CC BY
79
Секция «Современные технологии социального и проектного управления»
- реализация протоколов обмена с внешними системами РКЦ, SWIFT, карточными процессинга-ми и др. - исключает ручной набор платежных документов на терминалах соответствующих внешних систем. При этом очень важно обеспечить хранение в АБС формализованных описаний расчетных инструкций контрагентов.
Как видно из контекста, указанные приемы в основном направлены на минимизацию ввода реквизитов непосредственно операционистом за счет использования системной предварительно проверенной информации, хранящейся в базе данных.
Способствует снижению операционного риска и основной принцип СУБД (система управления банковскими системами) - однократность ввода информации и многократное ее использование в различных приложениях. При этом важным элементом
являются выделение и использование типовых (стандартных, ядерных) прикладных процедур, например расчета процентов, в различных функциональных модулях АБС. Здесь же следует отметить важность разработки и использования таких организационно-технических приемов, как:
- организация двойного ввода значимой информации;
- акцепт выполняемых операционистом операций вышестоящим лицом;
- применение дополнительных процедур контроля результатов расчета, которые особенно широко используются при формировании банковской отчетности (поверочные тесты, расшифровки сводных и агрегированных данных и т. п.).
© Бурцев И. В., Прохоров В. В., 2010
УДК 338.27
Ю. Д. Васильева Научный руководитель - Л. Р. Батукова Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА С УЧЕТОМ ОТРАСЛИ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ
Экономическая состоятельность предприятий. Основания для распределения предприятий по классам кредитоспособности. Значения критериальных показателей для распределения предприятий по классам кредитоспособности.
Одной из задач финансового анализа является предотвращение угрозы банкротства. Определенные гражданским кодексом Российской Федерации самостоятельность предприятий и возрастающая, в связи с этим, их ответственность перед кредиторами, акционерами, банком, работниками, вызывает необходимость уделять внимание вопросам прогнозирования возможного банкротства предприятий. С другой стороны, предприятия должны быть уверены в надежности и экономической состоятельности своих партнеров либо своевременно использовать механизм банкротства как средство возврата долга неплатежеспособными партнерами, что приобретает значимость в современных условиях при существующей проблеме неплатежей между предприятиями.
Данная методика разработана учеными Казанского государственного технологического университета. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кре-
дитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности: промышленность (машиностроение); торговля (оптовая и розничная); строительство и проектные организации; наука (научное обслуживание).
Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях: к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита); ко второму - предприятия с удовлетворительным финансовым состоянием (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита); к третьему - компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита. В табл. 1-5 приведены значения показателей по отраслям
Таблица 1
Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности (машиностроение) по классам кредитоспособности
Наименование показателя Значение показателя по классам кредитоспособности
Соотношение заемных и собственных средств <0,8 0,8-1,5 >1,5
Вероятность банкротства (1 - счет Альтмана) >3,0 1,5-3,0 <1,5
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >2,0 1,0-2,0 <1,0
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Социально-экономические и гуманитарные науки
Таблица 2
Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (розничной) по классам кредитоспособности
Наименование показателя Значение показателя по классам кредитоспособности
Соотношение заемных и собственных средств <1,8 1,8-2,9 >3,0
Вероятность банкротства (1 - счет Альтмана) >2,5 1,0-2,5 <1,0
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,8 0,5-0,8 <0,5
Таблица 3
Значения критериальных показателей для распределения строительных организаций
по классам кредитоспособности
Наименование показателя Значение показателя по классам кредитоспособности
Соотношение заемных и собственных средств <1,0 1,0-2,0 >2,0
Вероятность банкротства (1 - счет Альтмана) >2,5 1,1-2,5 <1,1
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,8 0,3-0,8 <0,3
Таблица 4
Значения критериальных показателей для распределения проектных организаций по классам кредитоспособности
Наименование показателя Значение показателя по классам кредитоспособности
Соотношение заемных и собственных средств <0.8 0,8-1,6 >1,6
Вероятность банкротства (1 - счет Альтмана) >2,5 1,1-2,5 <1,1
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,8 0,3-0,8 <0,3
Таблица 5
Значения критериальных показателей для распределения научных (научное обслуживание) организаций по классам кредитоспособности
Наименование показателя Значен к ие показателя по классам редитоспособности
Соотношение заемных и собственных средств <0,9 0,9-1,2 >1,2
Вероятность банкротства (1 - счет Альтмана) >2,6 1,2-2,6 <1,2
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,9 0,6-0,9 <0,6
В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес. Рассмотренной методике присущ недостаток - рассматривает состояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики показателей во времени не рассматриваются.
Удобство данной методики заключается в том, что одной стороны, для предприятий разных отрас-
лей применяются различные показатели ликвидности, а, с другой - специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям. Таким образом, учет отрасли специализации является важным аспектом при проведении прогнозировании банкротства.
© Васильева Ю. Д., Батукова Л. Р., 2010
УДК 669.713.7
Е. В. Веревкина Научный руководитель - П. С. Зеленский Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ПРОБЛЕМЫ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ЖКХ
Рассмотрено общее состояние жилищно-коммунального комплекса РФ, а также сформулированы основные причины инвестиционной непривлекательности отрасли и неэффективности существующих методик формирования инвестиционных программ.
