делит ранжированную совокупность на две равные части: 50 % «нижних» единиц ряда данных будут иметь значение признака не больше, чем медиана, а «верхние» 50 % – значения признака не меньше, чем медиана. Ранжирование производится от меньших к большим значениям. Мода и медиана как вид средних также может использоваться для оценки ряда показателей при анализе бухгалтерской отчетности.
5. Метод размаха вариации. Размах вариации – это различия индивидуальных значений признака у единиц изучаемой совокупности. Исследование вариации имеет большое практическое значение и является необходимым звеном в анализе бухгалтерской (финансовой) отчетности. Необходимость изучения вариации связана с тем, что средняя, являясь равнодействующей, выполняет свою основную задачу с разной степенью точности: чем меньше различия индивидуальных значений признака, подлежащих осреднению, тем однороднее совокупность, а, следовательно, точнее и надежнее средняя, и наоборот. Следовательно, по степени вариации можно судить о границах вариации признака, однородности совокупности по данному признаку, типичности средней, взаимосвязи факторов, определяющих вариацию. R = Пmax – Пmin где R – размах вариации; Пmax – максимальное значение показателя в анализируемой совокупности; Пmin – минимальное значение показателя в анализируемой совокупности. Для оценки уровня вариации по отношению к среднему значению показателем используется коэффициент осцилляции. 𝜌 = R П̅ Если коэффициент осцилляции имеет большое значение, то размах вариации большой относительно среднего значение, и, наоборот, если коэффициент осцилляции имеет небольшое значение, то размах вариации небольшой относительно среднего значения показателей.
6. Метод дисперсионного анализа. Метод дисперсионного анализа позволяет оценивать средние колебания анализируемых показателей. Этот метод активно используется в оценке рисков. Для оценки вариации в совокупности анализируемых показателей от среднего значение используется показатель среднего линейного отклонения. Этот показатель представляет собой модульное значение суммы разницы каждого показателя и их средней арифметической, либо медианы. 𝑎 = 1 𝑛∑|П𝑖 − П̅| 𝑛 𝑖=1 или 𝑎 = 1 𝑛∑|П𝑖 − 𝑚(П)| 𝑛 𝑖=1 Для оценки относительной вариации применяется коэффициент, представляющий собой отношение среднего линейного отклонения к своему среднему или к медиане. 𝑣 = 𝑎 П̅ или 𝑣 = 𝑎 𝑚(П) Стандартное отклонение – показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания в генеральной совокупности. Стандартное отклонение представляет собой более универсальный показатель, так как с помощью него можно оценивать вероятности событий.
Чем больше значение коэффициента вариации, тем больше отклонение от среднего значения, и чем меньше значение коэффициента вариации, тем меньше отклонение от среднего значения показателей.
7. Метод трендового анализа. При данном методе определяется направление изменений анализируемых показателей. Для проведения анализа тренда рассчитывают уровень наклона с помощью линейной регрессионной модели.
|
|
|
