Анализ и програмирование финансого состояния предприятия на примере ООО Деловые-линии

Одной из основных фондообразующих и системообразующих областей в России является грузоперевозки. Данная отрасль определяет темпы развития национальной экономики в достаточно большой степени. Строительство способствует решению некоторых социальных и экономических проблем в России.
Грамотная система логистики способна обеспечить эффективную перестройку всей экономики и обеспечить реорганизации промышленности.
За последние годы бизнес грузоперевозок увеличил свой вклад в ВВП страны. За январь 2016 года общее число организаций, осуществляющих грузоперевозки, составило чуть больше 130 тысяч. Число сотрудников занятых официально в данной области около 3,3 миллиона человек, что составляет 7% от всего работающего населения.
К сожалению, на данный момент для Российского бизнеса грузоперевозок наступил кризис. На конец 2015 года возросло число компаний, признанных банкротами в 2,9 раза по сравнению с 2014 годом. В числовом выражении это 3922 против 2823. Компанию относят к категории Д в базе рейтингового огенства грузовых перевозок далее (РАГП) и считают банкротом в том случае, если она не может погасить обязательные платежи, если компания не удовлетворяет требования кредиторов по денежным обязательствам или, если эти обязательства не были исполнены по истечении трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены.
В среднем, по отрасли, от общего числа банкротов наибольшая доля досталась малому бизнесу и микробизнессу-92%. Меньшая доля обанкротившихся компаний среди микробизнеса пришлась на изыскательские компании -50%. Наибольшая доля банкротов среди микроорганизаций пришлась на компании грузоперевозок - 64% от общего числа обанкротившихся траспортных компаний. Крупные строительные компании пострадали меньше всего -3%
Администрация Казани разрабатывает меры по созданию наилучших условий для роста и развития грузоперевозок. Комплекс принимаемых мер осуществляется в нескольких направлениях: привлечение новых компаний и льготное налогообложение для существующих. [11]
Факторами, оказывающими негативное влияние на современный бизнес перевозок, являются:
– повышение лизинговой ставки
– экономические санкции, ужесточившие условия предоставления кредитов;
– рост цен на топливо, ГСМ и автозапчасти материалы
– снижение уровня жизни населения, связанное с падением курса национальной валюты.
Несмотря на то, что государство принимает различные меры для поддержания грузоперевозок, ситуация в целом не улучшается .
В таких условиях необходима система, которая обеспечит количественную оценку финансов-экономического состояния предприятия в логистической отрасли. Ее разработка позволит привести в норму работу строительных организаций, наладить взаимодействие между участниками строительного бизнеса. [25]

Оглавление
Оглавление 2
Введение 3
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ 8
1.1 Понятие и сущность анализа финансового состояния предприятия 8
1.2 Основные понятия и принципы автоматизации анализа финансового состояния предприятия 13
1.3. Сравнительная характеристика основных программных продуктов, используемых для прогнозирования финансового состояния предприятия 16
2 ПРАКТИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ 28
2.1. Краткая характеристика ООО «Деловые линии» 28
2.2 Оценка предметной области анализа финансового состояния ООО «Деловые линии» 31
2.3 Оценка эффективности внедрения системы прогнозирования в ООО «Деловые линии» 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 46
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 52
ПРИЛОЖЕНИЕ А 58

Целью данной работы является анализ и програмирование финансого состояния предприятия на примере ООО «Деловые-линии»
В процессе был предложен план внедрения программы для максимальной автоматизации работы, дана оценка качественных количественных характеристик программного обеспечения. В ходе достижения этой цели были получены навыки анализа предметной области, проектирования бизнес-моделей, углублены знания о базах данных и способах оценки ее эффективности.
Одна из базовоых отрасняей народного хозяйства – это грузоперевозки.
По этой отрасли в весьма достаточной степени можно определить динамику развития в национальной экономике. Грузоперевозки весьма сильной степени способствуют розрешению многих социальных и экономическихтрудностей в нашей стране. При выстроенной грамотно логистической системе возможно обеспечить весьма эффективную реконструкцию экономики России и обеспечить проведение реорганизации в промышленности.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. [Электронный ресурс]:http://www.vestifinance.ru/videos/23230-Вести. Экономика.
2. [Электронный ресурс]:http://economy.gov.ru/-http://economy.gov.ru/-Министерство экономического развития Российской Федерации.
3. [Электронный ресурс]:http://www.tatre.ru/articles_id11844-Сервер недвижимости Казани и РТ.
4. [Электронный ресурс]:http://www.kazandmin.ru/-Официальный сайт администрации Казани.
5. Алексеева, Ю.А. Оценка финансового состояния и прогнозирование банкротства предприятия : диссертация ... кандидата экономических наук :
08.00.13 / Ю.А. Алексеева.; [Место защиты: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»] Москва, 2011г. — 141 с.
6. Антипов, О.И. Фрактальные методы анализа и прогнозирования для самоорганизованных технических, биологических и экономических систем
7. Анущенко К.А. Финансово-экономический анализ: Учебно-практическое пособие / К.А.Анущенкова, В.Ю.Анущенкова.— 2-е изд.—М.: Издательско- торговая корпорация «Дашков и К», 2012.—404 с.
8. Аристархов, А.А. Эффективность кредитования коммерческими банками предприятий малого бизнеса. Диссертация канд. эконом. наук. – Краснодар: КубГУ, 2009. 205 с.
9. Бакаев А.С., Шнейдман Л.З. Финансово-хозяйственная деятельность предприятия. / М.: «Бухгалтерский учет» 2014г.
10. Деркачев, А.Н. Нейросетевое моделирование процессов многомерной классификации объектов с разнородными признаками Финансово-хозяйственная деятельность предприятия. / М.: «Бухгалтерский учет» 2013 г
11. Ендовицкий , Д. А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика: учебно- практическое пособие/ Д. А. Ендовицкий, И. В. Бочарова. – М.:КНОРУС, 2015. 272 с.
12. Ефимов, В.М. Проблемы многомерного анализа экологических данных
13. Заболоцкая В.В., Старкова Н.О. Формирование программы инновационного развития малых предприятий [Текст] / Заболоцкая В.В., Старкова Н.О. // Научное обозрение. №6 - 2011.
14. Заболоцкая В.В., Коваленко А.В. Моделирование эффективности развития инновационной деятельности республики Татарстан с учетом регионального риска [Текст] / Заболоцкая В.В., Коваленко А.В. // Известия Кубанского государственного университета. Естественные науки. Вып. 1(2) - 2013.
15. Казаковцева Е.В., Уртенов М.Х., Коваленко А.В. Нечеткие системы финансово-экономического анализа предприятий и регионов. Монография. Краснодар: Издательско-полиграфический центр Кубанского государственного университета. 2013. 266 с.
16. Казаковцева Е.В., Уртенов М.Х., Коваленко А.В. Разработка комплекса программ «Регион» для оценки социально-экономического состояния региона с использованием интеллектуальных систем // Современное состояние и приоритеты развития фундаментальных наук в регионах: Труды IX Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов – Краснодар: Просвещение- Юг, 2012. С.214-216
17. Коваленко А.В. Многомерный статистический анализ предприятия: монография / Уртенов М.Х., Узденов У.А., М.: ACADEMIA, 2013. – 240с.
18. Коваленко А.В. Математические модели и инструментальные средства комплексной оценки финансово-экономического состояния предприятия. Автореф. дисс. канд. эконом. наук. – Краснодар: КубГАУ, 2013. 24 с.
19. Коваленко А.В. Математические модели и инструментальные средства комплексной оценки финансово-экономического состояния предприятия. Диссертация канд. эконом. наук. – Краснодар: КубГАУ, 2014. 320с.
20. Коваленко А.В., Кармазин В.Н. Комплексная оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса на основе нечѐтких моделей // Обозрение прикладной и промышленной математики. Редакция журнала «ОПиПМ»-Москва- 2007. –Том 14. Выпуск 4. С. 722-725
21. Коваленко А.В., Кармазин В.Н. Математическое моделирование кредитоспособности предприятий малого бизнеса с помощью нечеткой продукционной системы // Труды Кубанского государственного аграрного университета. - 2014. 13 с.
22. Коваленко А.В., Уртенов М.Х. Разработка и внедрение программного комплекса для мониторинга и прогнозирования финансово-экономического состояния предприятий республики Татарстан // Наука Кубани. 2014. №4 С. 70-79
23. Коваленко А.В., Уртенов М.Х. Нейросетевое моделирование инфляции в России // Научный журнал КубГАУ, №61(07), 2015. http://ej.kubagro.ru/2010/07/pdf/23.pdf
24. Лаврушин, О.И. Банковское дело / О.И. Лаврушин, И.Д. Мамонова, Н.И. Валенцева; Под ред. Лаврушина О.И. – М.: КНОРУС, 2016. - 768с.
25. Леоненков, А.В. Нечѐткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А.В. Леоненков. – СПб.: БХВ-Петербург, 2013. -736 с.
26. Лойко, В.И. Потоковые модели управления агропромышленным комплексом на макро- и микро- уровнях / В.И. Лойко, Т.П. Барановская, И.В. Арушанов. – Краснодар: КубГАУ, 2014. – 107 с.
27. Лойко В.И., Барановская Т.П., Луценко Е.В. Потоковые модели управления эффективностью инвестиций в агропромышленных объединениях– Краснодар: КубГАУ, 2012. – 107 с.
//Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 83. С. 488-504.7(5)
28. Луценко, Е.В. Интеллектуальные информационные системы: учеб. пособие для вузов / Е.В. Луценко. - 2-е изд., перераб. и доп.- Краснодар: КубГАУ, 2016. – 615 с.
29. Луценко, Е.В. Создание автоматизированной системы мониторинга, анализа, прогноза и управления продуктивностью сельскохозяйственных культур / Е.В. Луценко, Л.М. Лопатина // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2003. - № 02 (2) - Режим доступа:1http://ej.kubagro.ru/2013/ 02/07/p07.asp.
30. Луценко Е.В., Лойко В.И., Барановская Т.П. Концептуальные основы управления экономической устойчивостью перерабатывающего комплекса региона с применением технологий искусственного интеллекта // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2013. № 87. С. 627-636. 6(6)
31. Многозначная логика//wikipedia.org - свободная энциклопедия Википедия.2013.URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Многозначная_логика (дата обращения: 20.05.2014).
32. Недосекин, А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний: дис. . д. экон. наук / А.О. Недосекин. - СПб., 2003. - 280 с.
33. Недосекин А.О. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000-2003 гг. Аудит и финансовый анализ, 2015.
34. Нейросетевая кластеризация сетями Кохонена предприятий строительной отрасли Краснодарского края/ Л.Н.Заикина, А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов // Обозрение прикладной и промышленной математики: научно-теоретический журнал. -2010 - Вып.6-Т.17 - С.882-883. (0.25 п.л.) - в том числе (0.1 а.л.).
35. Нечеткая логика в бизнесе и финансах//tora-centre.ru - аналитические программы, решения и технологии.2013.URL: http://www.tora- centre.ru/library/fuzzy/fuzzy-.htm (дата обращения: 11.05.2013).
36. Никитин, Н.А.Модели товарооборота сети розничной торговли
37. Официальный сайт компании ООО «Аякс-Строй». [Электронный ресурс] URL: www.ayax.ru/ayax_stroy (дата обращения: 12.11.2014).
38. Официальный сайт разработчика «1С: Предприятия». [Электронный ресурс] URL: v8.1c.ru (дата обращения: 20.11.2014).
39. Попова Е.В., Тамбиева Д.А., Салпагарова Ш.Х. К проблеме недостаточности информации. малые выборки или "очень короткие" временные ряды // Научный журнал КубГАУ, №107(03), 2015 http://ej.kubagro.ru/2015/03/pdf/07.pdf
40. Портал исполнительных органов государственной власти Краснодарского края. URL: http://www.krasnodar.ru/ (дата обращения: 05.03.2013).
41. Программа на ЭВМ «Строй+» / Л.Н.Заикина, А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов
/ Свидетельство о государственной регистрации № 2012660648, зарегистрировано в реестре 28.11.2012 / Л.Н.Заикина, А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов /
42. Программа на ЭВМ «Экономист-эксперт 1.0» / Л.Н.Заикина, А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов / Свидетельство о государственной регистрации
№ 2013619370, зарегистрировано в реестре 03.10.2013
43. Пястолов С.М. Экономический анализ деятельности предприятий. Учебное пособие. – М.: Академический Проект, 2003. – 572 с.
44. Разработка управляемого интерфейса. [Текст] / В. А. Ажеронок, А. В. Островерх, М. Г. Радченко, Е. Ю. Хрусталева. – М.: 1С-Паблишинг, 2010. – 723 с.: ил. – 1000 экз. – ISBN 978-5-9677-1148-0.
45. Рохам Мехрдад, Математические методы и модели анализа развития малых и средних предприятий Горячая Линия-Телеком, 2014. - 452с.
46. Роденков, Е.В. Математическое и алгоритмическое обеспечение задачи автоматизации процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок с помощью озона Горячая Линия-Телеком, 2015. - 452с.
47. Руденко, О.В. Высокоточное нейросетевое распознавание в системах технического зрения
48. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. Горячая Линия-Телеком, 2014. - 452с.
49. Стратегия развития строительной отрасли Краснодарского края до 2020г. [Текст] : офиц. текст. – Краснодар: 2014.
50. Теория большого бума / Н.Проценко, А.Филатова // Эксперт Online http://expert.ru/south/2012/08/teoriya-bolshogo-buma/
51. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Краснодарскому краю. URL: http://krsdstat.gks.ru/ (дата обращения: 15.04.2015).
52. Тимакин, О.А. Организационно-экономический механизм создания и реорганизации корпоративных (холдинговых) структур
53. Трубилин А.И., Барановская Т.П., Лойко В.И., Луценко Е.В. Модели и методы управления экономикой АПК региона. Краснодар, 2012.
54. Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.fedstat.ru/ (дата обращения: 29.03.2015).
55. Филимонов, А.В. Структурирование и обучение нейронных сетей с применениями к задачам физической химии и медицины
56. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. Вильямс, 2016 г. – 1104 с.
57. Aris – нотация моделирования бизнес -процессов. [ Электронный ресурс ] // Институт стратегического управления социальными системами . URL: ismss.ru/uploads/p283.pdf (дата обращения: 15.11.2012).
58. Financial analysis 2.0 URL:http://logmarket.euro.ru/
59. QFinAnalysis 1.4 URL: http://www.beintrend.ru