Теперь рассмотрим предприятие с точки зрения его возможного банкротства. Для оценки состояния предприятия с точки зрения возможности его банкротства рассчитывают индекс Альтмана. Расчет данного показателя осуществляется на основе таких пяти показателей, которые являются индикаторами финансово-экономического состояния предприятия:

норма прибыли на авансированный капитал – определяется делением прибыли от обычной деятельности до налогообложения на авансированный капитал предприятия;

отдача авансированного капитала по товарной продукции - рассчитывается делением стоимости этой продукции на величину указанного капитала;

соотношение собственного и заемного капитала – определяется делением заемного собственного капитала на заемный капитал предприятия;

удельный вес собственных оборотных средств в авансированном капитале – рассчитывается делением прибыли предприятия, направленной на увеличение уставного фонда предприятия, а также резервного капитала на активы предприятия;

величина реинвестированной прибыли на единицу стоимости авансированного капитала – определяется делением этих средств на авансированный капитал предприятия;

Индекс Альтмана рассчитывается по формуле:

Z = 3,3К1+1,0К2+0,6К3+1,4К4+1,2К5

Критическое значение индекса Z, рассчитанное Альтманом составляет 2,675. С ним сопоставляется его фактическое значение. Если Z фактическое < 2,675, то в недалеком будущем возможно банкротство предприятия при условии, что не будут приняты необходимые меры по укрепления его финансово-экономического состояния. Если фактическое значение выше критического состояние предприятия удовлетворительное или же крепкое в зависимости от степени превышения фактического значения коэффициента Z над его критическим значением.

Таблица 12

Расчет индекса Альтмана

Расчет индекса Альтмана говорит о том, что хозяйству СФГ "Злагода" в ближайшее 2-3 года банкротство не грозит так как данный показатель превысил критическое значение в 1,14 раза и составили 3,06.

4. Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционный анализ – это метод определения полноты связи между признаками. Используя метод корреляции, можно определить среднее изменение результативного признака под влиянием одного или комплекса факторов (в абсолютном измерении); охарактеризовать меру зависимости между результативным признаком и одним из факторов при среднем значении других; установить меру относительного изменения признака на единицу относительного изменения фактора или факторов; определить меру тесноты связи результативного признака; подвергнуть анализу общий объем вариации результативного признака и определить роль каждого фактора в этом варьировании; статистически оценить показатели корреляционной связи, полученные по выборочным данным.

Корреляционный анализ должен включать: установление причинных зависимостей в изучаемом общественном явлении; формирование корреляционной модели связи; расчет и анализ показателей связи; статистическая оценка выборочных характеристик связи.

По форме связи выделяют прямолинейные и криволинейные зависимости.

По количеству исследуемых признаков выделяют: парную корреляцию – анализ связи между факторным и результативным признаком; множественную корреляцию – зависимость результативного признака от двух и более факторных признаков.

В данной работе необходимо выявить тесноту связи между корреляционными признаками, рассмотреть, как влияют на урожайность пшеницы удельный вес высокосортных семян при посадке и качество почвы. Зависимость между этими параметрами выражается линейным уравнением с множественной корреляцией. Удельный вес высокосортных семян выражается в %. А качество почвы – это качественный показатель, а корреляционный анализ использует только количественный показатели, поэтому мы переведем качество почвы в количественное измерение. Для этого качество почвы оценим в 5-ти бальной системе, где 5 баллов будет иметь почва с наилучшим качеством, а 1 балл – почва с наихудшим качеством.

Таблица 11

Данные для определения параметров парного линейного уравнения регрессии.