Экономико-математические методы анализа финансово-экономической деятельности предприятия с целью повышения его эффективности

Данил

Экономико-математические методы анализа финансово-экономической деятельности предприятия с целью повышения его эффективности

Актуальность темы исследования обуславливается тем, что экономико-математическое моделирование играет важную роль в составлении бюджета капитала, при принятии управленческих решений и других аспектах деятельности компании. Оно облегчает анализ финансовой отчетности, помогает в определении стоимости капитала, его привлечении, планировании и управлении компанией, способствует развитию бизнеса. Целью работы является разработка адаптирующейся экономико-математической модели для оценки финансово-экономической деятельности предприятия с целью её оптимизации и оценка эффективности ее внедрения.

Экономика и экономические науки

Дипломы

Вуз: Дальневосточный федеральный университет (ДВФУ)

ID: 5f2b9716cd3d3e0001b3f519

UUID: d5c16d90-b9d4-0138-123b-0242ac180006

Язык: Русский

Опубликовано: больше 3 лет назад

Просмотры: 309

20.18

Данил

Комментировать 0

Рецензировать 1

Скачать - 3,8 МБ

Поделиться работой

Оглавление Введение ................................................................................................................... 4 1 Обзор литературы и формулировка гипотезы .................................................. 7 1.1 Формулировка гипотезы о существовании проблемы ............................... 7 1.2 Анализ влияния заинтересованных сторон ............................................... 20 1.3 Верификация гипотезы о проблеме финансового моделирования ......... 23 2 Разработка адаптируемой модели анализа финансовой деятельности предприятия ........................................................................................................... 35 2.1 Анализ финансово-экономической деятельности предприятия ООО «РБ Системс» ...................................................................................................... 35 2.2 Анализ существующих решений проблемы финансового моделирования на предприятии ................................................................................................... 43 2.3 Адаптивная модель для анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия ........................................................................................................ 49 2.4 Оценка эффективности внедрения модели для анализа финансовохозяйственной деятельности предприятия ...................................................... 54 Заключение ............................................................................................................ 60 Список использованных источников .................................................................. 62 Приложение А ....................................................................................................... 67 Приложение Б ........................................................................................................ 68 Приложение В........................................................................................................ 69 Приложение Г ........................................................................................................ 70 Приложение Д........................................................................................................ 72 Приложение Е ........................................................................................................ 76 3

Введение Важность экономико-математического (финансового) моделирования главным образом коренится в его способности принимать лучшие финансовые решения внутри фирмы. Оно широко используется организациями с целью планирования и оптимизации. Имитируя влияние важных переменных, экономико-математическое моделирование позволяет подготовить сценарий, чтобы организация знала свой курс действий в различных ситуациях, которые могут возникнуть. Актуальность темы исследования обуславливается тем, что экономикоматематическое моделирование играет важную роль в составлении бюджета капитала, при принятии управленческих решений и других сферах деятельности предприятия. Моделирование не только облегчает анализ финансовой отчетности и способствует выделению ресурсов для следующих крупных капитальных вложений, но оно также помогает определить стоимость капитала, принять решение относительно слияний и поглощений, в привлечении капитала, планировании и управлении бизнесом, что является очень актуальным на сегодняшний день. Однако большое количество задач приводит к тому, что предприятия вынуждены использовать большое количество моделей оценки финансовохозяйственного состояния по отдельным направлениям деятельности организации, что приводит к повышению затрат предприятия и снижению эффективности принятия управленческих решений. Целью работы является разработка адаптивной экономико- математической модели для оценки финансово-экономической деятельности предприятий из разных сфер деятельности с целью оптимизации и оценки эффективности ее внедрения. Для выполнения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: 4

1. Изучить проблемную область в сфере экономико-математического моделирования. 2. Сформулировать и проверить гипотезу о проблеме. 3. Изучить существующие аналоги решения проблемы. 4. Разработать адаптивную модель анализа финансовой деятельности предприятия. 5. Сформулировать требования и ограничения для реализации решения. 6. Определить эффект и эффективность внедрения разработанной модели. Объектом исследования является предприятие ООО «РБ Системс», на примере которого изучена проблема финансового моделирования и использования большого количества моделей. Предметом изучения является адаптивная модель анализа финансовохозяйственной деятельности предприятия для целей повышения эффективности его деятельности. В первом разделе приводятся теоретические основы моделирования, виды и цели моделей, их преимущества и недостатки. Проводится анализ литературы, и формулируется гипотеза о существовании проблемы, проводится анализ заинтересованных сторон и формулируются критерии для внедрения и ограничения модели, а также проводится коэффициентный анализ компании ООО «РБ Системс» с доказательством неэффективности используемых на данный момент инструментов. Во втором разделе описывается предлагаемое решение в виде адаптивной модели для анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия, анализируется эффективность и экономический эффект от внедрения решения, проводится сравнительный анализ решения с аналогами. Исследования статистических, проводились логических, с использованием: системных графических моделей. 5 и экономических, математических методов,

При написании работы были изучены труды известных экономистов: Йордана Де Марко, Гейна-Сарсона, а также статьи других экономистов прошлого и современности. Информационной базой исследования послужили: специализированная учебная литература и научные статьи по финансовому менеджменту, анализу хозяйственной деятельности, анализу финансовой отчетности, экономике и финансам предприятия, материалы периодических изданий, электронные ресурсы, а также и бухгалтерская (финансовая) отчетность исследуемого предприятия. Практическая значимость работы состоит в совершенствовании процесса анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия ООО «РБ Системс». В ходе исследования были применены методы: − анализ и синтез литературы; − позитивный и нормативный анализ – приведены положительные характеристики финансового моделирования и его нормативные допущения; − графический метод отображения хозяйственных процессов и явлений; − анализ потенциальных заинтересованных сторон и их влияние на ход исследования. Цель и задачи исследования определили структуру данной работы: состоит из введения, двух глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Работа представлена на 76 страницах машинописного текста и включает 2 главы, в том числе 13 таблиц, 11 рисунков, 6 приложений. Список используемой литературы содержит 54 источника. 6

1 Обзор литературы и формулировка гипотезы 1.1 Формулировка гипотезы о существовании проблемы Основным методом исследования любого предприятия или системы является метод моделирования, т.е. способ теоретического анализа и практического действия, направленный на разработку и использование моделей. Под моделью понимается образ реального объекта (процесса) в материальной форме отражающий существенные свойства моделируемого объекта (процесса) и замещающий его в ходе исследования и управления. В свою очередь, экономико-математическое моделирование представляет собой описание математическими средствами социально-экономических систем [28]. Экономическая модель представляет собой упрощенную версию реальности, которая позволяет наблюдать, понимать и делать прогнозы относительно экономического поведения рассматриваемого объекта или явления. Модель может иметь различные внешние переменные, которые могут изменяться для ответов на различные вопросы по экономическим явлениям. Часто экономические Методологическое модели использование имеют моделей структурные включает параметры. исследование, теоретизирование и подгонку теорий к реальным ситуациям и процессам. Модель представляет собой теоретическую конструкцию, объясняющую экономические процессы с помощью набора переменных и набора логических и / или количественных соотношений между ними [16]. В общих чертах, экономические модели имеют две функции: во-первых, как упрощение и отвлечение от наблюдаемых данных, а во-вторых, как средство отбора данных на основе образца в исследованиях. Несмотря на сложность и разнообразность исследований, у всех моделей имеется одна общая черта: 7 экономических

Упрощение – оно важно для моделирования, учитывая огромную сложность экономических процессов, которую можно объяснить разнообразием факторов, определяющих экономическую активность. Эти факторы включают в себя: − индивидуальные и совместные процессы принятия решений; − ограничения ресурсов; − экологические и географические ограничения; − институциональные и юридические требования; − случайные колебания. Математически модели различают по следующим параметрам [27, 23 с.]: − в зависимости от того, являются ли все переменные модели детерминированными, их можно классифицировать как стохастические или не стохастические модели; − в зависимости от того, являются ли все переменные количественными, выделяют модель дискретного или непрерывного выбора; − в соответствии с предполагаемой целью или функцией модели ее можно классифицировать как количественную или качественную; − в соответствии с целью модели можно выделить модель общего равновесия, модель частичного равновесия или даже модель неравновесия; − в соответствии с характеристиками экономического агента, модели могут быть классифицированы как модели рационального и репрезентативного агента. Модели принято различать на макроэкономические, микроэкономические, теоретические и прикладные. В данной работе разрабатывается прикладная модель. Математически модели прикладного типа различают по видам [27, с. 12]: 1. Стохастические модели формулируются с использованием случайных процессов. Они моделируют экономически наблюдаемые значения с течением времени. Большая часть эконометрики основана на статистике для 8

формулирования и проверки гипотез об этих процессах или оценки параметров для них. Широко используемый класс простых эконометрических моделей, является авторегрессионными моделями, в которых случайный процесс удовлетворяет некоторой связи между текущими и прошлыми значениями. Примерами таких моделей являются авторегрессионные скользящие средние и связанные с ними, такие, как авторегрессионная условная гетероскедастичность и модели гетероскедастичности. 2. Нестохастические модели могут быть качественными (например, относящимися к теории социального выбора) или количественными (включающими рационализацию финансовых переменных, например, с гиперболическими координатами или конкретными формами функциональных отношений между переменными). В некоторых случаях экономические прогнозы в совпадении c модели просто демонстрируют направление движения экономических переменных, следовательно, функциональные отношения используются только в качественном смысле: например, если цена товара увеличивается, то спрос на него будет уменьшаться. Для таких моделей экономисты часто используют двумерные графики вместо функций. 3. Качественные модели – хотя почти все экономические модели включают некоторую форму математического или количественного анализа, иногда используются качественные модели. Одним из примеров является качественное планирование сценариев, в котором разыгрываются возможные будущие события. Другим примером является не количественный анализ дерева решений. Несмотря на вид модели, она устанавливает чётко аргументированную основу для применения логики и математики, которая может быть независимо обсуждена, протестирована, и которая может применяться в различных случаях. Решения, основанные на экономических моделях, имеют четкую основу для точности, а именно точность поддерживающей модели. 9

Цель модели – взять сложную, реальную ситуацию и сравнить ее с имеющимися данными прошлых лет и (или) построить регрессию [10]. При правильной разработке модель может дать аналитику лучшее понимание ситуации и любых связанных с ней проблем. Построение регрессии напрямую связано построением плана на тот или иной аспект работы бизнеса. Предприятия, которые выживают и процветают в долгосрочной перспективе, часто являются предприятиями, которые старательно отслеживают изменения во внешней среде и продолжают планировать заранее. Во многих отношениях планирование интуитивно понятно людям. Практически, каждые индивидуум составляет план, как он собирается оплачивать счет каждый месяц. Каждая домохозяйка планирует, как и где она будет покупать различные продукты, необходимые для домашнего потребления, наиболее рентабельным способом. Такое планирование домашнего хозяйства часто легко выполняется с помощью несложных математических расчётов. Планирование, осуществляемое крупным бизнесом, также во многом схоже. Разница лишь в том, что количество переменных, влияющих на крупный бизнес, значительно больше. Например, крупный бизнес должен учитывать влияние изменений цен на нескольких рынках, возможные изменения в налоговой политике, увеличение или уменьшение потребительского спроса и многое другое. Следовательно, для этих компаний недостаточно простых расчетов, достаточных для нужд домохозяйства. Вместо этого таким компаниям требуется сложная математическая модель (финансовая модель), в которой можно учитывать влияние большого количества переменных. Финансовая модель – это прогнозы, основанные на обоснованных предположениях о поведении ключевых внутренних переменных. К ним относятся расходы, доходы, оборотные и внеоборотные средства, капитал, 10

резервы и другие компоненты. Все это влияет на основные сферы деятельности бизнеса. Проще говоря, финансовая модель – не что иное, как более продвинутая форма расчета, которая помогает предприятию планировать и принимать соответствующие управленческие решения. Эти решения затем позволяют увеличить размер прибыли, долю на рынке или достичь других заранее определенных целей. Обычно финансовые модели представляют собой инструменты на основе электронных таблиц, которые помогают переводить представления о реальных финансовых ситуациях в данные и набор математических вычислений. Они также предоставляют информацию о направлениях рынка из обработанных данных, которые важны для анализа сценариев и, как часть инструмента управления, для отслеживания KPI, метрик и других ключевых данных, относящихся к бизнесу. Использование финансовых моделей широко и разнообразно, и включает в себя [26]: − оценку бизнеса (например, для оценки экономической стоимости заинтересованности владельца в бизнесе); − оптимизацию, управление и контроль риска (особенно при прогнозировании факторов, которые могут повлиять на прибыль); − управление активами и пассивами; − бюджетирование потребностей в капитале; − прогнозирование денежных потоков бизнеса; − ценообразование активов и расчет стоимости капитала; − принятие инвестиционных решений, таких как слияния и поглощения (слияния и поглощения); − привлечение капитала. 11

Существуют различные типы и классификации моделей, которые создаются для разных типов решений. Ниже перечислена классификация моделей по сфере применения: 1. Планирование рентабельности. Наиболее очевидным применением финансового моделирования является оптимизация повседневной деятельности фирмы. Этот тип моделей используется компаниями для определения того, как они могут использовать свои ресурсы наиболее выгодным способом. Анализ рентабельности фирмы отличается от планирования производственных мощностей. Планирование мощности выполняется с учетом только эксплуатационных соображений. Тем не менее, анализ рентабельности и планирование принимает целостный взгляд. Обычно такие модели позволяют компаниям выбрать оптимальный ассортимент продукции, который обеспечит максимальную прибыльность. Излишне говорить, что такие модели носят оперативный характер. Следовательно, их сложность невелика, поскольку делаются предположения только о ближайшем будущем [17]. 2. Планирование ликвидности. Компании по всему миру берут на себя много обязательств. Это сделано для того, чтобы они могли быстрее расширяться. Однако с ростом долга риск дефолта также увеличивается. Если компания не может должным образом управлять своим денежным потоком, она рискует стать неплатежеспособной. Существуют финансовые модели, которые позволяют компаниям отслеживать свою платежеспособность. Эти модели учитывают такие факторы, как процентные ставки и оценки валют. Модели также учитывают кредиты, которые могут иметь call-опцион и, следовательно, могут оказывать давление на финансы фирмы в краткосрочной перспективе. Компании могут моделировать экстремальные экономические условия, чтобы увидеть, будут ли они оставаться платежеспособными, если эти экстремальные условия станут реальностью [25]. 3. Кредитное планирование. Бизнес в основном ведется за счёт кредитов. Компании должны предоставлять кредит, если они хотят увеличить продажи. 12

Однако при продлении кредита всегда существует риск дефолта. Следовательно, корпорации должны решить, хотят ли они предоставить кредит третьей стороне. Если это так, то следующий вопрос заключается в том, сколько кредитов они готовы предоставить. Существуют финансовые модели, которые помогают компаниям принять это решение. Такие модели принимают информацию от агентств кредитного рейтинга и публично объявленные финансовые показатели своих клиентов, чтобы решить, какой кредит им следует предоставить. Ограничение этих моделей заключается в том, что они работают только в том случае, если клиенты публикуют свои финансовые результаты или если они оцениваются рейтинговыми агентствами [22]. 4. Оценка компаний. Инвесторы и частные инвестиционные компании также используют сложные финансовые модели для оценки всех компаний. Эти типы моделей чрезвычайно сложны и учитывают несколько тысяч переменных. Поскольку необходимо учитывать много переменных, этого нельзя сделать с помощью простой электронной таблицы или простого программирования. Существуют специализированные фирмы по разработке программного обеспечения, которые создают инструменты, необходимые для принятия такого рода решений [17]. 5. Оценка финансовые финансовых модели, созданные инструментов. для оценки Наконец, существуют сложных финансовых инструментов, таких как фьючерсы, опционы и облигации. Такие модели необходимы, потому что финансовые инструменты становятся все более сложными в наши дни. Кроме того, компании должны получать свою справедливую стоимость автоматически и в срок. Эти финансовые модели стали основой современных технологических систем торговли. Это связано с тем, что, во-первых, эти модели способны быстро учитывать любые изменения базовых переменных и дают справедливую стоимость в течение нескольких минут. Во-вторых, затем это значение подается в торговый алгоритм, который затем покупает эти инструменты всякий раз, когда они опускаются ниже расчетной справедливой стоимости. С другой стороны, финансовые модели 13

помогают автоматизировать весь процесс и экономят на комиссиях. Компании пытаются создать финансовые модели, которые могут принимать решения точно так же, как хорошо обученный трейдер [29]. Однако моделирование любой финансовой ситуации или задачи, сталкивается с рядом сложностей. Основная сложность моделирования заключается в большом количестве переменных в рамках даже одного финансового или производственного цикла. На Рисунке 1 представлена схема финансовых и нефинансовых потоков предприятия Амортизация Незавершенное производство Основные средства Производственные средства Готовая продукция Заработная плата Прочее Дебиторская задолженность Кредиторская задоленность Денежные средства Внешние источники - основные группы хозяйственных средств, определяющих объем денежных потоков и продолжительность цикла - неденежные потоки предприятия - денежные потоки предприятия Источник: [25] Рисунок 1 – Схема финансовых и нефинансовых потоков предприятия 14

Из рисунка 1 видно, что управление финансовыми потоками должно основываться не на ощущениях или опыте менеджеров, а на математически подкреплённых расчётах. А во времена растущей нестабильности (волатильности), лица, принимающие решения, испытывают еще большую потребность в значимых, точных и актуальных финансовых прогнозах, чтобы они могли быстро реагировать на изменения экономических условий. Высокая волатильность означает, что бюджеты рассчитанные по прогнозам почти наверняка неверны, потому что невозможно предсказать, как рынки, конкуренты, клиенты, правительство разных стран и поставщики будут взаимодействовать и реагировать на изменения рынка. Но в ситуациях высокой неопределенности потребность в точных бюджетах и руководители, прогнозах менеджеры, также значительно сотрудники и возрастает, акционеры поскольку обращаются к руководству о том, куда движется компания и каковы ее результаты. С практической точки зрения, лучший способ для компаний реагировать на эту волатильность – увеличивать частоту проведения анализа и составления прогнозов и динамически учитывать изменения. В то время как многие компании нуждаются в более точном и своевременном прогнозировании, гораздо меньше менеджеров уделяют этой области достаточный приоритет и выделяют ресурсы. Многие пытаются достичь этого без внедрения надлежащих систем или выделения достаточного количества персонала, что обычно означает, что инициативы либо не имеют успеха, либо только частично успешны. В достаточно статичных организациях годовой бюджет может быть адекватным, но для компаний, испытывающих высокую волатильность и неопределенность, точные решения и соответствие между целями планирования, бюджетирования и корпоративными целями могут быть достигнуты только при более частом анализе и повторном прогнозировании, что порождает потребность организации в дополнительных штатных единицах и (или) совершенствовании собственного ПО для анализа. 15

Улучшенные возможности моделирования и прогнозирования предоставляют компании конкурентное преимущество, поскольку они позволяют распознавать проблемы и возможности, поддерживают принятие решений и позволяют компании действовать намного быстрее, чем конкуренты. Одна из самых классических и простых примеров финансового моделирования – это бюджетирование и моделирование, с последующим построением регрессии, одного или нескольких процессов, или показателей в Microsoft Excel. В процессе составления прогнозирования всегда есть две критические стороны: подготовка бюджета вместе с его различными сценариями и последующими повторными прогнозами, сравнение фактических результатов с этими данными, а затем отчетность и анализ причин отклонений. На Рисунке 2 отражена процедура анализа и синтеза с последующим моделированием ситуации в компании, поэтапно. Анализ и синтез Моделирование Что произошло? Доклад Что произойдёт? Регрессия Финансовое моделирование Что если что-то произойдёт? Сценарии Что я хочу что бы случилось? Бюджетирование Что происходит? Система показателей Почему? Анализ Источник: составлено автором Рисунок 2 – Этапы финансового моделирования 16

Как видно из рисунка 2, финансовое моделирование в компании – трудоёмкий процесс, который происходит постоянно. И естественно при этом использование автоматизации и инструментов для оказания помощи в процессе планирования приводит к повышению эффективности, которую очень трудно достичь, используя только ручные процессы обработки электронных таблиц. Компании нуждаются в более совершенных системах для более своевременного прогнозирования и анализа, отвечающих требованием системы анализа: − интегрированная система: данные не должны перемещаться между различными системами или пытаться интегрировать систему бюджетирования, прогнозирования и сценария с системами отчетности и анализа, которые уже существуют в организации. Система моделирования должна обрабатывать и консолидировать все эти вещи; − централизованная система: необходимо иметь все в одном месте, чтобы можно было контролировать доступ, обеспечивать рабочий процесс (например, согласования и последующие мероприятия) и обрабатывать несколько версий; − возможность моделирования процессов по-разному: многие части бизнеса оцениваются в рублях на единицу, а не конечные итоги работы. Чтобы привлечь деньги в компанию, модель должна иметь возможность строит свои прогнозы как, в абсолютных (деньги, штуки и т.д.), так и в относительных (проценты, пункты и т.д.), а затем получать доступ к отчетам и анализу таким же образом; − интерактивные мультиплатформенные визуализации: большая часть показателей должны оцениваться в динамике, и даже те, кто понимает данные таблиц, часто обнаруживают, что гораздо проще выявить проблемы или возможности, если данные представлены в визуальной форме с помощью 17

диаграмм, панелей мониторинга, карт показателей – это позволяет развернуть анализ и упростить его интерпретацию. Однако при моделировании любых системы нельзя забывать о фундаментальных принципах финансового моделирования [28, 26 с.]. Данные принципы приведены на Рисунке 3. Принципы финансового моделирования 1. Параллельный расчёт показателей, там где это возможно 2. Определение плановых показателей с учётом ограничивающих факторов 3. Чётко определённая связь методики и регламента 4. Максимально быстрый сбор имеющейся информации 5. Определённый уровень сложности модели Источник: составлено автором по данным [28, 26 с.] Рисунок 3 – Принципы финансового моделирования 1. Невзаимосвязанные показатели (например, некоторые статьи постоянных затрат) могут планировать параллельно. Некоторая часть показателей может планироваться ещё до того, как собственники определят нормативные (предельные) значения (для определённой организации или отрасли) стратегически важных показателей. 2. Расчёт целевых показателей должен начинаться с учёта внешних и внутренних ограничивающих факторов. При этом также необходимо учитывать, что в течение периода ограничивающие факторы показателей могут изменяться и должны так же пересчитываться. 3. Если между показателями нет чётко определённой математической связи, но есть логическая связь, то в методологии и регламенте в обязательном порядке должно быть указание о необходимости взаимной корректировки данных показателей, в том случае если будут вноситься изменения при согласовании целевых показателей. 18

4. При разработке финансовой модели необходимо учитывать не только информационную составляющую показателей, но и сложность сбора фактических данных (цифровых и текстовых). Для обеспечения своевременного сбора фактических данных должна быть определена ответственность за исполнения регламента или выставлены ограничители по времени в самой модели (при условии автономности модели). 5. При выборе уровня сложности финансовой модели необходимо учитывать степень управляемости по каждому показателю, его степень важности (существенность) и динамику колебаний. Существует большое количество методов анализа, используемых в финансовом моделировании: − коэффициентный анализ; − матричный метод; − выявление типа финансовой устойчивости: абсолютное, нормальное, неустойчивое, кризисное финансовое состояние; − и другие. Помимо финансовой устойчивости, оценки стоимости бизнеса и других аспектов, рассматриваемых финансовым моделированием, оно позволяет ключевым сотрудникам принимать лучшие решения. Эти модели используются для принятия различных решений. Следовательно, одни метод моделирования не может использоваться для всех типов принятия решений. В результате несколько разных типов моделей должны быть созданы и согласованы. Каждая из этих моделей требует разных входов и обеспечивает разные выходы. Иными словами, проблема построения таких моделей заключается в их разнонаправленности. Большое количество производственных и финансовых операций порождает мало совместимые между собой модели и как их частный случай несовместимое программное обеспечение (ПО). 19

Исходя из вышесказанного, гипотеза о проблеме заключается в том, что предприятия используют большое количество моделей оценки финансовохозяйственного состояния по отдельным направлениям деятельности организации, что приводит к повышению затрат предприятия и снижению эффективности принятия управленческих решений. 1.2 Анализ влияния заинтересованных сторон Финансовые модели вступают в игру на многих этапах жизненного цикла компании, например, когда компания стремится увеличить капитал, сделать приобретения, разработать бюджет или просто понять, как изменения в любом из драйверов бизнеса повлияют на общую производительность. Для определения заинтересованных сторон данной модели был использован инструмент «Матрица стейкхолдеров» [54], представленный на Стартап-проекты Производственный отдел Влияние Рисунке 4. ООО «Статус» Финансовые менеджеры Директор/ Финансовые директор Консалтинговые компании Бухгалтерский отдел Отдел продаж Финансовые аналитик Внутренние аудиторы компании и экономисты Заинтересованность Инвестиционные компании Отдел закупа ООО «РБ Системс» Маркетолог Логистический отдел Отдел кадров Источник: составлено автором по данным [54] Рисунок 4 – Заинтересованные лица в получении результата за счёт внедрения финансовой модели 20

Поскольку финансовое моделирование, которое в рамках концепции универсальной модели, квалификационной предлагаемой в затрагивает не работы, настоящей только выпускной аспект анализа бухгалтерской отчётности, но и работу прочих подразделений, а именно, анализ их эффективности и сопутствующую отчётность подразделений, то в работе будут заинтересованные следующие лица: − ООО «РБ Системс» – данная организация заинтересована в разработке и внедрении предлагаемого решения выпускной квалификационной работы для повышения эффективности внутреннего анализа деятельности (конечный пользователь); − ООО «Статус» заинтересованная в – строительная разработке модели, компания и в г. Хабаровск, является потенциальным инвестором; − маркетолог – один из работников, который занимается исследованиями рынка и прогнозированием спроса на продукцию (услуги), сможет проводить свои исследования и выгружать данные, которые в последствии будут укладываться в бюджет организации [1]; − венчурные инвесторы достаточно часто используют расчётные модели для анализа финансовой и бухгалтерской отчётности компании, однако возможность компании предоставить наиболее подробную отчётность, благодаря единой выгрузки данных из подразделений даст наиболее исчерпывающие сведения об организации, её состоянии и эффективности принимаемых в ней решений; − внутренние аудиторы и экономисты – данные лица будут заинтересованы в такой модели, при условии их независимого существования в организации. При внедрении предлагаемого решения аудиторы и экономисты компаний получат автоматизированный инструмент анализа эффективности деятельности организации, что повысит эффективность аудиторских проверок и анализ экономического состояния компании; 21

− стартап проекты – самый действенный способ управлять компанией – это следить за ней по отчётности в цифрах, а интегрировать данную систему мониторинга и анализа на старте организации это самый правильных ход, что позволит в дальнейшем сократить издержки на дополнительных сотрудниках и (или) переобучении старых; − инвестиционные компании, финансовые менеджеры и аналитики организаций – данная группа заинтересованных лиц объединена единой целью – увеличить охват финансового контроля и эффективность используемых ресурсов как внутри, так и вне компании; − консалтинговые компании – данные организации занимаются непосредственной сборкой, обработкой и анализом финансовой и нефинансовой информации по заказу (физических и юридических лиц). Заинтересованность таких компаний будет проявляться в стремлении ускорить данные процессы. Обработка заказа на составление бизнес-плана будет проходить быстрее, а возможность отчётности позволит прогнозировать убытки или прибыль в последующих периодах; − производственный, логистические и кадровые отделы заинтересованность данных лиц выражается в том, что – изменение организационной структуры для внедрения модели, для повышения эффективности, ведёт за собой изменение и обучение персонала для работы, соответственно; − финансовый директор и директор компании – эти лица заинтересованы в построении грамотной и эффективной системы управления финансовыми потоками; − бухгалтерский отдел мало заинтересован в работе модели, но играет важную роль, так как бухгалтерский баланс, отчёт о прибылях и убытках, отчёт об изменении капитала и данные 1С является одними из важных разделов входящих данных для модели. 22

Как видно из рисунка 4 в данной модели потенциально заинтересованно большое количество лиц. Основным требованиями к модели является возможность отслеживания моделью, параметров на постоянной основе, а также не только анализ показателей по бухгалтерской и финансовой отчётности, но и учёт эффективности подразделений с последующим анализом влияния на целевые показатели. 1.3 Верификация гипотезы о проблеме финансового моделирования Финансовые модели используются компаниями практически каждый день. Эти модели помогают при принятии нескольких ключевых стратегических решений. Например, если компания планирует войти на рынок новой для нее страны или захватить другую компанию, вполне вероятно, что она сначала создаст финансовую модель. Эта модель является способом генерирования информации «что, если», которая в идеале должна быть частью любой аналитической проверки. Некоторые из основных преимуществ использования финансовых моделей рассматривались авторами и заключаются в следующем: 1. Седова А.А. в статье «Финансовый результат: факторы влияния и теоретические аспекты моделирования» говорит о том, что лучшее понимание бизнеса приходит после построения финансовой модели организации. Разработка финансовой модели требует сложного понимания бизнеса. Процесс создания модели заставляет собственника задуматься и составить список факторов, влияющих на различные аспекты бизнеса. Этот процесс также заставляет собственника задуматься о различных изменениях, которые могут произойти как внутри компании, так и во внешней среде. Следовательно, было бы справедливо сказать, что компании, которые создают финансовые модели, так или иначе вынуждены проводить более тщательную проверку по сравнению со своими конкурентами. Это создает лучшее понимание бизнеса. И, следовательно, создание финансовых моделей имеет 23

положительный эффект, который приводит к лучшему пониманию собственного бизнеса [19]. 2. Л.А. Еникеева и Г.В. Куляскин в статье «Моделирование нематериальных составляющих ресурсопотоков для оценки стоимости предприятий целлюлозно-бумажной промышленности на основе ценностноориентированного подхода», говорят о том, что финансовая модель как инструмент помогает выбрать стратегию финансирования [9]. Когда компании разрабатывают финансовые модели, они могут четко понимать, какова будет ситуация с их денежными потоками. Можно легко определить требования к денежному потоку, с которыми столкнется компания, а также возможность заимствовать средства и производить выплаты процентов. Это помогает компании выбрать подходящую стратегию финансирования. Например, у начинающих фирм есть неопределенные доходы. Однако их расходы более или менее фиксированы. Используя финансовое моделирование, они могут принять решение о сумме денег, которую им необходимо иметь в запасе, чтобы обеспечить их выживание до тех пор, пока доходы не начнут поступать при помощи использования предлагаемого решения. 3. Гальченко Ю.В. в статье «Возможности управления финансовой устойчивостью предприятия на основе методов экономико-математического моделирования» говорит о том, что в настоящих условиях хозяйствования, время требует использования инновационного подхода к формированию и использованию ресурсов хозяйствующего субъекта, а именно подхода к стабильной финансовой деятельности на основе системы финансового управления, которая позволит организовать стабильную деятельность предприятия на всех уровнях производимых предприятием работ [5]. 4. В работе кандидата экономических наук Кадочниковой Е.И. «Моделирование влияния финансовых показателей предприятия на его кредитоспособность», отмечается переход отечественной экономики в новое 24

равновесие, связанное с перетеканием трудового и финансового капитала между сферами экономики. Как отмечается в работе, значимость заемных средств в составе обязательств возросла с 38,5% 31 декабря 2017 года до 61% за 9 месяцев 2018 года. В этих условиях хозяйствующие субъекты сталкиваются с необходимостью устойчивого управления собственной кредитоспособностью на основе грамотного финансового моделирования денежных поступлений [11]. 5. В работе Щербаковой Н.В. и Щербакова В.А. «Моделирование потоков дохода и инвестиций в системе корпоративного управления стоимостью компании» отмечается важность при моделировании финансовой деятельности компании использовать не только классические методы анализа, но и дополнительно анализировать стоимость компании [25]. Что говорит о необходимости моделирования комплекса показателей, которые в свою очередь состоят из коэффициентов, также нуждающихся в анализе. 6. В статье эффективности «Моделирование управления финансового оборотным цикла капиталом на и оценка примере промышленного предприятия», И. Ф. Пономарев и В. А. Геммерлинг анализируют проблему оценки грамотного моделирования и эффективного использования оборотным капиталом промышленного предприятия [15]. 7. В своей работе «Моделирование финансовых результатов на основе факторного анализа», Сидоров В.М. рассматривает моделирование финансовых результатов с точки зрения факторного анализа [20]. И говорит о том, что моделирование процессов на предприятии зависти от большого числа факторов, а для оценки необходим комплексный факторный анализ, что подтверждает гипотезу о проблеме. 8. В статье «Корреляционно-регрессионный анализ финансовой независимости предприятия», Рускова И.К. и Скворцова М.А. говорят об преимуществах моделирования стохастической аппроксимации как метода, описывающего тенденцию финансовой независимости предприятия. Также, в данной работе выявляются факторы, влияющие на финансово-экономическое 25

состояние предприятия [18]. Что говорит о том, что моделирование процессов на предприятии является важной частью оценки деятельность финансовоэкономическое состояние предприятия. Несмотря на положительные аспекты, в процессе финансового моделирования присутствуют существенные недостатки. Некоторые проблемы широко освещаются авторами научных статей, несколько из них перечислены ниже: 1. В работе Г.К. Гудович и А.В. Новикова в статье «Финансовая модель уровня нулевой прибыли: проблемы, этапы разработки и возможности использования», говорят о том, что построение финансовых моделей отнимает много времени: во-первых, важно понимать, что финансовое моделирование требует много времени. Это потому, что создание финансовой модели – проект, который требует выполнения нескольких задач. Должны быть собраны данные, определены основные факторы, и модель проверена на финансовые, а также технические нарушения. Затем эту модель необходимо сделать интуитивно понятной и удобной для пользователя. Излишне говорить, что все это стоит много времени и денег. Многие компании, особенно небольшие, могут не располагать ресурсами, которые можно было бы использовать для этой работы [7]. Следовательно, во многих случаях финансовые модели имеют очень ограниченную применимость, а модели, анализирующие только ограниченное количество показателей, могут вводить в заблуждение аналитика о состоянии компании 2. Моторин С.И. и Тубольцева О.М. «Перспективные направления ДВУФО-моделирования» освещают такую проблему как неточность финансовых моделей. Во многих случаях финансовые модели оказались крайне неадекватными [14]. Однако необходимо понимать, что неточность заложена в самой модели. Никто не обладает знаниями, необходимыми для точного прогнозирования таких факторов, как процентные и налоговые ставки, и доли рынка. 26

Если числа прогнозируются далеко в будущее, то можно быть почти уверенным, что эти числа не будут выполнены, но постоянная оценка и своевременный анализ состояния компании снижает риск ошибки при прогнозировании. 3. М.Г. Карелина в своей работе «Экономико-математическое моделирование эффективности сделок слияний и поглощений металлургических компаний на основе анализа продуктивности» говорит о том, что «мягкие» факторы не учитываются. Многие слияния потерпели неудачу из-за «мягких» факторов, таких как трудности интеграции культуры двух приобретенных компаний [12]. С одной стороны, модели учитывают синергизм, который будет создан за счет сокращения расходов в результате слияния. Однако, с другой стороны, они не учитывают расходы, которые возникнут из-за отсутствия культурной совместимости. Это приводит к переоценке активов в долгосрочной перспективе и ошибкам, связанным с несостоятельностью модели, которая учитывает лишь финансовые параметры, на которые могут влиять нефинансовые факторы. Например, доход может рассматриваться как выходная переменная, в которой может заинтересоваться финансовый аналитик. Финансовый аналитик должен оценивать прошлую финансовую отчетность фирмы. Это сделано, чтобы установить скрытые драйверы, которые влияют на рост доходов. Помимо этого, как указывалась в анализе работы Седова А.А. говорит о том, что нельзя недооценивать влияние таких факторов как корпоративная культура, KPI или другие значимые факторы [22]. Чтобы понять количество влияющих факторов, необходимо проанализировать циклы на предприятии в процессе которых происходит взаимодействие финансовых и нефинансовых факторов. Для этого на Рисунке 5 представлена система взаимосвязи циклов на предприятии. 27

Период оборота кредиторской задолженности ФИНАНСОВЫЙ ЦИКЛ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЦИКЛ ОПЕРАЦИОННЫЙ ЦИКЛ Период оборота дебиторской задолженности Дни Поступление денежных средств от заказчиков Отгрузка готовой продукции заказчикам Оплата сырья и материалов Поступление материалов и сырья от поставщиков Период оборота запасов Источник: [15] Рисунок 5 – Система взаимосвязи циклов на предприятии Таким образом Рисунок 5 демонстрирует объем производимых операций в течении одного цикла на предприятии. При моделировании такого объема переменных могут возникать расхождения, а также как уже было сказано выше, иные нефинансовые факторы, которые влияют на доход, сами могут быть затронуты другими причинными факторами. Другая проблема с финансовым моделированием заключается в том, что существует множество предположений, о которых аналитик может даже не знать. Некоторые из этих предположений основаны на эмпирических данных и, следовательно, не могут быть верными, а тем более эффективными. В экономическом контексте измерение эффективности означает вопрос о том, являются ли денежные оценки затрат, используемых для достижения какой-либо цели, минимально возможными затратами, связанными с 28

достижением этой цели. Если что-то называется неэффективным, это означает, что цель могла бы быть достигнута с меньшими затратами или, то что цель могла бы быть достигнута лучше (каким-либо образом в денежном выражении) с такими же затратами. Иными словами, эффективность модели достигается при получении максимального целевого (в зависимости от отрасли и целей анализа компании) показателя или показателей. Однако в экономическом анализе существует понятия математической взаимосвязи показателей, т.е. при целевом повышении одного показателя необходимо, что бы не снизился другой. Следовательно, при повышении одного показателя может снизиться другой, что полностью отвечает модели «Эффективность по Паретто» [29]. Данная модель представлена на Рисунке 6 α B E Паретто эффективность D F A C β Источник: составлено автором по данным [29] Рисунок 6 – Парето-эффективность в экономическом моделировании где 𝛼 – показатель рентабельности продаж; 𝛽 – показатель оборачиваемости активов; 𝐷, 𝐴 – точки эффективности по Парето 29

𝐸, 𝐹 – область Парето-эффективности, в которой можно регулировать соотношение показателей. Например, для повышения рентабельности активов (ROA) необходимо регулировать показатели рентабельности продаж и оборачиваемость активов, но в свою очередь данные показатели также высчитываются из соотношения других показателей. Данную взаимосвязь также можно продемонстрировать на соотношении этих показателей. Взаимосвязь продемонстрирована на Рисунке 7. Рентабельность активов Рентабельность продаж Прибыль Делить на Продажи Минус Оборачиваемость активов Умноженожить Объем продаж Объем продаж Себестоимость реализованной продукции из издержек Оборотный капитал Денежные средства Дебиторская задолженность Делить на Плюс Совокупные активы Внеоборотные активы Запасы Источник: составлено автором Рисунок 7 – Компоненты рентабельности продаж Для некоторых компаний является нормой снижение затрат по операциям, что несомненно, влияет положительно на ROA, но при этом оборачиваемость активов остаётся либо незамеченной, либо получает гораздо меньший приоритет, что может замедлить его рост или снизить. 30

Иными словами эффективность модели достигается в точке или точках, где влияние целевого показателя максимально, а снижение компонентных показателей в допустимых приделах, в условии ограниченности ресурсов. Тогда при рассмотрении целевых показателей стоит делать акцент не только на одном показателе, а на ряде показателей (комплексный анализ), которые являются наиболее актуальны для специфики отрасли, в которой предприятие ведёт экономическую деятельность. Одной из основных задач комплексного анализа является выявление эффективности деятельности предприятия. Иными словами выявления рентабельности использования вложенных трудовых, финансовых и иных ресурсов. Из выше представленного примера можно сделать вывод о том, что предприятие, находящееся в условиях свободной конкуренции и правомерного ведения экономической деятельности, должно на постоянной основе проводить экономико–математический анализ собственных резервов, рентабельности и прочих показателей деятельности. Так, например, компания ООО «РБ Системс» при оценке экономической эффективности использует коэффициентный анализ на основе показателей, характеризующих результаты деятельности и экономический эффект. Анализ на предприятии ООО «РБ Системс» проводится поэтапно, а предварительно отделом внутреннего аудита (ОВА) подготавливается программа проведения, цели и задачи анализа. Данный отдел состоит из 6 экономистов, которые разрабатывают по итогам квартала экономическую модель оценки ресторанов сети «Роял Бургел». Однако на протяжении квартала менеджеры организации могут запросить аналитику по тому или иному вопросу, или показателю. И хотя работа состоит в разработке шаблона в MS Excel или использовании уже готового, в течение месяца отдел недогружен работой, а заработная плата выплачивается всем сотрудникам в полном объеме вместе со всеми отчислениями в ПФР (22%), ФСС(2,9%), ОМС (5,1%) и ФНС (13%), что составляет 43% от заработной платы сотрудника [37]. 31

Исходя из анализа литературы и анализа процесса моделирования на предприятии ООО «РБ Системс» представленных выше, можно сделать вывод о том, что предприятия используют большое количество моделей оценки финансово-хозяйственного состояния по отдельным направлениям деятельности организации, что приводит к повышению затрат предприятия и снижению эффективности принятия управленческих решений и увеличению стоимости содержания, разработки и анализа полученных данных. Иными словами, стоимость содержания штата сотрудников для анализа экономической деятельности (коэффициентного анализа) в отрыве от составляющих целевые показатели коэффициентов ведёт к неэффективному использованию ресурсов, в том числе трудовых. Помимо этого, затрудняется процесс принятия решения, что может привести к неверно действиям и снижению результатов деятельности предприятия. Однако при разработке и внедрении, даже учитывая все принципы и аспекты моделирован, при грамотном планировании и сбыте имеется ряд ключевых требований. Использование техники MoSCoW позволит ранжировать дынные требования по приоритету. MoSCoW – техника пиритизации требований к результату проекта. С помощью этой техники можно ранжировать различные требования по приоритету, определяя, какие из них наиболее важны для обеспечения результата, а какие менее [54]. Само слово MoSCoW представляет собой акроним, в котором буквы «o» ничего не означают, а заглавные буквы M, S, C, W относятся к разным типам требований. − M – must have (то, что должно быть обязательно). Фундаментальные требования. Без них результата не будет, ничего не будет работать. Это и функциональность, это и соответствие правовым нормам, это и уровень качества. − S – should have (то, что должно быть, но не так важно, как фундаментальные требования). Важные требования. Они нужны результату проекта, но он может быть обеспечен и без них. 32

− C – could have (то, что может быть). Требования, которые легко можно оставить за пределами проекта. Могут включаться в проект в случае, если не задерживают его или не усложняют. − W – want to have but won't have this time round (or won't get yet) (то, что хочется, но не обязательно на этот раз). Это требования, которые могут подождать до конца подготовки проекта. − общее требование к модели: возможность видеть ключевые показатели без отрыва от составляющих коэффициентов (показателей), возможность выбора блоков оценки в зависимости от сфер деятельности предприятия и безопасность персональных данных компании – приоритет М; − функциональное требование (требование того, чтобы был конкретный функционал): требование, связанные с обеспечением мониторинга показателей в реальном времени – приоритет S; − постоянно обновляться системы и улучшение работоспособности модели – приоритет C; − доступность для микробизнеса – приоритет С; − возможность оценки специфичных определённой отрасли задач – приоритет W. Исходя из проведённого анализа по митодике MoSCoW, главным требованием модели можно считать возможность видеть не разрывную связь ключевых показателей и составляющих их коэффициенты. Достигаться данное требование будет при помощи блоков оценки сфер деятельности, которые будут складываться в функциональную экономико-математическую модель предприятия. Что будет решать проблему которая заключающейся в том, что предприятия используют большое количество моделей оценки финансовохозяйственного состояния по отдельным направлениям деятельности организации, что приводит к повышению затрат предприятия и снижению эффективности принятия управленческих решений, подтверждается, а 33

предлагаемое решение в виде адаптивной моедли способствует ее решению, иными словами можно сказать о том, что гипотиза о наличии проблемы – подтверждается. 34

2 Разработка адаптируемой модели анализа финансовой деятельности предприятия 2.1 Анализ финансово-экономической деятельности предприятия ООО «РБ Системс» Предприятий ООО «РБ Системс», расположено по адресу г. Владивосток, ул. Светланская, дом 31, офис 145, ИНН 2540129820, действует с 5.05.2007 г. ООО «РБ Системс» – это головной отдел сети ресторанов быстрого питания «Роял Бургер» [34]. На предприятии ООО «РБ Системс» используется линейно – штабная организационная структура во главе которой стоит руководитель предприятия. Роль директора заключается в организации выполнения установленных плановых заданий, обеспечения своевременной поставки продукции в соответствии с договорными обязательствами. В соответствии с учетной политикой бухгалтерский учет на предприятии ведется сторонней организацией ООО «Бухгалтерский учет», в обязанности которой входят: учет материальных ценностей и расчетов по оплате труда, учет затрат на производство так же учет финансовой деятельности, составление бухгалтерской отчетности и учет денежных операций. На предприятии ООО «РБ Системс» руководитель предприятия заключил с менеджерами договор аутсорсинга, на основании которого менеджеры предприятия становятся индивидуальными предпринимателями. В их обязанности входит набор персонала, ведение учета по товару и таре, контроль за соблюдением дисциплины. В этих целях он совместно с отделом внутреннего аудита осуществляет систематический возможности анализ сокращения производственных длительности процессов, изыскивает производственных циклов, внутрихозяйственные резервы для выполнения встречных планов и многое 35

другое. Организационная структура компании ООО «РБ Системс» представлена на Рисунке 8. ООО «Бухгалтерский учёт» Директор Стажёры Менеджер Отдел внутреннего аудита Таваровед Универсалы Источник: составлено автором Рисунок 8 – Организационная структура компании ООО «РБ Системс» Данное предприятие проводит оценку экономической эффективности используются показатели, характеризующие результаты деятельности и экономический эффект используя возможности таблиц MS Excel. Систему показателей, используемых при проведении комплексного анализа ООО «РБ Системс» представлена на Рисунке 9, лист 38. 36

Система показателей комплексного анализа деятельности предприятия Показатели характеризующие ресурсы Показатели финансовых ресурсов Показатели трудовых ресурсов Показатели материальных ресурсов Показатели характеризующие затраты Показатели характеризующие результаты Показатели издержек обращения Показатели объема и структуры товарооборота Показатели затрат, не учтенные в основных издержках обращения Показатели доходов Показатели прибыли и рентабельности Обобщающая оценка эффективности финансово – хозяйственной деятельности Источник: составлено автором Рисунок 9 – Схема анализа основных показателей хозяйственной деятельности ООО «РБ Системс» на основе системного анализа Для точного понимания целей анализа и их задач, а так же для исключения ошибок при анализе и уменьшении размера содержания, как уже говорилось раньше, ОВА в количестве 6 человек подготавливают программу оценки подразделения \ подразделений, определяют систему показателей и нормативы их значений, моделирование производится в программе MS Excel по заранее подготовленному шаблону. По итогу проведения анализа при помощи шаблона формируется отчёт с показателями ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности, рентабельности, а также формируется квартальный отчёт по объёмам продаж и функциональным ошибкам менеджеров или персонала. Бухгалтерская и финансовая отчётности представлены Таблицы А.1 (Приложение А) и Таблицы Б.1 (приложение Б) на основе которых производится анализ. Анализ финансовых показателей представлены в Таблице 1. 37

Таблица 1 – Анализ финансовых показателей компании ООО «РБ Системс» в 2016–2019 гг., в тыс. рублей Показатель 2016 г. Совокупные активы 140 069 Внеоборотные активы 190 Оборотные активы 139 879 Ликвидные активы 80 508 Наиболее ликвидные оборотные активы 58 823 Краткосрочная дебиторская 21 685 задолженность Собственные средства 10 759 Обязательства должника 101 221 Долгосрочные обязательства должника 68 256 Текущие обязательства 32 965 Валовая выручка 110 010 Среднемесячная выручка 9 168 Чистая прибыль 15 836 Норма чистой прибыли 14% Источник: составлено автором по данным [33] 2017 г. 160 665 278 160 387 89 048 40 449 2018 г. 199 558 4 572 194 986 85 596 38 591 2019 г. 226 397 11 246 215 151 90 991 22 654 48 599 47 005 68 337 11 087 93 527 62 816 30 711 106 738 8 895 37 297 35% 11 340 99 634 64 574 35 060 214 803 17 900 32 207 15% 11 531 129 317 57 991 71 326 73 009 6 084 7 157 10% Среднемесячная выручка и норма чистой прибыли рассчитываются в соответствии с Приложением В. Из Таблицы 1 можно сделать вывод о том, что: − совокупные активы на протяжении всего периода росли; − оборотные и ликвидные активы имели тенденцию к росту; − краткосрочная дебиторская задолженность росла на протяжении всего рассматриваемого периода; − на протяжении периода с 2016 по 2019 гг. норма чистой прибыли имела тенденцию к снижению на фоне снижения валовой и выручки нетто. Далее рассмотрим анализ ликвидности баланса компании в Таблице 2. Таблица 2 – Анализ ликвидности баланса компании ООО «РБ Системс» в 2016–2019 гг., в относительном выражении Показатель Коэффициент абсолютной ликвидности Коэффициент текущей ликвидности Формула 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. Норма ДС+КФВ/КО 1,7844 1,317 1,101 0,318 0,2–0,25 (ОА-ЗапасыНДС)/КО 2,44 2,90 2,44 1,28 >0,7 38

Окончание Таблицы 2 Показатель Коэффициент обеспеченности обязательств Степень платежеспособности по текущим обязательствам, мес., дн. Формула 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. Норма (ЛА+ВА)/КО 0,80 0,96 0,90 0,79 > =1 КО/(СрВ 3,16 3,10 2 3 менее 6 месяцев Источник: составлено автором по данным [33] где ДС – денежные средства; КФВ – краткосрочные финансовые вложения; ОА – оборотные активы; КО – краткосрочные обязательства; ЛА – ликвидные активы; ВА – внеоборотные активы; СрВ – среднемесячная выручка рассчитывается по формуле (1). Из Таблицы 2 можно сделать вывод о том, что: − коэффициент абсолютной ликвидности на протяжении всего периода находится на высоком уровне, однако в 2019 догу снизился на 1,426 поношению в 2016 году, что говорит о снижении платёжеспособности компании в краткосрочном периоде; − компания способна оплачивать краткосрочные обязательства (до года) обязательства, однако платёжеспособность снизилась в 2019 году. Далее в Таблице 3 представлен анализ финансовой устойчивости компании. Таблица 3 – Анализ финансовой устойчивости компании ООО «РБ Системс» в 2016–2019 гг., в относительном выражении Показатель Коэффициент финансовой независимости (автономии) Коэффициент финансовой устойчивости Формула СК/ВБ ЗК/ВБ 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 0,10 0,11 0,10 0,08 0,90 0,89 0,90 0,92 39 Норма ≈ 0,60 ≈ 0,40

Окончание Таблицы 3 Показатель Коэффициент соотношения собственных и заемных средств Формула ЗК/СК 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2,23 2,01 1,98 2,56 Норма не выше 1,0 Источник: составлено автором по данным [33] где СК – собственный капитал; ВБ – валюта баланса; ЗК – заёмный капитал. По данным Таблицы 3 можно сделать вывод о том, что: − компании в своей деятельности использует большое количество заёмных средств, что не является кормой для сырьевой компании; − заёмный капитал на протяжении рассматриваемого периода занимает более 90% валюты баланса. После анализа финансовой устойчивости проводится коэффициентный анализ деловой активности компании приведённый в Таблице 4. Таблица 4 – Анализ деловой активности компании ООО «РБ Системс» в 2016– 2019 гг. Показатель К-т оборачиваемости активов Длительность оборота активов, мес. К-т оборачиваемости ОА Оборачиваемость дебиторской задолженности Период погашения дебиторской задолженности, дн. (ППДЗ) Оборачиваемость запасов Формула В/ВБ В/((ВБ нг.+ВБ кг.)/2) В/ОА В/ДЗ 2016 г. 1 2017 г. 1 2018 г. 1,9 2019 г. 0,5 12 12 6,3 18 0,8 5,1 0,7 2,2 1,1 4,6 0,3 1,1 ДЗ*365/В 72 166 80 256 В/З 1,9 1,5 2 0,6 Продолжительность операционного цикла, дн. (ПОЦ) Продолжительность финансового цикла, дн. (ПФЦ) ДОЗ+ППДЗ 264 410 262 712 ДОЗ+ППДЗППКЗ 206 351 236 632 Источник: составлено автором по данным [33] 40

где В – выручка; ВБ – валюта баланса (нг. – начало года, кг. – конец года) ДЗ – дебиторская задолженность; З – запасы; КЗ– кредиторская задолженность; ДОЗ – длительность оборота запасов; В – выручка; ППДЗ – период погашения дебиторской задолженности; ППКЗ – период погашения кредиторской задолженности. Исходя из расчёта показателей деловой активности в Таблице 4 можно сделать следующие выводы: − компания получает 0,5 рубля убытков от каждой реализованной единицы продукции в 2019 г.; − оборачиваемость дебиторской задолженности увеличилась в 2019 г. на 184 дня по сравнению с 2016 г.; − период погашения кредиторской задолженности вырос на 22 дня в 2019 г. по сравнению с 2016 г.; − продолжительность операционного и финансового цикла увеличилась на 448 и 425 дней, соответственно, в 2019 г. по сравнению с 2016 г. Далее анализируется рентабельность деятельности организации. Данный анализ приведён в Таблице 5. Таблица 5 – Анализ рентабельности компании ООО «РБ Системс» в 2016–2019 гг., в процентах Показатель Рентабельность активов Рентабельность продаж Рентабельность собственного капитала (ROE) Норма чистой прибыли Формула ЧП / ВБ Прибыль от продаж / В 2016 г. 0,38 2017 г. 0,26 2018 г. 0,16 2019 г. 0,11 2,33 2,02 -0,04 2,07 ЧП / СК 4,96 3,70 2,79 2,07 ЧП / В 1,53 1,66 1,26 1,76 Источник: составлено автором по данным [33] 41

где ЧП – чистая прибыль; ВБ – валюта баланса; В – выручка; СК – собственный капитал. Исходя из расчётов, представленных в Таблице 5 можно сделать следующие выводы: − рентабельность активов и собственного капитала снижалась на протяжении всего рассматриваемого периода; − рентабельность продаж в 2019 году снизилась на 0,24% сравнению с 2016 годом, а в 2018 году имела отрицательное значение –0,04%; − норма чистой прибыли имеет тенденцию к росту на протяжении всего рассматриваемого периода. В заключении анализа ООО «РБ Системс» можно сделать заключение о том, что: − компания обладает потенциалом роста при грамотном управлении собственными активами; − снижение кредиторской задолженности должно быть включено в финансовую стратегию компании, поскольку низкое значение коэффициента автономии в 2019 году – 0,08, является нездоровым состоянием, которое говорит, что 92% средств, используемых компанией – это заёмные средства; − оборачиваемость активов показывает, что компания получает убыток 0,5 рублей по каждой единице реализованной продукции. Данные выводы базируются также как при проведении анализа в отделах внутреннего аудита на коэффициентном анализе. Однако данный, даже при использовании большого количества показателей, коэффициентный анализ не позволяет получить адекватное представление о состоянии компании как, о фактическом, так и о прогнозном. 42

Действительно, как считает автора книги «Проактивный кризисменеджмент (диагностика и реструктуризация)» [32, 174 с.], главная задача проведения анализа компании – это отчёт. Фактически данные, используемые в анализе, если это не аудиторская или консалтинговая компания, в большей степени не подвергаются проверке и автоматизации расчёта, а ведётся в MS Excel, инструменты которого представляют возможность создания расчётной модели, но готового шаблона с закреплёнными ячейками и блоками данных [10]. Помимо этого, как указывалось выше, стоимость содержания штата сотрудников для анализа экономической деятельности (коэффициентного анализа) в отрыве от составляющих целевые показатели коэффициентов ведёт к неэффективному использованию ресурсов, в том числе трудовых. Помимо этого, затрудняется процесс принятия решения, что может привести к неверным действиям и снижению результатов деятельности предприятия. 2.2 Анализ существующих решений проблемы финансового моделирования на предприятии Компании по всему миру используют финансовое моделирование. Как уже указывалось выше, финансовое моделирование решает многие проблемы бизнеса. Однако, как и любая другая наука, финансовое моделирование тоже эволюционирует. Искусство и наука финансового моделирования были в основном разработаны на инструменте под названием Microsoft Excel [13]. Лист Excel является пустым и неструктурированным инструментом. Следовательно, создание финансовой модели на этом листе требует больших навыков со стороны финансового аналитика. Аналитики должны хорошо разбираться в программировании и понимать финансовые функции данного инструмента. По мере увеличения сложности финансовой модели полезность Excel уменьшается обратно. Поскольку Excel – двумерная модель. Однако в действительности данные должны обрабатываться в нескольких измерениях, 43

так как, существуют сотни переменных, которые могут повлиять на финансовые результаты компании в реальной жизни [24]. Помимо такого простого инструмента как Excel на Российском рынке существует большое количество программного обеспечения (ПО) и сервисов, которые позволяют анализировать состояние компании, однако каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. Некоторые из сервисов и ПО, предлагаемых на отечественном рынке, перечислены ниже: − Мастер финанс – это программа реализована в форме шаблона Excel. Большое количество расчётов и макросов позволяет вывести результаты в удобном виде, однако отнимает гибкость системы и добавления блоков [46]; − Audit Expert – это система позволяет не только анализировать компанию по определённым показателям, но и выбрать дополнительные или создать свои, однако из-за этого процесс сводится к вычислительным действиям. Рейтингование по определённым показателям реализованы недостаточно, а возможность узнать каким образом происходит расчёт рейтинга, отсутствует [48]; − «Ваш финансовый аналитик» – это система интеллектуального анализа финансового состояния организации по данным бухгалтерской отчетности, однако она ограничена количеством методов, анализирует только бухгалтерскую и финансовую отчётность, а также не предоставляет возможность построения регрессии [48]; − FIRA PRO – информационно-аналитическая система, которая позволяет работать с базой данных. При помощи загрузки данных бухгалтерского учёта и финансовой отчётности она поваляет анализировать компании при помощи коэффициентного анализа, на выходе пользователь получает отчёт с рекомендации по увеличению эффективности деятельности, а также хранит в себе базу данных компаний контрагентов [49]; 44

− Контур. Эксперт – сервис оценивает финансовые показатели бизнеса и дает советы по их улучшению. Прогнозирует прибыль. Снижает риск сотрудничества с фирмами-однодневками [45]. На зарубежных рынках так же присутствуют продукты позволяющие анализировать не только финансовые, но и маркетинговые, производственные и другие. Однако каждый из этих продуктов предназначен для пользования зарубежными компаниями и нормативами другой страны. Некоторые из таких ПО приведены ниже [52]: − Oracle GL Wand; − Sage Intacct; − RenovoFYI; − Oracle GL Wand; − Smatia. Каждая категория финансовых моделей решает разные бизнес-задачи. Хотя большинство финансовых моделей концентрируется на оценке финансовой и бухгалтерской отчётности. Стоимость таких сервисов высока поскольку плата за использование берётся в месяц или предоставляется как дополнительный сервис при установке основного предложения. Анализ цен представлена в Таблице 6. Таблица 6 – Анализ цен на сервисы оценки предприятия в рублях и долларах, 70 руб. – 1 доллар по состоянию на 11.06.2020 Сервис Мастер финанс, сетевая версия на 5 человек Audit Expert, сетевая версия на 5 человек Ваш финансовый аналитик Oracle GL Wand Sage Intacct RenovoFYI Sumatia Контур. Эксперт FIRA PRO Цена за месяц Цена в год Разовое приобретения - - 118 000 - - 181 400 29 750 (425 дол.) 46 464 (663 долл.) 71 167 (1016 долл.) - 375 000 (5 100 дол.) 139 650 (1 995 дол.) 854 008 (12 200 дол.) - 4 200 170 000 (2 000 дол.) 22 840 22 900 Источник составлено автором по данным [38, 45, 46, 49, 50, 51, 52, 53, 54] 45

Несмотря на различие между моделями, грамотная модель должна предоставлять возможности в различных аспектах, включая: − анализ эффективности подразделений, а не только всего бизнеса в целом; − возможность повторного прогнозирования при изменении рыночных условий; − возможность отслеживать фактическую производительность в сравнении с бюджетом или прогнозом; − возможность выполнения сценариев «что, если». Однако далеко не все платформы обладают такими возможностями. В Таблице Г.1 (Приложение Г) представлен сравнительный анализ различный платформ, как на зарубежном, так и на отечественном рынке с предлагаемым решением в настоящей работе. В соответствии с Таблицей Г.1 (Приложение Г) представлены как положительные, так и отрицательные характеристики, где 1 – это положительный аспект ПО или сервиса, а -1 – отрицательный, который означает что ПО или сервиса обладает и отрицательной стороной характеристикой. Итоговый балл рассчитывается как сумма всех положительных и отрицательных характеристик моделей. Ключом к способности эффективно моделировать финансы компании является групповое моделирование и гибкая система представленных в соответствии Приложение Д. Другими словами, моделирование большого количества задач для оценки эффективности не одного, а сразу всех процессов. Существуют разные модели, которые применяются либо отдельно, либо в совокупности, в соответствии с Приложением Д. Возникает вопрос, почему модель должна объединять все перечисленные «модели». Понимание цели модели является ключом к определению ее оптимальной структуры. Существует две основные критерии идеальной 46

структуры модели: детализация и гибкость [24]. Критическим фактором, определяющим структуру модели, является детализация. В Таблице 7 проведут сравнительный анализ моделей, представленных в Приложении Д по критериям детализации и гибкости. Таблица 7 – Сравнительный анализ структур моделей Модель Модель проектного финансирования Детализация Низкая Гибкость Низкий. Не используется повторно без структурных изменений Модель ценообразования Высокая Высокая. Многоразовая, без структурных изменений Интегрированные модели финансовой отчетности Средняя Высокая. Многоразовая, без структурных изменений Модели оценки Средняя Модели отчетности Низкая Модель дисконтированных денежных потоков (DCF) Низкая Модель суммы частей Средняя Высокая. Многоразовая, без структурных изменений Модель консолидации Средняя Низкий. Не используется повторно без структурных изменений Бюджетная модель Высокая Высокая. Многоразовая, без структурных изменений Модель прогнозирования Высокая Высокая. Многоразовая, без структурных изменений Низкий. Не используется повторно без структурных изменений Средняя. Некоторое повторное использование, но при изменении структуры, меняется состав Низкая. Не используется повторно без структурных изменений Источник: составлено автором по данным [13] С практической точки зрения, как видно из Таблицы 7, чем детальнее модель, тем дольше и сложнее будет ее понять. Кроме того, вероятность ошибок растет в геометрической прогрессии благодаря большему количеству данных. Поэтому, создавая структуру модели – расположение и компоновка отдельных разделов, строк, столбцов, графиков, визуализации итоговых и параметров входящих данных – имеет решающее значение для детализации моделей. Кроме того, интеграция формальных проверок и сопровождение после внедрения модели на предмет целостности позволит снизить количество ошибок. 47

Исходя из анализа предлагаемых решений в соответствии с Таблицей Г.1 (Приложение Г), и цен на них в Таблице 6, а также необходимых условий эффективности модели указанных выше следует, что разработчики сервисов и предлагаемых ПО на рынке, завышают стоимость продуктов поскольку использование модели рассчитаны на определённые задачи, а не представляют комплексного решения. Адаптивная модель является решением данных проблем. В Таблице 8 на основе анализа выгод пользователя представлено ценностное предложение. Таблица 8 – Ценностное предложение Продукты и Сервисы Адаптивная экономико – математическая модель деятельности предприятия, может быть интегрирована в структуру предприятия, которое подходит под критерии, которые указаны в разделе 2.3, для увеличения эффективности деятельности, рентабельности, поиску собственно резервов и прочих целей, преследуемых предприятием. Выгодогенераторы Выгоды 1. Берегут время, деньги или усилия клиента. 2. Гарантируют высокий уровень качества. 3. Превосходит аналоги в функционале и стоимости. 4. Снижает затраты на анализ новых проектом и предприятия в целом. 5. Повышают эффективность предприятия. 6. Справится с анализом 1 экономист 1. Гибкая система позволяющая подстроиться под специфику предприятия; 2. Единоразовая оплата, а не подписка; 3. Оценивает все и сразу; 4. Нет необходимости использовать сторонние приложения и создавать собственные модели; 5. Анализирует не только бухгалтерский баланс и финансовую отчётность, но и подразделения и их влияние на ключевые показатели деятельности Болеутолители Боли 1.Устраняет разочарование, раздражение, головную боль, сопротивление, беспокойство. 2. Исправляет неэффективные принятых решения. 3. Устраняет негативные экономические последствия: 4. Снижает затраты предприятия; 5. Задаёт курс развития предприятия 6. Снижает ФОТ. 1. Высокая единоразовая плата за внедрение модели; 2. Компании на рынке берут плату за использование дополнительных сервисов расчёта, но не предлагают комплексного решения; 3. Все модели предлагают анализ данных баланса, а не эффективности влияющих факторов Задачи покупателя Целью каждого коммерческого предприятия является увеличение прибыли. Однако увеличения данного показателя можно достигнуть разными путями: снижением издержек на доставку сырья, снижение затрат на производство зачёт закупа более дешёвого сырья, оптимизацией налогового времени, поиском внутренних резервов и т.д. Однако при реализации каждого из этих путей возникает необходимость в качественном экономикоматематическом обосновании решения. Данные решения принимаются на ежедневной основе при реализации стратегии компании на рынке, внутри компании и в отношении с другими компаниями-партнёрами Источник: составлено автором по данным [13, 38, 45, 46, 49, 50, 51, 52, 53, 54] 48

Исходя из Таблицы 8 можно сказать, что адаптивная модель объединяет в себе методы и модели, перечисленные в Приложении Д, тем самым решая проблему большого количества используемы моделей для различных задач на предприятии. Преимущество использования данной модели заключается в блочном построении медли, т.е. предприятие может подобрать для себя блоки оценки и анализа тех сфер деятельности, которые считает приоритетным, а предлагаемая моделью возможность оценки подразделений поможет выявлять влияние каждого из них на ключевые показатели. 2.3 Адаптивная модель для анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия При разработке и даже, когда модель будет создана, финансовый аналитик должен смотреть вперед. Это связано с тем, что после того, как входные данные были четко определены, разработчик финансовых моделей должен определить возможные изменения этих входных данных. Необходимо удостовериться в том, что входные данные будут меняться одновременно или же только некоторые факторы будут меняться одновременно. Предполагается, что финансовый аналитик должен прогнозировать значения важных переменных, таких как процентные ставки, налоговые ставки и т. д. Эти оценки должны быть сделаны на основе знания текущих дел или должна быть создана отдельная модель для проверки текущих параметров и должна быть зациклена на основной для подтягивания данных автоматически. В настоящий момент финансовое моделирование ограничено умением человека, создающего модель. Как было рассмотрено выше, есть много проблем в финансовом-экономическом моделировании, которые включают в себя несколько переменных и сложные взаимодействия между ними, что порождает новые издержи компании на оплату труда специалистов, которые будут работать над работоспособностью модели [23]. 49

Независимо от того, какой подход используется для построения финансовой модели предприятия, очень важно, обоснование цифр с помощью предположений. Иными словами, на данный момент помимо сложности построения финансовых моделей и проблемы их большого количества на каждую из задач в организации, так же существует проблема их взаимосвязи. На Рисунке 10 представлена проблематика настоящей ситуации управления в компании без внедрения предлагаемого решения. Факторы сложности Сложность корректной интерпретации правовой базы Неполнота правовой и методической базы Условия деятельности Правовая база (нормативноправовые и методические документы) Противоречивые источники информации Избыточность данных Информационные потоки Анализ входных условий Неполнота данных Разнородность и сложность информационных систем Уполномоченное должностное лицо Анализ возможных сценариев Технически средства анализа (ПО для анализа) Выбор и реализация сценария Специфичность финансовоправовой базы Входящие условия Специфичность программных и технических средств Источник: составлено автором по данным [21] Рисунок 10 – Схема анализа и принятия решения в компании 50

Из рисунка 10 видно, что менеджер, который принимает решения, подвержен сильному давлению, поскольку вынужден анализировать все потоки информации и не допускать ошибок. Ниже перечислены некоторые ограничивающие факторы анализа, влияющие на решения: − временное ограничение; − административная и уголовная ответственность; − отсутствие возможности контроля процесса принятия решения. На Рисунке 11 отображена схема предлагаемого решения. Необходимо сразу отметить смещение центров ответственности и тем самым снижения давления на менеджера, принимающего решения и как следствие снижение ошибок, связанных с искажением информации. Уполномоченное должностное лицо Анализ вводных ситуаций Анализ возможных сценариев Выбор и реализация сценария Входные условия Система управления знаниями и иновациями Технология поддержки принятия решений Правовая база (нормативно-правовые и методические документы) Управленческие решения Адаптивная финансовая модель Информационные потоки Систематизированная правовая база Условия деятельности Технически средства анализа (ПО для анализа) Систематизированные информационные потоки Систематизированные технологические средства Систематизированные знания Специальные технологии Систематизированная деятельность Источник: составлено автором по данным [Рисунок Е.1 (Приложение Е)] Рисунок 11 – Схема анализа и принятия решения с использованием адаптивной модели в структуре управления 51

Как видно из рисунка 11, при внедрении данного решения будут выявлены следующие положительные аспекты работы: − снижение временной и организационной нагрузки за счёт использования технических средств расчёта показателей; − минимизация методических пробелов расчёта данных; − минимизация избыточных данных; − минимизация неполноты данных; − упрощение порядка использования систем; − возможность управления программно-техническими финансовыми системами и возможность по необходимости добавления. Модель представляет собой блочный программный продукт, представленный на Рисунок Е.1 (Приложение Е). В соответствии с приложением Е, данная модель обрабатывает и консолидирует данные используя входящую информацию из 1С, amoCRM и собственного блока учёта KPI. Возможность блочного комбинирования аналитики входящих данных позволит внедрять решение в компании из сфер деятельности, перечисленных на странице 54 настоящей ВКР. Комбинирование блоков позволит выгрузить и просматривать данные в реальном времени, при условии соответственно регламентированного учёта в организации. В отличие от аналогов, данная модель позволит рассматривать не статичные данные, а полное раскрытие информации о показателе или набора показателей, выбранных компанией, которые лежат в составе целевого или промежуточного показателя (см. Рисунок 7). Однако модель не может быль эффективна на предприятия, где ее функционирование затруднено не гибкостью организационной структуры или затраты на ее внедрение не окупаются потенциальной выгодой от использования. Для полного понимания ниже представлены 4 основных 52

критерия для компаний, которые подходят для внедрения предлагаемого решения: 1. Компания должна иметь конкретные цели для внедрения данной системы: − снижение стоимости проведение анализа организации при помощи снижения ФОТ экономического отдела; − увеличение эффективности содержания отчёта об оценке; − повышение финансового контроля организации; − внедрение системы для дальнейшего использования в связи с планируемым расширением; − иные цели, обозначенные компанией. 2. Организационная структура должна позволять внедрение новой системы, т.е. быть гибкой и иметь следующие возможности: − возможность переобучение экономического отдела для работы с моделью или персонала, отвечающего за оценку и составление экономических отчётов; − возможность комплексного внедрения системы отчётности с моделью оценки или объединение внутренней системы отчётности компании с моделью; 3. Компания должна иметь более 15 человек в организации, поскольку меньшее его количество снижает человеческий фактор и эффективность (в денежном выражении) внедрения модели; 4. Организация должна иметь финансового директора или финансового менеджера, которые будет использовать итоговые данные и использовать модель, для эффективного управления финансовыми ресурсами компании. Под данные критерии подходят компании из среднего и малого бизнеса по следующим направлениям деятельности: − сырьевые компании (по видам сырья), занимающиеся переработкой, анализом или сбытом сырья; 53

− сырьевые компании (по видам сырья), занимающиеся переработкой, анализом или сбытом готовой продукции; − нефтегазовые компании; − электроснабжающие компании; − компании водоснабжения и водоотведения; − компании из сектора строительства; − торговые розничные и оптовые компании; − логистические компании; − IT и телекоммуникационные компании; − компании из сферы области культуры, спорта, организации досуга и развлечений; − предприятия общественного питания. Исходя из выделенных критериев, адаптивная модель может применяться на предприятиях разного масштаба и разных сфер деятельности при условии гибкости ее организационной структуры. По данным Приморкстата в Приморском крае находится 43 314 предприятий из данных сфер деятельности [39]. Однако высокая эффективность от модели будить достигаться на предприятиях, которые располагают штатом более чем 15 сотрудников поскольку эффект от экономии на анализе данных не будет достигаться, а не гибкая организационная структура не позволит внедрить данную систему и на уровнях, требуемых руководителем предприятия. 2.4 Оценка эффективности внедрения модели для анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия Как указывалось в пункте 1.3 под эффективностью автор понимает меру затрат, необходимых системе для достижения определенного результата. Система, которая использует мало ресурсов для достижения своих целей, является эффективной в отличие от системы, которая тратит большую часть своего вклада. 54

Тогда для определения эффективности внедрения модели необходимо определить стоимость внедрения решения на предприятие. Для создания такой модели необходимы: − Front-end разработчик (2 человека) – разработка визуальных иконок взаимодействия; − Back-end разработчик (2 человека) – разработка логики модели; − Full-stack разработчик – консолидация и проверка программного кода; − 1C программист – разработка кода которые позволит взаимодействовать с программой 1С. В Таблице 9 представлен расчёта затрат на фонд оплаты труда с отчислениями (43%) в месяц по данным [36], первоначальных затрат, а также затраты в последующие месяцы разработки модели. Таблица 9 – Смета затрат для разработки модели, тыс. руб. Статья затрат Сумма Front-end разработчик (2 человека) Back-end разработчик (2 человека) Full-stack разработчик 1C программист Аренда офиса по адресу г. Владивосток, ул. Пограничная, дом 15В. Площадью 52 к. м. Компьютеры 6 шт. (в том числе НДС) Офисная мебель (компьютерные столы и стулья 6 шт.) (в том числе НДС) Итого Итого без учёта первоначальных затрат 130 000 130 000 60 000 50 000 35 000 Сумма с учётом отчислений 185 900 185 900 85 800 71 500 35 000 477 000 477 000 63 248 63248 1 104 348 564 100 Источник составлено автором по данным [37, 41, 44 ,47] Разработка модели планируется на период 2021 года. При первоначальных затратах в 1 104 348 рублей и последующих затрат на оплату аренды и ФОТ в первый месяц и последующих равных 564 100 рублей в месяц, годовая стоимость разработки составит 7 309 448 рублей. Все затраты на разработку модели будут оплачены за счёт компания ООО «Статус», в лице А.С. Чернат (см. справку о внедрении результатов). 55

Для оценки эффективности вложенных средств используют показатель чистой приведённой стоимости. Чистая приведённая стоимость (NPV) — это сумма дисконтированных значений потока платежей, приведённых к сегодняшнему дню, она рассчитывается в соответствии с приложением В, формула (4). Ставка дисконтирования (реальная ставка дохода) рассчитывается по формуле Фишера в соответствии с приложением В, формула (3). Тогда при реальной ставке инфляции 3% по данным ЦБ РФ на май 2020 г. [34] и ставке дохода, равной ключевой ставке 4,5% [35] по формуле Фишера, получаем реальную ставку дохода (ставка дисконтирования) равной 11,54%, или используется средняя процентная ставка по кредитам субъектам малого и среднего бизнеса равной 10,6%, по состоянию на апрель 2020 года [40]. При ставке дисконтировании 11,54% и стоимости внедрения будет равна 1 512 805 рублей с учётом выгод, приведённых в анализе выше и стоимости единичного анализа консалтинговой компанией [43], цен конкурентов [Таблица 6], ценностного предложения [Таблица 8], а также затрат, перечисленных выше. Наценка рассчитывается исходя из средней нормы доходности в зависимости от стадии жизненного цикла проекта. В Таблице 10 требуемая доходность проекта в зависимости от стадии жизненного цикла. Таблица 10 – Требуемая доходности в зависимости от стадии жизненного цикла проекта, минимальное и максимальное значение в процентах Стадия жизненного цикла Требуемая доходность Стартап 50-70% Первый раунд финансирования 40-60% Второй раунд финансирования 35-50% IPO 25-35% Среднее минимальное значение 37,5 % Источник: составлено автором по данным [25] 56

Исходя из данных Таблицы 10 минимальная средняя минимальная наценка составит 37,5%, а первоначальных затраты на разработку 1 104 348 рублей, тогда стоимость внедрения модели составит 1 512 805,48 рубля. Расчёт стоимости внедрения представлен в Таблице 11. Таблица 11 – Расчёт стоимости внедрения модели Параметр Формула Сумма - 1 104 348 руб. Затраты (руб.) Затраты (руб. ) −1 Цена Затраты (руб. ) Цена закупки = (1 − Необходимая рентабельность) Наценка, % Цена закупки = Цена (руб.) Валовая прибыль(руб.) Валовая прибыль = Цена - Затраты (руб.) 37,5% 1 512 805,48 руб. 408 457,48 руб. Источник: составлено автором по данным [Таблица 9, 10] Данная цена исходит из расчёта не только требуемой доходности, но и плановой окупаемости равной в 16-18 месяцев. В Таблице 12 представлен расчёт NPV окупаемости модели в расчёте на 1 продажу в месяц, а также затрат на разработку модели после первых инвестиций равных 567 100 рублей [Таблица 9]. Таблица 12 – Расчёт окупаемости вложенных инвестиций в разработку модели, в период с 31.01.2021 по 31.12.2022 гг. в рублях Месяц Дата CF (денежный поток) 1 1 2 31.01.2021 2 3 28.02.2021 31.03.2021 3 -1 104 348 -564 100 NPV при расчёте ставки дисконтирования по формуле Фишера (11,54%) 4 -1 104 348 -1 663 757,1 -564 100 -2 218 018,2 -2 219 164,7 1 146,5 4 30.04.2021 5 6 31.05.2021 30.06.2021 -564 100 -564 100 -2 767 342,5 -3 311 611,6 -2 769 648,4 -3 315 467,0 2 305,9 3 855,4 7 31.07.2021 -564 100 -564 100 -3 851 032,9 -4 385 490,1 -3 856 808,6 -4 393 562,5 5 775,7 8 072,4 57 NPV при ставке дисконтирования равной ставке среднего процента по кредитам (10,6%) 5 -1 104 348 -1 664 128,3 Отклонение (4-5) 6 0 371,2

Окончание Таблицы 12 Месяц Дата CF (денежный поток) 8 9 31.08.2021 30.09.2021 -564 100 -564 100 NPV при расчёте ставки дисконтирования по формуле Фишера (11,54%) -4 915 028,9 -5 439 851,2 NPV при ставке дисконтирования равной ставке среднего процента по кредитам (10,6%) -4 925 767,7 -5 453 607,4 10 31.10.2021 -564 100 -5 959 843,7 -5 976 973,9 17 130,2 11 12 30.11.2021 31.12.2021 -564 100 -564 100 -6 475 204,6 -6 985 822,9 -6 496 047,6 -7 010 722,3 20 843 24 899,4 13 14 31.01.2022 28.02.2022 1 512 805 1 512 805 -5 629 046,7 -4 283 553 -5 642 162,9 -4 284 083,6 13 116,3 530,6 15 31.03.2022 1 512 805 -2 950 441,3 -2 937 513,4 -12 927,9 16 30.04.2022 1 512 805 -1 629 203,7 -1 601 988,4 -27 215,3 17 31.05.2022 1 512 805 -320 124,9 -277 781,5 -42 343,4 18 30.06.2022 1 512 805 977 293,9 1 035 563,8 -58 269,9 19 31.07.2022 1 512 805 2 262 773,2 2 337 779 -75 005,8 20 31.08.2022 1 512 805 3 536 422,7 3 628 958,3 -92 535,6 21 30.09.2022 1 512 805 4 798 727,8 4 909 546,9 -110 819,1 22 31.10.2022 1 512 805 6 049 416,5 6 179 283 -129 866,5 23 30.11.2022 1 512 805 7 288 965,2 7 438 604,2 -149 639 24 31.12.2022 1 512 805 8 517 106,9 8 687 253,1 -170 146,2 Отклонение (4-5) 10 738,7 13 756,2 Источник: составлено автором по данным [Таблица 9, 11] Как можно видеть из Таблицы 12, окупаемость разработки модели приходится на 30.04.2022 г. т.е. на 18 месяц реализации проекта. Итоговый показатель NPV проекта составил 8 517 106,9 рубля. Экономии от снижения содержания 5 экономистов в компании при средней заработной плате 53 053 рублей [41] и отчислениях (43%) в месяц [37], что составит 379 328,9 рубля в месяц, NPV (Net Present Value) рассчитанный в соответствии с приложением в соответствии с приложением Д по формуле (3), NPV к концу года составит 2 454 304,25 рубля. Расчёт NPV представлен в Таблице 13 при условиях, и параметрах, описанных выше. 58

Таблица 13 – Расчёт NPV внедрения модели на предприятие в период с 31.01.2022 по 31.12.2022 гг., руб. Месяц CF (денежный поток) NPV при расчёте ставки дисконтирования по формуле Фишера (11,54%) 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2 -1 512 805,00 379 328,9 379 328,9 379 328,9 379 328,9 379 328,9 379 328,9 379 328,9 379 328,9 379 328,9 379 328,9 379 328,9 3 -1 512 805 -1 136 640,8 -763 949,6 -394 588,9 -28 638,4 334 041,9 693 373,7 1 049 387,8 1 402 220,5 1 751 795,6 2 098 246,8 2 441 499,3 NPV при ставке дисконтирования равной ставке среднего процента по кредитам (10,6%) 4 -1 512 805 -1 136 393,9 -763 187,1 -393 055,2 -26 074,1 337 883,3 698 742,46 1 056 529,7 1 411 369,1 1 763 187,8 2 112 107,8 2 458 057,5 Отклонение (3-4) 5 0 -246,9 -762,6 -1 533,7 -2 564,3 -3 841,4 -5 368,8 -7 141,9 -9 148,6 -11 392,2 -13 861 -16 558,2 Источник: составлено автором по данным [45] и [Таблица 11] Исходя из расчётов, представленных в Таблице 13 окупаемость внедрения адаптивной модели, наступает 6 месяце. Иными словами, можно сказать, что внедрение модели на предприятии является экономически оправданным как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. При расчёте NPV так же не учитывалась потенциальная выгода и экономический эффект от внедрения. Иными словами, помимо экономической выгоды от экономии на ФОТ экономистов, финансовая модель повысит эффективность использования собственных ресурсов, позволит снизить издержки от потерь выгоды из-за неверно принятых решений, а также позволит найти собственные резервы. Помимо этого, одним из главных преимуществ данной модели – это факт распределения центров финансовой ответственности на предприятии (ЦФО). Т.е. при внедрении модели ЦФО будут распределены более точно, а связь между ними будет видна сильнее. 59

Заключение Проведенное исследование предприятия в выпускной моделирования показали, что квалификационной работе финансово-хозяйственной моделирование и (ВКР) деятельности интеграция системы моделирования является сложной задачей, решение которой связано с внедрением компьютерных информационных систем, низкоуровневым и высокоуровневым программированием. Исходя из анализа, эффективностью можно считать факт того, являются ли денежные оценки затрат, используемых для достижения какой-либо цели, минимально возможными затратами, связанными с достижением этой цели. Если что-то называется неэффективным, это означает, что цель могла бы быть достигнута с меньшими затратами или что цель могла бы быть достигнута лучше (каким-либо образом в денежном выражении) с такими же затратами. Были выделены классификации моделей по характеру целей применения, математической составляющей и компонентному наполнению. Сделаны выводы о том, что анализ хозяйствующего субъекта должно проводиться на постоянной основе, а модель, используемая им, должна отвечать критериям, выведенным в работе. Проведённый коэффициентный анализ ООО «РБ Системс» показал неэффективность исследований деятельности компаний в отрыве от остальных показателей, которые должны создавать картину изменений на предприятии. Показатели применяемые для оценки рентабельности, деловой активности, ликвидности и т.д. не дают комплексного понимания состояния того или иного аспекта работы компании так как составляются по расчётам других показателей, которые оценивают реальные работы и процессы в компании, не демонстрируются в конечном отчёте или не проходят оценку. Проведённый анализ эффективности внедрения модели показал, что адаптивная модель менее затратна в эксплуатации, чем содержание штата 60

экономистов и использование разных моделей под разные задачи, а полученные результаты от внедрения способны увеличить эффективность деятельности финансово-экономической деятельности предприятия, снизить издержки на проведение анализа и увеличить скорость его получения для принятия своевременных решений. Исходя их выводов сделанный в выпускной квалификационной работе, модель применима к большому числу предприятий из разных отраслей. Критерии для внедрения, выделенные автором, позволили определить потенциальный спрос и доказать обоснованность результатов проведённого анализа. По результатам выполнения работы основными выводами является: − моделирование на предприятии – это не статический процесс, а постоянное неотъемлемое требование для своевременного реагирования на изменения окружающей среды; − моделирование должно соответствовать целям анализа; − моделирование должно производиться без разрыва показателей с возможностью мониторинга «проседания» составляющих целевого показателя; − для соответствия критериям эффективности, модель должна представлять собой программный продукт, который позволит в режиме реального времени отслеживать показатели эффективности; − заменимость блоков модели предлагаемого решения позволит внедрять данное решение в отрасли, которые подходят под критерии, выделенные автором. Адаптивная модель как метод решения проблемы в виде модели для анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия является эффективной в сравнении с используемыми методами и моделями, предлагаемыми на зарубежном и отечественном рынках. 61

Список использованных источников 1. Багиев, Г.Л. Серова, Е.Г. К вопросу повышения экономикоматематической компетентности маркетологов (Дизайн - Структура - Модель - Функция) / Г.Л. Багиев, Е.Г. Серова. – Санкт-Петербург: СанктПетербургский государственный экономический университет, 2016. – С. 19– 24. 2. Васильева, Е.И. Ударцев, Н.С. Оценка эффективности управления государственными унитарными предприятиями свердловской области / Е.И. Васильева, Н.С. Ударцев. – Москва: Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, 2018. – С. 111–124. 3. Волощук, Л.А. Нургазиев, Р.Б. Хватова, А.С. Экономикоматематическая модель оценки конкурентоспособности предприятия / Л.А. Волощук, Р.Б. Нургазиев, А.С. Хватова. – Саратов: ООО «Амирит», 2016. – С. 59–63. 4. Власов, Д.А. Синчуков, А.В. MS Excel как система поддержки принятия решений / Д.А. Власов, А.В. Синчуков. – Москва: Лаборатория Открытых Информационных Технологий факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова, 2019. – С. 50–59. 5. Гальченко, Ю.В. Возможности управления финансовой устойчивостью предприятия на основе методов экономико-математического моделирования / Ю.В. Гальченко. – Волгоград: Волгоградский филиал Автономной некоммерческой организации высшего образования Московского гуманитарно-экономического университета, 2016. – С. 89–92. 6. Гопкало, В.Н. Давыдов, Б.И. Оценка достоверности результатов регрессионного анализа статистических данных / В.Н. Гопкало, Б.И. Давыдов. – Хабаровск: Дальневосточный государственный университет путей сообщения, 2018. – С. 14–20. 7. Гудович, Г.К. Новикова, А.В. Финансовая модель уровня нулевой прибыли проблемы, этапы разработки и возможности использования / Г.К. Гудович, А.В. Новикова. – Самара: Научно-Издательский Центр Международной Объединенной Академии Наук, 2019. – С. 24–58. 8. Демидова, О.Л. Малинина, Н.Л. Проблемы решения нелинейных оптимизационных задач в MS Excel / О.Л. Демидова, Н.Л. Малинина. – Москва: Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 2019. – С. 767–768. 9. Еникеева, Л.А. Куляскин, Г.В. Моделирование нематериальных составляющих ресурсопотоков для оценки стоимости предприятий целлюлозно-бумажной промышленности на основе ценностноориентированного подхода / Л.А. Еникеева, Г.В. Куляскин. – СанктПетербург: Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения, 2016. – С. 137–144. 62

10. Ильин, И.В. Никоноров, В.М. Подходы к составлению экономикоматематической модели розничной торговли РФ на основе модели Солоу / И.В. Ильин, В.М. Никоноров. – Москва: Редакция журнала «Экономика и предпринимательство», 2016. – С. 34–37. 11. Кадочникова, Е.И. Моделирование влияния финансовых показателей предприятия на его кредитоспособность / Е.И. Кадочникова. – Казань: Общество с ограниченной ответственностью «Эксперт 16», 2016. – С. 21–25. 12. Карелина, М.Г. Экономико-математическое моделирование эффективности сделок слияний и поглощений металлургических компаний на основе анализа продуктивности / М.Г. Карелина. – Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2019. – С. 39–44. 13. Маркушина, А.А. Винсковская, Л.А. Реализация экономикоматематических моделей в среде MS Excel / А.А. Маркушина, Л.А. Винсковская. – Новосибирск: Общество с ограниченной ответственностью «Центр развития научного сотрудничества», 2016. – С. 33–40. 14. Моторин, С.И. Тубольцева, О.М. Перспективные направления ДФ-УФО-моделирования / С.И Моторин, О.М. Тубольцева. – Белгород: Автономная некоммерческая организация высшего образования «Белгородский университет кооперации, экономики и права», 2019. – С. 32– 43. 15. Пономарев, И.Ф. Геммерлинг, В.А. Моделирование финансового цикла и оценка эффективности управления оборотным капиталом на примере промышленного предприятия / И.Ф. Пономарев, В.А. Геммерлинг. – Донецк: Донецкий национальный университет, 2017. – С. 113–122. 16. Плотник, Б.К. Экономико-математические методы и модели в логистике: современные тенденции / Б.К. Плотник. – Санкт-Петербург: СанктПетербургский государственный экономический университет, 2016. – С. 141– 149. 17. Роговская, Л.Ж. Специфика оценки рыночной стоимости предприятий малого и среднего бизнеса / Л.Ж. Роговская. – Ростов-на-Дону: Южный университет (ИУБиП), 2019. – С. 59–64. 18. Русакова, И.К. Скворцова, М.А. Корреляционно-регрессионный анализ финансовой независимости предприятия / И.К. Русакова, М.А. Скворцова. – Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Евразийское Научное Содружество», 2016. – С. 55–56. 19. Седова, А.А. Финансовый результат: факторы влияния и теоретические аспекты моделирования / А.А. Седова. – Воронеж: Воронежский экономико-правовой институт, 2016. – С. 284–288. 20. Сидоров, В.М. Моделирование финансовых результатов на основе факторного анализа / В.М. Сидоров. – Волгоград: Воронежский государственный университет инженерных технологий 2016. – С. 334–338. 63

21. Соловьев, А.А. Оценка развития малого и среднего бизнеса с применением экономико-математической модели / А.А. Соловьев. – Москва: Образовательное учреждение профсоюзов высшего образования «Академия труда и социальных отношений», 2016. – С. 63–72. 22. Татарченкова, А.Д. Шлейникова, А.С. Ульянова, Е.А. Скрипцов, Д.А. Комбинированная стратегия прогнозирования деятельности производства предприятия с вычислением оптимальных выплат по кредитной ссуде с учетом перспективы полного погашения долга / А.Д. Татарченкова, А.С. Шлейникова, Е.А. Ульянова, Д.А. Скрипцов. – Казань: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство Молодой ученый», 2019. – С. 1–2. 23. Черненко, Ю.А Затонская, И.В. Экономико-математическая модель оптимизации налоговой системы / Ю.А. Черненко, Ю.А Затонская. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2016. – С. 87–88. 24. Чикина, Е.Д. Шевченко, М.В. Апробация экономикоматематических моделей в деятельности предприятий с применением программ Microsoft Excel и Mathcad / Е.Д. Чикина, М.В. Шевченко. – Белгород: Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, 2016. – С. 255–262. 25. Щербакова, Н.А. Щербаков, В.А. Моделирование потоков дохода и инвестиций в системе корпоративного управления стоимостью компании / Н.А. Щербакова, В.А.Щербаков. – Волгоград: Автономная некоммерческая организация высшего образования «Волгоградский институт бизнеса», 2016. – С. 21–25. 26. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие / Г.В. Савицкая. – М.: Экоперспектива, 2016. – 425 с. 27. Математика и экономико-математические модели: учебное пособие / С.В. Юдин. – М.: Юрайт, 2016. – 374 с. 28. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебное пособие / А. Н. Гармаш, И.В. Орлова, В.В. Федосеев. – М.: Юрайт, 2016. – 328 с. 29. Ефимов, Е.Н. Экономическая эффективность бизнесмоделирования в рамках концепции Business Process Management / Е.Н. Ефимов // Финансовые исследования. – 2017. – № 2. – С. 116–124. 30. Железнова, Т.С. Использование методов теории вероятностей и математической статистики в экономике / А.Р. Титова // Синергия наук. – 2019. – № 31. – С. 304–310. 31. Кетова, К.В. Экономико-математическое моделирование макроэкономических показателей региона с использованием программновычислительного комплекса / Е.В. Касаткина, Д.Д. Вавилова // Евразийское научное объединение. – 2020. – № 61. – С. 176–180. 64

32. Проактивный кризис-менеджмент (диагностика и реструктуризация) / Н.А. Львова, Н.В. Покровская– М.: Проспект, 2017. – 240 с. 33. Бухгалтерская (финансовая) отчетность ООО «РБ Системс» на сайте Rusprofile [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.rusprofile.ru/accounting?ogrn=1072540002270 34. Инфляция на потребительском рынке на майте ЦБ РФ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cbr.ru/statistics/ddkp/macro_sub/ 35. Ключевая ставка ЦБ РФ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cbr.ru/hd_base/KeyRate/ 36. Налоги на сотрудника в 2020 году [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.malyi-biznes.ru/nalogi-za-rabotnikov/ 37. Объявление о продаже мебели на сайте FarPost [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.farpost.ru/vladivostok/home/furniture/stoly-ofisnye-b-u\83991031 38. Приморкстат [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://primstat.gks.ru/folder/27978 39. Программа «Ваш финансовый аналитик» [Электронный ресурс]. Режим доступа: //http://www.i-oblako.ru/service/view/13 40. Средневзвешенные процентные ставки по кредитным и депозитным операциям в рублях [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/int_rat/ 41. Статистика зарплат программиста в России на сайте Trud.com [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://russia.trud.com/salary/692/3320.html 42. Статистика зарплат экономиста в России на сайте Trud.com [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://russia.trud.com/salary/692/3320.html 43. Стоимость аудиторских услуг ЗАО «Зеркало» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.audit-zerkalo.ru/price 44. Стоимость помещения для ведения бизнеса в г. Владивосток [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.farpost.ru/vladivostok/realty/rent_business_realty/office/?district%5B %5D=%D6%E5%ED%F2%F0#center=14682987.439494627,5329886.988141635 &zoom=13 45. Стоимость сервисов Контур. Эксперт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://kontur.ru/expert/price 46. Стоимость сервиса «Мастер финанс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.mtfinance.ru/prices/ 47. Стоимость компьютера в интернет-магазине DNS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.dnsshop.ru/product/a1cf3af667483330/pk-dell-optiplex-7070-sff-7070-2011/ 65

48. Стоимость сервисов Audit Expert «Ваш финансовый аналитик» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://store.softline.ru/auditit/-55924 49. Стоимость сервисов FIRA PRO [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://fira.ru/tarify/ 50. Стоимость сервисов Oracle GL Wand [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sourceforge.net/software/product/GL-Wand-for-OracleSAP/ 51. Стоимость сервисов Sumatia [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sourceforge.net/software/product/Sumatia-Financial-Reporting/ 52. Стоимость сервисов RenovoFYI [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sourceforge.net/software/product/RenovoFYI/ 53. Стоимость сервисов Sage Intacct [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sourceforge.net/software/product/Sage-Intacct/ 54. Технологии и методы дизайн-мышление [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://lab-w.com/methods 66

Приложение А Таблица А.1 – Бухгалтерский баланс ООО «РБ Системс» в 2016–2019 гг. Показатель Код 2016 2017 2018 2019 ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ Нематериальные активы 1110 0 73 73 0 Результаты исследований и разработок Нематериальные поисковые активы Материальные поисковые активы Основные средства Доходные вложения в материальные ценности Финансовые вложения Отложенные налоговые активы Прочие внеоборотные активы Итого внеоборотных активов 1120 1130 1140 1150 1160 0 0 0 190 0 0 0 0 190 0 0 0 0 318 0 0 0 0 1 166 0 1170 1180 1190 1100 0 0 0 190 0 0 15 278 0 0 4 181 4 572 0 0 10 080 11 246 1210 1220 59 371 0 71 339 0 109 390 0 124 160 0 1230 1240 21 685 58 629 48 599 39 400 47 005 35 520 68 337 20 387 1250 194 1 049 3 071 2 267 1260 1200 0 139 879 0 160 387 0 194 986 0 215 151 1310 15 15 15 15 1320 0 0 0 0 1340 1350 1360 1370 0 0 0 38 833 0 0 0 67 123 0 0 0 99 910 0 0 0 97 064 1300 38 848 67 138 99 925 97 079 1410 1420 1430 1450 1400 68 256 0 0 0 68 256 62 816 0 0 0 62 816 64 574 0 0 0 64 574 57 991 0 0 0 57 991 ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ Запасы Налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям Дебиторская задолженность Финансовые вложения (за исключением денежных эквивалентов) Денежные средства и денежные эквиваленты Прочие оборотные активы Итого оборотных активов КАПИТАЛ И РЕЗЕРВЫ Уставный капитал (складочный капитал, уставный фонд, вклады товарищей) Собственные акции, выкупленные у акционеров Переоценка внеоборотных активов Добавочный капитал (без переоценки) Резервный капитал Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток) ИТОГО капитал Долгосрочные обязательства Долгосрочные заемные средства Отложенные налоговые обязательства Оценочные обязательства Прочие долгосрочные обязательства ИТОГО долгосрочных обязательств КРАТКОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА Краткосрочные заемные обязательства Краткосрочная кредиторская задолженность Доходы будущих периодов Оценочные обязательства Прочие краткосрочные обязательства 1510 1520 15 595 17 370 13 486 17 225 18 069 16 991 49 884 21 442 1530 1540 1550 1500 1600 0 0 0 0 30 711 160 665 0 0 0 0 35 060 199 558 0 0 0 ИТОГО краткосрочных обязательств БАЛАНС 0 0 0 0 32 965 140 068 Источник: [33] 67 71 326 226 396

Приложение Б Таблица Б.1 – Форма №2. Отчет о финансовых результатах ООО «РБ Системс» 2016–2019 гг. ФОРМА №2 Код Доходы и расходы по обычным видам деятельности Выручка 2110 Себестоимость 2120 Валовая прибыль 2100 Коммерческие расходы 2210 Управленческие расходы 2220 Прибыль (убыток) от продаж 2200 Прочие доходы и расходы Проценты к получению 2310 Проценты к уплате 2320 Доходы от участия в других организациях 2330 Прочие доходы 2340 Прочие расходы 2350 Прибыль (убыток) до налогообложения 2300 Изменение отложенных налоговых 2410 обязательств Изменение отложенных налоговых 2430 активов Текущий налог на прибыль Прочее 2460 Чистая прибыль (убыток) отчетного 2400 периода Совокупный финансовый результат периода 2 500 Источник: [33] 68 2016 2017 2018 2019 110 010 92 608 17 402 0 0 17 402 106 738 68 557 38 181 0 0 38 181 214 803 176 086 38 717 0 0 38 717 73 009 59 677 13 332 0 0 13 332 0 5 627 0 10 508 6 447 15 836 0 0 0 13 897 37 297 0 4 191 0 701 1 860 32 787 0 3 525 0 1 629 866 10 570 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -580 0 -3 413 15 836 37 297 32 207 7 157 15 836 37 297 32 787 7 157

Приложение В Формулы расчётов показателей, используемых при коэффициентном анализе и анализе эффективности внедрения решения. Среднемесечная выручка = Норма чистой прибыли = 𝑁𝑃𝑉 = ∑𝑛𝑡=0 𝑅= где 𝑅𝑛 −𝑖 1+𝑖 Валовая выручка 12 мес. Чистая прибыль Валовая выручка 𝐶𝐹𝑡 (1+𝑅)𝑡 , ∗ 100%, , ∗ 100%. 𝑡 – количество временных периодов; 𝐶𝐹 – денежный поток; 𝑅 – ставка дисконтирования (реальная ставка дохода); 𝑅 – номинальная ставка дохода (с учётом инфляции); 𝑅𝑛 – ставка инфляции. 69 (1) (2) (3) (4)

Приложение Г Таблица Г.1 – Сравнительный анализ сервисов оценки финансовой деятельности предприятия (где 1 – обладает положительной характеристикой, -1 – обладает отрицательной характеристикой) Параметр Гибкость системы Повторное прогнозирование Отслеживание планфакт Сценарии Анализ бухгалтерского баланса Финансовый анализ Мастер финансов 1 Audit Expert 1 Ваш финансовый аналитик 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 PayPie Bison Контур. Эксперт FIRA PRO Предлагаемое решение 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Возможность бюджетирования Формальная отчётность 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 -1 Сложность интеграции -1 2 5 1 1 Сложность обучения Итого ClearFactr 1 1 Анализ отдельных подразделений Возможность кастомизации Рекомендации Трудоёмкость Oracle Essbase 6 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 -1 4 7 Источник составлено автором по данным [38, 45, 46, 49, 50, 51, 52, 53, 54] 70 6 5 7 7 10

Приложение Д Финансовое моделирование включает в себя разработку следующих видов моделей или их комбинацию[13]: 1. Модель проектного финансирования; Когда значительный инфраструктурный проект оценивается на предмет выполнимости, модель финансирования проекта помогает определить капитал и структуру проекта. Финансирование проекта возможно только тогда, когда проект способен произвести достаточно денежных средств, чтобы покрыть все операционные расходы и расходы по обслуживанию долга в течение всего срока долга. Ссуды и связанные с ними выплаты по долгу являются обязательной частью моделей проектного финансирования, поскольку эти проекты обычно являются долгосрочными, и кредиторы должны быть уверены в том, что проект сможет задолженности. принести Другими достаточные словами, денежные модель средства финансирования в счет проекта используется в качестве финансовой модели, когда компании необходимо оценить экономическую целесообразность проекта. Такие показатели, как коэффициент покрытия обслуживания долга, включены в эту категорию финансового моделирования и могут быть удобным критерием риска проекта, который может повлиять на процентную ставку, предлагаемую кредитором. Несмотря на то, что выходные данные для модели финансирования проекта через финансовое моделирование являются однородными и алгоритм расчета предопределен правилами бухгалтерского учета, входные данные сильно зависят от проекта. Как правило, его можно подразделить на следующие категории: − переменные, необходимые для прогнозирования доходов; − переменные, необходимые для прогнозирования расходов; 72

− капитальные расходы; − финансирование. 2. Модель ценообразования; Эта категория финансовых моделей создана для установления цены, которая может или должна взиматься за продукт. Цена является одной из ключевых переменных в маркетинговой структуре. Существует четыре основных подхода к ценообразованию, которые компании используют для установления соответствующей цены на свои продукты и услуги: ценообразование на основе стоимости сопутствующих или дополняющих товаров, ценообразование на основе конкурентной цены на рынке, ценообразование на основе спроса и ценообразование на основе издержек. Стоимость производства устанавливает нижний предел, в то время как верхний предел устанавливается восприятием потребителем продукта или услуги. Входные данные для модели ценообразования является цена(ы), а выходными – рентабельность. Чтобы создать модель ценообразования с помощью финансового моделирования, сначала необходимо создать отчет о прибылях бизнеса или отчет о прибылях продукта на основе текущей цены. 3. Интегрированные модели финансовой отчетности; Эта категория финансовых моделей также известна как трехсторонняя финансовая модель. Три вида финансовой отчетности, включенные в финансовое моделирование модели интегрированной финансовой отчетности, следующие: − отчет о прибылях и убытках, также известный как отчет о прибылях и убытках; − о движении денежных средств; − баланс. С точки зрения финансового моделирования очень важно, чтобы при финансовом моделировании для интегрированного финансового отчета 73

финансовые отчеты должным образом связывались друг с другом, так что бы, если один отчет изменяется, другие также изменяются. 4. Модели оценки; Эта категория финансовых моделей оценивает активы или предприятия с целью создания совместных предприятий, рефинансирования, заключения контрактов, приобретения или других видов операций или сделок. При оценке компании как действующего предприятия существует три основных метода оценки, используемых практиками отрасли: − анализ DCF; − сравнительный анализ компании; − прецедентные транзакции. 5. Модели отчетности; Эти финансовые модели объединяют историю доходов, расходов или финансовых отчетов, например отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств или баланс. Модели отчетности часто используются для создания отчетов по сравнению с бюджетом, которые включают прогнозы и скользящие прогнозы, которые в свою очередь определяются предположениями и другими факторами. 6. Модель дисконтированных денежных потоков (DCF); Эти типы финансовых моделей подпадают под категорию моделей оценки и, как правило, используются в исследованиях капитала и других областях рынков капитала. Модель DCF – это особый тип финансовой модели, используемой для оценки бизнеса. Модель DCF – это прогноз неискаженного свободного денежного потока компании, дисконтированного до сегодняшнего значения, которое называется чистой приведенной стоимостью (NPV). Основным строительным блоком модели DCF является финансовая модель из трех отчетов, которая связывает финансовые результаты. Модель DCF берет денежные потоки из финансовой модели с тремя отчетами, вносит 74

некоторые корректировки в случае необходимости, а затем дисконтирует их до сегодняшнего дня по средневзвешенной стоимости капитала компании (WACC). 7. Модель суммы частей; Эта модель разработана с учетом ряда финансовых моделей DCF и их сложением. Кроме того, любые дополнительные факторы бизнеса, которые могут не подходить для анализа DCF, добавляются к этой стоимости бизнеса. 8. Модель консолидации; Модель консолидации относится к категории финансовых моделей отчетности. Она включает несколько бизнес-единиц, добавленных в одну модель для финансового моделирования и дальнейшего анализа. Как правило, каждая бизнес-единица представляет собой собственную вкладку с вкладкой консолидации, которая просто суммирует другие бизнес-единицы. 9. Модель бюджетирования; Модель бюджетирования используется для финансового моделирования и финансового планирования. Для составления бюджета на следующие несколько лет, как правило, на один, три и пять лет. Бюджетные финансовые модели должны основываться на ежемесячных или ежеквартальных цифрах и отчете о прибылях и убытках. 10.Модель прогнозирования; Подобно модели бюджета, модель прогнозирования также используется для финансового планирования, составления прогноза, который сравнивается с моделью бюджета. Поскольку он аналогичен модели прогнозирования, он также относится к категории финансовых моделей модели отчетности. 75

Приложение Е KPI Трудовые ресурсы Дебиторская Задолженность Инфармация Бюджет КО РП ОР АЦ ИЯ М А ЙК РОС ОФ Т Материалы Производство Контроль качества Кредиторская задолженность База данных Финансы Бюджетная информация Доля рынка Поставщики Контроль качества Склад Запасы Бухгалтерия Финансовая аналитика Производственные показатели 1С Автопарк Логистическая информационная система Экспедитор Адоптивная модель Выполнение плана продаж Виды транспотра Отчёт о прибылях и убытках Клиенты и партнёры Продукция Маркетолог ДДС Маркетинговая аналитика Бухгалтерский баланс ТМЦ МСФО Отчёт об изменении капитала Прочая аналитика Консолидированные данные KPI Продажи Инфармация Закупка Принятие решения должностными лицами Маркетинговая инфармация $ Банковская информация Рисунок Е.1 – Адаптивная финансовая модель предприятия 76 Аналитик Совет директоров Директор Финансовый директор

Рецензии:

Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

Рецензия от Данил

В закреплённом закреплённом файле представлена заверенная копия протокола ГЭК с рекомендацией к внедрению ВКР.

больше 3 лет назад

Отзывы:

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв