ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
|
АННОТАЦИЯ 3
Введение 3
1 Теоретические аспекты исследования финансовой устойчивости предприятия 7
1.1 История развития и сущность понятия финансовой устойчивости предприятия 7
1.2 Цели и задачи управления финансовой устойчивостью предприятия 10
1.3 Обоснование системы показателей финансовой устойчивости 15
2 Методические аспекты анализа и прогнозирования финансовой устойчивости
предприятия 23
2.1 Сравнительная характеристика методов оценки финансовой устойчивости
предприятия 23
2.2 Характеристика кризис-прогнозных методов 29
2.3 Метод прогнозирования финансовой устойчивости предприятий
энергетической отрасли с применением нейронных сетей 41
3 Практика прогнозирования финансовой устойчивости предприятий
энергетической отрасли 46
3.1 Анализ показателей финансовой устойчивости АО «ТомскРТС» 46
3.2 Прогноз финансовой устойчивости АО «ТомскРТС» с использованием
алгоритма прогнозирования на основе нейронных сетей 52
3.3 Рекомендации по повышению финансовой устойчивости в АО «ТомскРТС» 63
Заключение 67
Список использованных источников и литературы 70
Приложение А 78
Приложение Б 85
Приложение В 88
Приложение Г 90
Приложение Д 92
Приложение Е
Введение 3
1 Теоретические аспекты исследования финансовой устойчивости предприятия 7
1.1 История развития и сущность понятия финансовой устойчивости предприятия 7
1.2 Цели и задачи управления финансовой устойчивостью предприятия 10
1.3 Обоснование системы показателей финансовой устойчивости 15
2 Методические аспекты анализа и прогнозирования финансовой устойчивости
предприятия 23
2.1 Сравнительная характеристика методов оценки финансовой устойчивости
предприятия 23
2.2 Характеристика кризис-прогнозных методов 29
2.3 Метод прогнозирования финансовой устойчивости предприятий
энергетической отрасли с применением нейронных сетей 41
3 Практика прогнозирования финансовой устойчивости предприятий
энергетической отрасли 46
3.1 Анализ показателей финансовой устойчивости АО «ТомскРТС» 46
3.2 Прогноз финансовой устойчивости АО «ТомскРТС» с использованием
алгоритма прогнозирования на основе нейронных сетей 52
3.3 Рекомендации по повышению финансовой устойчивости в АО «ТомскРТС» 63
Заключение 67
Список использованных источников и литературы 70
Приложение А 78
Приложение Б 85
Приложение В 88
Приложение Г 90
Приложение Д 92
Приложение Е
В настоящее время в России одно из ведущих мест в экономике отведено компаниям энергетической отрасли. Они являются одним из источников формирования доходов бюджета и играют важную роль в обеспечении организаций и населения в необходимых энергоресурсах.
Энергетика является базовой инфраструктурной отраслью страны, и как и любая другая естественная монополия, не может быть направлена исключительно на получение прибыли. Данная отрасль призвана обеспечивать как скорейший и гарантированный возврат средств, вложенных в неё инвесторами, так и удовлетворять социальные потребности общества, поскольку формирует качество жизни населения и условия развития экономики.
Одной из главных характеристик деятельности компании является финансовая устойчивость. Под финансовой устойчивостью подразумевается долгосрочная стабильность компании, обеспеченность финансовыми источниками, ее платежеспособность и кредитоспособность. Ореди экономистов существуют различные позиции относительно сущности понятия финансовой устойчивости. Одни рассматривают финансовую устойчивость как структуру капитала, которая отражает зависимость предприятия от внешних источников. Другие, определяют ее через структуру источников покрытия активов, что отражает зависимость финансовой устойчивости от организации финансов, их эффективного использования и распределения.
Ключевыми для анализа энергетической отрасли являются предприятия производящие тепловую энергию, ввиду того, что в данной отрасли негативное влияние на финансовый результат деятельности в большой степени оказывают: климатический фактор (продолжительность отопительного сезона), высокий уровень недобросовестных плательщиков (как следствие рост дебиторской задолженности), высокий износ тепловых сетей (высокие расходы на содержание и обслуживание, не покрываемые за счет собираемости средств с населения), низкий уровень оборачиваемости дебиторской задолженности, государственное регулирование, не позволяющее увеличивать тариф, способный покрыть все текущие издержки, а так же ограничение в методах воздействия на недобросовестных потребителей.
Изучая состояние функционирование предприятий теплоэнергетической отрасли в России, можно сделать вывод об отсутствии решений по большинству вышеперечисленных проблем, которые оказывают в большей степени влияние на финансовую устойчивость предприятия.
Финансовое прогнозирование, позволяя оценить перспективы финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта, в определенной степени позволяет дать ответ на вопрос о том, что его ожидает в будущем - благополучное финансовое положение либо несостоятельность. Роль финансового прогнозирования в системе факторов обеспечения финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта состоит в том, что оно во многом помогает принять адекватные управленческие решения, определяющие ключевые направления финансового развития данного субъекта.
В связи с этим крайне актуальным является анализ и разработка методов прогнозирования показателей финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли. Для решения этой проблемы автором впервые предложен метод прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли с помощью использования нейросетевого моделирования, показывающий хорошие предсказательные способности, в сравнении с обычными параметрическими методами, и дающая возможность руководству компании оперативно принимать эффективные управленческие решения.
Степень разработанности темы в литературе. Вопросы финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта и ее обеспечения находятся в центре внимания работ М.С. Абрютиной - формы и виды финансовой устойчивости предприятия; Е.В. Борисовой - определение границ финансовой устойчивости предприятия; А.В. Грачева - анализ и управление финансовой устойчивостью предприятия; И.Н. Демчука - финансовая устойчивость как комплексная категория экономического анализа; С.Я. Елецких - анализ теоретических подходов к трактовке сущности понятия «финансовая устойчивость предприятия; Э.В. Исаевой - совершенствование оценки финансовой устойчивости предприятия; О.Р. Кривицкой - финансовая устойчивость компании и пути ее усовершенствования и др.
Методическим аспектам оценки финансовой устойчивости посвящены исследования Б.Е. Бродского, Л.В. Донцовой, Е.П. Жарковской, М.А. Крейниной, Н.А. Никифоровой, Р.С. Сайфулина, Е.С. Стояновой, Л.Н. Усенко, А.Д. Шеремета, С.Б. Барнглольц, И.Л. Бланка.
В свою очередь, проблемы прогнозирования финансовой устойчивости являются важнейшей темой трудов А.Н. Зотова, П.И. Огородникова, И.А. Павловой, В.Б. Перунова, Л.Ю. Филобоковой.
Основы нейросетевой обработки данных и примеры типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса посвящены работы А.А. Ежова. В работах Н. Никифорова рассматривается применение нейросетевого моделирования для прогнозирования финансового состояния предприятия. Романовский А.В. также исследовал применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования финансовых показателей предприятия.
Диссертационные исследования по теме магистерской диссертации: Л.А. Леонова, К.Я. Гильмутдинов
Теоретические и практические аспекты анализа и управления финансовой устойчивостью предприятий рассматривались в трудах таких зарубежных экономистов, как Брэйли Р., Бригхем Ю., Ван Хорн Дж. К. Гапенски Л., Джевонс К., Кейнс Дж., Коласс, М, Майерс С, Фридмен Дж., Хайек Ф., Хикс Дж., Шумпетер И. и др.
Вместе с тем проблемы прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли на основе данных финансовой отчетности с использованием нейронной сети не получили достаточного освещения в экономической литературе.
Цель данного исследования заключается в разработке метода прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли с использованием нейросетевого моделирования.
Для этого необходимо решить следующие задачи:
1) исследовать сущность понятия финансовой устойчивости, цели и задачи ее анализа;
2) рассмотреть существующие методы прогнозирования финансовой устойчивости предприятия;
3) изучить практику использования нейронной сети для прогнозирования
финансового состояния;
4) сформулировать и описать метод, позволяющий прогнозировать финансовую устойчивость предприятий энергетической отрасли;
5) провести анализ финансовой устойчивости на примере предприятия энергетической отрасли АО «ТомскРТС»;
6) апробировать на практике предложенный автором метод прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли;
7) разработать рекомендации по повышению финансовой устойчивости АО «ТомскРТС».
Объектом исследования является финансовая устойчивость компаний энергетической отрасли.
Предметом исследования является прогнозирование финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли.
Область исследования. Содержание исследования соответствует Паспорту специальности 38.04.08 - Финансы и кредит.
Информационная база исследования включает в себя нормативно-правовые акты Российской Федерации в области финансовой устойчивости, статистические и отчетные данные с официальных сайтов, труды российских и зарубежных исследователей, исследования специализированных организаций по вопросам финансовой устойчивости, практический опыт анализа финансовой устойчивости компаний энергетической отрасли и информационные ресурсы интернет. Изучение конкретных вопросов по теме исследования проводилось в компании, расположенной на территории города Томска: АО «ТомскРТС».
В качестве теоретической и методологической основы исследования используются труды и монографии российских и зарубежных ученых в области теории и практики анализа финансовой устойчивости и нейронного моделирования, статьи в периодических изданиях.
В ходе исследования применялись следующие методы исследования: общенаучные теоретические (обобщение, сравнение, индукция, синтез) и практические (статистические, графические, табличные, математические, количественные, big data). В целях изучения финансовой устойчивости предприятий, автором было исследованы ежегодные финансовые отчеты компании АО «ТомскРТС» с применением как статического, так и динамического анализа; использован факторный анализ.
В процессе исследования были разработаны следующие элементы научной новизны:
- синтезирована история развития и определено понятие «финансовой устойчивости энергетической компании», которая представляет собой стабильное финансовое состояние организации, при котором обеспечивается эффективное и рациональное использование и распределение финансовых ресурсов между участниками энергетического рынка с целью организации бесперебойного снабжения энергоресурсами потребителей и обеспечение энергетической безопасности государства, выражающееся в несущественной и контролируемой зависимости от внешних источников финансирования ;
- предложен авторский метод, позволяющий прогнозировать финансовую устойчивости предприятий энергетической отрасли на основе данных финансовой отчетности с использованием нейросетевого моделирования.
Научная значимость исследования заключается в том, что автором предложен метод прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли на основе данных финансовой отчетности с использованием нейросетевого моделирования.
Практическая значимость работы определяется содержащимися в ней предложениями и рекомендациями, которые могут быть использованы для дальнейших научных исследований теории и практики нейросетевого моделирования, для прогнозирования финансовой устойчивости, а также могут быть использованы в деятельности компании АО «ТомскРТС» для прогнозирования финансовой устойчивости группы компаний в целом.
1 Теоретические аспекты исследования финансовой устойчивости предприятия
Энергетика является базовой инфраструктурной отраслью страны, и как и любая другая естественная монополия, не может быть направлена исключительно на получение прибыли. Данная отрасль призвана обеспечивать как скорейший и гарантированный возврат средств, вложенных в неё инвесторами, так и удовлетворять социальные потребности общества, поскольку формирует качество жизни населения и условия развития экономики.
Одной из главных характеристик деятельности компании является финансовая устойчивость. Под финансовой устойчивостью подразумевается долгосрочная стабильность компании, обеспеченность финансовыми источниками, ее платежеспособность и кредитоспособность. Ореди экономистов существуют различные позиции относительно сущности понятия финансовой устойчивости. Одни рассматривают финансовую устойчивость как структуру капитала, которая отражает зависимость предприятия от внешних источников. Другие, определяют ее через структуру источников покрытия активов, что отражает зависимость финансовой устойчивости от организации финансов, их эффективного использования и распределения.
Ключевыми для анализа энергетической отрасли являются предприятия производящие тепловую энергию, ввиду того, что в данной отрасли негативное влияние на финансовый результат деятельности в большой степени оказывают: климатический фактор (продолжительность отопительного сезона), высокий уровень недобросовестных плательщиков (как следствие рост дебиторской задолженности), высокий износ тепловых сетей (высокие расходы на содержание и обслуживание, не покрываемые за счет собираемости средств с населения), низкий уровень оборачиваемости дебиторской задолженности, государственное регулирование, не позволяющее увеличивать тариф, способный покрыть все текущие издержки, а так же ограничение в методах воздействия на недобросовестных потребителей.
Изучая состояние функционирование предприятий теплоэнергетической отрасли в России, можно сделать вывод об отсутствии решений по большинству вышеперечисленных проблем, которые оказывают в большей степени влияние на финансовую устойчивость предприятия.
Финансовое прогнозирование, позволяя оценить перспективы финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта, в определенной степени позволяет дать ответ на вопрос о том, что его ожидает в будущем - благополучное финансовое положение либо несостоятельность. Роль финансового прогнозирования в системе факторов обеспечения финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта состоит в том, что оно во многом помогает принять адекватные управленческие решения, определяющие ключевые направления финансового развития данного субъекта.
В связи с этим крайне актуальным является анализ и разработка методов прогнозирования показателей финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли. Для решения этой проблемы автором впервые предложен метод прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли с помощью использования нейросетевого моделирования, показывающий хорошие предсказательные способности, в сравнении с обычными параметрическими методами, и дающая возможность руководству компании оперативно принимать эффективные управленческие решения.
Степень разработанности темы в литературе. Вопросы финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта и ее обеспечения находятся в центре внимания работ М.С. Абрютиной - формы и виды финансовой устойчивости предприятия; Е.В. Борисовой - определение границ финансовой устойчивости предприятия; А.В. Грачева - анализ и управление финансовой устойчивостью предприятия; И.Н. Демчука - финансовая устойчивость как комплексная категория экономического анализа; С.Я. Елецких - анализ теоретических подходов к трактовке сущности понятия «финансовая устойчивость предприятия; Э.В. Исаевой - совершенствование оценки финансовой устойчивости предприятия; О.Р. Кривицкой - финансовая устойчивость компании и пути ее усовершенствования и др.
Методическим аспектам оценки финансовой устойчивости посвящены исследования Б.Е. Бродского, Л.В. Донцовой, Е.П. Жарковской, М.А. Крейниной, Н.А. Никифоровой, Р.С. Сайфулина, Е.С. Стояновой, Л.Н. Усенко, А.Д. Шеремета, С.Б. Барнглольц, И.Л. Бланка.
В свою очередь, проблемы прогнозирования финансовой устойчивости являются важнейшей темой трудов А.Н. Зотова, П.И. Огородникова, И.А. Павловой, В.Б. Перунова, Л.Ю. Филобоковой.
Основы нейросетевой обработки данных и примеры типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса посвящены работы А.А. Ежова. В работах Н. Никифорова рассматривается применение нейросетевого моделирования для прогнозирования финансового состояния предприятия. Романовский А.В. также исследовал применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования финансовых показателей предприятия.
Диссертационные исследования по теме магистерской диссертации: Л.А. Леонова, К.Я. Гильмутдинов
Теоретические и практические аспекты анализа и управления финансовой устойчивостью предприятий рассматривались в трудах таких зарубежных экономистов, как Брэйли Р., Бригхем Ю., Ван Хорн Дж. К. Гапенски Л., Джевонс К., Кейнс Дж., Коласс, М, Майерс С, Фридмен Дж., Хайек Ф., Хикс Дж., Шумпетер И. и др.
Вместе с тем проблемы прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли на основе данных финансовой отчетности с использованием нейронной сети не получили достаточного освещения в экономической литературе.
Цель данного исследования заключается в разработке метода прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли с использованием нейросетевого моделирования.
Для этого необходимо решить следующие задачи:
1) исследовать сущность понятия финансовой устойчивости, цели и задачи ее анализа;
2) рассмотреть существующие методы прогнозирования финансовой устойчивости предприятия;
3) изучить практику использования нейронной сети для прогнозирования
финансового состояния;
4) сформулировать и описать метод, позволяющий прогнозировать финансовую устойчивость предприятий энергетической отрасли;
5) провести анализ финансовой устойчивости на примере предприятия энергетической отрасли АО «ТомскРТС»;
6) апробировать на практике предложенный автором метод прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли;
7) разработать рекомендации по повышению финансовой устойчивости АО «ТомскРТС».
Объектом исследования является финансовая устойчивость компаний энергетической отрасли.
Предметом исследования является прогнозирование финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли.
Область исследования. Содержание исследования соответствует Паспорту специальности 38.04.08 - Финансы и кредит.
Информационная база исследования включает в себя нормативно-правовые акты Российской Федерации в области финансовой устойчивости, статистические и отчетные данные с официальных сайтов, труды российских и зарубежных исследователей, исследования специализированных организаций по вопросам финансовой устойчивости, практический опыт анализа финансовой устойчивости компаний энергетической отрасли и информационные ресурсы интернет. Изучение конкретных вопросов по теме исследования проводилось в компании, расположенной на территории города Томска: АО «ТомскРТС».
В качестве теоретической и методологической основы исследования используются труды и монографии российских и зарубежных ученых в области теории и практики анализа финансовой устойчивости и нейронного моделирования, статьи в периодических изданиях.
В ходе исследования применялись следующие методы исследования: общенаучные теоретические (обобщение, сравнение, индукция, синтез) и практические (статистические, графические, табличные, математические, количественные, big data). В целях изучения финансовой устойчивости предприятий, автором было исследованы ежегодные финансовые отчеты компании АО «ТомскРТС» с применением как статического, так и динамического анализа; использован факторный анализ.
В процессе исследования были разработаны следующие элементы научной новизны:
- синтезирована история развития и определено понятие «финансовой устойчивости энергетической компании», которая представляет собой стабильное финансовое состояние организации, при котором обеспечивается эффективное и рациональное использование и распределение финансовых ресурсов между участниками энергетического рынка с целью организации бесперебойного снабжения энергоресурсами потребителей и обеспечение энергетической безопасности государства, выражающееся в несущественной и контролируемой зависимости от внешних источников финансирования ;
- предложен авторский метод, позволяющий прогнозировать финансовую устойчивости предприятий энергетической отрасли на основе данных финансовой отчетности с использованием нейросетевого моделирования.
Научная значимость исследования заключается в том, что автором предложен метод прогнозирования финансовой устойчивости предприятий энергетической отрасли на основе данных финансовой отчетности с использованием нейросетевого моделирования.
Практическая значимость работы определяется содержащимися в ней предложениями и рекомендациями, которые могут быть использованы для дальнейших научных исследований теории и практики нейросетевого моделирования, для прогнозирования финансовой устойчивости, а также могут быть использованы в деятельности компании АО «ТомскРТС» для прогнозирования финансовой устойчивости группы компаний в целом.
1 Теоретические аспекты исследования финансовой устойчивости предприятия
В условиях современной нестабильной экономической ситуации корректное оценивание финансового положения компаний теплоэнергетической отрасли и прогнозирование потенциала ее дальнейшей операционной деятельности представляется весьма актуальным как для самой компании (для корректного планирования и построения долгосрочных стратегий развития), так и для других участников рынка (для корректного определения стоимости компании, а также для возможности привлечения инвестиций в данную отрасль), для обеспечения граждан и предприятий жизненно-важными энергоресурсами.
Ввиду того, что предприятия отрасли теплоэнергетики являются естественными монополиями и жестко контролируются со стороны государства посредством тарифного регулирования, существуют определенные ограничения, не позволяющие компаниям достигнуть стабильного уровня финансовой устойчивости.
Такая ситуация наблюдается ввиду:
1. отсутствия вложений в собственный капитал со стороны собственников;
2. высокого износа тепловых сетей и как следствие у предприятия высокий уровень сверхнормативных потерь теплоэнергии, порядка 120 млн. руб., которые не покрываются тарифом, т.е. компания терпит убытки;
3. отсутствия законодательных актов по тарифному регулированию, позволяющих покрывать расходы сверх нормы за счет стоимости тарифа, ввиду того, что высокий уровень процентов к уплате и сверхнормативных потерь в теплосетях, около 26% от всего количества предоставляемых ресурсов, не включаются в тариф;
4. высокий уровень недобросовестных плательщиков за теплоресурсы и ограниченность законодательно взыскивать суммы в полном объеме, как следствие рост кредитов для обеспечния операционной деятельности и огромные проценты к уплате, которое предприятие не успевает покрывать;
5. снижение спроса на объекты недвижимости и как следствие спад строительной отрасли, позволяющей наращивать выручку внутри АО «ТомскРТС» за счет новых технологических присоединений;
6. отсутствие законодательных актов способных увеличивать повышающие коэффиценты при отсутсвии приборов учета;
7. отсутствие выделяемых государством субсидий и дотаций на ремонт изношенных тепловых сетей.
Задача прогнозирования финансовой устойчивости с использованием аппарата нейронной сети позволяет предприятию сэкономить свои материальные и трудовые ресурсы, предсказывая вероятность наступления неуйсточивого финансового положения за месяц до его наступления с точность 93,3%. Однако краткосрочные предсказательные способности не дают более широкого понимаю о развитии деятельности компании, о возможных угрозах ухудшения финансовой устойчивости в долгосрочной перспективе. Это связано с тем, что слишком малое количество показателей использовано для обучения сети и тестирования, из- за отсутствия данных внутри компании в более глубокой разбивке, например по неделям или дням.
Таким образом, оперативными управленческими решениями для повышения финансовой устойчивости в АО «ТомскРТС» в краткосрочной перспективе, на наш взгляд, являются:
1. использование внутрихолдинговых кредитов от головной организации под низкий процент, поскольку задолженность у предприятия будет в любом случае, ввиду высокого уровня дебиторской задолженности, большая часть которой является просроченной, однако финансировать операционную деятельность выгодно для компании при использовании более дешевых кредитов, нежели предлагают коммерческие банки;
2. предоставление теплоресурсов (газа, угля и др.) от АО «Томская генерация» с беспроцентной отсрочкой платежа. Кроме того, АО «Томская генерация» может предоставлять возможность АО «ТомскРТС» не оплачивать счета за покупку теплоэнергии в течение определенного периода времени (например квартала), чтобы АО «ТомскРТС» в это время мог погасить кредит с высоким процентом, предоставленный коммерческим банком (который в настоящий момент имеется у предприятия). В это время АО «ТомскРТС» может взять новый кредит под меньший процент (возможно от головной компании) и погасить банковский кредит. А разница в процентах пойдет на оплату покупной теплоэнергии, предоставленной на условии отсрочки оплаты. Для Томской генерации, являющейся финансово устойчивым предприятием, за счет того, что выручка растет быстрее чем условно-переменные затраты, как следствие положительная маржа, это не подрывающие их устойчивость суммы.
Предложенные меры по повышению уровня финансовой устойчивости за счет снижения уровня оборачиваемости дебиторской задолженности, имеют более длительный характер воздействия, однако в итоге дают положительный результат.
Что касается законодательной базы в области тарифного регулирования, то это, к сожалению, не зависит от действий, предпринимаемых менеджментом компании, однако несущественные изменения происходят. Так например, на 2019 г., ввиду того, что в Томской области высокая опреборенность на теплоресурсах (свыше 75%), Департамент тарифного регулирования принял к включению в тариф всех фактически произведенные расходы, сверх нормативных.
На наш взгляд, цена за теплоресурсы должна быть такой, при которой компания оправдывает все свои операционные издержки, имеет достаточный объем средств для инвестирования (в ремонт своих же теплосетей), а так же зарабатывает определенную норму прибыли для акционеров и определенную норму прибыли для выплат по привлеченным кредитам.
Ввиду того, что предприятия отрасли теплоэнергетики являются естественными монополиями и жестко контролируются со стороны государства посредством тарифного регулирования, существуют определенные ограничения, не позволяющие компаниям достигнуть стабильного уровня финансовой устойчивости.
Такая ситуация наблюдается ввиду:
1. отсутствия вложений в собственный капитал со стороны собственников;
2. высокого износа тепловых сетей и как следствие у предприятия высокий уровень сверхнормативных потерь теплоэнергии, порядка 120 млн. руб., которые не покрываются тарифом, т.е. компания терпит убытки;
3. отсутствия законодательных актов по тарифному регулированию, позволяющих покрывать расходы сверх нормы за счет стоимости тарифа, ввиду того, что высокий уровень процентов к уплате и сверхнормативных потерь в теплосетях, около 26% от всего количества предоставляемых ресурсов, не включаются в тариф;
4. высокий уровень недобросовестных плательщиков за теплоресурсы и ограниченность законодательно взыскивать суммы в полном объеме, как следствие рост кредитов для обеспечния операционной деятельности и огромные проценты к уплате, которое предприятие не успевает покрывать;
5. снижение спроса на объекты недвижимости и как следствие спад строительной отрасли, позволяющей наращивать выручку внутри АО «ТомскРТС» за счет новых технологических присоединений;
6. отсутствие законодательных актов способных увеличивать повышающие коэффиценты при отсутсвии приборов учета;
7. отсутствие выделяемых государством субсидий и дотаций на ремонт изношенных тепловых сетей.
Задача прогнозирования финансовой устойчивости с использованием аппарата нейронной сети позволяет предприятию сэкономить свои материальные и трудовые ресурсы, предсказывая вероятность наступления неуйсточивого финансового положения за месяц до его наступления с точность 93,3%. Однако краткосрочные предсказательные способности не дают более широкого понимаю о развитии деятельности компании, о возможных угрозах ухудшения финансовой устойчивости в долгосрочной перспективе. Это связано с тем, что слишком малое количество показателей использовано для обучения сети и тестирования, из- за отсутствия данных внутри компании в более глубокой разбивке, например по неделям или дням.
Таким образом, оперативными управленческими решениями для повышения финансовой устойчивости в АО «ТомскРТС» в краткосрочной перспективе, на наш взгляд, являются:
1. использование внутрихолдинговых кредитов от головной организации под низкий процент, поскольку задолженность у предприятия будет в любом случае, ввиду высокого уровня дебиторской задолженности, большая часть которой является просроченной, однако финансировать операционную деятельность выгодно для компании при использовании более дешевых кредитов, нежели предлагают коммерческие банки;
2. предоставление теплоресурсов (газа, угля и др.) от АО «Томская генерация» с беспроцентной отсрочкой платежа. Кроме того, АО «Томская генерация» может предоставлять возможность АО «ТомскРТС» не оплачивать счета за покупку теплоэнергии в течение определенного периода времени (например квартала), чтобы АО «ТомскРТС» в это время мог погасить кредит с высоким процентом, предоставленный коммерческим банком (который в настоящий момент имеется у предприятия). В это время АО «ТомскРТС» может взять новый кредит под меньший процент (возможно от головной компании) и погасить банковский кредит. А разница в процентах пойдет на оплату покупной теплоэнергии, предоставленной на условии отсрочки оплаты. Для Томской генерации, являющейся финансово устойчивым предприятием, за счет того, что выручка растет быстрее чем условно-переменные затраты, как следствие положительная маржа, это не подрывающие их устойчивость суммы.
Предложенные меры по повышению уровня финансовой устойчивости за счет снижения уровня оборачиваемости дебиторской задолженности, имеют более длительный характер воздействия, однако в итоге дают положительный результат.
Что касается законодательной базы в области тарифного регулирования, то это, к сожалению, не зависит от действий, предпринимаемых менеджментом компании, однако несущественные изменения происходят. Так например, на 2019 г., ввиду того, что в Томской области высокая опреборенность на теплоресурсах (свыше 75%), Департамент тарифного регулирования принял к включению в тариф всех фактически произведенные расходы, сверх нормативных.
На наш взгляд, цена за теплоресурсы должна быть такой, при которой компания оправдывает все свои операционные издержки, имеет достаточный объем средств для инвестирования (в ремонт своих же теплосетей), а так же зарабатывает определенную норму прибыли для акционеров и определенную норму прибыли для выплат по привлеченным кредитам.
Подобные работы
- ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИНТЕТИЧЕСКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СИСТЕМЕ СБАЛАНСИРОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ (НА ПРИМЕРЕ НЕФТЕДОБЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ)
Магистерская диссертация, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2017 - Финансово-кредитные технологии в нефтегазовом бизнесе
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 6500 р. Год сдачи: 2019 - ФИНАНСОВО-КРЕДИТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В НЕФТЕГАЗОВОМ БИЗНЕСЕ
Дипломные работы, ВКР, банковское дело и кредитование. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2019 - ТЕОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВА ЖИЛИЩНОГО ФОНДА
Авторефераты (РГБ), экономика. Язык работы: Русский. Цена: 250 р. Год сдачи: 2014