Система оценки уровня экономической безопасности организации
Автор: Овчаренко Л.О., Седнева А.А., Лактионова А.Е., Карташов К.А.
Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka
Статья в выпуске: 2 (54), 2021 года.
Бесплатный доступ
Организации в рыночной среде функционируют в условиях неопределенности и быстроизменяющейся конъюнктуры рынка. Непредсказуемость хозяйственной деятельности, отсутствие реакции на воздействие внутренних и внешних угроз и рисков негативно влияют на деятельность организации. Это требует от субъектов управления организацией построения комплексной системы обеспечения экономической безопасности, способной нивелировать возникающим угрозам и рискам, а также поддерживать устойчивое финансово-экономическое развитие хозяйствующего субъекта. В статье авторами раскрывается система экономических показателей оценки безопасности хозяйствующего субъекта, проводится анализ и оценка его уровня экономической безопасности. В заключение статьи предложены направления совершенствования анализа и оценки экономической безопасности организации.
Экономическая безопасность, вероятность банкротства, swot-анализ, индикаторы экономической безопасности
Короткий адрес: https://sciup.org/140288425
IDR: 140288425
Текст научной статьи Система оценки уровня экономической безопасности организации
Предпринимательская деятельность хозяйствующих субъектов сопряжена с постоянным воздействием внутренних и внешних рисков, которые влияют на финансово-экономическую результативность. Это требует формирования и развития экономической безопасности хозяйствующего субъекта, с ориентацией формирования комплексной системы управления организацией с учетом обеспечения устойчивого финансово-экономического развития и защиты экономических интересов.
Расчет экономических показателей в системе оценки уровня экономической безопасности организации, должен включать поэлементную группу (составляющие деятельности организации). В таблице 1 представим анализ финансово-экономических индикаторов экономической безопасности на примере организации «ХХХХХ» за 20172019 гг.
Данные таблицы 1, свидетельствуют неоднозначности финансового состояния и развития хозяйствующего субъекта.
– рентабельность реализации продукции за анализируемый период увеличилось (нормативное значение 0,2). В 2017 г. значение составило 0,5%, в 2019 г. – 1,4%, что говорит об увеличении прибыльности организации;
– рентабельность собственного капитала увеличилась на 9,2%, что свидетельствует о существенном росте, вместе с тем, в российской экономике нормативным значением считается 15-20%;
– коэффициент срочной ликвидности в 2017-2018 г. – организация полностью покрывает текущую задолженность, однако, в 2019 г. данный коэффициент равен нулю, т.е. хозяйствующий субъект не способен погасить свой краткосрочные обязательства;
Таблица 1 – Анализ финансовых индикаторов экономической безопасности ООО «ХХХХХ в 2017-2019 гг. [1]
Показатель |
2017 г. |
2018 г. |
2019 г. |
Отклонение |
|
Абсол. тыс. руб. |
Темп роста, % |
||||
Выручка, тыс. руб. |
72914 |
70136 |
78971 |
6057 |
108,3 |
Себестоимость, тыс. руб. |
71069 |
68020 |
70876 |
-193 |
99,73 |
Валовая прибыль (убыток) , тыс. руб. |
1845 |
2116 |
8095 |
6250 |
438,8 |
Коммерческие расходы, тыс. руб. |
- |
- |
1097 |
1097 |
100 |
Управленческие расходы, тыс. руб. |
- |
- |
1224 |
- |
- |
Прибыль (убыток) от продаж, тыс. руб. |
1845 |
2116 |
5774 |
3929 |
312,9 |
Прочие доходы, тыс. руб. |
30 |
106 |
298 |
268 |
993,3 |
Прочие расходы, тыс. руб. |
1372 |
91 |
193 |
-1179 |
14,1 |
Прибыль (убыток) до налогообложения, тыс. руб. |
466 |
2124 |
5879 |
5413 |
1261,6 |
Текущий налог на прибыль, тыс. руб. |
101 |
425 |
1175 |
1074 |
1163,4 |
Чистая прибыль (убыток), тыс. руб. |
365 |
1699 |
4704 |
4339 |
1288,8 |
Основные средства, тыс. руб. |
47 |
0,5 |
- |
- |
- |
Запасы, тыс. руб. |
24 |
0,25 |
31 |
0,27 |
- |
Дебиторская задолженность, тыс. руб. |
8325 |
88,5 |
9543 |
83,4 |
10066 |
Денежные средства и денежные эквиваленты, тыс. руб. |
1010 |
10,75 |
1867 |
16,33 |
2101 |
Актив, тыс. руб. |
9416 |
100 |
11441 |
2025 |
129,2 |
Уставный капитал (складочный капитал, уставный фонд, вклады товарищей), тыс. руб. |
10 |
0,1 |
10 |
0,08 |
10 |
Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток) тыс. руб. |
1213 |
12,9 |
2337 |
20,44 |
3505 |
Заемные средства, тыс. руб. |
92 |
0,97 |
- |
- |
- |
Кредиторская задолженность, тыс. руб. |
7919 |
1,93 |
8897 |
77,78 |
8451 |
Прочие обязательства, тыс. руб. |
182 |
84,1 |
197 |
1,7 |
201 |
Пассив, тыс. руб. |
9416 |
100 |
11441 |
100 |
2025 |
Рентабельность продаж, % |
0,5 |
2,25 |
1,4 |
0,9 |
- |
Рентабельность собственного капитала, % |
1,073 |
4,25 |
1,03 |
-0,043 |
- |
Коэффициент срочной ликвидности,, % |
1,037 |
1,045361 |
- |
- |
- |
Коэффициент абсолютной ликвидности, % |
0,127 |
0,128 |
0,25 |
0,123 |
- |
Коэффициент текущей ликвидности, % |
0,834 |
0,8333 |
0,8 |
-0,034 |
- |
Коэффициент автономии, % |
0,93 |
0,93 |
0,61 |
-0,32 |
- |
Коэффициент финансовой зависимости, % |
0,101 |
0,0995 |
- |
- |
- |
Коэффициент финансирования, % |
0,776 |
0,775 |
0,49 |
- 0,286 |
- |
-
- коэффициент абсолютной ликвидности у анализируемой организации с 2017 г. по 2019 г. (0,25) - чуть выше нижнего предельного нормативного значения 0,2-0,5. Это говорит о повышении эффективности соотношения высоколиквидных активов к краткосрочным обязательствам;
-
- коэффициент текущей ликвидности ООО «ХХХХХ» в 2017-2019 гг. составил 0,8, что ниже нормативного значения 1,8, следовательно, организация не может погасить задолженности по своим краткосрочным обязательствам;
-
- коэффициент автономии организации за весь анализируемый период соответствует нормативному значению (оптимальное значение 0,50,7), в 2019 г. данный показатель принял оптимальное значение и составил 0,61;
-
- коэффициент финансовой зависимости, за весь анализируемый период ниже нормативного значения, т.е. организация финансово зависимо;
-
- снижение коэффициента финансирования с 0,776% в 2017 г., до 0,49% в 2019 г., свидетельствует о незначительной доли активов формируемых за счет собственного капитала, т.е. нерациональная структура капитала.
Финансовые показатели организации - снижаются, ликвидность и платежеспособность организации - низкая. Вместе с тем показатели рентабельности реализации продукции и капитала существенно увеличиваются, что детерминирует проведение расчета вероятности банкротства ООО «ХХХХХ».
В таблице 2, представим вероятность банкротства организации в 2017-2019 г. по различным моделям вероятности банкротства [2, с. 150163].
Таблица 2 – Анализ вероятности банкротства по различным моделям ООО «ХХХХХ в 2017-2019 гг.
Модель вероятности банкротства Альтмана |
Z -счет = 6,56T 1 + 3,26T 2 + 6,72T 3 + 1,05T 4 |
|||||||||
2017 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2017 г. |
2018 г. |
2019 г. |
|||||
T 1 = |
T 1 *6,56 |
0,047 |
0,047 |
- |
0,31 |
0,31 |
- |
|||
T 2 = |
T 2 *3,26 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
|||
T 3 = |
T 3 *6,72 |
0,1 |
0,39 |
0,63 |
0,672 |
2,62 |
4,23 |
|||
T 4 = |
T 4 *1,05 |
0,95 |
1 |
1,15 |
0,9975 |
1,05 |
1,21 |
|||
Итого |
1,6695 |
3,67 |
5,44 |
|||||||
Модель вероятности банкротства Спрингейта |
Z= 1,03*K 1 + 3,07*K 2 + 0,66*K 3 + 0,4*K 4 |
|||||||||
2017 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2017 г. |
2018 г. |
2019 г. |
|||||
К 1 = |
К 1 *1,03 |
0,95 |
1 |
- |
0,9821 |
1,03 |
||||
К 2 = |
К 2 *3,07 |
- |
- |
0,76 |
- |
- |
2,33 |
|||
К 3 = |
К 3 *0,66 |
1,13 |
7,05 |
0,083 |
0,747 |
4,66 |
0,055 |
|||
К 4 = |
К 4 * 0,4 |
1,83 |
1,96837 |
4,33583 |
0,731 |
0,78 |
1,734 |
|||
Итого |
2,4601 |
6,48 |
4,119 |
|||||||
Модель вероятности банкротства Таффлера |
Z = 0,53X 1 + 0,13X 2 + 0,18X 3 + 0,16X 4 |
|||||||||
Х 1 = |
Х 1 *0,53 |
- |
- |
0,5 |
- |
- |
0,25 |
|||
Х 2 = |
Х 2 *0,13 |
0,8 |
8 |
- |
0,1 |
1,04 |
||||
Х 3 = |
Х 3 *0,18 |
1,2 |
0,012 |
1,25 |
0,22 |
0,00216 |
0,23 |
|||
Х 4 = |
Х 4 *0,16 |
0,014 |
0,015 |
0,024 |
0,002 |
0,0025 |
0,0038 |
|||
Итого |
- |
- |
- |
0,322 |
1,040466 |
0,2338 |
||||
Модель вероятности банкротства Лиса |
Z = 0,063*Х1 + 0,092*Х2 + 0,057*Х3 + 0,001*Х4 |
|||||||||
Х 1 = |
Х 1 *0,063 |
- |
- |
0,47 |
- |
- |
0,25 |
|||
Х 2 = |
Х 2 *0,1092 |
0,794 |
0,8 |
- |
0,103 |
1,04 |
- |
|||
Х 3 = |
Х 3 *0,057 |
1,2 |
0,012 |
1,25 |
0,22 |
0,00216 |
0,23 |
|||
Х 4 = |
Х 4 *0,001 |
0,014 |
0,015 |
0,024 |
0,002 |
0,0025 |
0,0038 |
|||
Итого |
0,325 |
1,04466 |
0,2338 |
|||||||
Модель вероятности банкротства Сайфуллина-Кадыкова |
R=2К 1 +0,1К 2 +0,08К 3 +0,45К 4 +К 5 , |
|||||||||
К 1 = |
К 1 *2 |
0,0128 |
0,0101 |
0,0093 |
0,02551 |
0,001012 |
0,000727 |
|||
К 2 = |
К 2 *0,1 |
1,619835 |
3,478873 |
3,836237 |
0,161983 |
0,347887 |
0,383624 |
|||
К 3 = |
К 3 *0,08 |
2,307398 |
1,977733 |
1,826521 |
0,184592 |
0,158219 |
0,146122 |
|||
К 4 = |
К 4 *0,45 |
0,00995 |
0,128454 |
0,200895 |
0,004478 |
0,057805 |
0,090403 |
|||
К 5 |
К 5 |
1,073 |
0,425 |
1,03 |
1,073 |
0,425 |
1,03 |
|||
Итого |
1,449563 |
0,989923 |
1,650876 |
Данные расчета вероятности банкротства по модели Спрингейта ООО «ХХХХХ» в 2017-2019 гг., свидетельствуют о низкой степени вероятности банкротства (нормативное значение более 0,862).
По модели Таффлер (нормативное значение более 0,3), вероятность банкротства у организации «ХХХХХ» в 2017 г. и в 2018 г. – низкая. В 2019 г. значение составило 0,2338, следовательно, вероятность банкротства – высокая.
По модели вероятности банкротства Лиса в организации, только в 2018 г. значение организации превышало норматив (1). В 2017 г. значение составило 0,325, в и 2019 г. – 0,2338, в сравнении база отчет, произошло снижение на 0,0912. По состоянию на 2019 г. вероятность банкротства у ООО «ХХХХХ» – высокая.
Вероятность банкротства по модели Сайфуллина-Кадыкова в 2017 г. и 2019 г. превышало нормативное значение (нормативное значении – 1), лишь в 2018 г. данное значение было чуть ниже оптимального норматива. В 2017 г. значение составило 1,449563, в 2018 г. – 0,989923, в 2019 г. – 1,650876.
В таблице 3, представим сводную таблицу вероятности банкротства ООО «ХХХХХ» в 2017-2019 гг., который показал, что по 5 моделям вероятность банкротства – низкая.
Таблица 3 – Вероятность банкротства ООО «ХХХХХ» в 2017-2019 гг.
Модель вероятности банкротства |
Вероятность банкротства |
Вероятность банкротства |
Вероятность банкротства |
|||
2017 г. |
2018 г. |
2019 г. |
||||
Модель вероятности банкротства Z-счет Альтмана |
1,6695 |
высокая |
3,67 |
низкая |
5,44 |
низкая |
Модель вероятности банкротства Спрингейта |
2,4601 |
низкая |
6,48 |
низкая |
4,119 |
низкая |
Модель вероятности банкротства Таффлера |
0,322 |
низкая |
1,040466 |
низкая |
0,2338 |
высокая |
Модель вероятности Лиса |
0,325 |
высокая |
1,04466 |
низкая |
0,2338 |
высокая |
Модель вероятности банкротства Сайфуллина-Кадыкова |
1,449563 |
низкая |
0,989923 |
высокая |
1,65087 6 |
низкая |
Средняя вероятности банкротства организации по 5 моделям |
- |
низкая |
- |
низкая |
- |
низкая |
В таблице 4 представим процесс мониторинга индикаторов экономической безопасности хозяйствующего субъекта [3, с. 161-168].
Таблица 4 – Процесс мониторинга индикаторов экономической безопасности хозяйствующего субъекта
Индикаторы экономической безопасности |
Результат ООО «ХХХХ» в 2019 г. |
Мониторинг за индикаторами |
Кадровые показатели |
||
Уровень квалификации персонала (внештатные работники организации) , % |
0,83 |
>07-1 |
Численность персонала (принятые и уволенные) , % |
- |
≥100% |
Социальная инфраструктура |
||
Экологический сбор Исчисление социальных взносов |
29 тыс. руб. (188 тыс. руб. *0,15=28,2 тыс. руб.) 290 тыс. руб. |
15% от валовой прибыли |
Производственно-сбытовые показатели |
||
Динамика роста цен на сырье, материалы, ресурсы |
56,7% или 0,567 |
0,1≥0 |
Уровень конкуренции |
46 конкурентов |
|
Коэффициент качества продукции |
87% или 0,87 |
≥0,85-1 |
Цена продукции |
85% или 0,85 |
Обслуживание |
90% или 0,9 |
|
Послепродажное обслуживание |
80% или 0,8 |
|
Количество соблюденных договоров и обязательств перед клиентами и партнерами |
100% или 1 |
≥0,15 ≤ 0,3 |
Финансовые показатели |
||
Коэффициент финансового левериджа |
0,79 |
≥0,5 ≤ 0,8 |
Доля дебиторской задолженности к выручке от реализации продукции ООО «ХХХХХ», % |
0,227 |
≥0,15 ≤ 0,3 |
Коэффициент текущей ликвидности. % |
3,48 |
≥1 ≤ 2 |
Коэффициент абсолютной ликвидности, % |
0,362 |
> 0,2-0,5 |
Данные индикаторы рассчитываются в программных продуктах – автоматически, руководитель организации осуществляет контроллинг за нормативными значениями.
Систему оценки уровня экономической безопасности организации, необходимо проводить еще и с использованием SWOT-анализа деятельности ООО «ХХХХХ». На рисунке 1 представлен SWOT-анализа деятельности организации «ХХХХХ» в 2019 г., отражающий сильные и слабые стороны, а также возможности и угрозы хозяйствующего субъекта.
Проведение SWOT-анализа деятельности организации позволит выявить слабые и сильные стороны, возможности и угрозы экономического развития хозяйствующего субъекта, основные индикаторы анализа, оценки, мониторинга и контроллинга с целью совершенствования деятельности ООО «ХХХХХ». Расчет экономических показателей в системе оценки уровня экономической безопасности организации позволяет сделать следующие выводы.
В ООО «ХХХХХ» не достаточно денежных средств для погашения наиболее срочных обязательств и краткосрочных пассивов. Баланс ликвидности в организации – не соблюдается, что детерминирует изменения в активах и пассивах хозяйствующего субъекта с целью стабилизации ликвидности и платежеспособности.

Рисунок 1 – SWOT-анализа деятельности ООО «ХХХХХ» в 2019 г.
Большое количество конкурентов являющиеся представителями и дилерами продукции ведущих организации производителей, и оказывающие полный спектр предпродажных, послепродажных услуг во взаимосвязи со слабой логистической цепочкой ООО «ХХХХХ», являются серьезной угрозой финансово-экономической деятельности хозяйствующего субъекта.
Отсутствие у организации официального Интернет-сайта организации и информационно-коммуникационных технологий в цифротизации хозяйствующих субъектов – угрозы конкурентному потенциалу ООО «ХХХХХ».
Отсутствие гибкой системой ценообразования во взаимосвязи с долгим обслуживанием клиентов, свидетельствует о проблеме отсутствия штатного персонала. Практически все задачи и функциональные обязанности возложены на руководителя ООО «ХХХХХ».
Поэтому нами предлагается проводить анализ и оценку конкурентной среды организации по следующим направлениям:
-
– рейтинг организаций по выручке и активам по общероссийскому классификатору внешнеэкономической деятельности в регионе; расчет занимаемой доли организации в регионе;
-
– количественно-качественные показатели конкурентов в торговой сфере деятельности (сельскохозяйственная техника и оборудование).
Данный анализ проводится на основе программных продуктов: «1С:Предприятие, «Microsoft Office Excel»; программы экзогенного мониторинга КонСи; информационно-аналитические онлайн-системы [4, с. 68-87].
Анализ и оценка контрагентов проводится на основании публичной информации о динамике выручки и активов организации, которая автоматически анализируется а программе «Microsoft Office Excel», по результатам анализа принимаются управленческие решения [5, с. 51-53].
Анализ и оценка качества продукции организации проводится на основе программного продукта «СРМ».
Анализ и оценка финансово-экономических показателей проводится на основании бухгалтерской, финансовой и статистической отчетности по средствам:
-
- планирования активов и пассивов;
-
- планирования финансово-экономических индикаторов
экономической безопасности;
-
- планирования объема оборота и суммы выручке, валовой прибыли; вероятность банкротства организации по пяти моделям;
-
- процесса мониторинга индикаторов экономической безопасности хозяйствующего субъекта.
Расчеты проводятся на основе информационно- аналитического обеспечения (учетные данные); статистических программ;
«1С:Предприятие, «Microsoft Office Excel».
Информационно-аналитические онлайн-системы могут использоваться в бесплатном доступе, статистические программы в зависимости от необходимости продуктов организации.
Расчет экономических показателей проводится в программном продукте «Microsoft Excel» и «1С:Предприятие».
Внедрение программ «SPSS»; «StatSoft Statistica»; «Да-Система», каждая из которых осуществляет приблизительно аналогичные операции по исчислению показателей и индикаторов хозяйствующего субъекта. Данные программы позволят организации решать следующие задачи: анализ результатов наблюдения; сводка и группировка данных по сегментации рынка и с выявление доли рынка организации в отрасли (сфере) деятельности; изучение вариационных признаков и колебаний спроса с возможностями планирования, прогнозирования и анализа изменения цен на продукцию; а также сравнительный анализ ценовой политики контрагентов [6].
Программные продукты экзогенного мониторинга КонСи;
программы проведения контент- анализа; информационно-аналитические онлайн-системы, позволяют, проводит внутреннюю маркетинговую отчетность о покупках клиентов, собирать информацию о клиентах, а также коммуникационную связь с большим потоком клиентов в информационной цифровой среде. Помимо вышесказанного проводить ценовой мониторинг и сравнение цен с регулярным сбором, хранением информации о рыночной конкурентной среде, а также выявлять источники рисков и угроз хозяйствующим субъектам [7, с. 120-126].
Предлагаемые основные направления формирования комплексной системы экономических показателей в обеспечении безопасности ООО «ХХХХХ», позволят повысить конкурентоспособность и финансовоэкономическую результативность деятельности хозяйствующего субъекта.
Список литературы Система оценки уровня экономической безопасности организации
- Публичная информация "Rusprofile.ru" ООО "Драйв" [Электронный ресурс]: https://www.rusprofile.ru/id/3345307
- Карташов, К.А., Горлачев П.В., Кунаковская И.А., Овчаренко Н.А., Сотская Т.В. Экономическая эффективность и конкурентоспособность хозяйствующих субъектов [Текст] / Под общ. ред. К.А. Карташова. - М.: Издательство "Спутник +", 2017. - 150-163 с.
- Яниогло А. Комплексная система обеспечения экономической безопасности предприятий (на примере АТО Гагаузия) [Текст]: автореферат дис..доктора экономических наук: 521.03 Экономика и менеджмент по отраслям деятельности / Яниогло Алина, Кишинев 2017. - С. 161-168.
- Кульбида У.Н., Зыкина А.В. Прикладные информационные системы и программное обеспечение // Прикладная математика и фундаментальная информатика. - 2017. - №1(4). - С. 68-87.
- Карташов К.А, Нечепуренко И.И., Новоселецкий А.В. Анализ и оценка экономической безопасности хозяйствующего субъекта в цифровой экономики // Достижения вузовской науки 2020: сборник статей XIII Международного научно-исследовательского конкурса - Пенза: МЦНС "Наука и Просвещение". - 2020. - С. 50-54.
- Вороной А. Инструментарий маркетолога и аналитика: информационно-аналитические системы и программные продукты [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: http://infowave.ru/publications/2marketolog/20-21_09_07_konf/ (дата обращения 14.01.2021)
- Краковская Т.А., Тюрнев Александр Сергеевич Сравнительный анализ программных продуктов для маркетинговых исследований // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2007. - №1(13). - С. 120-126.