Методики анализа Рисков, Эффективности, Конкурентной позиции исследуемого предприятию по отношению к рыночной среде.

Методики рейтинговых оценок предприятий-конкурентов исследуемой отрасли в рамках Системы национальных счетов ООН, Межотраслевых балансов стран-членов ООН, международного стандарта «Риск-анализ» ISO 31000

Авторы: С.Е.Дорошко, Г.П.Самарина

Общие Положения методики Анализа Рисков

В основу методики Риск Анализа положен простой принцип:

Чтобы выжить на рынке, т.е. в своей конкурентной среде, и/или в своей отраслевой среде необходимо работать лучше, чем отечественные, региональные конкуренты.

Начальные, граничные условия данного Этапа методики Риск Анализа:

1. В методике Риск Анализа исследуются только предприятия, работающие в условно замкнутом регионе/государстве.

2. Внешняя среда для всех исследуемых предприятий условно одинакова: по налогам/льготам, по средней оплате труда, по среднему доходу домашних хозяйств, по природным/климатическим особенностям региона/государства.

3. Необходимо строго соблюдать системный принцип однородности объектов, следуя экономической интерпретации МОБ: 'Подобное Подобным' или 'Производить подобные продукты/услуги, используя подобные технологии'. Сталь и борщ варят, но при этом получают разные продукты, используют разные технологии и персонал.

4. Запрещено нарушать системный принцип однородности объектов, не учитывать 5-ть ограничений Колмогорова. Не корректно с корнем вырывать одну экономическую подсистему из живой ткани экономической системы, как, например, это делали Нобелевские лауреаты: Марковиц, Шарп, Модильяни (теория портфелей).

5. Запрещено делать фундаментальные/системные ошибки (см. выше) при построении моделей рисков. Классический пример: Abraham Maslow (теория мотивации), Edward Altman, R.Taffler, G. Tishaw, Бивера (модели банкротства), т.е. объединять в статистический массив исследуемые предприятия различных отраслей. Глупо скрещивать ужа и ежа, все равно не получим колючую проволоку.

6. Коридор рисков или управляемость объектов по каждому i-му исследуемому фактору очерчивается только тремя регрессионными уравнениями: по максимальной, минимальной и средней величинам. Веса рисков по i-м исследуемым факторам учитывается только при расчете ущерба/эффективности управления.

7. Нейронные модели используются ограниченно без применения многофакторных нейронных моделей.

Общие положения расчета рисков, эффективности/ущербов по активам и пассивам баланса предприятия/предприятия.

1) Рост активов требует роста пассивов.

2) Рост пассивов требует увеличение займов у кредиторов (Поставщики, Персонал, Налоги, Кредиты).

3) Увеличение займов у кредиторов приводит к дополнительным процентным выплатам и снижению прибыли. Поставщики/Кредиторы не получая оплату за поставленные товары/материалы/услуги - увеличивают на них цены за риск... Персонал устраивает Итальянские Забастовки... Налоговая - блокирует счета... Банки, обнаружив повышенные риски, повышают % за кредиты и т.д. Все это приводит к Росту Себестоимости, Падению Прибыли, а далее к неизбежному Разорению/Банкротству любой предприятия. За базу расчета Неэффективности/Ущерба берем средний % банков на рынке.

Вывод для расчета ущерба по активам по i-му фактору.

Ущерб = Sum((Аi - Aiср)*%Банка)

1) Аi - Исследуемое значение Активов i-го предприятия по i-му фактору.

2) Aiср - Среднерыночное/Отраслевое/Эталонное значение активов по i-му фактору.

3) %Банка - Процент за кредит/займ по банку.

Остановимся на ряде важных моментов, таких как выбор эконометрического инструментария и исходных статистических данных.

Анализ литературных источников по эконометрическим, синергетическим исследованиям показал, что к настоящему времени не существует универсальных, устойчивых методов [Дорошко С.Е., Самарина Г.П.]. Поэтому дальнейшие эконометрические исследования аналитик, управленец обязан проводить с одновременным использованием всего многообразия классического эконометрического инструментария на основе следующей классификации экономико-математических методов [ЦЭМИ АН СССР, 1974-1978гг.]:

1. Элементарные статистики, в том числе многомерные.
2. Дисперсионный анализ, в том числе многомерный.
3. Ковариационный анализ, в том числе многомерный.
4. Корреляционный анализ, в том числе многомерный.
5. Регрессионный (линейный, нелинейный) анализ, в том числе многомерный.
6. Дискриминантный анализ, в том числе многомерный.
7. Факторный анализ, в том числе многомерный.
8. Метод главных компонент, в том числе многомерный.
9. Метод многомерного шкалирования.
10. Канонический анализ. Каноническая корреляция, в том числе многомерная.
11. Кластерный анализ и распознавание образов.
12. Монте-Карло, Бутстреп и другие методы статистического моделирования.
13. Спектральный, Фурье анализ, быстрое преобразование Фурье.
14. Модели нечетких множеств.
15. Модели нейронных сетей.

1. Линейная, матричная, полиномов алгебра.
2. Специальные функции.
3. Численное интегрирование. Интегральные уравнения.
4. Обыкновенные дифференциальные уравнения.
5. Интерполяция, аппроксимация, сглаживание, численное дифференцирование.
6. Решение уравнений и систем общего вида.
7. Математическое программирование (линейное, нелинейное).
8. Оптимизационные методы.

Авторы методики считают, что при исследовании предприятий любой отрасли необходимо использовать все перечисленные методы без исключения [Дорошко С.Е., Самарина Г.П., ЦЭМИ АН СССР, 1974-1978гг.].

Дальнейшие эконометрические исследования показали, что предложенных подходов явно недостаточно [Дорошко С.Е., Самарина Г.П.]. При переходе от динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции к реальному построению моделей продолжали наблюдаться латентные, бифуркационные процессы [Дорошко С.Е., Самарина Г.П. Русская космо-ноосферная межотраслевая, межгосударственная парадигма управления]. Это потребовало более внимательно рассмотреть все семь уровней моделей, законов Дорошко-Самариной через призму теории нечетких множеств, логики и нейронных сетей [Дорошко С.Е., Самарина Г.П.].

Учитывая важность данных требований авторов [Дорошко С.Е., Самарина Г.П.], в данном Интернет проекте используется около 23 видов: эконометрических методов, численный анализ, а также модели нечетких множеств и нейронных сетей.

Напомним, что авторы данной методики Дорошко С.Е., Самарина Г.П. исследуют сотни тысяч факторов и матричные функционалы минимальной размерностью (65*65*10000 функционалов на глубину от 30-60 лет по 40 странам, производящим 80-85% Мирового ВВП), в том числе и для расчета, прогноза мировых финансовых, экономических кризисов. В данной модели используется версия по 15 интегрированным факторам публичной отчетности предприятий различных отраслей. Отметим, что данное ограничение определяется только исходной/имеющейся базой данных, программное обеспечение может обрабатывать любое количество факторов, на любую глубину (лет) с использованием всех 23 экономико-математических методов.

На данном этапе анализа использовалась база данных по 30 предприятиям. Анализ проводится по каждому фактору в отдельности. В результате на графике, например, себестоимости, видны 30 точек этих предприятий. При этом только одна точка на графике выделена жирно – это и есть исследуемое предприятие. После этого строится регрессионное уравнение. Данное уравнение представлено на графике в виде линии.

Практически все облако точек, лежащее на плоскости графика, делим этой линей на две группы – условно средне хорошо работающих в исследуемый период, и средне плохо работающих. Далее смотрим, где находится жирная точка – исследуемое предприятие, в зоне хороших или плохих предприятий. Таким образом, осуществляется мгновенная зрительная оценка рисков благодаря классификации (кластеризации, дискриминационному анализу и т.д.) на плохое или хорошее предприятие. Подчеркнем, но только по данному фактору. Классификационный, кластерный, дискриминационный анализ провести не сложно благодаря рассчитанному регрессионному уравнению.

Понятно, что анализ можно проводить или в рамках производственной функции, когда, например, себестоимость является аргументом, или обратной ей теории затрат, когда себестоимость является функцией. В анализе на данном этапе будет использоваться подход теории затрат. Для наглядности эконометрические зависимости от выручки представлены на графиках и сведены в 15 таблиц.

Рассмотрим методику расчета рисков.

Логика расчета риска проста – если исследуемый объект (его выделенная точка), например, показатель себестоимости находится над уровнем функционального среднерыночного показателя, то предприятие, естественно, можно отнести к рискованным предприятиям – что отражается в виде 1, что характеризует наличие риска. Если исследуемый объект (его выделенная точка) находится ниже уровня функционального среднерыночного показателя, то предприятие, естественно, можно отнести, к мало рискованным предприятиям – что отражается в виде 0, что характеризует отсутствие риска.

Пояснение для графиков.

По оси 0Х – показатель выручка; по оси 0Y – например, показатель себестоимость. Y=f(X) – функциональная зависимость среднерыночные значения доли себестоимости в выручке в конкурентной региональной рыночной среде. MX – среднерыночные значения доли себестоимости в выручке в конкурентной региональной рыночной среде.

Мax – максимальные значения доли себестоимости в выручке в конкурентной региональной рыночной среде, Min - минимальные значения доли себестоимости в выручке в конкурентной региональной рыночной среде.

Риск – риск исследуемого объекта, его центра или центров ответственности по отношению к функциональной зависимости среднерыночных значений доли себестоимости в выручке в конкурентной региональной рыночной среде. Эффективность – потери исследуемого объекта в денежном выражении исследуемого объекта, его центра или центров ответственности по отношению к функциональной зависимости среднерыночных значений доли себестоимости в выручке в конкурентной региональной рыночной среде.

Предложенный алгоритм исследования каждого из факторов демонстрирует простоту эконометрического анализа и позволяет сформировать коридоры управляемости, эффективности и рисков и выработать мероприятия по управлению финансовыми рисками. Ввиду ограниченного пространства анализ всех показателей будет приведен в сокращенном варианте, но при этом понимается, что алгоритм анализа по каждому из факторов соблюдается. По каждому фактору будет представлен графический образ средней эконометрической модели и таблица функциональных зависимостей, изложенная ранее.

Следует обратить внимание на то, что лучше использовать функциональную зависимость, а не средние оценки. Понятно, что функциональная зависимость точнее. Но для первого уровня анализа можно использовать средние оценки и признать линейность функциональных зависимостей. В концепции и моделях авторов такой уровень неточности для первого уровня анализа допустим.

Дополнение к авторской методике анализа рисков, эффективности, конкурентной позиции исследуемому предприятию по отношению к рыночной среде

В методике анализа рисков, эффективности, конкурентной позиции исследуемому предприятию по отношению к рыночной среде используются два подхода:

• Традиционный подход.
• Экспертные оценки.

Традиционный подход это сбор первичной публичной статистической информации организаций и далее применяется многовариантный анализ.

Экспертные оценки опираются, с одной стороны, на собранную первичную публичную статистическую информацию организаций, с другой стороны, на экспертные оценки, уточняющие, расширяющие первичные статистические данные. Далее экспертные оценки используются для статистического моделирования методом Монте-Карло, сплайн аппроксимации, моделей нечетких множеств и нейронных сетей. Объем генерируемой выборки лежит в диапазонах 5-100 тыс. функционалов. После моделирования методом экспертных оценок применяется многовариантный анализ.

Идея статистического моделирования методом Монте-Карло, сплайн аппроксимации, моделей нечетких множеств, нейронных сетей очень простая. На основании собранной первичной публичной статистической информации по отобранным организациям одной и той же отрасли (принцип однородности соблюден) эксперт по каждому из 15-ти факторов должен/обязан решить - к какому из стандартных распределений каждый из 15-ти статистических факторов относится (Гаусса, Фишера, Стьюдента и т.д.). При этом эксперт должен учесть еще и все 5-ть глобальных ограничений акад. Колмогорова. В результате эксперт если и сможет решить проблему через год, то весьма сомнительно, что она будет решена верно. Очень трудно обойти 5-ть глобальных ограничений акад. Колмогорова. По мнению авторов методики, существует единственный выход расширить/объединить конструктивные подходы Колмогорова и теорию размытых множеств Заде [Дорошко С.Е., Самариной Г.П.].

Как видно из таблицы статистических, и в крайнем случае, экспертных оценок в рамках подходов Колмогорова, Заде формируется треугольное вероятностное распределение по каждому из 15-ти интегрированных факторов публичной отчетности по отобранным организациям одной и той же отрасли. Эксперт в процессе обработки статистических данных сосредотачивает свое внимание на треугольное распределение каждого фактора, состоящее как бы из трех вершин/точек Минимальная величина/вершина, условно Средняя величина/вершина и Максимальная величина/вершина. Понятно, что треугольник (треугольное распределение) в экономике будет чаще ассиметричен, чем симметричный (не равнобедренный). Разобравшись с каждым фактором с его треугольным вероятностным распределением, эксперт формирует управляющую последовательность для дальнейшего статистического моделирования методом Монте-Карло, сплайн аппроксимации, моделей нечетких множеств и нейронных сетей. Объем генерируемой выборки лежит в диапазонах 5-100 тыс. функционалов. После моделирования методом экспертных оценок далее применяется многовариантный анализ отраслевых, рыночных рисков, эффективности предприятий.

Анализ отраслевых, рыночных рисков, эффективности предприятий

Проведем анализ фактора "Себестоимость" (Y₁) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 1). Исследуемый фактор "Себестоимость" показывает результат деятельности большинства служб, центров ответственности, подразделений, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 1 - Анализ исследуемого фактора "Себестоимость" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 1, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 65,1% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Себестоимость" составил 65,1 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 1 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₁) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₁), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y1_{Среднее}=66%*(Выручка ПАО "XYZ")=66%*569,5=375,9 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y1_Лучшее=51,4%*(Выручка ПАО "XYZ")=51,4%*569,5=292,7 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y1_Худшее=80,8%*(Выручка ПАО "XYZ")=80,8%*569,5=460,2 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Себестоимость" (Y₁) обеспечивала данный фактор в размере 425,866 млн.руб.

Из таблицы № 1 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Себестоимость" (Y₁) можно уверенно отнести к высоко рискованному предприятию (риск равен 1) по отношению к предприятиям-конкурентам исследуемой отрасли.

Так в частности, доля показателя/фактора "Себестоимость" (Y₁) в выручке/продажам демонстрирует значение 74,8%, что больше, чем эталонный среднерыночный/среднеотраслевой показатель 66%, сформированный за исследуемый период у предприятий-конкурентов.

В результате не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 49,8 млн.руб., а по отношению к средне лучшим предприятиям конкурентам 133,4 млн.руб..

Следует признать работу большинства служб, центров ответственности, подразделений ПАО "XYZ" рискованной и в рамках данного показателя "Себестоимость" (Y₁) является не эффективной/убыточной.

Проведем анализ фактора "Коммерческо-управленческие расходы" (Y₂) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 2). Исследуемый фактор "Коммерческо-управленческие расходы" показывает результат деятельности центрального аппарата управления (центрального офиса), отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 2 - Анализ исследуемого фактора "Коммерческо-управленческие расходы" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 2, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 10,7% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Коммерческо-управленческие расходы" составил 10,7 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 2 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₂) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₂), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y2_{Среднее}=10,8%*(Выручка ПАО "XYZ")=10,8%*569,5=61,5 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y2_Лучшее=8,8%*(Выручка ПАО "XYZ")=8,8%*569,5=50,1 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y2_Худшее=13%*(Выручка ПАО "XYZ")=13%*569,5=74 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Коммерческо-управленческие расходы" (Y₂) обеспечивала данный фактор в размере 65,562 млн.руб.

Из таблицы № 2 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Коммерческо-управленческие расходы" (Y₂) можно уверенно отнести к высоко рискованному предприятию (риск равен 1) по отношению к предприятиям-конкурентам исследуемой отрасли.

Так в частности, доля показателя/фактора "Коммерческо-управленческие расходы" (Y₂) в выручке/продажам демонстрирует значение 11,5%, что больше, чем эталонный среднерыночный/среднеотраслевой показатель 10,8%, сформированный за исследуемый период у предприятий-конкурентов.

В результате не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 4,3 млн.руб., а по отношению к средне лучшим предприятиям конкурентам 15,2 млн.руб..

Следует признать работу центрального аппарата управления (центрального офиса) ПАО "XYZ" рискованной и в рамках данного показателя "Коммерческо-управленческие расходы" (Y₂) является не эффективной/убыточной.

Проведем анализ фактора "Прибыль (убыток) до налогообложения" (Y₃) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 3). Исследуемый фактор "Прибыль (убыток) до налогообложения" показывает результат деятельности всех служб, центров ответственности, подразделений, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 3 - Анализ исследуемого фактора "Прибыль (убыток) до налогообложения" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 3, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 24,2% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Прибыль (убыток) до налогообложения" составил 24,2 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 3 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₃) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₃), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y3_{Среднее}=23,2%*(Выручка ПАО "XYZ")=23,2%*569,5=132,1 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y3_Лучшее=38,7%*(Выручка ПАО "XYZ")=38,7%*569,5=220,4 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y3_Худшее=8,1%*(Выручка ПАО "XYZ")=8,1%*569,5=46,1 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Прибыль (убыток) до налогообложения" (Y₃) обеспечивала данный фактор в размере 78,072 млн.руб.

Из таблицы № 3 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Прибыль (убыток) до налогообложения" (Y₃) можно уверенно отнести к высоко рискованному предприятию (риск равен 1) по отношению к предприятиям-конкурентам исследуемой отрасли.

Так в частности, доля показателя/фактора "Прибыль (убыток) до налогообложения" (Y₃) в выручке/продажам демонстрирует значение 13,7%, что меньше, чем эталонный среднерыночный/среднеотраслевой показатель 23,2%, сформированный за исследуемый период у предприятий-конкурентов.

В результате не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 54,1 млн.руб., а по отношению к средне лучшим предприятиям конкурентам 148,6 млн.руб..

Следует признать работу всех служб, центров ответственности, подразделений ПАО "XYZ" рискованной и в рамках данного показателя "Прибыль (убыток) до налогообложения" (Y₃) является не эффективной/убыточной.

Проведем анализ фактора "Чистая прибыль" (Y₄) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 4). Исследуемый фактор "Чистая прибыль" показывает результат деятельности всех служб, центров ответственности, подразделений, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 4 - Анализ исследуемого фактора "Чистая прибыль" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 4, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 19,3% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Чистая прибыль" составил 19,3 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 4 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₄) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₄), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y4_{Среднее}=18,6%*(Выручка ПАО "XYZ")=18,6%*569,5=105,9 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y4_Лучшее=30,9%*(Выручка ПАО "XYZ")=30,9%*569,5=176 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y4_Худшее=6,5%*(Выручка ПАО "XYZ")=6,5%*569,5=37 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Чистая прибыль" (Y₄) обеспечивала данный фактор в размере 62,457 млн.руб.

Из таблицы № 4 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Чистая прибыль" (Y₄) можно уверенно отнести к высоко рискованному предприятию (риск равен 1) по отношению к предприятиям-конкурентам исследуемой отрасли.

Так в частности, доля показателя/фактора "Чистая прибыль" (Y₄) в выручке/продажам демонстрирует значение 11%, что меньше, чем эталонный среднерыночный/среднеотраслевой показатель 18,6%, сформированный за исследуемый период у предприятий-конкурентов.

В результате не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 43,3 млн.руб., а по отношению к средне лучшим предприятиям конкурентам 118,9 млн.руб..

Следует признать работу всех служб, центров ответственности, подразделений ПАО "XYZ" рискованной и в рамках данного показателя "Чистая прибыль" (Y₄) является не эффективной/убыточной.

Проведем анализ фактора "Денежные средства" (Y₅) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 5). Исследуемый фактор "Денежные средства" показывает результат деятельности финансовой службы, центра ответственности, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 5 - Анализ исследуемого фактора "Денежные средства" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 5, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 5% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Денежные средства" составил 5 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 5 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₅) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₅), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y5_{Среднее}=5%*(Выручка ПАО "XYZ")=5%*569,5=28,5 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y5_Лучшее=3,6%*(Выручка ПАО "XYZ")=3,6%*569,5=20,5 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y5_Худшее=6,3%*(Выручка ПАО "XYZ")=6,3%*569,5=35,9 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Денежные средства" (Y₅) обеспечивала данный фактор в размере 20,976 млн.руб.

Из таблицы № 5 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Денежные средства" (Y₅) можно уверенно отнести к мало рискованному предприятию (риск равен 0) по отношению к предприятиям-конкурентам изучаемой отрасли.

Это подтверждают ряд показателей. Так в частности, доля показателя "Денежные средства" (Y₅) в выручке/продажам составила величину 3,7%, что меньше, чем среднерыночный/среднеотраслевой/эталонный показатель 5%, сложившийся за рассматриваемый период у предприятий-конкурентов исследуемой отрасли.

Как следствие не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 0 млн.руб., а по отношению к средне лучшим организациям конкурентов 0,3 млн.руб..

Следует признать работу финансовой службы, центра ответственности ПАО "XYZ" мало рискованной и в рамках данного показателя "Денежные средства" (Y₅) эффективной.

Проведем анализ фактора "Дебиторская задолженность" (Y₆) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 6). Исследуемый фактор "Дебиторская задолженность" показывает результат деятельности служб, подразделений, центров ответственности - маркетинга/сбыта/продаж, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 6 - Анализ исследуемого фактора "Дебиторская задолженность" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 6, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 16,5% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Дебиторская задолженность" составил 16,5 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 6 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₆) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₆), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y6_{Среднее}=16,8%*(Выручка ПАО "XYZ")=16,8%*569,5=95,7 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y6_Лучшее=11,6%*(Выручка ПАО "XYZ")=11,6%*569,5=66,1 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y6_Худшее=21,4%*(Выручка ПАО "XYZ")=21,4%*569,5=121,9 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Дебиторская задолженность" (Y₆) обеспечивала данный фактор в размере 84,028 млн.руб.

Из таблицы № 6 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Дебиторская задолженность" (Y₆) можно уверенно отнести к мало рискованному предприятию (риск равен 0) по отношению к предприятиям-конкурентам изучаемой отрасли.

Это подтверждают ряд показателей. Так в частности, доля показателя "Дебиторская задолженность" (Y₆) в выручке/продажам составила величину 14,8%, что меньше, чем среднерыночный/среднеотраслевой/эталонный показатель 16,8%, сложившийся за рассматриваемый период у предприятий-конкурентов исследуемой отрасли.

Как следствие не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 0 млн.руб., а по отношению к средне лучшим организациям конкурентов 18,2 млн.руб..

Следует признать работу служб, подразделений, центров ответственности - маркетинга/сбыта/продаж ПАО "XYZ" мало рискованной и в рамках данного показателя "Дебиторская задолженность" (Y₆) эффективной.

Проведем анализ фактора "Запасы" (Y₇) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 7). Исследуемый фактор "Запасы" показывает результат деятельности служб, подразделений, центров ответственности - снабжения/логистики/складов, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 7 - Анализ исследуемого фактора "Запасы" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 7, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 10% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Запасы" составил 10 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 7 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₇) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₇), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y7_{Среднее}=10,1%*(Выручка ПАО "XYZ")=10,1%*569,5=57,5 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y7_Лучшее=7,4%*(Выручка ПАО "XYZ")=7,4%*569,5=42,1 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y7_Худшее=13,4%*(Выручка ПАО "XYZ")=13,4%*569,5=76,3 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Запасы" (Y₇) обеспечивала данный фактор в размере 53,602 млн.руб.

Из таблицы № 7 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Запасы" (Y₇) можно уверенно отнести к мало рискованному предприятию (риск равен 0) по отношению к предприятиям-конкурентам изучаемой отрасли.

Это подтверждают ряд показателей. Так в частности, доля показателя "Запасы" (Y₇) в выручке/продажам составила величину 9,4%, что меньше, чем среднерыночный/среднеотраслевой/эталонный показатель 10,1%, сложившийся за рассматриваемый период у предприятий-конкурентов исследуемой отрасли.

Как следствие не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 0 млн.руб., а по отношению к средне лучшим организациям конкурентов 11,6 млн.руб..

Следует признать работу служб, подразделений, центров ответственности - снабжения/логистики/складов ПАО "XYZ" мало рискованной и в рамках данного показателя "Запасы" (Y₇) эффективной.

Проведем анализ фактора "Оборотные активы" (Y₈) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 8). Исследуемый фактор "Оборотные активы" показывает результат деятельности подразделений, служб, центров ответственности финансовой службы, сбыта/продаж/маркетинга, снабжения/логистики/складов и производственно-технологических подразделений (цехов), отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 8 - Анализ исследуемого фактора "Оборотные активы" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 8, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 31,4% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Оборотные активы" составил 31,4 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 8 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₈) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₈), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y8_{Среднее}=31,9%*(Выручка ПАО "XYZ")=31,9%*569,5=181,7 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y8_Лучшее=26,3%*(Выручка ПАО "XYZ")=26,3%*569,5=149,8 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y8_Худшее=38,5%*(Выручка ПАО "XYZ")=38,5%*569,5=219,3 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Оборотные активы" (Y₈) обеспечивала данный фактор в размере 158,607 млн.руб.

Из таблицы № 8 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Оборотные активы" (Y₈) можно уверенно отнести к мало рискованному предприятию (риск равен 0) по отношению к предприятиям-конкурентам изучаемой отрасли.

Это подтверждают ряд показателей. Так в частности, доля показателя "Оборотные активы" (Y₈) в выручке/продажам составила величину 27,9%, что меньше, чем среднерыночный/среднеотраслевой/эталонный показатель 31,9%, сложившийся за рассматриваемый период у предприятий-конкурентов исследуемой отрасли.

Как следствие не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 0 млн.руб., а по отношению к средне лучшим организациям конкурентов 30,2 млн.руб..

Следует признать работу подразделений, служб, центров ответственности финансовой службы, сбыта/продаж/маркетинга, снабжения/логистики/складов и производственно-технологических подразделений (цехов) ПАО "XYZ" мало рискованной и в рамках данного показателя "Оборотные активы" (Y₈) эффективной.

Проведем анализ фактора "Внеоборотные Активы" (Y₉) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 9). Исследуемый фактор "Внеоборотные Активы" показывает результат деятельности служб, центров ответсвенности Гл.Инженера, Гл.Технолога, Гл.Энергетика, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 9 - Анализ исследуемого фактора "Внеоборотные Активы" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 9, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 30,1% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Внеоборотные Активы" составил 30,1 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 9 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₉) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₉), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y9_{Среднее}=29,4%*(Выручка ПАО "XYZ")=29,4%*569,5=167,4 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y9_Лучшее=21,1%*(Выручка ПАО "XYZ")=21,1%*569,5=120,2 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y9_Худшее=37,8%*(Выручка ПАО "XYZ")=37,8%*569,5=215,3 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Внеоборотные Активы" (Y₉) обеспечивала данный фактор в размере 210,469 млн.руб.

Из таблицы № 9 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Внеоборотные Активы" (Y₉) можно уверенно отнести к высоко рискованному предприятию (риск равен 1) по отношению к предприятиям-конкурентам исследуемой отрасли.

Так в частности, доля показателя/фактора "Внеоборотные Активы" (Y₉) в выручке/продажам демонстрирует значение 37%, что больше, чем эталонный среднерыночный/среднеотраслевой показатель 29,4%, сформированный за исследуемый период у предприятий-конкурентов.

В результате не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 42,8 млн.руб., а по отношению к средне лучшим предприятиям конкурентам 90,5 млн.руб..

Следует признать работу служб, центров ответсвенности Гл.Инженера, Гл.Технолога, Гл.Энергетика ПАО "XYZ" рискованной и в рамках данного показателя "Внеоборотные Активы" (Y₉) является не эффективной/убыточной.

Проведем анализ фактора "Активы" (Y₁₀) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 10). Исследуемый фактор "Активы" показывает результат деятельности всех служб, центров ответственности, подразделений, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 10 - Анализ исследуемого фактора "Активы" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 10, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 61,5% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Активы" составил 61,5 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 10 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₁₀) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₁₀), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y10_{Среднее}=61,4%*(Выручка ПАО "XYZ")=61,4%*569,5=349,7 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y10_Лучшее=49,6%*(Выручка ПАО "XYZ")=49,6%*569,5=282,5 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y10_Худшее=71%*(Выручка ПАО "XYZ")=71%*569,5=404,3 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Активы" (Y₁₀) обеспечивала данный фактор в размере 369,075 млн.руб.

Из таблицы № 10 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Активы" (Y₁₀) можно уверенно отнести к высоко рискованному предприятию (риск равен 1) по отношению к предприятиям-конкурентам исследуемой отрасли.

Так в частности, доля показателя/фактора "Активы" (Y₁₀) в выручке/продажам демонстрирует значение 64,8%, что больше, чем эталонный среднерыночный/среднеотраслевой показатель 61,4%, сформированный за исследуемый период у предприятий-конкурентов.

В результате не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 42,8 млн.руб., а по отношению к средне лучшим предприятиям конкурентам 120,8 млн.руб..

Следует признать работу всех служб, центров ответственности, подразделений ПАО "XYZ" рискованной и в рамках данного показателя "Активы" (Y₁₀) является не эффективной/убыточной.

Проведем анализ фактора "Кредиторская задолженность" (Y₁₁) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 11). Исследуемый фактор "Кредиторская задолженность" показывает результат деятельности служб, подразделений, центров ответственности - снабжения/логистики и производственно-технологических подразделений (цехов), отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 11 - Анализ исследуемого фактора "Кредиторская задолженность" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 11, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 21,1% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Кредиторская задолженность" составил 21,1 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 11 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₁₁) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₁₁), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y11_{Среднее}=21,6%*(Выручка ПАО "XYZ")=21,6%*569,5=123 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y11_Лучшее=16,1%*(Выручка ПАО "XYZ")=16,1%*569,5=91,7 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y11_Худшее=25,8%*(Выручка ПАО "XYZ")=25,8%*569,5=146,9 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Кредиторская задолженность" (Y₁₁) обеспечивала данный фактор в размере 107,777 млн.руб.

Из таблицы № 11 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Кредиторская задолженность" (Y₁₁) можно уверенно отнести к мало рискованному предприятию (риск равен 0) по отношению к предприятиям-конкурентам изучаемой отрасли.

Это подтверждают ряд показателей. Так в частности, доля показателя "Кредиторская задолженность" (Y₁₁) в выручке/продажам составила величину 18,9%, что меньше, чем среднерыночный/среднеотраслевой/эталонный показатель 21,6%, сложившийся за рассматриваемый период у предприятий-конкурентов исследуемой отрасли.

Как следствие не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 0 млн.руб., а по отношению к средне лучшим организациям конкурентов 16,3 млн.руб..

Следует признать работу служб, подразделений, центров ответственности - снабжения/логистики и производственно-технологических подразделений (цехов) ПАО "XYZ" мало рискованной и в рамках данного показателя "Кредиторская задолженность" (Y₁₁) эффективной.

Проведем анализ фактора "Зарплата и Налоги" (Y₁₂) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 12). Исследуемый фактор "Зарплата и Налоги" показывает результат деятельности финансовой службы, центра ответственности, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 12 - Анализ исследуемого фактора "Зарплата и Налоги" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 12, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 12,1% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Зарплата и Налоги" составил 12,1 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 12 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₁₂) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₁₂), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y12_{Среднее}=12,2%*(Выручка ПАО "XYZ")=12,2%*569,5=69,5 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y12_Лучшее=9,9%*(Выручка ПАО "XYZ")=9,9%*569,5=56,4 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y12_Худшее=14%*(Выручка ПАО "XYZ")=14%*569,5=79,7 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Зарплата и Налоги" (Y₁₂) обеспечивала данный фактор в размере 71,456 млн.руб.

Из таблицы № 12 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Зарплата и Налоги" (Y₁₂) можно уверенно отнести к высоко рискованному предприятию (риск равен 1) по отношению к предприятиям-конкурентам исследуемой отрасли.

Так в частности, доля показателя/фактора "Зарплата и Налоги" (Y₁₂) в выручке/продажам демонстрирует значение 12,5%, что больше, чем эталонный среднерыночный/среднеотраслевой показатель 12,2%, сформированный за исследуемый период у предприятий-конкурентов.

В результате не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 2,1 млн.руб., а по отношению к средне лучшим предприятиям конкурентам 14,9 млн.руб..

Следует признать работу финансовой службы, центра ответственности ПАО "XYZ" рискованной и в рамках данного показателя "Зарплата и Налоги" (Y₁₂) является не эффективной/убыточной.

Проведем анализ фактора "Всего краткосрочные обязательства" (Y₁₃) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 13). Исследуемый фактор "Всего краткосрочные обязательства" показывает результат деятельности служб, центров ответсвенности, подразделений - финансовой службы, снабжения/логистики и производственно-технологических подразделений (цехов), отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 13 - Анализ исследуемого фактора "Всего краткосрочные обязательства" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 13, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 33,2% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Всего краткосрочные обязательства" составил 33,2 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 13 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₁₃) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₁₃), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y13_{Среднее}=33,8%*(Выручка ПАО "XYZ")=33,8%*569,5=192,5 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y13_Лучшее=26,6%*(Выручка ПАО "XYZ")=26,6%*569,5=151,5 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y13_Худшее=39,6%*(Выручка ПАО "XYZ")=39,6%*569,5=225,5 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Всего краткосрочные обязательства" (Y₁₃) обеспечивала данный фактор в размере 179,233 млн.руб.

Из таблицы № 13 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Всего краткосрочные обязательства" (Y₁₃) можно уверенно отнести к мало рискованному предприятию (риск равен 0) по отношению к предприятиям-конкурентам изучаемой отрасли.

Это подтверждают ряд показателей. Так в частности, доля показателя "Всего краткосрочные обязательства" (Y₁₃) в выручке/продажам составила величину 31,5%, что меньше, чем среднерыночный/среднеотраслевой/эталонный показатель 33,8%, сложившийся за рассматриваемый период у предприятий-конкурентов исследуемой отрасли.

Как следствие не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 2,1 млн.руб., а по отношению к средне лучшим организациям конкурентов 31,2 млн.руб..

Следует признать работу служб, центров ответсвенности, подразделений - финансовой службы, снабжения/логистики и производственно-технологических подразделений (цехов) ПАО "XYZ" мало рискованной и в рамках данного показателя "Всего краткосрочные обязательства" (Y₁₃) эффективной.

Проведем анализ фактора "Долгосрочные и Краткосрочные обязательства" (Y₁₄) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 14). Исследуемый фактор "Долгосрочные и Краткосрочные обязательства" показывает результат деятельности финансовых служб и в целом всех подразделений, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 14 - Анализ исследуемого фактора "Долгосрочные и Краткосрочные обязательства" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 14, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 9,6% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Долгосрочные и Краткосрочные обязательства" составил 9,6 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 14 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₁₄) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₁₄), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y14_{Среднее}=9,7%*(Выручка ПАО "XYZ")=9,7%*569,5=55,2 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y14_Лучшее=7,3%*(Выручка ПАО "XYZ")=7,3%*569,5=41,6 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y14_Худшее=12,4%*(Выручка ПАО "XYZ")=12,4%*569,5=70,6 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Долгосрочные и Краткосрочные обязательства" (Y₁₄) обеспечивала данный фактор в размере 55,525 млн.руб.

Из таблицы № 14 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Долгосрочные и Краткосрочные обязательства" (Y₁₄) можно уверенно отнести к высоко рискованному предприятию (риск равен 1) по отношению к предприятиям-конкурентам исследуемой отрасли.

Так в частности, доля показателя/фактора "Долгосрочные и Краткосрочные обязательства" (Y₁₄) в выручке/продажам демонстрирует значение 9,7%, что больше, чем эталонный среднерыночный/среднеотраслевой показатель 9,7%, сформированный за исследуемый период у предприятий-конкурентов.

В результате не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 0,5 млн.руб., а по отношению к средне лучшим предприятиям конкурентам 14,2 млн.руб..

Следует признать работу финансовых служб и в целом всех подразделений ПАО "XYZ" рискованной и в рамках данного показателя "Долгосрочные и Краткосрочные обязательства" (Y₁₄) является не эффективной/убыточной.

Проведем анализ фактора "Капитал и резервы" (Y₁₅) и его зависимости от дохода/продаж/выручки предприятия (X) (см. таблицу № 15). Исследуемый фактор "Капитал и резервы" показывает результат деятельности всех служб, центров ответственности, подразделений, отвечающих за данный показатель, анализируемого предприятия - ПАО "XYZ" по отношению к исследуемой статистической выборке предприятий-конкурентов рассматриваемой отрасли

Таблица 15 - Анализ исследуемого фактора "Капитал и резервы" предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Исходя из таблицы № 15, следует, что предприятия-конкуренты по отношению к исследуемому предприятию ПАО "XYZ" обеспечивали среднеотраслевой уровень управления данным фактором в объёме 18,7% от продаж, т.е. в каждых 100 рублях продаж, реализации анализируемый интегральный фактор - "Капитал и резервы" составил 18,7 рублей.

Курсор находится на (0,0)

Рисунок 15 - Анализ исследуемого фактора предприятия ПАО "XYZ" и его взаимозависимости от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью предприятий-конкурентов исследуемой отрасли, млн.руб.

Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель (Y₁₅) для предприятий-конкурентов исследуемой отрасли можно описать не только в виде функциональной зависимости или экономической модели, а также осуществить вычисления с высокой точностью. Эталонную среднеотраслевую эконометрическую нейронную модель для анализируемого интегрированного фактора (Y₁₅), с учётом выручки ПАО "XYZ" равной 569,5 млн.руб., выразим в виде эконометрических трех моделей:

Y15_{Среднее}=17,9%*(Выручка ПАО "XYZ")=17,9%*569,5=101,9 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, лучшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y15_Лучшее=34,7%*(Выручка ПАО "XYZ")=34,7%*569,5=197,6 млн.руб.

Эконометрическая эталонная, худшая модель может быть описана в виде следующей функциональной зависимости:

Y15_Худшее=1%*(Выручка ПАО "XYZ")=1%*569,5=5,7 млн.руб.

Исследуемое предприятие ПАО "XYZ" по анализируемому показателю "Капитал и резервы" (Y₁₅) обеспечивала данный фактор в размере 134,317 млн.руб.

Из таблицы № 15 видно, что изучаемое предприятие ПАО "XYZ" по показателю/фактору "Капитал и резервы" (Y₁₅) можно уверенно отнести к мало рискованному предприятию (риск равен 0) по отношению к предприятиям-конкурентам изучаемой отрасли.

Это подтверждают ряд показателей. Так в частности, доля показателя "Капитал и резервы" (Y₁₅) в выручке/продажам составила величину 23,6%, что больше, чем среднерыночный/среднеотраслевой/эталонный показатель 17,9%, сложившийся за рассматриваемый период у предприятий-конкурентов исследуемой отрасли.

Как следствие не эффективность по отношению к эталонному среднеотраслевому показателю составила величину 0 млн.руб., а по отношению к средне лучшим организациям конкурентов 63,5 млн.руб..

Следует признать работу всех служб, центров ответственности, подразделений ПАО "XYZ" мало рискованной и в рамках данного показателя "Капитал и резервы" (Y₁₅) эффективной.

Начнем с оценки рисков. Несложный анализ рисков по форме № 2 отчета о прибылях и убытках ПАО "XYZ" по отношению к рынку исследованных организаций конкурентов ПАО "XYZ" показал суммарный риск в размере 4. Анализ рисков по форме № 1 бухгалтерского баланса показал суммарный риск активов баланса в размере 2, а пассивов баланса 2.

В целом анализ рисков по формам № 1, 2 ПАО "XYZ" по отношению к рынку конкурирующих организаций с ПАО "XYZ" показал суммарный риск в размере 8 для исследованных интегрированных факторов.

Данный уровень показателя свидетельствует о повышенных рисках ПАО "XYZ" по отношению к рынку конкурирующих организаций.

Оценив риски ПАО "XYZ", перейдем к более точному количественному анализу эффективности/ущербам по отношению к эталонным среднеотраслевым рыночным интегрированным показателям организаций конкурентов. Данный этап исследований отличается от анализа рисков применением в оценках весовых характеристик нейронных моделей по каждому анализируемому фактору.

Анализ эффективности на основе нейронных моделей по форме № 2 отчета о прибылях и убытках ПАО "XYZ" по отношению к рынку конкурирующих организаций выявил суммарный ущерб (не эффективность) в размере 54,1 млн.руб., а по отношению к рынку средне лучших конкурирующих организаций ПАО "XYZ" показал суммарный ущерб (не эффективность) в размере 148,627 млн.руб..

Анализ эффективности по форме № 1 бухгалтерского баланса по активам обнаружил ПАО "XYZ" суммарный ущерб (не эффективность) в размере 42,812 млн.руб., а по отношению к рынку средне лучших предприятий-конкурентов ПАО "XYZ" показал суммарный ущерб (не эффективность) в размере 120,753 млн.руб..

Анализ эффективности по форме № 1 бухгалтерского баланса по пассивам показал ПАО "XYZ" суммарный ущерб (не эффективность) в размере 2,602 млн.руб., а по отношению к рынку средне лучших предприятий-конкурентов ПАО "XYZ" показал суммарный ущерб (не эффективность) в размере 108,918 млн.руб..

Анализ эффективности деятельности по формам № 1, 2 ПАО "XYZ" показал суммарный ущерб (не эффективность) в размере 59,238 млн.руб., а по отношению к рынку средне лучших предприятий-конкурентов ПАО "XYZ" показал суммарный ущерб (не эффективность) в размере 163,117 млн.руб..

Исследованный уровень всех показателей/факторов свидетельствует о мало эффективной, рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к рынку предприятий-конкурентов ПАО "XYZ".

Анализ отраслевых, рыночных рисков, эффективности предприятий на основе финансовых коэффициентов

На предыдущем этапе по первичным факторам были рассчитаны эталонные среднеотраслевые/рыночные экономико-регрессионные уравнения/модели. На данном этапе при расчете любого представленного ниже финансового коэффициента необходимо использовать эти экономико-регрессионные уравнения/модели, просто подставляя их в формулу расчета конкретного финансового коэффициента.

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент текущей ликвидности (current ratio - CR). Этот показатель вычисляется по формуле: КТЛ (CR) = ОС/КП, где ОС - оборотные средства, КП - краткосрочные пассивы.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента CR ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 16 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора CR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 16 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором CR на уровне величины 0,958. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной CR в объеме Max=1,275, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем CR в объеме Min=0,714.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 1) исследуемого показателя/фактора CR, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,945954188512277)

Рисунок 1 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора CR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 1) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя CR (0,885) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (CR_MX=0,958) и организаций конкурентов (CR_Regres=0,946) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент быстрая ликвидность (QR - quick ratio, или acid test ratio). Этот показатель вычисляется по формуле: QR = (ОС – ЗП) / КП, где ОС - оборотные средства, ЗП – запасы, КП - краткосрочные пассивы.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента QR ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 17 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора QR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 17 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором QR на уровне величины 0,458. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной QR в объеме Max=0,658, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем QR в объеме Min=0,325.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 2) исследуемого показателя/фактора QR, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,448284491033447)

Рисунок 2 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора QR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 2) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя QR (0,416) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (QR_MX=0,458) и организаций конкурентов (QR_Regres=0,448) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент абсолютная ликвидность (AR). Этот показатель вычисляется по формуле: AR = (ДС+ ЦБ)/КП, где ДС - денежные средства, ЦБ – быстрореализуемые ценные бумаги, КП - краткосрочные пассивы.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента AR ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 18 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора AR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 18 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором AR на уровне величины 0,15. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной AR в объеме Max=0,205, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем AR в объеме Min=0,102.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 3) исследуемого показателя/фактора AR, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,148254150006992)

Рисунок 3 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора AR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 3) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя AR (0,117) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (AR_MX=0,15) и организаций конкурентов (AR_Regres=0,148) ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателей данной группы в ПАО "XYZ" свидетельствуют о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" (суммарный риск равен 3) по отношению к конкурентной рыночной среде, рынку организаций конкурентов ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент оборачиваемость запасов (inventory turnover ratio ITR). Этот показатель вычисляется по формуле: ITR = Q/ЗП, где Q - выручка от реализации, ЗП – запасы.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента ITR ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 19 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ITR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 19 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором ITR на уровне величины 10,209. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной ITR в объеме Max=13,572, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем ITR в объеме Min=7,454.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 4) исследуемого показателя/фактора ITR, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,9,87213561580669)

Рисунок 4 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ITR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 4) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя ITR (10,625) в ПАО "XYZ" свидетельствует о эффективной, мало рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (ITR_MX=10,209) и организаций конкурентов (ITR_Regres=9,872) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент оборачиваемость дебиторской задолженности в днях (Days Sales Outstanding, DSO). Этот показатель вычисляется по формуле: DSO = ДЗ/ (Q : 360 дней), где ДЗ – дебиторская задолженность, Q - выручка от реализации.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента DSO ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 20 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора DSO исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 20 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором DSO на уровне величины 59,224. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной DSO в объеме Min=41,589, а среднехудшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" с трудом поддерживали уровень управления величиной DSO в объеме Max=77,169.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 5) исследуемого показателя/фактора DSO , поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,60,4877472396773)

Рисунок 5 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора DSO исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 5) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя DSO (53,117) в ПАО "XYZ" свидетельствует о эффективной, мало рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (DSO _MX=59,224) и организаций конкурентов (DSO _Regres=60,488) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент фондоотдача (FAUR). Этот показатель вычисляется по формуле: FAUR = Q/ОС, где Q - выручка от реализации, ОС – остаточная стоимость основных средств.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента FAUR ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 21 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора FAUR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 21 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором FAUR на уровне величины 3,418. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной FAUR в объеме Max=4,749, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем FAUR в объеме Min=2,646.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 6) исследуемого показателя/фактора FAUR, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,3,39681934892621)

Рисунок 6 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора FAUR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 6) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя FAUR (2,706) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (FAUR_MX=3,418) и организаций конкурентов (FAUR_Regres=3,397) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент оборачиваемость активов (ресурсоотдача TATR). Этот показатель вычисляется по формуле: TATR = Q/ А, где Q - выручка от реализации, А – сумма активов.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента TATR ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 22 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора TATR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 22 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором TATR на уровне величины 1,639. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной TATR в объеме Max=2,017, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем TATR в объеме Min=1,409.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 7) исследуемого показателя/фактора TATR, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,1,62929385542165)

Рисунок 7 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора TATR исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 7) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя TATR (1,543) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (TATR_MX=1,639) и организаций конкурентов (TATR_Regres=1,629) ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателей данной группы в ПАО "XYZ" свидетельствуют о эффективной, мало рискованной работе ПАО "XYZ" (суммарный риск равен 2) по отношению к конкурентной рыночной среде, рынку организаций конкурентов ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент доля заемных средств (ДЗС). Этот показатель вычисляется по формуле: ДЗС = ЗС/А, где ЗС - заемные средства, А – сумма активов.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента ДЗС ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 23 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ДЗС исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 23 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором ДЗС на уровне величины 0,157. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной ДЗС в объеме Max=0,228, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем ДЗС в объеме Min=0,119.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 8) исследуемого показателя/фактора ДЗС, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,15750142486398)

Рисунок 8 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ДЗС исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 8) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя ДЗС (0,15) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (ДЗС_MX=0,157) и организаций конкурентов (ДЗС_Regres=0,158) ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателей данной группы в ПАО "XYZ" свидетельствуют о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" (суммарный риск равен 1) по отношению к конкурентной рыночной среде, рынку организаций конкурентов ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент рентабельность реализованной продукции (profit margin on sales). Этот показатель вычисляется по формуле: NPM = ЧП/Q, где ЧП - чистая прибыль, Q - выручка от реализации.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента NPM ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 24 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора NPM исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 24 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором NPM на уровне величины 0,193. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной NPM в объеме Max=0,309, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем NPM в объеме Min=0,065.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 9) исследуемого показателя/фактора NPM , поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,185667284813705)

Рисунок 9 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора NPM исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 9) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя NPM (0,11) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (NPM _MX=0,193) и организаций конкурентов (NPM _Regres=0,186) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент рентабельность продаж (РП). Этот показатель вычисляется по формуле: РП = П/Q, где П - прибыль, Q - выручка от реализации.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента РП ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 25 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора РП исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 25 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором РП на уровне величины 0,242. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной РП в объеме Max=0,387, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем РП в объеме Min=0,081.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 10) исследуемого показателя/фактора РП , поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,232084106017132)

Рисунок 10 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора РП исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 10) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя РП (0,137) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (РП _MX=0,242) и организаций конкурентов (РП _Regres=0,232) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент рентабельность затрат (РЗ). Этот показатель вычисляется по формуле: РЗ = П/И, где П - прибыль, И - издержки обращения.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента РЗ ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 26 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора РЗ исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 26 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором РЗ на уровне величины 0,337. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной РЗ в объеме Max=0,63, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем РЗ в объеме Min=0,088.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 11) исследуемого показателя/фактора РЗ , поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,302225944059324)

Рисунок 11 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора РЗ исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 11) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя РЗ (0,159) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (РЗ _MX=0,337) и организаций конкурентов (РЗ _Regres=0,302) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент генерирования доходов (Basic Earning Power, ВЕР). Этот показатель вычисляется по формуле: ВЕР=EBIT/А, где EBIT – прибыль до вычета процентов и налогов или балансовая прибыль, А- активы.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента ВЕР ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 27 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ВЕР исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 27 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором ВЕР на уровне величины 0,394. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной ВЕР в объеме Max=0,636, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем ВЕР в объеме Min=0,131.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 12) исследуемого показателя/фактора ВЕР , поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,378133207874741)

Рисунок 12 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ВЕР исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 12) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя ВЕР (0,212) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (ВЕР _MX=0,394) и организаций конкурентов (ВЕР _Regres=0,378) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент рентабельности активов (Return on Assets, ROA). Этот показатель вычисляется по формуле: ROA=ЧП/А, где ЧП - чистая прибыль, А- активы.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента ROA ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 28 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ROA исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 28 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором ROA на уровне величины 0,315. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной ROA в объеме Max=0,509, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем ROA в объеме Min=0,105.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 13) исследуемого показателя/фактора ROA, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,302506566299792)

Рисунок 13 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ROA исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 13) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя ROA (0,169) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (ROA_MX=0,315) и организаций конкурентов (ROA_Regres=0,303) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент Рентабельность собственного капитала (Return on Equity, ROE). Этот показатель вычисляется по формуле: ROE=ЧП/ОАК, где ЧП - чистая прибыль, ОАК – обыкновенный акционерный капитал.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента ROE ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 29 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ROE исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 29 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором ROE на уровне величины 1,424. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной ROE в объеме Max=10,16, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем ROE в объеме Min=0,334.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 14) исследуемого показателя/фактора ROE, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,1,0344862576449)

Рисунок 14 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора ROE исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 14) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя ROE (0,465) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (ROE_MX=1,424) и организаций конкурентов (ROE_Regres=1,034) ПАО "XYZ".

Проанализируем финансовый показатель - коэффициент Рентабельность основных средств. Этот показатель вычисляется по формуле: РОС=ЧП/ОС, где ЧП - чистая прибыль, ОС- основные средства.

Проведем сравнительное исследование финансового коэффициента РОС ПАО "XYZ" с эталонной среднеотраслевой моделью предприятий-конкурентов.

Таблица 30 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора РОС исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к моделям предприятий-конкурентов

Из таблицы 30 видно, что рассматриваемая группа предприятий-конкурентов по отношению к ПАО "XYZ" обеспечивала, среднеотраслевое управление фактором РОС на уровне величины 0,657. При этом средне лучшие предприятия конкурентов ПАО "XYZ" стремились, обеспечивать уровень управления величиной РОС в объеме Max=1,142, а худшие предприятия конкуренты ПАО "XYZ" с трудом поддерживали, уровень управления показателем РОС в объеме Min=0,219.

Рассмотрим графический образ (см. рис. 15) исследуемого показателя/фактора РОС, поддерживаемого в ПАО "XYZ" по отношению к эталонной среднеотраслевой/среднерыночной модели предприятий-конкурентов.

Курсор находится на (0,0,630678225517789)

Рисунок 15 - Эталонный среднеотраслевой анализ фактора РОС исследуемого ПАО "XYZ" по отношению к среднеотраслевой модели предприятий-конкурентов

На графике (см. рисунок 15) это отражено линией, проходящей между точками, выделенная точка это исследуемое ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателя РОС (0,297) в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" по отношению к конкурентной рыночной среднеотраслевой среде (РОС_MX=0,657) и организаций конкурентов (РОС_Regres=0,631) ПАО "XYZ".

Проведенные исследования показателей данной группы в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" (суммарный риск равен 7) по отношению к конкурентной рыночной среде, рынку организаций конкурентов ПАО "XYZ".

Проведенные исследования по всем группам финансовых коэффициентов в ПАО "XYZ" свидетельствует о мало эффективной, высоко рискованной работе ПАО "XYZ" (суммарный риск равен 13) по отношению к конкурентной рыночной среде, рынку организаций конкурентов ПАО "XYZ".